AI가 복지가 되는 시대

AI를 잘 쓰는 것이 꽤 중요한 업무 역량이 됐다.

자동화할 수 있는 일을 계속 수기로 하고 있으면 “그걸 아직도 그렇게 해요?”라는 말을 듣기도 한다. 누군가는 몇 시간이 걸리던 일을 몇 분 만에 끝내고 누군가는 머릿속에서만 굴리던 아이디어를 실제 업무 시스템으로 구현한다. AI를 활용해 조직의 생산성을 크게 높였다는 사례도 여기저기서 들려온다.

신기하고 부럽다. 그리고 솔직히 조금 조급하다. 새로운 회사에 와서 산업도 배우고, 제품도 배우고, 조직의 언어와 일하는 방식도 익혀야 하는 나에게 AI는 또 하나의 과목처럼 느껴진다. 남들은 벌써 무언가를 만들어내고 있는데 나는 아직 기본적인 업무 맥락을 익히는 중인 것 같다. ‘나는 언제 이것들을 다 배우고 AI까지 따라가지?’

물론 변명일 수도 있다. 그럼에도 배워야 할 것이 계속 쌓이는 기분 때문에 마음은 자꾸 급해진다. 내가 입사하기 전부터 조직적으로 데이터를 모으고 가공하고 로직을 만들고 개발 역량을 붙여 이제 하나씩 결과물을 내고 있는 팀도 있다. 전부터 AI 적용을 준비한 조직들의 결과물이 눈앞에 나타나고 그 성공 사례가 조직 안에서 회자된다. 그러면 자연스럽게 다음 질문이 따라온다.

‘그래서 우리 팀은?’ 그리고 그 질문은 곧 스스로에게 돌아온다. ‘그래서 나는?’ 늦게 시작했으니 더 빨리 따라가야 할 것 같은 마음이 생긴다.

AI로 빨라졌는데 왜 더 바빠졌을까

AI가 실무에 들어오면서 도움을 받는 일은 분명 많아졌다. 생각을 정리하고 초안을 만들고 반복되는 작업을 줄이고 이전보다 훨씬 빠르게 결과물을 만든다. 그런데 묘한 점이 하나 있다. 업무시간이나 일의 양 자체가 줄어들진 않았다. 모두가 일을 쳐내는 속도가 빨라지자 일이 쉬워졌다기보다 ‘이 정도는 당연히 빨리 할 수 있겠지’라는 기준도 함께 높아졌다.

한 번에 여러 문제를 정의하고 여러 프로젝트를 동시에 굴리는 것이 뉴노멀이 되었다. 이전보다 더 많은 일을 해내는 것이 지금 조직에서는 자연스럽게 기대된다. 안 그래도 스스로에 대한 엄격한 기준을 들이미는 나인데 ‘1인분의 기준 자체가 올라가는 환경’이 스스로를 괴롭게 만들고 있는 것은 아닐지 생각하게 된다.

결과물에 대한 기대도 비슷하게 올라갔다. AI의 도움으로 더 다양한 관점을 고려할 것이고 제출하기 전 AI에게 먼저 검토를 받을 것이니 결과물의 정확도와 퀄리티에 대한 눈높이가 올라갈 수밖에 없다.

분명 생산성은 높아졌다. 그런데 주변을 보면 '숨이 차고 부담된다'라고 말하는 사람들이 많다. 나 역시 그렇다. AI가 편리해서 매일 도움을 받으면서도 다른 사람이 AI로 만들어낸 결과물을 보거나 AI에게 도움 받아서 해봤느냐는 질문을 받을 때면 조급함과 부담감을 먼저 느낄 때가 있다.

AI는 업무시간을 줄여줬지만 동시에 비교할 수 있는 결과물을 너무 많이 보여준다. 그래서 요즘 온라인 게임인에게 AI를 배운다는 것은 단순히 새로운 기술 하나를 익히는 일만은 아닌 것 같다. 좋은 결과물을 선별해 내는 안목, 그리고 계속해서 높아지는 속도와 기대치 속에서 내 페이스를 잃지 않는 법까지 함께 성장시켜야 하는 것이 요즘의 온라인 게임인들이다.

가장 도움이 된 건 AI 교육이 아니었다

새로운 회사에서는 AI와 관련된 교육을 듣고 싶다고 하면 쉽게 지원해 준다. 이전 회사에서는 한 팀에서 한 명이 외부 교육을 듣고, 돌아와 팀원들에게 러닝셰어를 하는 방식이 익숙했다. 비용 측면에서는 효율적이다.

한 명의 교육비로 여러 사람이 배울 수 있으니까.