예전 같았으면 사흘은 걸렸을 보고서를 AI 덕분에 반나절 만에 끝냈습니다. 한숨 돌리려는 순간, “띵동” 메신저가 도착합니다.

[OO님, 급하게 요청 드려서 죄송하지만, 저번에 말씀드렸던 B프로젝트 기획 건 내일까지 가능할까요?]

원래라면 일정 조율로 스트레스 받으며, 며칠 야근을 해야 했을지도 모릅니다. 하지만 AI가 있으니 걱정 없습니다.

요즘 직장인들의 일하는 모습을 상상해봤습니다. CTA 조사에 따르면, 국내 직장인 10명 중 7명이 업무에 AI를 활용하고 있다고 하죠. AI를 통해 절약했다고 평가하는 업무 시간도 주당 평균 8시간을 넘었습니다. 그 시간은 어떻게 사용되고 있을까요? 국내 직장인 881명을 대상으로 한 설문에 따르면, ‘같은 시간에 더 많은 업무 처리’(62.4%)가 1위를 차지했습니다. 그야말로 ‘생산성 혁신’이 현실이 된 것 아니냐고요? 그런데 이 현상을 조금 다른 시각으로 보는 연구결과가 있어, 소개해 드립니다.

옥스퍼드대 드 네브 교수(Jan-Emmanuel De Neve) 연구팀은 최근 하버드비즈니스리뷰(HBR)에서 “AI 자동화가 아니라 증강을 추구해야 한다”고 이야기합니다. 단어가 조금 어렵죠? 쉽게 말해, 자동화가 비슷한 일을 더 빨리, 그리고 많이 하는 것이라면, 증강은 할 수 있는 일의 범위를 넓히는 것입니다. 둘 다 ‘생산성을 높인다’는 점은 같지만, 조직 차원에서 무엇을 얻으려고 하는지가 다릅니다.

먼저, 자동화(Automation)는 주어진 업무를 더 적은 시간과 노력으로 처리하는 데에 초점을 둡니다. 자동화는 성과가 빨리 보입니다. 적어도 서너 사람이 하던 일을 한 사람이 해낼 수도 있죠. 물론 엄청난 진보입니다만, 문제는 기존의 틀은 그대로 둔 채, 속도와 양에만 집중한다는 겁니다. 게다가 서너 사람이 하던 일을 한 사람이 한다는 것은, 더 이상 충원이 없거나 감원으로 이어질 수 있다는 뜻이죠. 기본 업무는 AI가 처리하니 미래의 리더가 업무를 배우고 자랄 기회도 없어집니다. 연구팀은 이런 흐름이 결국 구성원의 불신과 인재 육성 기반 약화로 이어질 수 있다고 봅니다.

반면, 증강(Augmentation)은 할 수 있는 일의 범위 자체를 넓히는 데 초점을 맞춥니다. AI로 줄어든 시간이 있다면, 밀려드는 비슷한 일을 더 하는 것이 아니라, 새로운 업무 영역을 배우고 익히는데 쓰는 것인데요. 예를 들어, 디자이너라면 AI로 코딩을 시도해보고, 영업직군이라면 자신이 사용할 자료를 직접 디자인해보는 겁니다. 안 해본 일에 시간을 쓰니, 처음에는 성과가 올라가는 것처럼 보이지 않을 수 있습니다. 그래도 장기적으로 가치 창출과 성장에 유리한 쪽은 증강이라는 것이 연구팀의 전망입니다. AI로 인해 대체되는 게 아니라 구성원 개개인의 역량이 더 강화되고 넓어지니까요.

그렇다면 증강을 지향하는 조직은 무엇이 달라야 할까요? AI로 확보한 시간이 실제로 새로운 역량을 키우는 데 쓰이도록, 조직 차원에서 새로운 발판을 제공해야 합니다. 먼저, 구성원에게 의견을 듣는 것으로 시작하세요. “평소에 바꿔보고 싶었던 비효율적인 프로세스나, 새로운 시도가 있나요?” 그리고 AI를 활용해 이런 일을 작게 시도해 볼 수 있도록 충분한 시간과 기회를 주는 겁니다. 필요한 역량이 부족하다면 교육도 뒷받침되어야겠죠. 이때, 주의할 점이 있습니다. 변화의 궁극적 목적이 단순히 한 사람에게 더 많은 일을 시켜 비용을 줄이기 위한 것이 되어서는 안됩니다. 구성원 각자의 성장에 도움을 주고, 더 나아가 조직 전체의 역량이 강화되는 것이 목적이 되어야 하죠. 그렇지 않으면 현장에서는 그저 '자동화'의 일환으로 느끼며 저항만 강해질 수 있거든요.

우리 조직이 AI로 아낀 시간은 똑같은 일을 더 많이 처리하는 데 쓰이고 있나요, 아니면 조직의 역량을 개발해 혁신의 뿌리를 만드는 데에 쓰이고 있나요? AI 시대, 진정한 격차는 이 질문에서 시작될 것입니다.

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