기획은 되는데, 통과가 안 되는 사람들에게
분명 논리도 맞고, 데이터도 붙였고, 구조도 잡았다.
그런데 팀장은 고개를 갸우뚱하더니 한마디 한다.
"그래서… 이거 리스크는?"
그 순간, 머릿속이 하얘진 적 있을 거다.
준비한 건 '왜 이걸 해야 하는지'였는데, 팀장이 묻는 건 '이걸 하면 뭐가 터지는지'다.
같은 기획서를 두고, 서로 완전히 다른 걸 보고 있었던 거다.
나도 그랬다. 몇 번을 퇴짜 맞고 나서야 깨달았다.
팀장을 설득 못 하는 건, 내 논리가 부족해서가 아니라 — 팀장이 보는 세계를 내가 모르기 때문이었다.
주니어 시절, 나는 기획서를 '내용'으로 승부하려 했다.
시장 분석 열심히 했고, 벤치마크도 꼼꼼히 붙였다.
그런데 돌아오는 피드백은 늘 비슷했다.
"이거 지금 해야 돼?"
"윗선에서 물어보면 뭐라고 답해?"
"다른 팀이랑 부딪히진 않아?"
처음엔 이해가 안 됐다.
내용이 좋으면 통과되어야 하는 거 아닌가?
그런데 시간이 지나면서 알게 됐다.
팀장은 '이 기획이 맞느냐'를 보는 게 아니라, '이 기획을 올렸을 때 어떤 일이 벌어지느냐'를 본다.
다시 말해, 팀장의 머릿속엔 이런 질문들이 돌고 있다.
— 이걸 윗선에 보고하면, 어떤 질문이 날아올까?
— 이 프로젝트가 실패하면, 책임은 누가 지게 되나?
— 다른 팀에서 이걸 보면, 영역 침범이라고 느끼진 않을까?
— 지금 우리 팀의 우선순위와 이게 맞긴 한 건가?
이건 팀장이 까다로워서가 아니다.
팀장은 '중간 관리자'다.
위에서 내려오는 압박과 아래에서 올라오는 제안 사이에서, 리스크를 관리하는 게 그 사람의 일이다.
그래서 아무리 논리가 탄탄해도, 맥락을 건드리지 못하면 통과가 안 된다.
설득의 실패는 대부분 여기서 시작된다.
이건 자연스러운 일이다.
기획서를 쓸 때, 우리는 대부분 이런 순서로 생각한다.
"이 시장이 커지고 있으니까 → 우리도 이걸 해야 하고 → 이렇게 하면 된다."
논리적으로 하자가 없다. 흐름도 깔끔하다.
문제는, 이게 '제안하는 사람'의 관점이라는 거다.
팀장은 이 기획서를 받아 들고, 완전히 다른 렌즈로 읽는다.
"이거 맞아?" → 검증의 렌즈
"이거 지금이야?" → 타이밍의 렌즈
"이거 우리가 해?" → 역할의 렌즈
"이거 터지면?" → 리스크의 렌즈
그런데 기획서 어디에도 이 질문에 대한 답이 없다.
왜? 기획자 본인이 그 질문을 안 해봤으니까.
여기서 핵심이 나온다.
설득을 잘하는 사람은, 자기 논리를 잘 세우는 사람이 아니다.
상대방의 질문을 미리 예측하는 사람이다.
여기서 AI가 정말 쓸모 있어진다.
아니, 정확히 말하면 — AI의 '역할극' 기능이 진가를 발휘하는 지점이다.
이전 연재(9화 'AI한테 역할을 줘야 결과가 달라진다')에서 AI에게 역할을 부여하면 결과물의 품질이 달라진다는 얘기를 했다.
이번엔 그걸 '설득 시뮬레이션'에 적용하는 거다.
방법은 간단하다.
기획서를 쓴 다음, AI에게 팀장 역할을 시키고, 내 기획서에 반론을 던지게 하는 것이다.
예를 들어 이런 식이다.
프롬프트 예시
당신은 국내 중견기업 IT기획팀의 팀장입니다. 경력 15년차이고, 위에는 본부장이 있습니다.
새로운 도입 건에 대해서는 보수적이며, 특히 비용 대비 효과와 실패 시 책임 소재에 민감합니다.
현재 팀의 우선순위는 기존 시스템 안정화이고, 추가 리소스 확보가 쉽지 않은 상황입니다.
아래 기획서를 읽고, 팀장의 관점에서 질문 5개와 우려 사항 3개를 정리해주세요.
이렇게 하면 AI가 기획자인 내가 미처 생각 못 한 각도에서 질문을 던져준다.
"기존 시스템과 충돌 가능성은 검토했나요?"
"3개월 안에 성과가 안 나오면 어떻게 보고하실 건가요?"
"이 예산, 본부장 결재가 필요한 규모 아닌가요?"
처음에 이걸 해봤을 때 솔직히 좀 놀랐다.
내가 기획서에 한 줄도 안 쓴 것들이 쏟아져 나왔다.
'아, 팀장이 이런 걸 신경쓰는구나' — 이게 눈에 보이기 시작했다.
AI에게 반론을 받았으면, 그다음 할 일은 단순하다.
그 반론에 대한 답을 기획서 안에 미리 넣어두는 거다.
여기서 '미리 넣어두는' 게 중요하다.
회의실에서 팀장이 질문을 던졌을 때 즉석으로 답하는 것과, 기획서에 이미 답이 적혀 있는 건 완전히 다른 인상을 준다.
전자는 "변명"이 되기 쉽고, 후자는 "준비된 제안"이 된다.
구체적으로 이런 흐름이다.
1단계 : AI에게 반론을 받는다
위에서 말한 역할극 프롬프트로 질문과 우려 사항을 뽑는다.
2단계 : 반론을 분류한다
뽑힌 반론을 크게 세 가지로 나눈다.
— 기획서에서 이미 답할 수 있는 것 (→ 해당 부분을 더 명확하게 보강)
— 추가 조사가 필요한 것 (→ 데이터를 찾아서 보완)
— 정말 리스크인 것 (→ 솔직하게 인정하되, 대안을 함께 제시)
3단계 : 기획서에 '예상 질문과 답변' 섹션을 추가한다
이건 선택이 아니라, 습관으로 만들어야 할 포맷이다.
기획서 말미에 "예상 질의"라는 항목을 두고, 팀장이 물을 법한 질문 3~5개와 그에 대한 답변을 미리 적어둔다.
이 섹션이 있는 기획서와 없는 기획서는 회의실에서의 분위기가 완전히 다르다.
팀장은 이걸 보면서 '이 사람이 내 입장까지 고려했구나'라고 느낀다.
그게 설득의 절반이다.
여기서 한 발 더 나가보자.
팀장 역할극을 한 번 했으면, 역할을 바꿔서 한 번 더 해볼 수 있다.
왜냐하면, 팀장도 결국 또 다른 누군가를 설득해야 하는 사람이기 때문이다.
내 기획서가 팀장을 통과하면, 그다음은 본부장이나 임원이 본다.
그 사람들이 보는 관점은 팀장과 또 다르다.
그래서 이런 식으로 역할을 바꿔본다.
프롬프트 예시 — 본부장 관점
당신은 이 회사의 경영기획본부장입니다.
전사 관점에서 우선순위를 판단하며, ROI와 전략적 정합성을 중시합니다.
이 기획서를 보고, 결재를 승인할지 보류할지 판단해주세요.
보류한다면 어떤 보완이 필요한지 구체적으로 알려주세요.
프롬프트 예시 — 옆 팀 팀장 관점
당신은 이 회사의 마케팅팀 팀장입니다.
옆 팀(IT기획팀)에서 올린 이 기획이 마케팅팀의 업무 영역이나 리소스에 영향을 줄 수 있는지 검토해주세요. 협조 요청이 온다면 어떤 점이 부담스러울지 솔직하게 말해주세요.
이렇게 하면 하나의 기획서를 여러 관점에서 스트레스 테스트 할 수 있다.
실제 회의실에서 벌어질 일을 미리 시뮬레이션하는 셈이다.
나는 중요한 기획서를 올리기 전에, 최소 세 가지 역할로 AI 검증을 돌린다.
직속 상사, 최종 결재자, 관련 부서 담당자 — 이 세 관점을 통과하면, 실제 회의에서 당황할 일이 확 줄어든다.
다만, 역할극을 대충 시키면 대충 나온다.
AI에게 그냥 "팀장처럼 봐줘"라고 하면, 뻔한 질문만 나열한다.
역할극의 품질을 높이려면, 역할 설정에 맥락을 넣어야 한다.
좋은 역할 설정에 들어가야 할 것들
— 그 사람의 직급과 의사결정 범위
— 지금 신경 쓰고 있는 이슈 (예 : 비용 절감, 조직 개편, 실적 압박)
— 성향 (보수적인지, 도전적인지, 데이터를 중시하는지)
— 이 기획과 관련해 겪었을 법한 과거 경험 (예 : 비슷한 프로젝트 실패 경험)
이렇게 맥락을 구체적으로 줄수록, AI가 던지는 질문은 현실에 가까워진다.
결국 AI 역할극의 품질은 '역할 설정의 구체성'에 달려 있다.
그리고 한 가지 더.
AI가 던진 반론을 그대로 믿지는 마라.
AI는 그 팀장을 실제로 아는 게 아니다. 일반적인 패턴에서 추론하는 거다.
그래서 AI의 반론은 '체크리스트'로 쓰는 게 맞다.
"이 각도에서 질문이 나올 수 있겠구나" — 이 정도의 감각을 잡는 용도다.
실제 팀장의 성향은, 결국 내가 가장 잘 안다.
AI가 던져준 체크리스트에 내 경험을 얹어서 최종 판단을 내리는 것 — 그게 기획자의 일이다.
정리하면 이렇다.
팀장 설득이 어려운 진짜 이유는, 내 논리가 약해서가 아니라 팀장이 보는 관점을 내가 충분히 고려하지 못했기 때문이다.
그리고 AI는 그 '다른 관점'을 미리 시뮬레이션하는 데 놀라울 정도로 유용하다.
기획서를 쓰고 바로 제출하지 마라.
AI에게 팀장 역할을 시켜서, 내 기획서에 반론을 던지게 하라.
그 반론을 분류하고, 기획서에 미리 답을 넣어둬라.
이 한 단계만 추가해도, 회의실에서의 경험이 완전히 달라진다.
"이거 리스크는?" 이라는 질문이 날아와도, 이미 답이 준비되어 있으니까.
내일 기획서를 올릴 일이 있다면, 제출 버튼을 누르기 전에 딱 한 번만 해보자.
AI에게 "당신은 우리 팀장입니다"라고 말해보는 거다.
그 10분이, 회의실에서의 30분을 바꿔줄 거다.
다음 화에서는, AI로 숫자를 다루는 방법 — 데이터를 AI한테 던지는 법과, 거기서 인사이트를 뽑아내는 기술을 이야기한다.
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