AI와 함께 일하는 법 ― 사람에게 남은 역량의 변화
프로젝트 중심의 커리어 Part3. | EP.4
사람이 방향을 잡고, AI가 속도를 올린다.
이 조합이 지금 시대의 가장 강력한 경쟁력이다.
Part 1. 스케치북 경력관리의 철학(5회)
Part 2. 스케치북처럼 일하는 사람들(7회)
Part 3. 프로젝트 중심의 커리어(4/7회차)
Part 4. 스케치북으로 설계하는 커리어 전략(7회)
Part 5. 미래 커리어의 스케치북(2회)
17화. AI와 함께 일하는 법 ― 사람에게 남은 역량의 변화
Ⅰ. “AI가 일을 바꿨고, 이제 우리는 AI와 일해야 한다”
AI가 일터를 재구성하는 속도는
우리가 예상했던 미래보다 훨씬 빠르다.
문서 초안 작성, 정보 탐색, 회의 요약, 데이터 분석.
한때 ‘신입의 기본 업무’로 여겨졌던 일들이
지금은 AI에게 거의 완전히 넘어갔다.
사람의 기본 업무 능력은 급격히 가격이 떨어지고,
기업은 더 이상
“할 줄 아는가?”를 묻지 않는다.
이제 기준은 단 하나,
“AI를 어떻게 활용하는가?”
여기에 역량의 격차가 생기기 시작했다.
하지만 아이러니하게도
AI가 더 많이 할수록
인간에게 남은 일은 더 깊어지고 더 어려워진다.
문제 정의.
맥락 기반 판단.
의미 해석.
방향 설정.
사람 사이의 조율.
AI는 아무리 발전해도
닿을 수 없는 영역,
바로 그 부분이 인간의 경쟁력이 되고 있다.
그래서 다시 질문해야 한다.
AI는 어떤 일을 대체하고 있는가?
그렇다면 인간에게 남은 일은 무엇인가?
그리고 앞으로 우리는
AI와 함께 일하기 위해
어떤 사고 방식을 가져야 하는가?
이 회차의 핵심 메시지는 명확하다.
“AI는 단순한 도구가 아니다.
이제 인간의 사고를 확장하는 협업자다.”
그리고 인간의 역할은
더 고차원적이고,
더 본질적인 영역으로 이동하고 있다.
Ⅱ. AI가 대체한 일, 그리고 대체하지 못하는 일
AI가 일터에 들어오며 가장 먼저 바뀐 영역은
‘정답을 빨리 만드는 일’이다.
문서 초안 작성, 정보 탐색과 정리, 패턴 예측,
반복적 분석 업무 같은 것들.
한때는 이 정도만 잘해도 “기본기 탄탄하다”는 평가를 받던 일들이다.
하지만 지금은 다르다.
이 영역은 AI가 인간보다 훨씬 빠르고, 훨씬 많이, 쉬지 않고 처리한다.
특히 문서의 초안이나 자료 정리 같은 일은
사람이 직접 하는 것 자체가 비효율이 되어버렸다.
기업이 말하는 “기본기”의 기준이 완전히 뒤집힌 이유다.
그렇다고 인간의 역할이 작아졌느냐?
정반대다.
AI가 많은 일을 가져간 자리에는
오히려 ‘인간만 할 수 있는 일’이 또렷하게 떠오르고 있다.
문제를 정의하는 감각.
정보의 의미를 해석하는 능력.
조직과 팀의 방향을 결정하는 철학.
사람 사이의 갈등을 조율하는 힘.
맥락과 상황을 통합해 판단하는 능력.
그리고 서로 다른 세계에서 아이디어를 가져와
새로운 조합을 만들어내는 창의성.
AI는 이 영역에서 결정적으로 부족하다.
아무리 잘 학습해도
“왜 그렇게 해야 하는가?”,
“지금 이 상황에선 무엇이 더 적절한가?”,
“사람들은 어떻게 받아들일까?”
이런 인간적인 질문에는 답을 만들 수 없다.
결국 AI는 반복과 계산을 가져가고,
인간은 해석·정의·설계·조율로 이동한다.
이 지점이 바로
AI 시대 경력 패러다임이 바뀌는 핵심 순간이다.
단순하고 예측 가능한 일은 AI에게 맡기고,
사람은 더 고유하고 더 깊은 영역으로 들어간다.
앞으로의 경력 격차는
“얼마나 많이 아는가”가 아니라
“얼마나 깊이 해석하고, 얼마나 정확히 문제를 정의하고,
얼마나 효과적으로 조율할 수 있는가”에서 벌어진다.
Ⅲ. AI와 함께 일한다는 것의 의미
AI가 일자리를 바꾼다고 말할 때,
많은 사람이 막연히 ‘직무가 사라진다’고 걱정한다.
하지만 실제로 일어나는 변화는 조금 다르다.
사라지는 것은 직무 전체가 아니라 ‘작업’이다.
직무 속에 들어 있던 수많은 반복 작업,
시간이 많이 들던 정리 작업,
단순 계산과 패턴 분석 같은 작업들이
AI에게 자연스럽게 이동하고 있을 뿐이다.
그래서 인간의 직무는 오히려 고도화되고 있다.
“주어진 일을 처리하는 사람”에서
“문제를 정의하고 방향을 설정하는 사람”으로 역할이 바뀌는 중이다.
이제 직무는 더 이상 ‘업무 목록’이 아니라
‘역량 중심의 역할 체계’로 재편된다.
그리고 더 중요한 변화가 있다.
AI는 더 이상 단순한 보조도구가 아니다.
사람의 사고를 확장시키는 협업자다.
AI가 초안을 만들고,
자료를 모으고,
패턴을 찾아 제시해주면,
그 위에서 인간은 훨씬 더 빠르게 판단하고 설계할 수 있다.
하지만 여기에는 한 가지 오해도 존재한다.
AI가 “마치 생각하는 것처럼 보인다”는 점이다.
그러나 AI는 결국 도구다.
의미를 정할 수 없고,
문제를 발견하지 못하며,
방향을 결정할 수 없다.
그 모든 ‘본질적인 부분’은
여전히 인간의 몫이다.
그래서 AI 시대의 인간 업무 모델은 이렇게 재구성된다.
인간은 문제를 정의하고, 판단하고, 조율한다.
AI는 실행하고, 정리하고, 양산하고, 가공한다.
이 둘이 각각 잘할 수 있는 영역을 맡으면서
새로운 협업 구조가 형성되고 있는 것이다.
앞으로의 경력은 이 협업 모델을 얼마나 잘 이해하느냐에 따라
속도도, 성과도, 기회도 달라질 것이다.
Ⅳ. AI로 강화되는 인간 고유 역량 6가지
AI가 많은 일을 대신하면서
아이러니하게도 인간의 역량은 더 선명하게 드러나기 시작했다.
기계가 잘하는 일은 더 빠르게 ‘자동화’되고,
기계가 못하는 일은 더 강력한 경쟁력이 되어버린 것이다.
AI 시대에 인간이 갖춰야 하는 핵심 역량을 하나씩 짚어보면 다음과 같다.
1) 문제 정의 능력 — 질문이 품질을 결정한다
정보가 많아질수록 문제 정의는 더 어려워진다.
AI는 엄청난 양의 자료를 순식간에 만들어내지만,
“무엇을 묻느냐”에 따라 결과의 질은 완전히 달라진다.
AI는 스스로 문제를 정의하지 못한다.
그래서 결국
“AI가 만든 자료의 질은 우리의 질문의 질”에 의해 결정된다.
정확히 묻는 사람이
정확한 답을 얻는다.
AI 협업의 출발점이 여기서 갈린다.
2) 의미 해석 능력 — 결과를 ‘읽는 힘’
AI는 결과를 만들어낸다.
하지만 그 결과가 ‘지금 이 상황에서’
어디까지, 어떤 방식으로 적용 가능한지는
인간이 판단해야 한다.
업무 환경, 팀의 분위기, 조직의 맥락,
사람 간의 관계를 고려해
결과의 의미를 해석하는 능력.
이것이 AI 시대의 새로운 문해력이다.
3) 세계관·철학 — 방향을 결정하는 힘
AI는 수많은 지식을 조합할 수 있다.
하지만 철학은 만들지 못한다.
철학 없는 의사결정은 위험하다.
무엇을 선택해야 하는지,
어디로 가야 하는지,
왜 이 방향이 맞는지.
이 모든 판단의 기준은 세계관을 가진 인간에게서 나온다.
AI가 강해질수록
오히려 인간의 철학은 더 중요해진다.
4) 협업·조율 능력 — 팀을 움직이는 힘
AI가 팀 안으로 들어오면
사람끼리의 관계는 더 복잡해진다.
역할이 재정의되고,
업무가 재조정되며,
책임의 경계가 달라진다.
이때 필요한 사람은
갈등을 조율하고,
팀을 정렬시키고,
문제를 중심으로 사람을 다시 모으는 사람이다.
AI가 아무리 뛰어나도
사람을 움직이는 일은 인간의 고유 역량이다.
5) 창의적 조합 능력 — 서로 다른 세계를 연결하는 힘
AI는 새로운 이미지를 만들고, 글을 쓰고, 패턴을 조합한다.
하지만 ‘의도된 창의’는 불가능하다.
서로 다른 분야의 개념을 가져와
새로운 방식으로 결합하거나,
문제의 본질을 바꿔보는 창의성.
이 능력은 인간만의 영역이다.
결과를 만들어내는 AI
vs
새로운 관점을 만드는 인간.
이 차이가 창의적 조합의 핵심이다.
6) 실행력 — 결국 움직이는 건 인간이다
AI가 자료를 만들고,
초안을 정리하고,
방향을 제시한다 해도,
현장에서 손을 움직이고,
피드백을 받고,
수정하며 더 나은 결과를 만드는 사람은 인간이다.
아무리 뛰어난 AI를 곁에 둬도
실행하지 않으면 아무 일도 일어나지 않는다.
16화에서 강조한 메시지가
여기서 다시 이어진다.
“실행 없는 AI 활용은 존재하지 않는다.”
Ⅴ. AI와 함께 일하는 스케치북적 사고 방식
AI 시대의 일 방식은 겉으로 보면 완전히 새로운 것처럼 보인다.
하지만 깊이 들여다보면,
우리가 Part 1~2에서 계속 다져온 스케치북적 사고 방식과 거의 동일하다.
빠르게 시도하고,
반복해서 수정하고,
문제를 정확히 정의하고,
복잡한 것을 단순하게 만들고,
결과의 의미를 다시 해석하는 과정.
이 전체 흐름은
AI와 협업할 때 필요한 사고법과 완벽히 겹친다.
1) 스케치북은 ‘AI 활용 사고법’과 맞닿아 있다
AI를 잘 쓰는 사람은
결코 ‘명령을 잘 내리는 사람’이 아니다.
빠르게 시도하고, 수정하면서 배우는 사람이다.
스케치북에서 우리는
선 하나를 그어보고
틀리면 지우고
다시 그리며 형태를 잡아간다.
AI와 일하는 방식도 똑같다.
작게 시작하고,
빠르게 질문하고,
결과를 받아보고,
틀린 부분을 고치고,
다시 시도한다.
AI 협업은 결국
스케치북적 일 방식의 확장판이다.
2) 스케치북 기반 AI 협업 3단계
AI와 함께 일할 때는
스케치북의 사고 과정이 그대로 적용된다.
그 구조는 크게 세 단계다.
① 질문 스케치 – 문제 정의의 단계
어떤 질문을 던질지 먼저 정리한다.
문제 정의와 목적을 언어화하는 단계다.
“이 문제에서 내가 알고 싶은 건 정확히 무엇인가?”
“이 결과가 어디에 쓰일 것인가?”
“AI에게 어떤 방식의 초안을 요청해야 하는가?”
이 단계가 흐릿하면
AI가 아무리 많은 답을 줘도 방향이 틀어진다.
② AI 결과 스케치 – 초안 수집과 패턴 찾기
AI에게 초안을 요청하고,
여러 버전을 받아 비교해 본다.
여기서 중요한 것은
정답을 찾는 것이 아니라
패턴과 한계를 파악하는 것이다.
어디까지는 유용하고
어디부터는 틀어지는지
어떤 지점이 애매한지
어떤 방향을 더 깊게 파고들어야 하는지
AI는 초안 생성에 강하지만
판단에 약하다.
그래서 이 단계는 인간의 눈으로 ‘틀을 파악하는 과정’이다.
③ 해석 스케치 – 인간의 판단과 조율 단계
마지막 단계는
AI가 제시한 자료들을 인간의 기준으로 해석하는 것이다.
“이 결과가 지금 상황에 맞는가?”
“어디까지 적용할 수 있을까?”
“문제 해결을 위해 어떤 방식으로 조율해야 할까?”
그리고 이 판단을 바탕으로
실행 시나리오를 구성한다.
AI가 답을 던져주고
인간이 방향을 결정하는 구조.
이것이 스케치북 기반 AI 협업의 완성 단계다.
3) AI를 ‘생각 파트너’로 쓰는 법
AI를 잘 쓰기 위한 가장 중요한 원칙은 하나다.
“초안은 AI, 판단은 인간.”
그리고 여기에 세 가지 원리를 더 붙이면 된다.
- 확장은 AI, 선택은 인간
→ 빠른 확장은 기계가 강하지만, 무엇을 취할지는 인간의 몫.
- 실행은 인간, 수정은 함께
→ 현장에서 움직이는 건 인간이지만, 보완은 AI와 동시에 가능.
이 원리를 지키는 사람은
AI를 단순한 생산 도구가 아니라
“생각을 넓혀주는 파트너”로 사용하게 된다.
AI는 대체자가 아니라 확장자이며,
스케치북적 사고는 그 확장을 가장 잘 활용하는 방식이다.
Ⅵ. AI 활용 능력이 커리어를 바꾸는 방식
AI는 단순히 “업무 속도”를 높여주는 도구가 아니다.
AI 활용 능력은 이제 커리어 이동성, 성과, 기회, 리더십 구조까지 바꾸는 핵심 역량이 되었다.
AI를 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람의 차이는
업무 성과의 차이가 아니라 커리어 인생의 차이로까지 이어지고 있다.
1) AI 활용 역량은 생산성 차이를 극대화한다
AI에 익숙한 사람은
같은 시간에 3배, 5배의 일을 끝내버린다.
특히 기획, 리서치, 마케팅, 전략처럼
“생각을 문서로 풀어내는 직무”에서는
그 격차가 훨씬 더 크게 벌어진다.
자료 조사에 하루 걸리던 일이
30분 안에 끝나고,
보고서 초안도 AI가 먼저 깔아주니
사람은 판단과 조율에 집중할 수 있다.
이 차이는 시간이 갈수록 누적되고,
결국 성과의 격차 → 평가의 격차 → 기회의 격차로 확대된다.
2) 신입 채용에서 AI 활용 능력은 이미 ‘기본 역량’이다
기업은 이제
“AI를 쓸 수 있나?”
이 질문을 하지 않는다.
이제는
“얼마나 능숙하게 쓰는가?”
그리고
“AI가 만든 결과를 얼마나 정확히 해석하고 재구성하는가?”
이 부분을 본다.
단순히 프롬프트 몇 개 잘 치는 능력이 아니다.
문맥을 이해하고,
문제를 정의하고,
무엇을 어떻게 요청해야 하는지 아는 능력이 핵심이다.
AI 활용 능력은
‘가산점’이 아니라
“기본기”로 내려왔다.
3) 경력 중간에서 AI 활용은 이동성을 높인다
AI에 익숙한 사람은
직무 전환도 훨씬 빠르다.
프로덕트, 데이터, 콘텐츠, 전략 직무처럼
새로운 영역으로 진입할 때
가장 필요한 것이 바로
“빠른 학습 속도”와 “문제 재구성 능력”이기 때문이다.
AI는 이 둘을 강력하게 뒷받침한다.
그래서 AI 능숙자는
새 직무에 적응하는 속도가 빠르고
자신의 경력 폭을 쉽게 넓힌다.
결국 AI 활용 능력은
경력 이동성의 엔진이 된다.
4) 리더는 ‘AI 전략가’로 진화해야 한다
AI가 팀 단위 업무를 바꿔버리면서
리더십 자체가 재정의되고 있다.
리더는 이제
팀에 AI를 어디까지 적용할지 기준을 세우고,
데이터·보안·오류 등 위험을 관리하며,
업무 흐름을 AI 중심으로 재구조화해야 한다.
다시 말해,
리더는 “지시하는 사람”이 아니라
“AI를 활용해 팀을 설계하는 사람”으로 바뀌고 있다.
AI 시대의 리더십은
권한의 문제가 아니라
업무 구조를 재설계하는 전략 능력에 가깝다.
AI를 잘 다루는 리더는
팀 전체의 생산성을 폭발적으로 키우고,
팀원들의 역할까지 재정의해
조직 전체의 속도를 높인다.
Ⅶ. AI와 함께 일하며 성과를 낸 실제 사례
AI와 함께 일한다는 말이
막연하게 들릴 수도 있다.
하지만 실제 현장에서는 이미
AI가 ‘생산성의 차이’뿐 아니라
‘기회와 인정의 속도’까지 바꾸고 있다.
아래 세 가지 사례는
AI 활용 능력이 어떻게 커리어를 바꿔놓는지
가장 현실적인 장면을 보여준다.
1) 사례 A: 신입 사원이 AI로 프로젝트 속도 3배 개선한 사례
한 신입 사원은
주어진 리서치 프로젝트에서
문제 정의를 가장 먼저 다시 잡았다.
“이 프로젝트에서 진짜 알고 싶은 건 무엇인가?”
“어떤 데이터가 핵심인가?”
문제를 명확히 정리한 뒤
AI에게 초안을 만들게 하고,
사람이 그 위에서 판단·조정·보완을 빠르게 반복하는 방식으로
업무 흐름을 완전히 바꿨다.
그 결과는 단순했다.
프로젝트 속도 3배.
회의 준비 시간 1/4.
초안 품질은 오히려 더 좋아졌다.
팀은 자연스럽게
“이 친구는 속도도 빠르고 판단도 정확하다”라고 평가했고,
곧바로 더 큰 프로젝트에 투입되었다.
AI 활용 능력이
신입에게 가장 빠른 “신뢰”와 “기회”를 가져다준 것이다.
2) 사례 B: AI 협업으로 아이디어 폭을 넓힌 크리에이터
한 크리에이터는
AI를 단순 도구가 아니라
“영감 파트너”로 사용했다.
막힐 때마다
AI에게 시각적 레퍼런스를 요청하고,
아이디어를 다양한 각도로 확장시키며,
가능한 조합을 수십 가지로 펼쳐놓았다.
AI가 던져준 초안과 방향성 위에서
크리에이터는 인간의 감각으로
의미를 조정하고,
톤을 맞추고,
메시지를 재해석했다.
새로운 관점이 겹겹이 더해진 결과물은
이전보다 압도적으로 깊고 독창적인 완성도를 보여줬다.
팀은
“작업물이 한 단계 올라갔다”
“아이디어의 폭이 달라졌다”
라는 평가를 내렸다.
AI를 잘 쓰는 사람은
아이디어의 ‘양’뿐 아니라
‘질’까지 완전히 바꿔버린다.
3) 사례 C: PM이 AI로 업무 구조 자체를 재설계한 사례
한 PM은 AI를 단순히 ‘도와주는 도구’가 아니라
업무 구조를 재설계하는 엔진으로 쓰기 시작했다.
반복되는 분석 업무는 AI에게 위임했고,
자료 정리는 자동화 흐름으로 묶었다.
사람이 해야 할 일은
판단·협업·의사결정 같은
고차원적 업무에 집중하도록 시스템을 바꾼 것이다.
그 결과 팀 전체의 생산성은 폭발적으로 증가했다.
업무 흐름의 병목이 사라지고
자료 준비 시간이 단축되고
회의의 질과 속도가 높아지고
팀원들은 ‘중요한 일’에 더 많은 시간을 쓰게 되었다
AI가 팀의 일하는 방식을 바꾼 것이고,
PM은 그 변화의 설계자가 되었다.
이런 사람은 단순히 실무자가 아니라
AI 시대의 리더로 성장한다.
Ⅷ. 정리 ― AI는 경쟁자가 아니라, 당신의 스케치북을 확장하는 도구다
AI가 우리 일을 빠르게 바꾸고 있지만,
그 변화의 본질은 대체가 아니라 확장이다.
AI가 할 수 있는 일은 점점 많아지고,
AI가 가져가는 작업의 비중도 커지고 있다.
하지만 그럴수록 오히려 더 분명해지는 부분이 있다.
인간 고유 역량의 가치가 상승하고 있다는 것.
문제를 정의하는 힘,
맥락을 읽는 감각,
조직을 조율하는 능력,
철학과 방향을 세우는 사고.
이 영역은 AI가 아무리 발전해도 닿지 못하는 곳이다.
그래서 AI 시대의 경쟁력은
기계처럼 일하는 능력이 아니라
사람다움의 깊이에서 나온다.
스케치북적 경력관리가
AI 시대에 가장 잘 맞는 이유도 바로 여기에 있다.
기록하고,
실험하고,
문제를 찾고,
구조를 만들고,
의미를 해석하고,
복잡함을 단순하게 만드는 방식.
이 모든 과정이
AI와 협업하기 위한 핵심 전 단계다.
스케치북적 사고를 가진 사람은
AI를 도구로 쓰는 수준을 넘어
AI와 함께 더 멀리 확장할 수 있다.
결국 AI는 적이 아니라,
네 스케치북 위에 새로운 레이어를 더해주는
확장의 도구다.
사람이 방향을 잡고, AI가 속도를 올린다.
이 조합이 지금 시대의 가장 강력한 경쟁력이다.
다음 18화에서는
“작은 프로젝트의 힘 ― 경력 진입장벽을 넘는 전략”을 다룬다.
AI 시대에 경력의 첫 돌파구는
거창한 스펙이 아니라
작고 빠르게 완성할 수 있는 프로젝트라는 점을
구체적인 사례와 함께 자연스럽게 이어갈 예정이다.
