오차훈

90일 뒤에도 일이 줄어 있어야 합니다 - [에필로그] AI 활용을 확장·수정·중단하는 90일 운영표

2026-09-26T16:00:01Z

캘린더에 ‘AI 시범 운영 결과 공유’라는 일정이 잡힙니다. 도입한 지 석 달쯤 지난 시점입니다. 보고 자료의 첫 장에는 계정 수, 접속자 수, 생성된 문서 수가 올라옵니다. 그런데 회의가 끝날 때까지 답을 얻지 못하는 질문이 있습니다. 석 달 전 100분 걸리던 일이 지금은 몇 분에 끝날까요? 사용 횟수는 도구가 퍼졌는지 알려주고, 생성 건수는 활동량

AI를 금지해도 사용은 사라지지 않습니다 - [6부] 운영: 승인 밖의 사용을 다시 보이게 만드는 최소 규칙 세 가지

2026-09-25T16:00:02Z

사내에서 생성형 AI 접속을 막은 회사가 있다고 해보겠습니다. 그런데 금요일 오후, 고객에게 보낼 자료는 급하고 공식 도구는 필요한 기능을 지원하지 않습니다. 누군가는 개인 휴대전화로 AI 앱을 열고, 회사 이름을 지운 표를 붙여 넣습니다. 요약문을 받아 업무용 PC로 옮긴 뒤 제안서에 넣습니다. 겉으로는 아무 일도 없었습니다. 자료는 제때 나갔고 보안

그럴듯하지만 일이 되지 않는 문서의 비용 - [6부] 운영: 워크슬롭이 동료에게 넘긴 시간을 검토 부채로 기록하는 법

2026-09-25T01:01:42Z

월요일 오전, 스무 쪽짜리 보고서가 도착했습니다. 표와 그래프가 가지런하고 문장도 매끄럽습니다. 하지만 몇 장을 넘기자 손이 멈춥니다. 어느 결정을 위한 문서인지 분명하지 않고, 숫자의 기준 기간과 추천안의 조건도 빠져 있습니다. 검토자는 원자료를 다시 열고 질문을 보냅니다. 회의용 한 장도 새로 만듭니다. 보낸 사람의 목록에는 ‘완료’가 남았지만, 받은

AI가 밤새 일하면 아침에 누가 검토할까? - [6부] 운영: 에이전트의 생산량을 사람의 검토 용량 안에 두는 법

2026-09-22T16:00:02Z

여러 에이전트가 동시에 움직이는 화면은 꽤 인상적입니다. 한쪽에서는 자료를 찾고, 다른 쪽에서는 문서를 고치며, 또 다른 에이전트는 정해진 시간마다 반복 업무를 처리합니다. 퇴근 전에 일을 맡겨 두면 다음 날 아침 결과가 쌓여 있습니다. 이 장면에서 자주 빠지는 숫자가 있습니다. 사람이 하루에 몇 건을 제대로 확인할 수 있는가입니다. 가령 에이전트가 열두

직접 만든 AI가 가장 비싼 선택이 되는 순간 - [6부] 운영: 직접 구축·구매·외부 협업을 가르는 네 가지 질문

2026-09-21T17:00:01Z

사내 문서 몇 개를 올리고 질문하자 답변과 출처가 바로 나옵니다. 데모 화면만 보면 직접 구축 쪽으로 마음이 기울기 쉽습니다. AI가 코드를 짜 주니 적은 인원으로도 시작할 수 있습니다. 데모가 끝난 뒤에는 새 문서 반영, 접근권한 관리, 오답 수정, 모델 변경 후 품질 확인이 이어집니다. 이용 문의와 장애 대응도 누군가의 업무가 됩니다. AI가 낮춘 것

회사를 떠난 뒤, 내게 남은 것은 질문이었습니다 - [에필로그] 다섯 회사의 경험을 내 이름의 자산으로 바꾸며 배운 것

2026-09-21T16:00:01Z

마지막 글을 앞두고 지난 경력기술서를 다시 펼쳐봤습니다. 그 안에는 숫자와 프로젝트가 빼곡했습니다. 신규 사업을 만들고, 매출을 키우고, 계약을 늘리고, 비용을 줄였다는 문장이 회사별로 정리돼 있었습니다. 어떤 일을 했는지는 알 수 있었습니다. 그런데 그 일을 하며 무엇을 배웠는지는 잘 보이지 않았습니다. 왜 그 문제부터 풀었는지, 여러 선택지 가운데 무

사람의 추진력을 조직의 자산으로 남기는 네 가지 조건 - [6부] 조직자산: 내가 빠지자, 잘 돌아가던 협업이 멈췄습니다

2026-09-20T15:33:04Z

한 플랫폼 사업에서 여러 부서가 함께 움직이는 협업 구조를 만든 적이 있습니다. 각 부서의 쟁점을 모으고, 다음에 결정할 일을 정리하고, 담당자와 일정을 연결했습니다. 제가 그 역할을 맡고 있는 동안에는 일이 비교적 빠르게 진행됐습니다. 이후 역할이 바뀌면서 협업 구조는 이전만큼 작동하지 않았습니다. 사업의 필요성은 그대로였고 함께 일하던 사람들도 남아

AI에게 먼저 물으면 아이디어가 닮아갑니다 - [5부] 연결: 창의적인 일을 AI와 나누는 순서

2026-09-20T15:32:45Z

벽돌과 선풍기를 이용해 새로운 장난감을 만들어 보라는 과제가 있었습니다. 참가자들은 자신의 생각, 인터넷 검색, ChatGPT 가운데 한 가지 방식으로 아이디어를 냈습니다. ChatGPT를 쓴 사람들에게서는 유난히 비슷한 제안이 많이 나왔습니다. 서로 상의하지 않은 아홉 명이 장난감 이름까지 똑같이 ‘Build-a-Breeze Castle’이라고 붙였습니다

AI로 시간이 줄었는데, 왜 팀의 처리량은 그대로일까 - [5부] 연결: 사업 운영에서 본 작업시간과 처리능력의 차이

2026-09-20T01:14:54Z

광고상품의 성과를 비교하는 자료는 얼핏 단순해 보입니다. 유입과 이용, 구매 전환, 신규 고객 같은 숫자를 한 표에 올리면 상품별 차이가 보일 것 같습니다. 현장에서는 숫자의 조건부터 확인해야 합니다. 같은 이름의 지표라도 산식과 모수가 다를 수 있습니다. 집행 기간과 대상, 상품 구성이 다르면 수치의 차이를 그대로 상품 경쟁력으로 읽기도 어렵습니다. 데

숫자는 같은데, 왜 결론은 다를까 - [5부] 판단: 대표·영업·재무가 같은 실적표에서 다른 결정을 읽는 이유

2026-09-20T00:00:07Z

사업을 운영하며 이상하게 오래 끝나지 않는 회의가 있었습니다. 신규 계약, 실제 사용, 이탈률, 고객당 매출, 운영 비용까지 화면에 올라와 있었고 참석자들도 숫자 자체에는 동의했습니다. 그런데 다음 행동을 정하려는 순간 의견이 갈렸습니다. 영업은 계약이 늘었으니 시장의 반응이 확인됐다고 봅니다. 제품은 고객이 기능을 얼마나 쓰는지부터 살핍니다. 사업 책임

주간보고를 자동화했는데, 왜 취합은 여전히 사람 몫일까 - [5부] 연결: AI보다 먼저 맞춰야 할 표준 취합표의 규칙

2026-09-20T01:14:39Z

금요일 오전, 여섯 팀의 주간 실적이 도착했습니다. 한 팀은 엑셀에 매출을 원 단위로 적었고, 다른 팀은 메신저에 “1.2억, 전주 대비 상승”이라고 남겼습니다. 초록색도 한쪽은 ‘목표 달성’, 다른 쪽은 ‘일정대로 진행 중’이라는 의미였습니다. 빈칸은 ‘해당 없음’과 ‘미확인’이 섞였습니다. 담당자는 파일 이름을 바꾸고, 단위를 맞추고, 빠진 숫자를

계약은 늘었는데, 왜 고객은 남지 않았을까 - [5부] 검증: 계약 온보딩·첫 사용·갱신을 하나의 퍼널로 설계하는 법

2026-09-19T23:58:47Z

한 B2B SaaS 사업을 맡았을 때 신규 계약은 분명히 늘고 있었습니다. 계약서에 서명하고 세금계산서를 발행해 입금까지 확인하면 영업의 성과가 하나씩 쌓였습니다. 하지만 계약 이후는 달랐습니다. 고객은 설정 단계부터 막혔고 첫 사용까지 오래 걸렸습니다. 운영자는 사용법을 일일이 설명해야 했고, 기대했던 경험을 얻지 못한 고객은 갱신하지 않았습니다. 계약

숫자가 올랐다고 전략이 맞았던 것은 아닙니다 - [5부] 인과: 전후 비교를 원인 검증으로 바꾸는 다섯 가지 질문

2026-09-19T23:59:31Z

사업 성과를 보고할 때 자주 등장하는 문장이 있습니다. “캠페인 이후 매출이 늘었습니다.” “조직을 바꾼 뒤 생산성이 좋아졌습니다.” “새 기능을 출시하고 이탈률이 낮아졌습니다.” 모두 사실일 수 있습니다. 문제는 이후라는 말이 어느 순간 때문에로 바뀐다는 데 있습니다. 두 사건이 차례로 일어났다는 사실만으로 앞의 일이 뒤의 일을 만들었다고 말할 수는 없

AI는 모호한 지시도 그럴듯하게 완성합니다 - [5부] 연결: 목적·결과물·마감·통과 기준을 한 문장에 담는 업무지시

2026-09-20T01:14:26Z

월요일 오전, 팀장이 메신저에 한 줄을 남겼습니다. “신규 광고상품을 검토해서 금요일까지 정리해 주세요.” 담당자는 경쟁사 자료를 AI에 넣었고, 금요일에는 20쪽짜리 문서가 나왔습니다. 금요일 오후, 팀장은 첫 장을 넘기다 말했습니다. “제가 원한 건 시장 보고서가 아니라, 다음 주 임원회의에서 가격안을 고를 한 장이었는데요.” 담당자는 범위와 형식을

숫자가 위로 올라갈수록 현장은 사라집니다 - [5부] 경영정보: P&L의 한 줄 뒤에 운영·리스크를 남기는 보고 법칙

2026-09-20T00:01:11Z

사업을 맡고 경영진에게 숫자를 보고하는 일을 오가며 자주 본 장면이 있습니다. 현장에서는 고객의 반응이 달라지고, 운영 업무가 쌓이고, 제품의 작은 문제가 다음 계약을 흔들고 있었습니다. 그러나 이 일들이 경영진에게 올라갈 때는 매출·비용·손익 같은 몇 개의 숫자로 압축됐습니다. 압축된 숫자는 틀리지 않았습니다. 문제는 그 숫자만으로 사업을 충분히 이해했

AI 회의록은 완벽한데, 왜 같은 회의를 또 할까 - [5부] 연결: 대화 요약을 결정·행동·담당자·기한·미결로 바꾸는 회의록

2026-09-20T01:13:58Z

오후 네 시에 회의가 끝났습니다. 참석자들이 자리로 돌아가기도 전에 AI가 회의록을 만들었습니다. 논의 배경과 주요 의견, 결론이 열두 줄로 정리됐고 빠진 발언도 거의 없었습니다. 일주일 뒤 같은 사람들이 다시 모였습니다. “제휴 제안서는 누가 준비하기로 했죠?” 사업팀은 가격 확인을 기다렸고, 영업팀은 사업팀이 초안을 쓰는 줄 알았습니다. 개발팀은 일

AI에게 결정권을 줄수록 사람의 이름이 필요합니다 - [4부] AI책임: AI를 회사의 행동으로 바꾸는 승인·중단·복구의 설계

2026-09-20T00:02:13Z

앞선 글에서는 비효율적인 업무에 AI를 붙이기 전에 고객의 요청이 들어오고, 기록되고, 제품의 일로 바뀌는 흐름부터 정리해야 한다고 썼습니다. 흐름을 정리한 다음에는 다른 질문이 남았습니다. AI는 어디까지 판단해도 되는가. 한 광고사업의 반복 업무를 줄이기 위해 여러 일을 AI로 옮겼습니다. 회의록 초안을 만들고, 타깃 고객의 조건을 넣어 후보군을 추리

AI가 쓴 결론에는 책임자의 한 줄이 필요합니다 - [4부] 검증: 배경·선택지·초안과 우선순위·위험 감수를 나누는 판단

2026-09-20T01:13:19Z

다음 분기 광고 예산을 정하는 회의였습니다. AI는 최근 12주의 캠페인 실적을 비교해 효율이 낮은 채널의 예산을 줄이고, 전환율이 높은 채널로 옮기라고 제안했습니다. 표 안의 숫자는 맞았고 그래프도 명확했습니다. 예상 효과와 주의할 점까지 정리돼 있었습니다. 보고서의 마지막 문장은 단정적이었습니다. “따라서 브랜드 캠페인 예산을 축소하고 성과형 광고에

비효율을 자동화하면 더 빨리 틀립니다 - [4부] 시스템: AI를 붙이기 전 VOC·검토·예외의 흐름부터 그리기

2026-09-20T00:03:00Z

앞선 글에서는 불안한 사업을 다시 굴리려면 내부의 시간과 고객의 시간을 함께 움직여야 한다고 썼습니다. 이번에는 그 과정에서 가장 먼저 다시 그려야 했던 하나의 흐름을 이야기하려 합니다. 고객의 말이 제품의 일이 되는 과정입니다. 한 B2B SaaS 사업을 맡았을 때 고객의 요구는 주로 영업을 통해 들어왔습니다. 비용만 놓고 보면 고객성공관리, 즉 CSM

AI에게 사내 데이터를 넣기 전 세 개의 선을 긋기 - [4부] 검증: 기밀·개인정보·접근권한을 구분하는 데이터 3선

2026-09-20T01:12:50Z

영업팀이 다음 분기 갱신 위험 고객을 찾으려 합니다. 담당자는 고객관리시스템에서 계약 현황을 내려받아 AI에 넣었습니다. 회사명과 담당자 연락처, 계약 금액, 할인율, 서비스 사용 기록, 상담 메모가 한 파일에 들어 있었습니다. AI는 갱신 가능성이 낮아 보이는 고객과 그 이유를 빠르게 정리했습니다. 일반적인 시장 자료만으로 분석했을 때보다 훨씬 구체적이