AI로 일하는 업무환경에서 탁월한 성과를 이끄는 개인과 조직의 학습문화
AI가 기업 업무 환경의 핵심 동력으로 빠르게 자리매김되어 가고 있다. 얼마 전 한 조사에 의하면(2025년 3월 12일 매일경제 기사), 직장인 10명 중 9명은 자신의 업무에 AI를 적극적으로 활용하고 있다고 한다. 물론 활용 측면에서 보면, 아직은 다수의 사람들이 정보 검색, 데이터 처리, 글쓰기, 번역, 보고서 작성 등 AI를 단순한 업무 보조 도구 정도로 활용하고 있다고 한다. 그런데 정말 흥미로운 것은 이 조사의 응답자 중에서 무려 21%의 사람들이 이미 AI를 자신의 업무를 자동화하는 데 적극적으로 활용하고 있다고 응답했다는 사실이다.
현재 우리의 일하는 방식은 근본적인 변화를 맞이하고 있다. 지난 2022년 겨울, OpenAI에서 ChatGPT 베타 버전을 내놓았을 때, “너는 누구냐?”, “오늘은 기분이 어때?”, “인생이 뭐라고 생각해?” 등과 같은 엉뚱한 질문을 던져보면서 그저 재미있어만 했던 것이 불과 2여 년 전 일인데, 어느새 구글이나 네이버 검색을 통해 정보를 찾는 것이 어색하게 느껴지곤 한다. 아직은 다수의 사람들은 AI를 편리한 업무 보조 도구로 활용하거나 단순한 데이터 처리 업무를 자동화하는 정도로 활용하고 있지만, 조만간 소수의 전문가만이 아니라 대부분의 일반 직장인들까지도 AI의 분석 결과를 업무적인 의사 결정에 직접적으로 활용하거나 더 나아가, 단순한 자동화 수준을 넘어서 AI가 조직의 상황과 맥락을 파악하고 결정하여 자동으로 업무를 처리하도록 하는 등, AI를 자신의 실질적인 업무 파트너로 느끼면서 일하게 될 것이다.
AI는 이미 우리의 업무 환경에서 생산성 향상과 효율성 증대라는 관점에서 상당한 기여를 하고 있고, 또한 그다지 멀지 않은 시기에, 더 다양한 방식으로 더 많은 부분에서 더 크게 기여하게 될 것임에 틀림없다. 그러나 다른 한편으로는, AI로 인한 업무 환경 변화는 개인과 조직의 적응력이라는 새로운 화두를 던지고 있다. 지나치게 비관적인 사람들은 AI가 우리 일을 모두 빼앗아 우리는 실업자가 될 것이라고 하고, 지나치게 낙관적인 사람들은 이제 AI가 우리 일을 다 해주니까 우리는 한두 시간만 일하고 나머지 시간은 놀면 된다고 한다. 안타깝게도 이러한 지나친 비관론도 낙관론도 현실이 되지는 않을 것이다. 우리가 AI를 보다 적극적으로 활용하는 업무 환경으로 점점 더 변화되어 간다는 것은 우리가 직장에서 더 적은 시간에 더 많은 일을 더 잘하게 된다는 것을 의미한다. 마치 과거에 컴퓨터가 그러했고, 인터넷이 그러했고, 스마트폰이 그러했던 것처럼 말이다.
그렇다면, AI로 인해 변화되어 가는 새로운 업무 환경에서 우리가 더 잘하기 위해서는, 다시 말하면 나와 우리 팀이 더 탁월한 성과를 창출하기 위해서는 어떻게 해야 할까?
가장 먼저 직관적으로 떠오르는 것은 일단은 우리 각자의 업무에서 AI를 적극적으로 활용하는 것이다. 절대로 “같은 업무도 AI로 하면 더 멋져 보이기” 때문이 아니고, “AI를 활용하면 업무에 효율성과 속도가 높아지기” 때문이어야 한다. 그런데, 자신의 업무에 AI 도구를 적극적으로 활용하는 것 자체는 핵심도 아니고 그다지 어려운 일도 아니다. 최근에는 업무에 AI 도구들을 활용하는 방안을 교육하는 기업들도 있지만, 솔직히 이런 교육이 정말 필요한지도 의문이다. 우리는 AI 개발자나 머신러닝 엔지니어가 되고자 하는 것이 아니라 단지 자신의 업무에서 AI 도구들을 효과적으로 사용하고자 하는 것이다. 다양한 AI 도구들을 소개하고 사용법을 알려주는 유튜브들도 많을뿐더러, 일단 그냥 한번 사용해 보면 된다. 그리고 자신의 업무에 조금씩 활용의 범위를 넓혀갈 수 있다. 마치 파워포인트나 엑셀을 정식으로 배우지 않았지만 업무에서 편하게 사용하는 것처럼 말이다.
새로운 업무 환경에서 AI 도구를 활용할 줄 아는 것은 기본적으로 필요한 일이지만 탁월한 성과를 창출하는 데 있어서 핵심이 아니다. AI 업무 환경에서의 성과는 단순히 새로운 기술을 습득하고 사용하는 것을 넘어선다. AI가 수행하는 업무의 결과를 비판적으로 분석하고, AI의 한계를 인지하며, AI와 협력하여 더 나은 결과를 만들어내기 위한 방법을 끊임없이 탐구하는 과정에서 나온다. 예를 들어, AI가 분석한 데이터를 단순히 받아들이는 것이 아니라, 그 데이터의 출처, 분석 과정, 그리고 잠재적인 편향성을 검토하고, 자신의 지식과 경험을 바탕으로 통찰력을 더하는 노력이 더해질 때 진정한 성과는 만들어질 것이다.
더 나아가서, AI 업무 환경에서 탁월한 성과는 인간 고유의 창의성과 직관력을 바탕으로, 당연한 일상과 현상을 새롭게 정의하는 일(Reframing)에서 나온다고 할 수 있다. 간단히 이야기하면, 이것은 새롭게 소개되는 AI 도구와 기술들을 나의 업무에 도대체 어디에 어떻게 적용하여 나만의 차별화된 성과를 창출할 것인가를 결정하는 것이다. 한 가지 예를 들어보자. 넷플릭스, 티빙 등의 OTT 플랫폼들이 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링 등의 일반적인 AI 기술을 기반으로 고객에게 개인화된 콘텐츠를 자동 추천하고 있다는 것은 우리 모두가 알고 있는 사실이다. 어느 날 넷플릭스의 한 UI 디자이너는 한 발짝 더 나아가 동일한 AI 기술을 고객에게 개인화된 콘텐츠만이 아니라 콘텐츠의 섬네일 디자인까지 개인화하는 데까지 적용해 보는 시도를 하였다. 섬네일 개인화는 사용자 경험을 크게 향상시키는 성과를 창출하였다. 물론 이제는 다른 OTT 플랫폼들도 빠르게 따라 하는 방식이지만, 넷플릭스가 가장 먼저 고객에게 더 매력적인 경험을 제공했다는 것은 변함이 없다.
AI 업무 환경에서 우리의 업무에서 활용할 수 있는 AI 도구들은 최소한의 비용만 지불하면 모두에게 공평하다. 동시에 모든 AI 도구들은 사용자가 최대한 직관적으로 사용할 수 있도록 지속적으로 진화해 나가고 있다는 관점에서 보면, AI 도구를 활용할 수 있는 개개인의 역량 또한 큰 차이가 없어질 것이다. 결국, AI 업무 환경에서 탁월한 성과를 창출할 수 있느냐 없느냐는 ‘인간의 통찰력을 바탕으로 AI가 만들어낸 결과를 비판적으로 분석하고 더 나은 결과를 만들어내기 위한 탐구’, 그리고 ‘인간의 창의성과 직관력을 바탕으로 일상과 현상을 새롭게 정의하는 것’, 이 두 가지 역량을 학습하는 데 달려있다고 해도 과언이 아니다.
AI 업무 환경에서, 주어진 업무만 열심히 하는 것으로 탁월한 성과를 낼 수는 없다. 그렇다면, 먼저 AI 도구를 학습하고 필요 역량들을 충분히 학습한 후에 이를 자신의 업무에 적용해 나가는 것은 어떨까? 이 또한 굉장히 맞는 말처럼 들리지만 AI 업무 환경에서는 더 이상 유효하지 않다. AI 도구들도 매 순간 진화해 가고 있을 뿐만 아니라 앞에서 강조한 두 가지 역량 또한 매 순간 진화하는 것이기에, “배워서 써먹는”이라는 관점은 적합하지 않다. AI 업무 환경에서는 학습과 실행이 동시에 균형적으로 이루어질 수 있어야만 탁월한 성과를 이끌 수 있다.
최근 국내에 소개된 “무엇이 성과를 만드는가(The Performance Paradox)”라는 책의 저자인 브리세뇨는 높은 성과를 지속적으로 만들어내는 사람과 조직은 끊임없는 ‘학습’과 ‘실행’의 균형을 추구한다고 강조한다. 그리고 이를 위해 우선적으로, 우리가 업무 속에서 우리가 흔히 성과를 내는 데 집중하는 ‘실행 영역(Performance Zone)’과 더불어, 역량 개발과 성장을 위한 ‘학습 영역(Learning Zone)’을 구분해야 한다고 역설한다. 실행 영역은 현재 보유한 지식과 기술을 최대한 활용하여 당면한 과제를 효율적으로 완수하는 데 초점을 맞춘다면, 학습 영역은 새로운 지식과 기술을 습득하고 기존의 방식을 개선하며, 궁극적으로 더 높은 수준의 성과를 창출하기 위한 준비 과정이라고 할 수 있다. 핵심은 이 두 가지 영역이 명확히 구분되어야 하지만 그것이 별개의 활동으로 이루어지는 것이 아니라 동시에 균형적으로 함께 이루어져야 한다는 것이다.
AI가 업무 환경에 본격적으로 도입되면서, 우리는 필연적으로 ‘실행 영역’의 상당 부분을 AI에게 위임하게 된다. 데이터 분석, 보고서 작성, 고객 응대 등 과거에는 상당한 시간과 노력을 요구했던 업무들이 AI 도구들을 활용하여 빠르게 처리될 수 있게 된다. 만약 우리가 실행 영역에만 집중하여 AI가 제공하는 효율성과 편리함만을 누리고, 앞서 강조한 인간의 통찰력과 직관력을 바탕으로 하는 이 두 가지 역량을 스스로 학습하고 성장시켜 나가려는 노력을 게을리한다면 우리는 더 이상 탁월한 성과를 낼 수 없을 것이다. 다소 극단적으로 이야기하면 AI가 나의 일자리를 빼앗아가는 것이 아니라 변화하는 환경에서 필수적인 실행과 학습의 균형을 만들어내지 못해서 나의 일자리를 빼앗기게 될지도 모른다.
이러한 관점에서 우리 자신의 업무 속에서 실행과 분리가 아닌 실행과 통합된 ‘학습 영역’을 의도적으로 만들어가는 것이 매우 중요하다. AI 업무 환경에서 개인은 더 이상 주어진 업무를 숙련되게 수행하는 것만으로는 경쟁력을 유지하기 어렵다. AI와의 협업을 통해 탁월한 성과를 이끌어낼 수 있는 인간의 역량, 즉, 비판적 사고 능력을 바탕으로 더 나은 결과를 탐구하는 통찰력, 당연한 일상과 현상을 재정의하여 창의성과 직관력 등을 끊임없이 키워나가야 한다. 이는 AI 도구를 활용하는 능력을 넘어서 AI 기술 자체를 바라보는 본질적인 이해, 그리고 AI가 가져올 사회적, 윤리적 문제에 대한 깊이 있는 성찰이 된다.
이러한 관점에서, AI 업무 환경에서 탁월한 성과를 창출하기 위해서는 구성원 개개인의 노력과 함께 AI 업무 환경에 맞는 우리 조직만의 학습 문화를 구축해 가는 체계적인 노력이 필요하다.
먼저, 구성원 개개인 관점에서는 무엇보다도 AI로 인한 변화를 위협으로 느끼기보다는 새로운 것을 배우고 성장할 수 있는 기회로 여기고, 낯선 AI 도구나 복잡한 문제에 직면했을 때 회피하거나 포기하기보다는 호기심을 가지고 탐구하고 해결하려는 적극적인 자세와 AI와 협업을 통해 성과에 필수적인 통찰력과 직관력 등의 역량은 타고나는 것이나 고정적인 것이 아니라 꾸준한 노력을 통해 지속적으로 발전시킬 수 있다는 성장 마인드셋을 가지려고 노력하는 것이 우선되어야 한다.
그리고 여기에, 기존 업무 프로세스에 AI 도구를 다양하게 활용하는 방법을 적극적으로 실험하는 노력, 동료, 상사, 전문가 등의 피드백을 통해 AI 결과물의 정확성, 효율성, 윤리성 등의 건설적인 비판을 수용하는 노력, AI 활용 경험에 대한 스스로의 성찰을 통해 실패 경험은 학습의 기회로 전환하고 성공 경험은 통찰력과 직관력을 높여가는 노력 등이 필요하다.
조직 차원에서 AI 업무 환경에서 탁월한 성과를 창출하기 위해서는, 먼저 개인이 업무 속에서 더욱 적극적으로 학습 영역에 참여할 수 있는 물리적, 정서적 환경이 조성되어야만 조직의 지속적인 발전과 성장뿐만 아니라 현재의 조직 성과도 창출될 수 있다는 집단 가정을 전제로 하는 학습 문화를 조성해야만 한다.
한 예로, AI 활용 실패에 대한 심리적 안전감을 조성해 가는 리더십의 노력, AI 결과물에 대한 비판적 토론, AI의 활용 범위를 넓히는 창의적인 아이디어 촉진, AI와 인간의 역할 분담 및 영향력에 대한 다양한 의견의 충돌을 일으키는 소통의 기회를 만들어가는 노력 등을 통해서 이러한 학습 문화를 조성해 갈 수 있다.
결론적으로, AI 시대의 탁월한 성과는 단순한 기술 적용을 넘어, 인간 고유의 통찰력과 창의성, 직관력을 AI와 융합하여 끊임없이 학습하고 혁신하는 개인과 조직에게 주어질 것이다.
유준희
조직문화공작소 대표
summerxmas@aipu.kr