“멀티태스킹은 착각이며, 실수는 집중력의 부재에서 시작된다."
업무가 많아질수록 우리는 여러 일을 동시에 처리하려는 유혹에 빠진다.
AI와 자동화 도구가 일상이 된 지금은,
더 빠르게 처리하는 능력이 곧 경쟁력처럼 느껴지기도 한다.
속도를 중시하는 조직 문화에서는 멀티태스킹이 효율적인 방식으로 받아들여지기 쉽다.
하지만 기술 업무는 단순히 처리 속도로 평가할 수 있는 일이 아니다.
AI가 대신하기 어려운 사고와 판단,
그리고 맥락을 읽는 과정이 계속해서 개입된다.
이런 작업일수록 한 번에 하나의 문제에 집중하는 시간이 필요하다.
멀티태스킹은 시간을 아껴주는 것처럼 보이지만,
실제로는 판단의 정확도를 흐리고 결과의 품질을 낮추는 경우가 많다.
AI 시대에 인간에게 남는 역할은 더 많은 일을 처리하는 데 있지 않다.
무엇을 생각할지, 어떤 선택을 할지 결정하는 일에 있다.
"속도보다 깊이가 필요한 순간은, 오히려 지금 더 많아지고 있다."
(An engineer’s concentration leads to completeness, not speed.)
기술자는 수치를 분석하고, 공정의 흐름을 판단하며,
미세한 차이를 감지하는 역할을 맡는다.
이런 업무에서는 한 번의 판단 오류가 수십 개의 부품 불량이나 프로젝트 지연으로 이어질 수 있다.
그래서 기술 업무에서의 집중력은 단순한 태도가 아니라,
결과를 좌우하는 조건에 가깝다.
“동시에 여러 일을 하겠다는 것은,
결국 어느 것도 제대로 하지 않겠다는 말과 같다”는 말이 이 지점에서 실감 난다.
실제로 한 설계팀에서는 보고서 작성과 회의 대응을 동시에 진행하다가,
중요한 수치가 누락되는 일이 있었다.
그로 인해 견적 오류가 발생했고,
클라이언트의 신뢰도도 함께 떨어졌다.
이후 팀은 ‘한 번에 하나의 일만 한다’는 원칙을 도입했다.
결과는 분명했다.
실수율이 급감했고,
"업무 정확도가 높아지면서 전체 효율도 오히려 좋아졌다."
(Multitasking leads to distraction, not productivity.)
미국 스탠퍼드 대학교의 연구에 따르면,
멀티태스킹을 자주 하는 사람일수록 주의 전환에 더 많은 시간이 걸리고,
실수도 잦으며, 기억 유지력도 낮아진다고 한다.
즉, 동시에 많은 일을 하는 것처럼 보여도 실제 성과는 떨어질 수 있다는 뜻이다.
그 이유는 비교적 단순하다.
업무 A에서 B로 전환할 때마다 뇌의 집중 상태는 초기화된다
작업 간 연결성이 없을수록 맥락을 다시 파악하는 시간이 반복된다
특히 기술적 판단이 필요한 순간의 집중력 저하는 치명적인 실수로 이어진다
기술자는 과정이 아니라 결과물로 평가받는 사람이다.
그래서 일의 양이 아니라,
"집중력이 투입된 질적인 단위로 업무를 나누는 태도가 필요하다. "
(Divide tasks into small steps and complete them one by one. Focus prevents errors.)
기술 업무에서 효과적인 방식은 의외로 단순하다.
* 업무를 작은 단위로 나누기
예: 도면 리뷰, 오류 수정, 보고서 작성 등으로 세분화
* 작업을 시작하기 전, 오늘의 핵심 1~2가지만 정하기
“오늘은 이 도면 수정에만 집중한다”
* 작업 중 메신저, 이메일, 전화 최소화하기
흐름이 끊기는 순간 실수 가능성은 커진다
* 동시에 들어오는 요청은 우선순위를 정해 분리 대응하기
긴급 / 중요 / 협업 요청으로 나눠 처리
이런 원칙을 지키면 단순히 일이 빨라지는 것을 넘어,
실수 예방과 품질 향상이라는 두 가지 효과를 동시에 얻을 수 있다.
기술자의 실력은 얼마나 많은 일을 했느냐가 아니라,
" 얼마나 ‘제대로’ 마무리했느냐로 판단된다."
(Companies trust people who take responsibility to the end, not just those who work fast.)
많은 조직은 겉으로 보기에는,
‘빠르게 처리하는 사람’을 선호하는 것처럼 보인다.
하지만 중요한 업무와 책임은 대부분,
정확하게 처리하고 끝까지 책임지는 사람에게 돌아간다.
프로젝트 리더는 문제를 빠르게 넘기는 사람보다,
문제를 끝까지 파악하고 정리하는 사람을 찾는다.
고객사와의 커뮤니케이션에서도 마찬가지다.
빨리 답하는 기술자보다, "정확하고 명확하게 설명하는 기술자"가 더 큰 신뢰를 얻는다.
반복되는 실수를 줄이는 기술자는 속도보다 품질을 우선시하는 사람이다.
기업이 결국 선택하는 것도 이런 집중형 인재다.
기억할 만한 문장은 이것이다.
"기업은 속도가 아니라, 신뢰를 주는 사람을 선택한다."
(In the Age of AI, What Scholars Say Defines an Engineer’s True Competitiveness)
허버트 사이먼은 정보가 넘칠수록 인간의 희소 자원은 ‘시간’이 아니라 ‘주의력’이 된다고 말했다.
이 관점에서 보면,
AI와 자동화로 처리 속도가 극적으로 빨라진 시대일수록,
기술자의 가치는 속도가 아니라 집중에서 나온다.
인지심리학자 대니얼 카너먼 또한 인간의 사고 자원은 제한되어 있어,
여러 작업을 병행할수록 판단의 질이 떨어질 수밖에 없다고 설명한다.
결국 기술 업무에서 중요한 것은 얼마나 많은 일을 처리했느냐가 아니라,
한 번의 판단을 얼마나 정확하게 완성했느냐이며,
기업이 신뢰하는 사람 역시 빠르게 움직이는 사람이 아니라,
"끝까지 집중해 책임지는 사람이라는 결론에 이르게 된다."
하루 업무를 시작하기 전, 가장 중요한 일 두 가지만 정해보자.
업무 중에는 메신저와 이메일처럼 주의를 분산시키는 요소를 잠시 차단하고,
일의 효과 극대화를 위해 하나의 일을 끝내는 데 집중해 보자.
멀티태스킹을 줄이는 대신,
일정한 ‘집중 리듬 시간’을 만들어 몰입하는 연습을 반복하는 것이 좋다.
AI 시대에도 변하지 않는 기준이 있다.
"일의 속도보다 완성도가 실력을 만든다는 점이다."
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