미래의 일을 잘하다는 것
일을 잘하는 방법은 많습니다. 회사마다 상사의 성격마다 바라보는 기준이 다르기 때문에 어떤 상사는 좋아하는 방법이 다른 회사의 다른 직급에 있는 상사는 싫어할 수 있습니다. 어떤 상사는 중간중간에 피드백과 의견을 많이 제시하고 좋은 결과에 상관하지 않고 많은 커뮤니케이션을 원하기도 하고 반대로 과정은 중요하게 생각하지 않고 결과만을 생각하는 상사도 있을 것입니다. 오히려 후자의 경우에는 많은 의견과 피드백을 원하면 줏대가 없이 일한다고 생각하는 경우도 있을 겁니다. 그러기 때문에 잘하는 방법을 기술하는 것은 너무 어렵고 다양합니다. 하지만, 반대로 일을 못하는 것은 오히려 일정한 패턴이 있습니다.
일을 못하는 사람들을 업무적, 태도적, 감정적인 측면으로 먼저 살펴보면 일을 잘하는 일잘러의 방법을 유추할 수 있습니다. 일을 못하는 사람은 업무적, 태도적, 감정적으로 역량이 부족하거나 집중하지 못한다. 전문적인 지식이 부족하고 결정을 미루고, 남의 말을 경청하지 않고 자신의 방식으로 판단한다. 함께 일하는 사람의 감정을 고려하지 않고 자신의 감정만을 중요시한다. 이런 사람들과 함께 일하면 사람에 대한 불신과 함께 일은 진행되지 않아 팀원, 회사 모두가 힘들어 하고 결국에는 기까지 빨리게 되는 불상사가 일어납니다.
반대로 일을 잘하는 사람들은 서로 협업하고 계획하에 진행되며, 힘든 일도 서로를 존중하며 즐겁게 마칠 수 있다. 오히려 기대 이상의 성과를 내어 모두를 놀라게 한다. 힘든 사람을 서로 돕고 일을 예측할 수 있도록 소통을 강화한다. 전문적인 업무 능력으로 일에 빈틈이 없고 계획대로 진행된다. 일의 결과도 좋은 품질로 마무리되고 고객이나 상사도 추가적인 요구가 없다. 모든 일이 힘들지만, 그래도 끝나고 나면 에너지가 생기고 서로를 격려하며 가슴속이 행복해집니다.
일을 시킨사람의 수준과 기대에 따라서 기대하는 기준은 달라집니다. 사회 초년생인 신입사원에게 원하는 기대와 회사 임원에게 원하는 기준은 다릅니다. 따라서 신입사원과 부서장에게 모두 통할 수 있는 일하는 방법에 대해서 확인하고 디지털 환경에서 어떻게 해야 하는지에 대해서도 기준을 다시 정의를 합니다. 과거에 비지니스 에티켓이라 불렀던 것들도 디지털 시대에는 어떻게 해야 하는지도 설명합니다.
일잘러들의 성공방법을 분석하고 일의 본질에서 디지털 환경에서 어떻게 구현할 수 있을지 고민해봅니다. 새로운 디지털 도구들이 이용하여 일의 본질을 어떻게 해결할 수 있을지 방법을 배우고 자신의 업무에 적용해봅니다.
많은 전문가들은 AI 시대의 도래와 함께 기업의 업무 방식 또한 급격한 변화를 맞이할 것으로 예상하고 있습니다. 생성형 AI는 기존의 업무 방식을 혁신적으로 바꾸며, 실무자들에게 새로운 도전과 기회를 제공하고 있기 때문입니다. 앞서 소개한 리터러시 교육의 접근 방법, 워크플로우 분석에 기반한 맞춤형 실습 교육, 제조업에서의 생성형 AI 교육, 그리고 직책자 대상 생성형 AI 교육 사례들은 이러한 변화에 대응하기 위한 중요한 첫걸음이었습니다.
이러한 교육 프로그램들은 생성형 AI에 대한 이해를 높이고, 실무에서의 적용 가능성을 탐구하는 데 큰 역할을 했습니다. 이제는 한 걸음 더 나아가, 생성형 AI가 실무자의 일하는 방식에 어떻게 근본적인 변화를 가져오는지에 대해 살펴볼 필요가 있습니다. 이를 통해 생성형 AI의 도입이 단순한 기술적 변화를 넘어, 조직 전체의 생산성 향상과 업무 방식의 혁신을 가져올 수 있음을 이해할 수 있을 것입니다.
업무생산성에 대한 기준의 변화
생성형 AI는 업무 생산성에 대한 기준을 혁신적으로 변화시킬 것입니다. 과거에는 한 명의 실무자가 해낼 수 있는 업무량이 한정적이었고, 이를 기준으로 생산성을 평가했습니다. 하지만 이제는 생성형 AI를 통해 한 명의 실무자가 여러 명의 역할을 수행할 수 있게 되면서, 생산성의 기준이 크게 변화할 것입니다.
예를 들어, 생성형 AI는 반복적이고 시간이 많이 소요되는 업무를 자동화함으로써 실무자의 생산성을 극대화합니다. 데이터 입력, 보고서 작성, 이메일 응답 등과 같은 업무를 AI가 처리함으로써 실무자는 더 복잡하고 창의적인 업무에 집중할 수 있습니다. 이는 단순히 업무의 속도와 정확성을 높이는 것에 그치지 않고 실무자의 전략적 사고와 창의성을 발휘할 수 있는 기회를 제공합니다.
이러한 변화는 기업의 생산성 평가 방식에도 큰 영향을 미칩니다. 과거에는 개별 실무자가 해낼 수 있는 업무량이 기준이 되었지만, 이제는 생성형 AI를 활용하여 얼마나 많은 업무를 효과적으로 처리할 수 있는지가 중요한 평가 기준이 될 것입니다.
일하는 사람에서 일을 시키는 사람으로의 변화
생성형 AI는 실무자의 역할을 단순히 업무를 수행하는 사람에서 업무를 지시하고 관리하는 사람으로 변화시킬 것입니다. 과거에는 실무자가 상사로부터 업무를 지시받고 이를 정해진 기일 내에 목표에 맞춰 수행하는 것이 일반적이었습니다. 그러나 생성형 AI의 도입으로 실무자는 자신이 부여받은 업무를 다시 AI에게 지시하고, AI가 업무를 수행할 수 있도록 가이드하는 역할을 맡게 됩니다.
예를 들어, 마케팅 부서의 실무자는 생성형 AI를 활용하여 마케팅 캠페인의 기초 자료를 수집하고, 초안을 작성하며, 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 실무자는 AI에게 구체적인 지시를 내리고, AI가 수행한 결과물을 검토하며, 필요에 따라 수정 지시를 내리는 과정을 통해 전체 업무를 관리합니다. 이 과정에서 실무자는 단순한 업무 수행자가 아닌 전략적 사고와 관리 능력을 요구받는 역할로 전환됩니다.
이러한 변화는 실무자의 업무 만족도와 자율성을 높이는 동시에, 조직의 효율성을 극대화할 수 있는 기회를 제공합니다. 실무자는 반복적이고 단순한 업무에서 벗어나 보다 고차원적인 업무에 집중할 수 있게 되며, 이를 통해 자신의 역량을 더욱 발전시킬 수 있습니다. 또한, AI와의 협력을 통해 보다 정확하고 빠른 의사결정을 내릴 수 있어 조직 전체의 성과 향상에 기여할 수 있습니다.
Skill Gap의 해소
생성형 AI는 실무자들의 Skill Gap을 효과적으로 해소하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 기존에는 다양한 교육 프로그램과 훈련을 통해 실무자들이 필요한 기술을 습득하고, 이를 업무에 적용하는 데 많은 시간과 노력이 필요했습니다. 특히, Hard Skill의 경우 이를 숙달하는 데 있어 상당한 시간이 소요되었습니다. 그러나 생성형 AI는 이러한 Skill Gap을 즉각적으로 메워주며, 실무자들이 보다 효율적으로 업무를 수행할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
예를 들어, 데이터 분석, 프로그래밍, 복잡한 문서 작성 등의 Hard Skill은 생성형 AI를 활용하여 즉각적으로 해결할 수 있습니다. 실무자는 AI에게 필요한 데이터를 입력하고, AI가 이를 분석하여 결과를 도출하도록 지시할 수 있습니다. 이를 통해 실무자는 필요한 기술을 습득하기 위해 긴 시간을 투자하지 않고도 고품질의 결과물을 얻을 수 있게 될 것입니다.
이와 동시에, L&D 관점에서의 변화도 예상됩니다. 생성형 AI가 쉽게 메워줄 수 있는 기술보다, AI가 대체할 수 없는 Soft Skill이나 고숙련 실무자에게 필요한 전문 기술 개발에 더 집중하게 될 것 입니다. 예를 들어, 창의력, 문제 해결 능력, 전략적 사고와 같은 Soft Skill은 AI가 대체할 수 없는 영역입니다. 때문에 고숙련 실무자들이 더욱 복잡하고 고차원적인 문제를 해결할 수 있도록 지원하는 교육 프로그램이 필요합니다.
결국, 생성형 AI는 실무자들이 기술 격차를 극복하고, 보다 중요한 업무에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 이는 기업 전체의 생산성과 효율성을 높이며, 실무자 개인의 성장과 발전에도 큰 기여를 할 것입니다.
생성형 AI는 현대 기업의 업무 방식을 근본적으로 변화시킬 것입니다. 업무생산성의 기준을 재정립하고, 실무자의 역할이 업무 수행자를 넘어 업무를 지시하고 관리하는 사람으로 확대될 것이며, Skill Gap을 효과적으로 해소하는 데 기여할 것 입니다. 이러한 변화를 통해 기업은 더욱 효율적이고 창의적인 방식으로 운영될 수 있으며, 실무자들은 자신의 역량을 최대한 발휘할 수 있는 환경을 제공 받게 됩니다.
생성형 AI의 도입은 단순한 기술적 변화를 넘어, 조직 전체의 생산성 향상과 업무 방식의 혁신을 가져오는 중요한 전환점입니다. HRD 담당자들은 이러한 변화를 준비하고, 실무자들이 생성형 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 적절한 교육과 지원을 제공해야 합니다. 앞으로 생성형 AI를 통한 혁신적인 업무 방식이 더욱 보편화됨에 따라, 기업들은 더욱 경쟁력 있고 유연한 조직으로 발전할 것입니다.
