AI가 보고서를 대신 써줄 수 있을까?

최근 AI를 활용해 지속가능경영보고서 작성 시간을 줄이려는 기업이 늘고 있습니다.
실제로 AI는 문장을 작성하고, 데이터를 정리하며, 누락된 내용을 점검하는 등 다양한 업무를 지원할 수 있습니다.

그렇다면 AI는 지속가능경영보고서 작성을 어디까지 도와줄 수 있을까요?
결론부터 말하면 AI는 보고서를 대신 작성하는 도구가 아니라, 보고서 작성 과정을 지원하는 도구에 가깝습니다.

지속가능경영보고서는 단순한 글쓰기 작업이 아니라 ESG 데이터와 정책, 활동, 공시 기준, 전년도 보고서까지 종합적으로 반영해야 하는 업무이기 때문에, AI가 보고서를 처음부터 끝까지 자동으로 완성해준다고 보는 것은 현실적이지 않습니다.

대신 AI는 초안 작성, 데이터와 문서 연결, 전년도 보고서 업데이트, 누락 항목 점검처럼 반복적이고 구조화된 업무에서 큰 효과를 발휘합니다. 그리고 이러한 기능이 제대로 작동하려면 한 가지 전제가 있습니다. AI가 활용할 수 있도록 데이터와 자료가 먼저 체계적으로 관리되어 있어야 합니다.

1편에서 살펴본 ‘지속가능경영보고서 시스템화’가 바로 그 출발점입니다.

AI가 잘할 수 있는 일과 사람이 해야 하는 일은?

AI는 반복적이고 구조화된 작업에 강합니다.
반면 기업의 판단과 책임이 필요한 업무는 여전히 사람이 수행해야 합니다.

지속가능경영보고서에서 AI의 역할은 사람을 대체하는 것이 아니라, 사람이 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 반복 작업을 줄여주는 것입니다.

다만 이러한 역할도 AI가 활용할 수 있는 데이터와 자료가 체계적으로 관리되어 있을 때 비로소 가능합니다. 결국 AI의 활용 범위는 모델의 성능보다 데이터와 시스템이 얼마나 잘 준비되어 있는지에 의해 결정됩니다.

AI는 무엇을 보고 보고서를 작성할까?

AI는 스스로 기업을 이해하지 못합니다. 보고서를 작성하려면 먼저 기업의 ESG 정보를 전달받아야 합니다.

하지만 AI에게 각종 PDF와 엑셀 문서를 전달하며 “우리 회사 지속가능경영보고서를 작성해줘”라고 요청하는 것만으로는 충분한 결과를 얻기 어렵습니다.

많은 기업이 ESG 관련 문서와 데이터를 잘 보관하고 있지만, 파일이 많다고 해서 AI가 좋은 보고서를 작성할 수 있는 것은 아니기 때문입니다.

AI에게 필요한 것은 단순한 파일이 아니라 **데이터와 문서 사이의 관계(Context)**입니다.

예를 들어 ‘온실가스 배출량’이라는 숫자 하나만으로는 보고서를 작성하기 어렵습니다. AI는 이 데이터가 어떤 사업장의 데이터인지, 어떤 기준으로 산정되었는지, 어떤 기간의 값인지, 보고서의 어느 섹션에서 활용되는지, GRI나 ESRS의 어떤 요구사항과 연결되는지까지 함께 이해해야 합니다.

정책 문서도 마찬가지입니다. AI는 인권정책 PDF를 읽을 수는 있지만, 그것이 최신 버전인지, 어느 보고서 섹션에 사용되는지, 어떤 ESG 활동과 연결되는지는 파일만으로는 알 수 없습니다.

그래서 필요한 것이 지속가능경영보고서 시스템화입니다. 지속가능경영보고서 시스템은 단순히 PDF와 엑셀을 저장하는 공간이 아닙니다. ESG 데이터와 정책, 활동, 증빙자료, 전년도 보고서, 공시 기준을 서로 연결하여 관리하는 체계입니다.

예를 들어 시스템에서는 다음과 같은 정보가 하나의 흐름으로 연결됩니다.

• 정량 ESG 데이터와 증빙자료

• 정책 및 규정 문서

• ESG 활동 내역

• 인증서 및 수상 내역

• 전년도 보고서 문안

• 보고서 목차와 페이지 구조

• GRI, ESRS, KCGS 등 기준별 요구사항

이처럼 데이터와 문서가 의미 있는 관계로 연결되어 있을 때 AI는 필요한 정보를 찾아 보고서 초안을 작성하고, 변경 사항을 반영하며, 누락된 내용을 점검할 수 있습니다.

기존 보고서가 있는 기업이라면 AI는 더 강력해진다

이미 지속가능경영보고서를 발간한 기업이라면 AI 활용 방식이 더 구체적이고 강력해집니다. 보고서에는 회사의 보고서 목차, 문체, 주요 지표, ESG 이슈, 설명 방식, Factbook 구조가 담겨 있기 때문입니다.

이 경우 AI는 다음과 같은 방식으로 활용될 수 있습니다.

[1] 전년도 보고서의 목차와 페이지 구조를 기반으로 올해 보고서 템플릿 구성
매년 반복되는 CEO 메시지, 중대성 평가, ESG 전략, 환경 성과, 사회 성과, 거버넌스, Factbook, GRI Index 등의 구조를 유지하면서 필요한 부분을 업데이트할 수 있습니다.

[2] 올해 변경된 데이터를 반영한 초안 작성
임직원 수, 온실가스 배출량, 교육시간, 산업안전 지표 등이 올해 데이터로 업데이트되면, AI는 변경된 수치를 반영한 문안 초안을 제안할 수 있습니다.

[3] 새롭게 수집된 정책과 활동 내역을 보고서의 적절한 위치에 배치
예를 들어 새로 수립된 인권정책은 인권경영 섹션에, 신규 환경 인증은 환경경영 섹션에, 공급망 ESG 활동은 공급망 관리 섹션에 반영될 수 있습니다.

[4] 전년도 보고서와 올해 데이터 간 차이를 바탕으로 보완이 필요한 부분 추천
작년에는 공개했지만 올해 데이터가 누락된 항목, 올해 새로 공개할 수 있는 항목, 전년도 대비 설명이 필요한 변동사항 등을 점검할 수 있습니다.

기존 보고서가 있는 기업에게 AI는 “처음부터 작성하는 도구”라기보다, 기존 보고서를 업데이트하고 고도화하는 도구에 가깝습니다.

참고로 보고서를 처음 작성하는 기업이라면, AI는 같은 업종이나 글로벌 기업의 레퍼런스 보고서를 바탕으로 목차와 페이지별 구성안의 초안을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 다만 이번 글은 이미 보고서를 발간한 기업을 중심으로 하므로, 전년도 보고서를 기준점으로 활용하는 방식에 초점을 맞춥니다.

지속가능경영보고서 작성에서 AI를 잘 활용하려면

AI를 지속가능경영보고서 작성에 잘 활용하기 위해서는 몇 가지 준비가 필요합니다.

[1] ESG 데이터를 지표 단위로 정리
지표명, 단위, 산식, 담당부서, 기준연도, 증빙자료가 함께 관리되어야 AI가 데이터를 정확한 맥락에서 활용할 수 있습니다.

[2] 증빙자료를 주제별로 관리
정책, 활동, 인증, 교육, 캠페인, 수상 내역 등을 환경, 사회, 거버넌스 등 주제별로 분류해두면 AI가 보고서 문안 작성에 활용하기 쉽습니다.

[3] 템플릿으로 활용할 보고서 (전년도 보고서, 벤치마크 보고서)
기존 보고서가 있다면 목차, 문체, 페이지 구조, Factbook 구성을 유지하면서 올해 데이터를 반영할 수 있습니다.

[4] AI가 작성한 결과를 수정할 수 있는 편집 환경
AI 초안은 최종본이 아니므로, 담당자가 쉽게 검토하고 수정할 수 있어야 합니다.

[5] 공시 프레임워크, 평가 기준 GAP 분석과 연결
AI가 생성한 문안이 어떤 기준과 연결되는지, 어떤 항목이 누락되었는지 함께 확인할 수 있어야 합니다.

결국 AI의 성능보다 중요한 것은 시스템화입니다

AI 모델은 계속 발전하고 있습니다. 하지만 같은 AI를 사용해도 기업마다 결과가 크게 달라지는 이유는 AI 자체보다 AI가 활용할 수 있는 데이터와 자료가 얼마나 잘 관리되고 있는가에 있습니다.

지속가능경영보고서 시스템화는 기업이 매년 반복하는 보고서 작성 과정을 하나의 관리 체계로 만드는 일입니다. 이러한 기반 위에서 AI는 초안을 작성하고, 데이터를 연결하며, 변경 사항을 반영하고, 누락된 내용을 점검하는 역할을 수행하며 실질적인 도움을 줄 수 있습니다.

결국 AI의 성능보다 중요한 것은 시스템화입니다.

다음 글에서는 이러한 시스템화가 실제 보고서 작성 업무를 어떻게 바꾸는지, 시스템화 전후를 비교하며 살펴보겠습니다.