왜 내 AI는 나 없이는 일을 못 할까요?
AI를 쓰면 시간이 생길 줄 알았는데, 오히려 더 바빠진 것 같습니다. 일을 설명하고, 자료를 찾아주고, 결과를 확인하다 보면 결국 내가 다 하고 있는 기분이 듭니다.
어디선가 많이 들어본 이야기 같지 않으신가요? “왜 우리 직원들은 나 없이는 일을 못 할까요?”, “일을 맡겼는데, 왜 결국 제가 다 하고 있을까요?” 같은 하소연 말입니다.
함께 일할 사람을 뽑았다고 곧바로 내 일이 줄어들지는 않습니다. 필요한 자료를 알려주고, 판단할 기준을 맞추고, 스스로 처리할 수 있는 권한도 줘야 합니다. 그 과정 없이 계속 나를 찾는다면, 무엇이 부족한지 살펴볼 필요가 있습니다.
AI를 사용하면서 일을 맡기면서 필요한 자료와 기준, 일할 수 있는 환경까지 함께 마련해주었을까요? 왜 더 많은 일을 AI에게 맡길 수 없는지는 AI가 어디에서 막히는지 알아야 AI가 일할 수 있는 길을 닦을 수 있습니다.
그렇다면 AI가 나를 찾지 않고 일하게 하려면 무엇을 해야 할까요?
시스템에 없는 숫자는 엑셀에서 찾고, 최신 파일은 메일에서 꺼냅니다. 매뉴얼에 없는 예외는 경험으로 판단하고, 애매하면 옆자리 동료에게 물어봅니다. 담당자에게는 익숙한 일이지만, 그 과정이 모두 기록되는 것은 아닙니다. 일이 무사히 끝나면 안도할 뿐, 어떤 판단 덕분에 잘 마무리됐는지는 돌아보지 않습니다. 저희도 마찬가지였습니다.
기존과 달라지지 않고서 미래가 달라지기를 기대할 수는 없습니다. 그래서 저희는 일하는 방식부터 바꿔 보기로 했습니다.
그 시작이 ‘Claude first’입니다. AI에게 일을 맡겨 봐야 어디서 멈추는지 알 수 있기 때문입니다. 자료가 없어서인지, 기준이 없어서인지, 데이터가 비어 있어서인지 병목을 알아야, 담당자 머릿속에만 있던 노하우를 회사가 꺼내 정리할 수 있습니다.
그런데 병목을 찾으려면 먼저 AI를 써 봐야 합니다. 그렇다면 AI를 쓰지 않는 분들은 무엇 때문에 망설일까요? 그 마음부터 살펴봤습니다.
AI를 안 쓰는 사람들의 마음
책임감이 강한 사람 : “틀리면 결국 제 책임이잖아요.”
AI를 쓰지 않는 분들은 결과에 대한 책임감이 강한 경우가 많았습니다. 내가 확인해야 하고, 잘못되면 내가 수습해야 하니 직접 처리하는 편이 마음 편할 수 있습니다.
그래서 회사가 먼저 기대하는 결과의 기준을 명확히 하는 것이 중요합니다. AI 사용을 권하면서 검증과 책임까지 구성원에게 맡겼을 때, 오히려 사용을 주저하는 경우를 많이 보았습니다.
손이 빠른 사람 : “제가 하는 게 더 빠른데요?”
오늘의 업무 한 건을 끝내는 데는 직접 하는 편이 빠를 수 있습니다. 특히 마감이 급하고 결과가 정확해야 한다면 익숙한 방식으로 손이 가는 것이 당연합니다.
다만 매번 내가 해야만 끝나는 일은 업무가 늘 때마다 내 시간도 더 필요합니다. 처음에는 설명하고 확인하는 시간이 들더라도, 무엇을 갖추면 다음번에 덜 개입할 수 있는지 찾아볼 필요가 있습니다.
MIRA는 그 시간을 업무 개선을 위한 투자로 봅니다.
AI를 경쟁자로 느끼는 사람 : “AI가 제 일자리를 빼앗을 것 같아요.”
내가 오래 익혀온 일을 AI가 대신한다고 하면, 편해지겠다는 기대만큼 내 역할은 어떻게 될지 걱정도 생깁니다. 그런 마음이 들면 내가 아는 업무를 AI에게 알려주는 일도 선뜻 내키지 않을 수 있습니다.
젠슨 황은 말합니다. AI가 우리의 일자리를 뺏는 것이 아니라 AI를 쓰는 동료들에게 우리의 일자리가 뺏긴다고요. 생각보다 회사에는 사람이 책임져야 할 일도, 사람과 함께 풀어야 할 문제도 많습니다. 반복하는 일은 AI에게 하루빨리 넘겨주고, 그동안 바빠서 충분히 듣지 못했던 고객의 이야기를 듣고, 동료와 머리를 맞대고, 더 나은 판단을 내리는 데 시간을 쓰면 좋겠습니다.
지금 맡은 업무가 내 역할의 전부는 아닙니다. AI에게 넘긴 만큼, 사람만 할 수 있는 일에 쓸 시간, 에너지, 정성이 생깁니다.
‘Claude first’는 이렇게 합니다
‘Claude first’는 실제 업무를 Claude에게 먼저 맡겨 보고, 끝까지 이어지지 않는 이유를 찾는 일입니다.
익숙한 엑셀이나 미라판을 바로 열기 전에, Claude에게 필요한 파일을 찾고, 내용을 확인하고, 수정하도록 요청해 보는 시간입니다. 이때 중요한 건 업무를 마무리하는 것이 아니라 어디서 막혔는지 구체적으로 확인하는 것입니다.
발견한 문제는 사내 개선 요청 창구(DX Request)에 남깁니다. 해결책까지 설계할 필요는 없습니다. 어떤 일을 하려 했고, 어디까지 됐고, 무엇 때문에 멈췄는지만 적으면 됩니다.
DX본부는 그 요청을 실제 개선으로 반영합니다. 의무투자 여부 항목이 없어 막혔다면 그 항목을 추가하고, 감사보수 금액이 비어 있어 막혔다면 그 값을 넣습니다. AI가 스스로 움직일 수 있도록 길을 터 주는 일, MIRA는 그곳이 사람이 서야 할 자리라고 생각합니다.
AI가 그저 복지로 남지 않을 수 있도록…
MIRA는 부디 AI를 썼으면 하는 마음으로 토큰을 지원하였습니다. 그렇게 AI를 쓰는 구성원이 늘면서, 반복된 일은 시키고 모르는 건 물어보고 각자의 일은 분명 편해진 것 같습니다. 그런데 마음에 걸리는 것이 하나 있었습니다. 잘 쓰는 사람의 요령이 그 사람의 프롬프트로만 남아있다는 것이었습니다. AI 역량이 개인의 자산으로만 쌓이고 있었던 것입니다.
개인의 자산 뿐만 아니라 회사의 자산으로도 쌓이는 길을 위해 막힌 곳은 한 줄로 남기고, 데이터는 시스템에 입력합니다. Claude first도, 매주 화요일 서로의 AI 사용 사례를 나누는 시간도 결국 개인의 역량과 자산이 곧 회사의 자산으로 남기기 위한 시도입니다.
아직 정답을 찾은 것은 아닙니다. 어디가 막혀 있는지 이제 막 보이기 시작했고, 그 숙제를 하나씩 풀어가고 있습니다. 아직도 AI가 낯설고 두려우시다면 더 편하게 생각해보세요. 그저 여러분들의 동료일 뿐 입니다.
