자동화 하나로 야근이 사라졌다
기술능력 BVS.08 | EP.1
기술능력은 ‘기계’를 잘 다루는 능력이 아니라,
어떤 기술을 어디에, 왜, 어떻게 적용할 것인가를 판단하는 능력이다.
Basic Vocational Skills 8. 기술능력(1/2회차)
16화. 자동화 하나로 야근이 사라졌다
자동화 하나로 야근이 사라졌다
야근이 일상이던 팀이 있었다. 저녁 6시가 되면 모두의 눈빛이 초조해지기 시작했고, 8시를 넘기면 사무실 곳곳엔 한숨과 커피향이 가득 찼다. 반복되는 문서 정리, 시스템 로그 취합, 이메일 보고용 통계 작성… 창의성이 개입할 틈도 없는 단순 작업의 연속이었다. 누군가 한 명이 실수라도 하면, 다음 날 고객 대응부터 상사의 지적까지 줄줄이 엮여 피해가 컸다.
그런데 어느 날, 갑자기 분위기가 달라졌다. 6시 정각이면 대부분의 자리에서 컴퓨터 전원이 꺼졌고, 팀장은 직원들에게 "이제 퇴근해도 돼"라고 먼저 말했다. 회의실에서 “주말에 일 안 해도 되니까 기분이 이상하다”는 말이 나올 정도였다. 달라진 건 단 하나. 신입 사원 강지우가 제안한 ‘업무 자동화 시스템’ 도입이었다.
지우는 입사 전 데이터 분석 및 프로그래밍에 흥미가 많아, RPA(Robotic Process Automation) 도구를 익혀 두고 있었다. 입사 후 팀의 업무를 분석한 지우는, 매일 반복되는 엑셀 작업과 PDF 변환, 메일 전송, 시스템 보고서 업로드까지 자동화할 수 있는 구조를 설계했다. 처음엔 팀장도 “그런 건 개발자나 하는 거지, 우리 팀이 뭘 하겠냐”고 반신반의했다.
하지만 지우는 퇴근 후 시간을 활용해 조용히 ‘파일명 변환 자동화’ 기능 하나를 만들어 시연했다. 담당자들은 눈이 휘둥그레졌다. 하루에 40분 이상 걸리던 업무가 클릭 한 번으로 끝났기 때문이다. 팀장은 지우에게 시간을 줄 테니 업무 전체를 분석해보자고 제안했고, 그렇게 팀은 ‘자동화 도입 프로젝트’를 시작하게 됐다.
그 결과는 예상보다 더 놀라웠다. 단순 반복 업무는 70% 이상 줄었고, 팀원들은 그 시간에 고객과의 커뮤니케이션, 전략 기획, 분석 보고서 작성 등 본연의 업무에 집중할 수 있었다. 무엇보다 ‘야근 없는 삶’이라는 변화는 모두에게 커다란 동기를 부여했다.
지우는 사내 교육 세션에서 이렇게 말했다.
“기술이란 결국, 사람의 시간을 지켜주는 도구라고 생각합니다. 우리가 더 창의적인 일에 집중할 수 있도록요.”
이 경험은 팀 전체에게 기술능력이 단순한 ‘코딩 실력’이 아니라, 일의 구조를 재설계하고 삶의 질을 높이는 역량임을 깨닫게 해주었다. 기술은 먼 미래의 것이 아니라, 오늘의 문제를 더 낫게 해결할 수 있는 방법임을 체감한 순간이었다.
왜 우리는 기술을 어렵다고 느끼는가?
강지우가 만든 자동화 시스템이 팀의 일하는 방식을 완전히 바꿔 놓았을 때, 팀장 박 과장은 잠시 멍해졌다. "이게 가능한 거였어?" 그는 그렇게 말하며 어깨를 으쓱했지만 속으로는 불편한 감정이 들었다. 어딘가 마음이 껄끄러웠다. 자신은 팀의 리더로서 경험도 많고 업무 흐름도 누구보다 잘 아는 사람이라 생각했지만, 기술 앞에선 무기력해졌다. 심지어 지우가 사용하는 툴 이름조차 익숙하지 않았다. ‘파워 오토메이트? 파워포인트의 새로운 기능인가?’
많은 사람들이 ‘기술’이라는 단어 앞에서 주춤한다. 그것이 AI든, 자동화 도구든, 코드든 간에, 기술은 ‘전문가의 것’ 혹은 ‘개발자의 언어’라고 생각하는 인식이 여전히 강하다. 실제로도 기술 교육 프로그램에 참가한 사람들의 대부분은 입구에서 이렇게 묻는다. “저는 문과인데 괜찮을까요?”, “프로그래밍 한 번도 안 해봤는데 들어도 되나요?”
그 질문은 단순한 정보 부족의 문제가 아니다. 기술은 어렵다는 ‘심리적 장벽’이 자리 잡고 있다. 학교에서 기술과 관련된 수업은 대부분 도제식이거나, 평가 중심으로 진행되어 왔다. 자연스럽게 기술을 도전이 아닌 ‘통과해야 하는 시험’으로 인식하는 문화가 생겼고, 그 기억이 성인이 된 지금도 이어진다.
직장에서도 마찬가지다. 새로운 시스템이 도입되면, 그걸 가장 먼저 학습하는 사람은 대개 팀의 막내다. 그 막내가 보고서를 자동화하거나, 설문 결과를 시각화하거나, 고객 데이터를 처리하는 걸 보면 다른 팀원들은 ‘저건 저 친구가 잘하니까 가능한 일’이라며 거리를 둔다. 결국 기술은 팀 안에서도 ‘특정 역할을 가진 사람’만이 다루는 영역처럼 고착된다.
여기엔 또 하나의 현실적인 장벽이 있다. 바로 ‘시간’이다. “업무가 너무 바빠서 기술을 배울 시간이 없어요.”라는 말은 기술학습을 회피하는 가장 보편적인 이유 중 하나다. 하지만 이 말 속에는 묘한 역설이 숨어 있다. 기술을 배우지 않으면 업무는 줄지 않는데, 배우지 못할 정도로 바쁘니 늘 시간이 없다. 기술은 ‘나중에 배우는 것’으로 밀려난다. 그 결과, 기술은 항상 ‘먼저 배운 사람들’의 무기가 되고, 나머지는 그 무기의 혜택을 수동적으로 누리는 위치에 머무르게 된다.
더 근본적인 문제는 기술을 ‘완전히 이해하고 사용해야 한다’는 강박이다. 예를 들어, 어떤 사람은 AI를 쓰려면 기계학습을 이해해야 하고, 코딩까지 할 줄 알아야 한다고 생각한다. 하지만 현실은 그렇지 않다. 우리가 스마트폰을 사용할 때 그 원리를 모두 이해하지 않아도 되는 것처럼, 기술은 ‘잘 쓰는 법’을 배우는 것만으로도 충분하다. 문제는 사람들이 기술을 ‘전문지식’이 아니라 ‘일상 도구’로 받아들이지 못한다는 데 있다.
기술은 점점 더 쉬워지고 있다. 클릭 몇 번으로 자동화를 할 수 있고, 마우스를 드래그해도 데이터 시각화가 가능하다. 그런데도 여전히 많은 사람들은 말한다. “그거, 나랑은 안 맞는 것 같아요.” 기술은 그 자체보다 그것을 둘러싼 인식과 문화, 그리고 경험의 부족이 훨씬 더 큰 진입 장벽이 되고 있다.
기술을 어렵게 만드는 것은 기술 그 자체가 아니라, 우리가 기술 앞에 세우는 벽이다. 이 벽을 허물 수 있다면, 기술은 누구에게나 ‘쉬운 도구’가 될 수 있다. 지금 필요한 건 전문가가 되는 게 아니다. 두려움을 줄이고, 처음부터 배우는 용기다.
NCS 관점 해석
– 기술능력이란 무엇을 바꾸고, 어떻게 적용할 것인가
NCS 직업기초능력에서 말하는 ‘기술능력’은 단순히 기계나 도구를 다루는 능력을 의미하지 않는다. 더 정확히 말하면, “기술을 통해 업무의 효율성과 생산성을 높이기 위한 적용력”이다. 이는 기계공이나 프로그래머만의 것이 아니다. 회계직, 행정직, 마케팅직, 교육직 등 어떤 분야에 있든 간에 기술을 통해 자신의 업무를 자동화하고, 반복을 줄이며, 창의적 판단의 시간을 확보할 수 있다면 그는 이미 ‘기술능력’을 실무에서 발휘하고 있는 셈이다.
NCS에서는 기술능력을 크게 다음과 같은 세부 영역으로 나누고 있다.
업무 관련 도구 및 장비의 이해와 활용 능력
새로운 기술에 대한 수용력과 적용 능력
기술 문제 발생 시 원인을 파악하고 개선하는 능력
즉, 중요한 건 기술 그 자체보다 기술을 바라보는 태도와 활용방식이다. 익숙하지 않은 도구 앞에서 ‘나는 못해’가 아니라, ‘어떻게 바꿔볼까’라고 생각할 수 있는 자세, 그리고 변화를 작게나마 적용해보는 실험정신이 바로 기술능력의 핵심이다.
사무직이라면 엑셀 매크로를 짤 줄 알거나, 구글시트의 자동화 기능을 이용해 반복작업을 줄이는 것, 텍스트를 정리할 때 Notion이나 Obsidian 같은 도구로 문서구조를 설계하는 것도 기술능력의 일환이다. 교육직이라면 온라인 설문도구를 통해 교육 수요를 조사하고, 결과를 시각화하여 개선안을 도출하는 과정도 기술의 적용이다. 이처럼 기술능력은 ‘무엇을 할 줄 아느냐’보다 ‘무엇을 바꾸려 하느냐’로 측정된다.
기술능력이 중요한 이유는 단순히 효율 때문만이 아니다. 그것은 ‘일의 구조’를 바꾸는 힘이기 때문이다. 기존에 3시간 걸리던 반복 업무를 자동화하면, 남은 시간 동안 더 고차원의 판단을 하거나, 더 많은 창의적 시도를 할 수 있다. 이건 단순한 시간절약의 문제가 아니다. 기술을 통해 우리는 일의 방식과 내용을 동시에 바꾸게 된다.
또한 기술능력은 ‘이해력’과도 맞닿아 있다. 단지 기술을 쓰는 것에 그치지 않고, 그것이 어떻게 작동하는지를 최소한 이해하려는 태도는 기술에 대한 주도권을 만드는 첫걸음이 된다. 예컨대, 엑셀의 수식 하나를 ‘그냥 외워서’ 쓰는 것과, 그것이 어떤 조건으로 작동하는지를 이해하고 쓰는 것은 전혀 다른 결과를 낸다. 전자는 종속적이고 후자는 확장적이다.
기술능력은 이제 선택이 아니라 생존과 성장의 조건이 되고 있다. 업무 속도는 빨라지고, 협업은 시스템 기반으로 바뀌며, 보고와 판단은 실시간 데이터를 기반으로 요구되는 시대에, 기술을 모르거나 쓰지 못하는 사람은 점점 주변화될 수밖에 없다. 과거엔 ‘사람을 잘 다루는 능력’이 리더의 조건이었다면, 이제는 ‘도구를 잘 쓰고 설계하는 능력’도 리더십의 일환이 되고 있다.
다시 말하지만, 기술능력은 누구에게나 열려 있다. 문과, 이과, 남녀, 연령을 불문하고 ‘일을 바꾸고 싶은 욕구’가 있다면 그 누구라도 기술을 익히고 적용할 수 있다. 다만 중요한 것은 그 기술이 ‘나의 문제’를 해결하기 위한 방식으로 연결되도록 설계해야 한다는 점이다.
NCS의 기술능력은 바로 그런 태도와 행동을 측정한다.
기술을 대하는 관점, 그것을 적용해보려는 실행력, 그리고 그 결과를 업무에 녹여내는 반응 속도가 결국 실무역량의 차이를 만든다.
AI는 기술능력에서 무엇을 도와줄 수 있을까?
기술을 다루는 데 가장 큰 장벽은 ‘초입의 낯섦’이다. 새로운 도구를 접했을 때, 어디서부터 시작해야 할지 막막한 느낌. 바로 이 지점에서 AI는 놀라운 동료가 될 수 있다. 마치 기술을 다루는 ‘비서이자 조교’처럼, AI는 기술 학습의 문턱을 낮추고, 반복적 기술 적용을 빠르게 도와주는 실행 파트너가 되어준다.
가장 단순한 예로, 많은 직장인이 어려움을 겪는 엑셀 수식을 생각해보자. “이 데이터를 조건에 따라 자동으로 정리하려면 어떻게 해야 하지?”라고 묻기만 해도, AI는 수식 코드를 짜서 설명과 함께 제공한다. 이건 단순한 코드 자동 완성 기능이 아니다. 사용자의 상황을 파악하고, 맞춤형 솔루션을 ‘자연어 대화’로 제안해주는 것이다.
이러한 기능은 이미 ChatGPT, Microsoft Copilot, Notion AI, Google Sheets AI 기능 등을 통해 실무에 적용되고 있다. 사용자는 더 이상 매뉴얼과 싸우지 않는다. “이건 이렇게 바꾸고 싶은데?”라는 생각을 대화로 표현하면, AI가 대신 구조화된 기술적 해석을 해주는 시대다.
또한 코드 기반 업무 자동화에서도 AI는 기술능력을 ‘대중화’시키고 있다. 예컨대, Zapier나 Make 같은 업무 자동화 플랫폼에 ChatGPT를 연동하면, 사용자는 별다른 프로그래밍 지식 없이도 다음과 같은 흐름을 만들 수 있다.
“구글폼에 데이터가 입력되면, 슬랙에 자동 알림을 보내고, 구글시트에 업데이트한 후 이메일까지 전송해줘.”
과거에는 개발자만이 할 수 있었던 이 작업이, 이제는 누구에게나 열려 있다. 기술능력이란 도구 자체를 잘 다루는 것이 아니라, 원하는 흐름을 말로 설명할 수 있는 능력이라는 사실을 AI는 증명해주고 있다.
또한 AI는 지식의 검색과 습득을 돕는 기술 가이드로도 작동한다. 예를 들어 새로운 툴(예: 파이썬, SQL, AutoCAD, Figma, Blender 등)을 배우려 할 때, AI에게 “이걸 처음부터 배우고 싶은데 어떤 순서로 공부하면 좋을까?”라고 물으면, 사용자의 수준에 맞는 학습 플랜과 예제를 구성해준다. 이는 검색보다 더 빠르고, 포럼보다 더 정확하며, 튜터보다 더 인내심 있는 학습 파트너다.
중요한 것은, 이러한 AI 활용이 기술을 대체하는 것이 아니라, 기술과 함께 성장하는 방식이라는 점이다. AI는 사용자가 기술을 이해하지 않아도 기술을 ‘써볼 수 있는 기회’를 제공한다. 그러다 보면 어느 순간, 기술을 ‘알게’ 되는 것이 아니라 ‘익히게’ 되는 것이다.
실제 많은 기업에서 AI 기반 기술 도입은 ‘일반 직원의 기술적 역량’을 끌어올리는 수단으로 활용되고 있다.
RPA(Robotic Process Automation)를 통해 단순 반복업무를 자동화하고,
AI 챗봇으로 고객 대응 시간을 단축하며,
AI 기반 기획 도구로 콘텐츠 초안을 뽑고 편집 방향을 잡기도 한다.
이런 변화 속에서 중요한 건 기술 자체보다 “어떤 문제를 어떻게 해결하고 싶은가?”라는 문제정의 능력이다. 문제 정의가 분명하면, AI는 기술적 해답을 ‘거의 실시간으로’ 제공할 수 있다. 결국, AI는 기술에 접근하는 문턱을 허물고, 모든 직무에서 기술의 적용 가능성을 넓혀주는 ‘브리지’ 역할을 하고 있는 셈이다.
즉, 기술능력과 AI는 상호 증폭의 관계다. AI는 기술을 쉽게 설명하고, 대신 실행해주며, 반복해서 학습시켜준다. 사용자는 그 과정을 통해 기술을 조금씩 자기화하고, 업무의 구조를 바꾸게 된다. 그렇게 보면, 기술능력은 더 이상 소수 전문가의 영역이 아니라 AI와 함께할 수 있다면 누구나 열 수 있는 성장의 출입문이다.
정리 및 제언
– 기술능력은 도구를 쓰는 것이 아니라, 일의 구조를 설계하는 것이다
많은 사람이 기술능력을 특정한 도구 사용 능력으로 오해한다. 엑셀을 잘 다루면 기술력이 있다고 말하고, 프리미어프로나 CAD를 능숙히 쓰는 사람을 ‘기술자’라고 여긴다. 하지만 오늘날 기술능력은 단순한 도구 사용 숙련도가 아니다. 기술을 ‘왜, 어떻게’ 쓰는지를 고민하고, 그것을 업무 구조 속에 전략적으로 배치할 수 있는 능력이 기술능력의 핵심이다.
어떤 일이든, 반복되는 지점이 있다. 비효율이 끼어드는 순간이 있다. 그리고 그 틈을 메워줄 도구가 세상 어딘가에는 반드시 존재한다. 중요한 건 그 도구를 외워두는 게 아니라, ‘지금 내가 하는 이 일을 어떻게 바꾸면 더 나을까?’를 묻는 힘이다. 이 질문이 바로 기술능력의 출발점이다.
누구나 도구는 쓸 수 있다. 하지만 일을 설계하는 사람은 적다. 기술을 잘 쓰는 사람과 기술로 구조를 바꾸는 사람의 차이는 여기에서 갈린다. 예컨대 보고서를 작성할 때, 단순히 파워포인트 템플릿에 글자를 채워 넣는 사람과, 업무 흐름 전반을 시각화하여 이해도를 높이고 의사결정을 유도하는 사람은 같은 프로그램을 쓰더라도 전혀 다른 결과를 낸다.
기술은 원래 ‘구조’를 설계하기 위한 수단이다. 우리는 기술 자체를 외워야 하는 시대에 살지 않는다. 검색하면 대부분의 기능은 나온다. 오히려 중요한 것은,
어떤 문제를 해결하고자 하는가?
어떤 흐름을 더 효율적으로 만들고 싶은가?
지금 쓰는 방식이 왜 불편하거나 시간이 오래 걸리는가?
이런 질문을 던질 수 있는 감각이다. 기술능력이란 바로 그런 구조적 사고와 연결되어야 한다.
그리고 이제 우리는 혼자가 아니다. AI는 이미 이 구조적 사고를 구현할 수 있는 강력한 파트너로 등장했다. “이 업무를 자동화하려면 어떻게 해야 할까?”라는 질문을 던지면, AI는 수많은 시나리오를 분석해 준다. 엑셀 자동화, 채팅 응답, 문서 작성, 회의 정리, 일정 관리, 고객 데이터 시각화… 모든 업무에 기술의 여지가 있다.
이제 기술능력은 더 이상 특정 직무나 전공자만의 영역이 아니다. HR도, 마케팅도, 회계도, 심지어 고객 응대까지도 기술과 연결되지 않은 영역은 없다. 기술은 일을 바꾸는 새로운 문법이고, 그 문법을 이해하고 적용하는 사람이 곧 ‘일을 바꾸는 사람’이 된다.
그렇다면 우리는 무엇을 준비해야 할까?
첫째, 도구를 배워야 한다는 강박에서 벗어나자.
기술은 그 자체가 목적이 아니라 수단이다. 필요한 순간, 필요한 기능을 익히는 ‘맥락형 학습’이 훨씬 효과적이다.
둘째, 업무의 흐름을 그려보자.
내가 하는 일의 시작점과 끝점, 반복되는 업무, 병목지점을 파악하면 기술이 들어갈 틈이 보인다.
셋째, AI를 실험해보자.
작은 자동화를 직접 해보는 것만으로도 기술에 대한 두려움은 줄고, 설계에 대한 감각은 커진다.
마지막으로, 기술을 통해 일의 구조를 바꾸려는 태도를 갖자.
기술은 단순한 자동화의 수단이 아니라, ‘일의 의미’를 재정의하는 계기가 될 수 있다. 반복작업에서 벗어나, 더 본질적인 일에 몰입할 수 있는 기회를 주는 것이 기술의 진짜 가치다.
기술능력은 ‘기계’를 잘 다루는 능력이 아니라, 어떤 기술을 어디에, 왜, 어떻게 적용할 것인가를 판단하는 능력이다. 필자 역시 『리워크 시리즈』 집필 과정에서 수많은 자동화, 업무전환, AI 도입 사례를 분석하며 확신하게 되었다. AI는 사람을 대체하지 않는다. 다만 우리가 일하는 방식은 완전히 달라진다. 기술은 우리가 일의 구조를 다시 설계할 수 있는 기회를 준다. 이제 기술능력은 선택이 아니라, 생존과 성장의 기본 조건이다.
