최근 AI 열풍이 불면서 조직마다 'AI 전문가'를 자처하는 분들이 많아졌습니다. 그런데 흥미로운 장면을 하나 목격했습니다. 사실 이 모습은 AI라는 키워드만 빼면, 새로운 트렌드가 등장할 때마다 반복되는 현상이기도 합니다.
팀 내에 스스로를 AI 전문가라 소개하는 개발자가 있었습니다. 매달 사비로 200만 원 넘는 토큰 비용을 쓰며 최신 트렌드를 섭렵한다고 AI이야기만 나오면 입버릇처럼 말합니다. 하지만 이상하게도 그 전문성이 '프로덕트'나 '프로세스'로 이어지지는 않았습니다. (굳이굳이 가장 긍적적으로 추측을 해보건데 AI는 오로지 본인의 코딩 시간을 줄이는 정도에 쓰였을 것으로 보입니다. 그런데 그렇다고 하기엔 토큰비용 월 200만원은 설명이 되지는 않게 보여집니다.)
반면, AI 전문가도 아닌 비개발자 신규 입사자가 있었습니다. 그는 입사하자마자 Claude에게 질문을 던지기 시작했습니다. "어떻게 하면 QA를 자동화할 수 있을까?"
그는 Railway와 Playwright를 활용하면 효율적인 테스트 환경을 구축할 수 있다는 것을 '개념적으로' 이해하자마자 강하게 드라이브를 걸었습니다. 개발자들의 도움을 받아 온보딩을 진행했고, 결국 실제 업무에 적용되는 QA 자동화 환경을 만들어냈습니다.
여기서 중요한 질문이 생깁니다. 누가 진짜 AI 전문가일까요? 아니 그보다 AI를 제외하더라도, 누가 진짜 일을 하는 사람일까요?
새로운 키워드가 등장하면 누구보다 빠르게 자신을 브랜딩하는 사람들이 있습니다. 하지만 실제로 일을 만드는 사람은 정반대에 가깝습니다.
자신이 모른다는 것을 인정합니다.
그래서 끊임없이 배우고 질문합니다.
그리고 알아낸 것은 어떻게든 업무에 '적용'합니다.
그들에게 중요한 것은 '얼마나 아는가'가 아니라 '어떻게 실행하는가'입니다. 이론이 그렇게 중요하다면 국가대표팀 감독에 전문 해설위원을 앉히면 우승할 수 있어야 합니다. 하지만 현실은 그렇지 않죠. 모든 것은 철저하게 Execution(실행)의 영역이기 때문입니다. 특히나 비즈니스 영역에서는 더욱 그렇다고 생각합니다.
안타까운 점은, 가끔 조직이 '말 잘하는 자칭 전문가'에게 휘둘린다는 것입니다. 진짜 보석은 화려한 수식어를 내뱉는 사람이 아니라, 묵묵히 조직의 속도를 바꾸는 '실행가'입니다.(실제로 아까의 QA 자동화에 대한 공도 중간에 말만 거든 그에게 돌아갔습니다.)
결과를 만드는 사람은 많이 아는 척하는 사람이 아니라, 하나라도 차근차근 적용하는 사람입니다. 우리 조직은 지금 누구에게 지지를 보내고 있나요? '지식의 양'에 매몰되어 '실행의 가치'를 놓치고 있지는 않은지 돌아보게 됩니다.
요약하자면:
트렌드를 많이 아는 사람이 아니라, 적용하는 사람이 진짜 전문가다.
AI든 무엇이든, 결국 비즈니스는 Execution(실행)의 영역이다.
조직의 수준은 ‘일을 진행하는 사람’을 알아보는 눈에서 드러난다.
여러분의 조직에는 어떤 '진짜 전문가'가 계신가요? 혹은 우리가 찾는 전문가의 기준은 어디에 있나요?
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