AI 사일로 현상을 아시나요? 자동화 낳은 분절 현상
AI의 발전으로 개개인은 유능해지는데 왜 자꾸 전체 업무는 어긋날까?
출처 : 우아한 청년들 보도자료 배민커넥트, 스마트스토어 오픈…“배달안전 위한 배민 라이더웨어 출시”얼마전 무더운 7월, 강남역에서 열린 한 컨퍼런스에서 배달의 민족에서 진행한 우의 사업에 대해 듣고 놀랐습니다. 스튜디오와 디자이너 없이, 마케터 2명이 AI를 활용해 우비를 디자인하고, 진짜 사람이 입은 것처럼 광고 사진을 만들고 판매하여 스토어 사업을 진행하고 2000만원의 수익을 얻었다는 내용이였습니다.
이 과정을 진행한 두명의 마케터가 AI기능을 이용해 작업 과정을 재현했는데, 포토샵에 프롬포트를 입력하자 자동으로 자연스러운 착용사진이 나왔고 노트북을 들여다보고 있던 현장에 있던 수많은 사람들이 일제히 고요해 지는 것을 느꼈습니다. 이렇게 최전방에서 쉽게 디자이너를 대체하는 것에 대한 일종의 충격이였을 것입니다.
출처 : 우아한 청년들 보도자료 배민커넥트, 스마트스토어 오픈…“배달안전 위한 배민 라이더웨어 출시”최근 2-3년간 생성형 AI의 급속한 발전은 조직 내 개인의 생산성을 혁명적으로 끌어올렸습니다. 배민의 사례처럼, 현실에서도 최소한의 인력으로도 기획, 디자인, 마케팅, 심지어 실제처럼 보이는 광고 이미지 제작까지 가능해지고 있습니다.
주변 사무실 풍경을 보세요.
디자이너는 미드저니와 같은 AI 도구로 전통적인 스튜디오 기반의 작업을 무너뜨리고 있습니다. 스튜디오, 모델도, 조명도, 사진작가도, 심지어는 제품도 없이 제품 사진을 만들 수 있습니다.
개발자는 깃허브 코파일럿과 같은 AI 코드 어시스턴트로 개발자가 반복적인 코드를 작성하는 시간을 획기적으로 줄여, 개발 구현을 가속화합니다.
마케터, 기획자는 챗GPT나 제미나이로 기획안 초안, 번역, 아티클, 보고서 등을 단시간 내에 생성하며 지식 노동의 생산성 곡선이 날로 달라지고 있습니다.
하지만 동시에 여러분도 최근 1~2년 사이에 이런 의문이 더 많이 들었을 겁니다.
' 왜 일을 이렇게 진행했지? '
' 이걸 이만큼 진행하면서 이상하다고 생각 안한거야? '
예를 들어 이런 경우입니다.
AI를 이용해 스튜디오 협업 없이 광고물을 제작하고 배너까지 완성하는 과정까지 한명의 디자이너가 해내고 있습니다. 그러나 혼자서 모든 걸 임의로 결정하는 나머지 디테일을 놓치며 결국 컨펌이 올라올 때까지 아무도 이 작업물이 마케팅 진행안에 의해 내년 봄에 올라갈 때 쯤엔 계절감 맞지 않다는 걸 상기시켜 줄 사람이 없었습니다.
또 백엔드 개발자가 AI 코드 어시스턴트를 통해 로그인 플로우를 완성했지만, 실제로는 지난주 고객운영팀에서 “소셜 로그인 통합으로 전환하기로” 결정이 되어 있어 처음부터 다시하는 상황도, 드문 일이 아닙니다.
이는 개개인이 AI라는 강력한 도구를 활용해 마치 섬처럼 고립된 상태에서 업무를 빠르게 처리하게 되며 발생하는 문제입니다.즉 속도는 빠르지만 종종 방향이 잘못되었을때 아무도 관여할 순서가 없는, 고립된 속도, 단절된 지능의 문제가 바로 AI 사일로 현상입니다.
테크계가 분석한 이런 현상이 일어나는 이유는 다양하며 매우 현실적입니다.
AI 사일로, 분절된 지능 현상이 일어나는 이유
1. 배경지식 및 맥락 공유의 부재
AI는 팀의 회의 내용, 비공식적인 결정, 고객 운영팀의 최신 정책, 시장 변화와 같은 암묵적인 배경지식을 알지 못합니다. 사람이 이미 폐기된 프로젝트를 진행해도 AI는 열심히 도와줄 뿐입니다.
2. 고립된 개인의 문제
개개인의 작업 속도가 너무 빨라지면서, 각 결과물을 합치고 최종 검토하는 최종 시점에서야 큰 틀의 오류가 발견됩니다. 이는 잦은 수정과 재작업을 유발하여 결국 전체 조정 비용을 높이게 됩니다.
3. 임의적 의사결정의 증가
한 사람이 여러 분야의 업무를 겸임하게 되면서, 디테일한 부분에서의 디렉션이 사라지고 개인이 팀 전체의 맥락을 깊게 고려하지 않은 임의적 의사결정을 내리는 경우가 늘어납니다.
AI 시대의 협업 패러다임 전환: '연결된 속도'에 집중할 때 입니다.
AI가 개인에게 일을 처리하는 효율적인 엔진을 제공했다면, 오늘날의 관리자들은 이 개별 속도를 다루며 '협업'이라는 차체를 견고히 해 조직을 흔들림 없이 나아가야 하는 과제에 직면했습니다.
AI 시대의 협업 연구는 단순히 AI 도구를 더 잘 사용하는 것을 넘어, 인간-AI의 복잡한 상호작용을 관리하는 새로운 규범을 구축하는 방향으로 왕성하게 이야기가 진행되고 있습니다. 앞으로의 조직 운영은 아래 같은 부분들이 강조되어야 합니다.
1. 팀 윤리 및 상호작용 규약
AI가 작업한 결과물에 대한 책임 소재를 명확히 하고, 개인도 면밀히 검토하며 AI 활용 과정에서 발생하는 편향 완화를 위한 팀 차원의 AI 가이드라인을 설정해야 합니다.
2. 맥락 공유의 효율화
과거처럼 긴 대면 회의 대신, AI가 접근할 수 있고 인간 팀원 간 공유가 용이한 맥락 레이어를 구축해야 합니다. 예를 들어, 의사결정 기록, 최신 정책 문서, 그리고 주요 회의 요약을 AI 도구가 접근 가능한 통합 플랫폼에 구조화하여 저장하는 방식이 필요합니다.
3. 역할 및 인터페이스 재정의
'AI 어시스턴트'를 활용하는 개인의 역할(예: 디자이너)과, 그 결과물을 받아서 조직의 목표에 맞게 맥락을 검증하는 역할(예: PM,마케터) 간의 명확한 업무 인터페이스를 정의해야 합니다.
AI는 개개인의 생산성을 수직적으로 끌어올렸지만, 조정 스트레스와 비용을 줄이기 위해선 이제 협업하는 능력, 바쁜 팀원 한명한명에게 맥락을 공유하는 능력, 즉 AI 아일랜드 현상을 극복하고 연결된 속도를 달성하는 데 달려 있습니다.
Aline.team 은 이러한 흐름속에서 탄생한, 협업을 위해 상황을 검토하는 AI 툴입니다.
매주 회의와 보고 대신, Aline.team이 팀의 업무 리듬을 자동으로 추적해 불필요한 커뮤니케이션을 줄이고 실제 협업의 질을 높입니다. 또한 디자이너, 개발자, 마케터가 각자 사용하는 AI 도구에서 나온 결과물들을 단일 대시보드에서 검토하고, 맥락 충돌을 자동으로 탐지합니다.
그리고 개발자들의 커밋, 태스크, 주간 리포트를 자동으로 수집해 “지금 우리 팀이 어디에 서 있는가”를 시각적으로 보여줍니다.
선진 미래의 개발팀 관리를 경험해보세요.
생산성이 증대된 자리에 단절된 협업을 Aline.team이 연결할 것입니다
