[조선규의 문제 핵심] AI를 쓰는 사람 vs AI로 일을 다시 짜는 사람

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AI 시대에 몸값이 오르는 사람은 따로 있다. 중요한 것은 “AI를 쓰느냐”가 아니라 “AI를 어디에, 어떻게 심느냐”다.

회의록 정리, 메일 초안, 자료 요약, 번역, 보고서 문장 다듬기까지, 생성형 AI는 이미 실무 한가운데에 들어와 있다.

그럼에도 많은 실무자는 불안하다.

“이걸 쓰면 편하긴 한데, 결국 내 일을 줄이는 건 아닐까. 남들보다 프롬프트 조금 잘 쓴다고 경쟁력이 될까.”

앞으로 차이는 AI를 쓰느냐 안 쓰느냐보다, AI를 단순 보조도구로 쓰는 사람과 일의 구조를 바꾸는 데 쓰는 사람 사이에서 벌어질 가능성이 크다. 도구를 한두 번 써보는 것만으로는 충분하지 않다.

“내 일이 어떤 단계들로 구성돼 있고, 그중 무엇은 AI에 넘기고 무엇은 내가 책임져야 하는가.”

몸값이 오르는 사람은 일을 더 열심히 하는 사람이 아니라, 일을 더 잘 분해하는 사람이다. 대부분의 업무는 겉보기에는 한 덩어리지만, 실제로는 여러 층위로 나뉜다. 예를 들어 보고서 작성은 자료 수집, 숫자 정리, 메시지 설정, 문장 작성, 오류 검토로 나눌 수 있다. 그런데 많은 사람은 이걸 한 번에 “보고서 쓰기”로 묶는다. 그러면 AI를 써도 문장 부분만 조금 빨라질 뿐, 전체 속도와 퀄리티는 크게 바뀌지 않는다.

반대로 업무를 단계별로 쪼개면 그림이 달라진다. 자료 수집, 형식 정리, 초안 구조화는 AI와 자동화가 먼저 도울 수 있는 영역이다. 문장 초안 작성도 기계가 잘한다.

반면 숫자의 의미를 읽고, 맥락을 잡고, 누가 무엇을 우려할지 미리 생각하는 일은 사람 몫이다.

실무자의 경쟁력은 “AI가 못 하는 걸 억지로 붙잡는 것”이 아니라, “AI가 잘할 수 있는 부분은 과감히 넘기고 내가 해야 할 판단의 깊이를 키우는 것”에서 나온다.

여기서 필요한 게 ‘에이전트 감각’이다. 하나의 AI에게 모든 걸 시키는 게 아니라, 역할을 나누어 순서대로 일하게 하는 감각이다.

예를 들어 영업이라면 정보 수집용 AI로 고객사·시장 정보를 정리하고, 요약용 AI로 핵심 포인트를 추린 뒤, 작성용 AI로 제안서 초안을 만들고, 마지막에 사람이 설득 포인트와 리스크를 다듬는 흐름을 설계할 수 있어야 한다. 기획이라면 데이터 정리, 가설 도출, 슬라이드 초안, 예상 질문·답변을 분리해 각 단계에 도구를 다르게 배치하는 식이다.

앞으로 실무자는 “내가 다 한다”는 태도보다 “어떤 일을 어떤 순서로 누구와 어떤 도구에 나눠 맡길 것인가”를 설계하는 능력으로 평가받게 될 가능성이 크다.

기존 방식대로 일하면서 AI를 가끔 초안 도구로만 쓰는 길은, 생산성을 조금 올릴 수는 있어도 대체 가능성도 함께 키운다. 반대로 자신의 업무를 분해하고 병목을 찾고 에이전트를 배치해 흐름 자체를 다시 설계하는 길을 선택하면, AI는 경쟁자가 아니라 레버리지가 된다.

이번 주에 한 업무를 단계별로 나눠 적어보라. 반복 작업, 판단 작업, 문서화, 승인 대기가 어디서 발생하는지 표시해보라. 그리고 묻는 것이다. “이 중 무엇을 AI에게 넘기면, 나는 더 중요한 판단과 소통에 집중할 수 있는가.” 이 질문을 남들보다 먼저 던지는 사람이, AI 시대에 먼저 비싸지는 사람이다.