AI를 사용하면 예전에는 어렵게 느껴졌던 일을 훨씬 쉽게 시작할 수 있습니다.
보고서 초안을 만들거나, 자료를 정리하거나, 발표자료의 구성을 잡는 것처럼 어느 정도 경험이나 기술이 필요했던 작업도 AI의 도움을 받을 수 있습니다.
그래서 AI가 업무의 진입장벽을 낮춰준다는 이야기를 자주 합니다.
그런데 여기서 한 가지 생각해볼 필요가 있습니다.
일을 시작하기 쉬워졌다고 해서 업무 자체가 항상 쉬워지는 것은 아닙니다.
오히려 누구나 쉽게 시작할 수 있게 되면서 이전에는 없었던 문제가 생길 수도 있습니다.
할 수 있는 일이 많아지고, 결과물을 만드는 속도가 빨라지면서 업무량이나 기대 수준까지 함께 달라질 수 있기 때문입니다.
이번에는 AI가 업무의 진입장벽을 낮추면서 실제로 일하는 방식에는 어떤 변화가 생길 수 있는지 생각해봤습니다.
AI는 업무의 시작을 쉽게 만든다
예전에는 어떤 업무를 시작하려면 먼저 관련된 기술이나 경험이 필요했습니다.
PPT를 만들려면 디자인이나 프레젠테이션 도구를 어느 정도 다룰 줄 알아야 했고, 데이터를 분석하려면 엑셀이나 분석 도구를 익혀야 했습니다.
보고서를 작성할 때도 자료를 찾고 내용을 정리하는 데 상당한 시간이 필요했습니다.
하지만 AI를 활용하면 이런 과정의 일부를 도움받을 수 있습니다.
예를 들어 발표자료의 구성을 잡거나, 복잡한 내용을 쉽게 정리하거나, 처음 작성하는 문서의 초안을 만드는 일은 AI에게 요청할 수 있습니다.
물론 AI가 모든 일을 대신할 수 있다는 의미는 아닙니다.
다만 처음 시작하기 위해 필요했던 기술이나 시간의 일부가 줄어들 수 있다는 것은 분명한 변화입니다.
예전에는 “이건 내가 할 수 있는 일이 아닌데”라고 생각했던 업무도 일단 시도해볼 수 있게 된 것입니다.
할 수 있는 일이 늘어나면 새로운 일이 생긴다
문제는 여기서부터입니다.
예전에는 기술이나 시간의 부족 때문에 하지 않았던 일도 이제는 AI의 도움을 받아 시도할 수 있습니다.
자료를 정리하고, 문서를 만들고, 여러 가지 아이디어를 비교하는 일도 훨씬 쉽게 시작할 수 있습니다.
그런데 할 수 있는 일이 늘어난다고 해서 해야 할 일이 줄어드는 것은 아닙니다.
오히려 반대일 수도 있습니다.
예전에는 시간이 부족해서 한 가지 결과물만 만들었다면, 이제는 AI를 이용해 여러 가지 결과물을 빠르게 만들 수 있습니다.
초안을 하나 만드는 대신 세 가지 버전을 만들어 비교할 수도 있고, 기존 자료를 정리하는 데 그치지 않고 새로운 아이디어까지 추가로 만들어볼 수도 있습니다.
결과적으로 AI가 한 가지 업무를 쉽게 만들어준 것이 새로운 업무를 할 수 있는 여유까지 만들어버리는 상황이 생길 수 있습니다.
일이 쉬워졌는데도 바쁘게 느껴지는 이유가 여기에 있을 수 있습니다.
결과물이 빨라지면 기대 수준도 높아진다
AI가 업무의 진입장벽을 낮추면서 생길 수 있는 또 다른 변화는 결과물에 대한 기대 수준입니다.
예전에는 보고서 초안을 만드는 데 하루가 걸렸다면 어느 정도 시간이 걸리는 것이 당연하다고 생각할 수 있습니다.
하지만 AI를 이용해 몇 시간 안에 초안을 만들 수 있게 되면 이야기가 달라집니다.
한 번 더 수정하거나, 다른 버전도 만들어보거나, 자료를 조금 더 보완하는 것이 가능해집니다.
문제는 이런 변화가 반복되면 “이 정도는 이제 금방 할 수 있지 않을까?”라는 기대로 이어질 수 있다는 것입니다.
AI가 작업 시간을 줄여줬는데 그만큼 새로운 요구가 추가된다면, 개인이 느끼는 업무 부담은 크게 줄지 않을 수도 있습니다.
결국 업무 하나를 완료하는 데 걸리는 시간과 전체 업무량은 서로 다른 문제입니다.
AI가 전자를 줄여준다고 해서 반드시 후자까지 줄어드는 것은 아닙니다.
쉬워진 업무에도 책임은 따른다
진입장벽이 낮아지면서 생각해볼 문제는 또 있습니다.
예전에는 특정 기술을 가진 사람에게만 맡기던 일을 이제는 더 많은 사람이 직접 시도할 수 있게 됩니다.
이것은 분명 긍정적인 변화입니다.
하지만 결과물을 쉽게 만들 수 있다는 것과 그 결과물을 제대로 만들 수 있다는 것은 같은 의미가 아닙니다.
AI가 발표자료를 만들어줄 수 있다고 해서 내용이 적절한지 판단할 수 있는 것은 아닙니다.
AI가 데이터를 정리해준다고 해서 그 데이터가 어떤 의미를 갖는지 자동으로 이해할 수 있는 것도 아닙니다.
보고서 초안을 만들 수 있다고 해서 그 내용이 실제 업무에 맞는지도 자동으로 결정되는 것은 아닙니다.
결국 AI가 업무의 진입장벽을 낮춰줄수록 결과물을 만들기 전보다 결과물을 판단하고 확인하는 일이 더 중요해질 수도 있습니다.
쉽게 만들 수 있게 된 만큼, 그 결과를 그대로 받아들이지 않고 확인하는 과정도 필요합니다.
할 수 있는 일이 늘어날수록 판단이 중요해진다
AI를 사용하면 한 사람이 할 수 있는 업무의 범위도 넓어질 수 있습니다.
예전에는 다른 사람에게 부탁했던 자료 정리나 초안 작성도 직접 시도할 수 있고, 평소에는 하지 않았던 업무까지 AI의 도움을 받아볼 수 있습니다.
하지만 할 수 있는 일이 많아질수록 무엇을 해야 하는지 결정하는 일은 더 중요해질 수 있습니다.
예를 들어 AI에게 보고서 초안을 만들도록 할 수 있다고 해서 모든 보고서를 직접 만들 필요가 있는 것은 아닙니다.
여러 가지 아이디어를 빠르게 만들 수 있다고 해서 그 아이디어를 모두 검토해야 하는 것도 아닙니다.
AI가 쉽게 만들어주는 것은 어디까지나 실행을 도와주는 부분입니다.
그 결과물을 실제 업무에 사용할지, 어떤 방향으로 진행할지, 어디까지 할지를 결정하는 것은 여전히 사람의 판단이 필요한 영역입니다.
결국 AI가 업무의 진입장벽을 낮출수록 “할 수 있는가?”보다 “무엇을 할 것인가?”를 판단하는 일이 중요해질 수 있습니다.
AI 시대에는 하지 않을 일을 고르는 것도 중요하다
여기에서 한 걸음 더 생각해볼 수도 있습니다.
AI로 쉽게 할 수 있는 일이 많아지면 굳이 하지 않아도 되는 일까지 쉽게 시작할 가능성도 있습니다.
예를 들어 AI에게 자료를 정리해달라고 하는 데 큰 시간이 들지 않는다면, 필요하지 않은 자료까지 정리해볼 수 있습니다.
보고서의 초안을 쉽게 만들 수 있다면 실제로 필요하지 않은 보고서까지 만들어볼 수도 있습니다.
예전에는 만드는 데 시간이 오래 걸렸기 때문에 자연스럽게 포기했던 일들이 AI를 이용하면 쉽게 시작할 수 있기 때문입니다.
따라서 AI 시대에는 “이 일을 할 수 있는가?”뿐만 아니라 “이 일을 굳이 해야 하는가?”를 판단하는 것도 중요해질 수 있습니다.
AI가 일을 쉽게 만들어준다는 것은 모든 일을 해야 한다는 뜻이 아니라, 해야 할 일과 하지 않아도 될 일을 구분할 수 있는 선택지가 많아진다는 의미로 볼 수도 있습니다.
AI 시대에는 일을 고르는 판단이 중요하다
AI를 잘 사용하는 방법을 배우는 것은 분명 중요합니다.
어떤 질문을 해야 하는지 알고, 결과물을 검토하고, 필요한 부분을 다시 요청할 수 있다면 업무에 도움이 됩니다.
하지만 AI가 점점 많은 일을 할 수 있게 되면 단순히 사용법을 아는 것만으로는 부족할 수도 있습니다.
AI에게 무엇을 시킬 수 있는지는 빠르게 늘어나는데, 그중 어떤 일을 실제로 해야 하는지는 사람이 결정해야 하기 때문입니다.
그래서 앞으로는
“AI로 이것도 할 수 있다.”
에서 끝나는 것이 아니라
“이 일을 AI에게 맡길 필요가 있는가?”
“이 결과물이 실제로 필요한가?”
“AI가 만든 결과를 내가 제대로 판단할 수 있는가?”
를 함께 생각하는 것이 중요해질 수 있습니다.
마무리
AI는 업무를 시작할 때 필요했던 기술과 시간의 부담을 줄여주고 있습니다.
덕분에 예전보다 더 많은 일을 직접 시도할 수 있게 됐습니다.
하지만 일이 쉬워졌다고 해서 업무가 자동으로 줄어드는 것은 아닙니다.
오히려 할 수 있는 일이 늘어나면서 새로운 업무가 생기거나, 더 빠른 결과물을 요구받거나, 결과물을 확인하고 판단해야 하는 일이 중요해질 수도 있습니다.
그래서 AI 시대에는 단순히 AI로 무엇을 할 수 있는지만 알아보는 것도 중요하지만,
무엇을 할지, 무엇을 하지 않을지, 그리고 AI가 만든 결과를 어디까지 믿을지를 판단하는 능력도 중요해질 수 있습니다.
AI가 업무의 진입장벽을 낮추는 것은 분명 편리한 변화입니다.
다만 진입장벽이 낮아진다고 해서 모든 일을 직접 해야 하는 것은 아닙니다.
오히려 AI 때문에 할 수 있는 일이 많아진 지금은 “할 수 있는 일”과 “해야 하는 일”을 구분하는 것이 새로운 업무 능력이 될 수도 있습니다.
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