AI 매개 내러티브의 새로운 위기 모드
기존 위기 관리 도구는 미디어 모니터링 등 ‘지속적인 표면’에 최적화되어 있으나, AI 답변은 주문형 생성, 프롬프트 민감성, 모델 상태 의존성, 전달 후 비가시성 등 일시적 특성을 가집니다. 이는 위기 관리의 핵심 전제인 ‘트리거 재구성 가능성’을 훼손하며, 기록이 없는 한 소급 모니터링을 불가능하게 하여 위기 상황의 불확실성을 증폭시킵니다.
재구성 불가능성의 실제 시나리오
이사회 구성원이 AI 어시스턴트의 특정 회사 설명에 우려를 제기했을 때, 기업 커뮤니케이션 팀은 해당 답변을 재현하기 어렵습니다. 다양한 프롬프트가 다른 요약을 생성하고, 정확히 일치하는 내용을 찾기 어렵기 때문입니다. 기록이 없으면 문제의 본질 판단이 불가하여 절차적 해결이 불가능해집니다.
정확성이 해결책이 될 수 없는 이유
AI 답변이 사실적이라도 위기 관리는 ‘공유된 참조점’에 의존합니다. 이 참조점 없이는 팀이 문제의 심각성, 의도, 영향을 평가할 수 없습니다. Air Canada나 WestJet 사례처럼, 챗봇 정보에 대한 권위 있는 기록 부재는 분쟁을 심화시켰습니다. 기업이 통제하지 않거나 기록을 보관하지 않는 타사 AI 시스템의 경우 문제는 더욱 심각합니다.
투명성 부재의 신뢰성 비용과 AIVO의 역할
AI 시스템이 무엇을 말했는지 파악할 수 없을 때, 방어적 대응, 내부 신뢰 상실, 에스컬레이션 지연 등의 부정적 결과가 발생합니다. 이는 역량 부족이 아닌 구조적 문제입니다. 위기 대비는 ‘사후에 외부로 노출된 AI 생성 표현을 재구성할 수 있는 최소한의 핵심 역량’을 요구합니다. AIVO는 AI 시스템이 공개적으로 제시한 내용을 시점과 함께 기록하여, 기업이 절차적 대응 능력을 회복하도록 돕습니다.