AI를 쓰면 업무 시간이 줄어들 것이라고 생각했습니다.
보고서를 직접 작성하는 대신 AI에게 초안을 만들게 하고, 긴 자료는 요약해 달라고 하고, 반복되는 업무에 적절히 활용하면 당연히 시간이 줄어들 것 같았습니다.
그런데 막상 사용해 보니 이상한 경우가 있었습니다.
분명 직접 작성하는 시간은 줄었는데, 전체 업무가 생각만큼 빨라지지 않는 것입니다.
오히려 AI가 만들어준 결과를 읽어보고, 수정하고, 다시 요청하는 과정이 추가되기도 했습니다.
그래서 이번에는 AI를 사용하면 실제 업무 시간이 항상 줄어드는지 생각해 봤습니다.
AI를 사용하면 시간이 줄어들 것이라고 생각했다
예를 들어 짧은 업무 내용을 정리해야 한다고 해보겠습니다.
직접 작성한다면 처음부터 문장을 만들고 내용을 정리해야 합니다.
AI를 사용하면 대략 이런 과정으로 바뀝니다.
내용 입력 → AI에게 정리 요청 → 결과 확인 → 필요한 부분 수정
처음 두 단계만 보면 확실히 빨라 보입니다.
특히 초안을 만드는 데 걸리는 시간은 크게 줄어들 수 있습니다.
문제는 AI가 결과를 만들어준 뒤에도 일이 끝나는 것은 아니라는 점입니다.
AI가 작성한 내용을 그대로 사용할 수 있는 경우도 있지만, 그렇지 않은 경우에는 다음과 같은 과정이 추가됩니다.
- 결과를 처음부터 읽어보기
- 잘못 이해한 내용이 없는지 확인하기
- 필요 없는 내용을 삭제하기
- 표현을 수정하기
- 빠진 내용을 다시 요청하기
- 결과가 마음에 들지 않으면 다시 생성하기
결국 AI에게 일을 맡겼다고 해서 사람의 일이 모두 사라지는 것은 아닙니다.
AI가 만들어준 결과를 확인하는 시간도 필요하다
AI의 장점은 빠르게 결과를 만들어준다는 것입니다.
하지만 빠르게 만들어준 결과가 바로 최종 결과라는 뜻은 아닙니다.
예를 들어 10분 동안 작성해야 하는 글을 AI가 1분 만에 만들어줬다고 해보겠습니다.
처음에는 9분을 절약한 것처럼 보입니다.
하지만 결과를 읽는 데 3분이 걸리고, 수정하는 데 4분이 걸리고, 다시 요청하는 데 2분이 걸린다면 이야기가 달라집니다.
결국은 실제로 줄어든 시간이 처음 생각했던 것보다 작을 수 있습니다.
그래서 AI를 사용할 때는 AI가 결과를 만드는 데 얼마나 걸렸는지보다 내가 최종 결과를 완성하는 데 얼마나 걸렸는지를 보는 것이 더 중요할 수 있습니다.
다시 요청하는 일이 생각보다 많아질 수 있다
AI를 사용하다 보면 이런 상황도 자주 생깁니다.
처음 결과가 나왔습니다.
그런데 조금 마음에 들지 않아 다시 요청합니다.
“조금 더 간결하게 정리해줘.”
수정된 결과가 나왔습니다. 이번에는 너무 짧습니다.
“중요한 내용은 유지하면서 조금 더 자세하게 작성해줘.”
다시 결과가 나옵니다. 이번에는 표현을 고쳐야 합니다.
“문장을 조금 더 자연스럽게 바꿔줘.”
이렇게 한 번의 요청으로 끝나지 않고 여러 번 대화를 이어가게 됩니다.
물론 이런 과정 자체가 나쁜 것은 아닙니다.
오히려 원하는 결과를 얻기 위해 AI와 대화하면서 수정하는 것이 효과적인 경우도 많습니다.
다만 AI를 사용하면 작업이 자동으로 끝난다고 생각하면 큰 오산입니다.
AI를 쓰면서 새롭게 생기는 일이 있다
AI를 사용하기 전에는 없었던 작업이 추가되기도 합니다.
대표적인 것이 결과를 고르는 일입니다.
AI에게 같은 내용을 여러 가지 방식으로 작성해 달라고 요청하면 여러 개의 결과가 나옵니다.
그중에서 하나를 선택해야 합니다.
더 좋은 결과가 있는지 비교하다 보면 오히려 시간이 늘어날 수도 있습니다.
또 다른 경우에는 AI가 만든 결과를 다시 사람이 편집해야 합니다.
예를 들어 문장 자체는 괜찮지만 내가 원하는 방식과 조금 다르다면 다시 고쳐야 합니다.
결국 AI가 없었다면 하지 않았을 작업이 추가되는 것입니다.
그렇다면 AI를 쓰지 않는 게 더 빠를까?
그렇지는 않습니다.
AI 사용으로 추가되는 작업이 있다고 해서 AI가 항상 비효율적인 것은 아닙니다.
중요한 것은 AI가 대신해준 작업과 새롭게 생긴 작업을 함께 보는 것입니다.
예를 들어 내가 처음부터 작성하는 데 20분이 걸리는 작업이 있다고 해보겠습니다.
AI를 사용하면
- 초안 생성 2분
- 결과 확인 5분
- 수정 5분
정도로 끝날 수도 있습니다.
전체적으로 12분이 걸렸다면 직접 작성하는 것보다 8분이 줄어든 셈입니다.
반대로 AI 결과를 계속 수정하고 다시 요청하다 보니 25분이 걸렸다면 AI를 사용했지만 오히려 시간이 늘어난 것입니다.
이처럼 AI를 쓸 때 작업 시간이 꼭 줄어드는 것만은 아닙니다.
AI를 사용할 때는 결과 생성 시간만 보지 말자
AI를 업무에 활용할 때 가장 쉽게 착각하는 부분은 AI가 답을 만드는 속도입니다.
몇 초 만에 긴 글을 만들어주면 엄청난 시간을 절약한 것처럼 느껴집니다.
하지만 실제 업무에서는 그 뒤에 사람이 해야 할 일이 있습니다.
AI가 결과를 만드는 시간 + 사람이 결과를 확인하고 수정하는 시간
이 전체를 봐야 합니다.
특히 다음과 같은 작업에서는 이 차이가 커질 수 있습니다.
- 결과를 꼼꼼하게 확인해야 하는 작업
- 여러 결과 중 하나를 선택해야 하는 작업
- 수정 요청을 여러 번 해야 하는 작업
- AI가 만든 초안을 사람이 다시 다듬어야 하는 작업
반대로 초안 작성이나 아이디어 정리처럼 AI가 만들어준 결과를 조금만 수정해도 사용할 수 있는 작업이라면 시간 절약 효과가 훨씬 클 수 있습니다.
AI에게 일을 맡긴 뒤 내 시간이 어떻게 바뀌었는지 확인해보자
AI를 제대로 활용하고 있는지 확인하려면 거창한 분석을 할 필요는 없습니다.
다음번에 AI를 사용하면서 간단하게 시간을 기록해보는 것만으로도 충분합니다.
예를 들어 다음 네 가지만 적어볼 수 있습니다.
| 구분 | 시간 |
|---|---|
| AI에게 요청하는 시간 | 1분 |
| 결과를 확인하는 시간 | 4분 |
| 수정하는 시간 | 5분 |
| 최종 결과를 만드는 시간 | 2분 |
이렇게 보면 AI가 몇 초 만에 결과를 만들었다는 사실보다 최종 결과를 완성하는 데 실제로 얼마나 걸렸는지 알 수 있습니다.
그리고 같은 작업을 몇 번 반복하다 보면 어떤 업무에서 AI가 정말 시간을 줄여주는지도 알 수 있습니다.
AI는 일을 없애는 도구라기보다 일을 바꾸는 도구일 수도 있다
AI를 사용한다고 해서 사람이 해야 할 일이 모두 사라지는 것은 아닙니다.
오히려 사람이 직접 작성하던 일이
작성 → 검토 → 수정
에서
요청 → 선택 → 검토 → 수정
으로 바뀌는 경우도 있습니다.
이 변화가 항상 나쁜 것은 아닙니다.
직접 처음부터 만드는 것보다 AI가 초안을 만들어주고 사람이 판단하는 방식이 더 편할 수도 있습니다.
중요한 것은 AI가 내 일을 얼마나 많이 대신했는지가 아니라, AI를 사용한 뒤 전체 업무 과정이 실제로 얼마나 편해졌는지입니다.
마무리
AI를 사용하면 무조건 일이 빨라질 것이라고 생각하기 쉽습니다.
하지만 실제로는 AI가 결과를 만들어주는 과정에서 끝나는 것이 아닙니다.
결과를 확인하고, 수정하고, 다시 요청하고, 여러 결과 중 하나를 선택하는 새로운 일이 생길 수 있습니다.
그래서 AI를 업무에 활용할 때는
“AI가 몇 초 만에 결과를 만들어냈는가?”
보다
“최종 결과를 완성하는 데 업무 시간이 얼마나 단축되는가?”
를 보는 것이 더 현실적인 기준일 수 있습니다.
AI를 많이 사용하는 것보다 내 업무에서 실제로 시간을 줄여주는 지점을 찾는 것이 더 중요합니다.
다음에 AI를 사용한다면 결과가 만들어지는 순간에 끝내지 말고, 최종 결과를 완성할 때까지 얼마나 시간이 걸렸는지 한번 확인해 보세요.
AI로 시간을 줄여주는 작업도 있지만, 오히려 새로운 일이 더 만들어져 시간이 늘어나는 작업도 존재합니다.