AI를 사용하면 업무가 빨라질 것 같아서 이것저것 맡겨보게 됩니다.
메일 초안도 만들어 달라고 하고, 간단한 자료 정리도 시키고, 짧은 문장 하나를 다듬을 때도 AI에게 물어봅니다.
그런데 어느 순간 이런 생각이 들 때가 있습니다.
‘이 정도는 그냥 내가 하는 게 더 빠른 것 같은데?‘
분명 AI를 사용하고 있는데 실제로는 질문을 만들고, 답변을 읽고, 원하는 부분을 찾고, 다시 수정해 달라고 요청하는 시간이 생깁니다.
간단한 업무라면 AI에게 맡기는 과정 자체가 새로운 일이 될 수도 있습니다.
그래서 이번에는 AI를 무조건 사용하는 대신, 어떤 일은 AI에게 맡기고 어떤 일은 직접 처리하는 것이 효율적인지 생각해봤습니다.
AI를 쓰면 무조건 빨라질까
AI를 사용하면 결과물을 만드는 시간만 생각하기 쉽습니다.
예를 들어 짧은 안내문을 하나 작성한다고 해보겠습니다.
직접 작성하면 몇 분이면 끝날 수 있습니다.
반면 AI를 사용하면 먼저
“다음 내용을 바탕으로 간단한 안내문을 작성해줘.”
라고 요청하고 답변을 기다립니다.
결과를 확인한 뒤 마음에 들지 않는 표현을 다시 고치고,
“조금 더 짧게 바꿔줘.”
라고 요청할 수도 있습니다.
그다음 결과를 다시 읽어보고 필요한 내용을 복사해서 실제 문서에 넣어야 합니다.
이렇게 보면 AI가 문장을 만드는 시간은 줄여줬지만 업무 전체에 걸리는 시간까지 반드시 줄어든 것은 아닙니다.
특히 아주 간단한 업무에서는 이런 차이가 더 크게 느껴질 수 있습니다.
간단한 일은 직접 하는 편이 빠를 때도 있다
예를 들어 회의 참석자에게 보낼 짧은 안내 메시지를 작성한다고 생각해봤습니다.
내용은 단순합니다.
“내일 오전 10시에 회의가 있으니 참석해 주세요.”
이 정도의 메시지라면 AI에게 요청하는 것보다 직접 입력하는 편이 빠릅니다.
AI에게 맡기려면 먼저 상황을 설명해야 하기 때문입니다.
물론 조금 더 정중한 표현이 필요하거나 여러 사람에게 보낼 안내문을 만들어야 한다면 이야기가 달라질 수 있습니다.
예를 들어 같은 내용을
- 참석자용 안내
- 불참자에게 보내는 안내
- 일정 변경 안내
- 외부 고객에게 보내는 안내
처럼 여러 가지 버전으로 만들어야 한다면 AI를 활용할 이유가 생깁니다.
결국 중요한 것은 AI가 결과물을 만들어줄 수 있는가가 아니라, AI를 사용하는 과정까지 포함했을 때 실제로 도움이 되는가였습니다.
반복되는 일은 AI가 유리할 수 있다
반대로 같은 작업을 계속 반복해야 하는 경우에는 AI를 활용하는 편이 훨씬 편해질 수 있습니다.
예를 들어 고객 문의가 들어올 때마다 비슷한 내용의 답변을 작성한다고 해보겠습니다.
한두 번이라면 직접 작성하는 것이 빠를 수 있습니다.
하지만 비슷한 문의가 계속 들어온다면 상황이 달라집니다.
AI에게
다음 고객 문의에 답변해줘.
고객에게 정중하게 설명하되 너무 딱딱하지 않게 작성해줘.
처럼 기본적인 기준을 정해두고 문의 내용을 넣으면 반복해서 작성해야 하는 부담을 줄일 수 있습니다.
특히 문의 내용이 조금씩 달라지더라도 기본적인 답변 구조가 비슷하다면 AI를 활용할 이유가 커집니다.
한 번만 하는 일과 반복해서 하는 일은 AI를 사용하는 기준이 달라질 수 있는 것입니다.
생각보다 중요한 것은 작업의 복잡도였다
AI를 사용할지 말지를 결정할 때 단순히 “어려운 일인가?”만 생각할 필요는 없었습니다.
오히려 몇 가지를 함께 생각해보는 것이 도움이 됩니다.
직접 하는 것이 빠른 경우
- 짧은 문장 하나를 작성하는 일
- 단순한 계산
- 이미 방법을 알고 있는 간단한 작업
- 한두 번만 하면 끝나는 일
이런 업무는 AI에게 설명하는 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다.
AI가 도움이 되는 경우
- 비슷한 작업을 반복해야 하는 경우
- 여러 가지 내용을 한꺼번에 정리해야 하는 경우
- 긴 자료에서 필요한 내용을 찾아야 하는 경우
- 여러 표현이나 초안을 만들어야 하는 경우
- 내가 만든 결과를 다른 관점에서 확인하고 싶은 경우
이런 업무에서는 AI를 사용하는 과정에서 들어가는 시간이 있더라도 전체 작업 시간을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI에게 맡기기 전에 한 가지 생각할 일
업무를 시작할 때 무조건 AI부터 켜는 대신 먼저 이렇게 생각해볼 수 있습니다.
“이 일을 AI에게 맡기는 데 드는 시간까지 생각하면 정말 빨라질까?”
이 질문은 생각보다 단순하지만 꽤 유용합니다.
예를 들어 1분이면 직접 작성할 수 있는 문장을 AI에게 5분 동안 설명하고 있다면 굳이 AI를 사용할 필요가 없습니다.
반대로 30분 동안 반복해서 정리해야 하는 업무라면 처음에 몇 분 동안 AI에게 설명하더라도 이후 작업 시간을 줄일 수 있습니다.
결국 AI 활용 여부를 결정할 때는 결과물을 만드는 시간만 비교하면 안 됩니다.
AI에게 설명하는 시간과 결과를 확인하는 시간까지 함께 생각해야 합니다.
AI 사용 시간을 아끼는 방법
그렇다고 AI를 사용할 때마다 시간을 계산할 필요는 없습니다.
대신 업무를 시작하기 전에 대략적인 기준을 정해볼 수 있습니다.
예를 들어
한 번 하고 끝나는 간단한 일 → 직접 처리
반복되는 일 → AI 활용 검토
자료가 많거나 정리가 필요한 일 → AI 활용
판단이 중요한 일 → AI를 보조적으로 활용
처럼 나눠보는 것입니다.
이렇게 하면 모든 업무를 AI에게 맡기거나 반대로 AI를 전혀 사용하지 않는 극단적인 방식에서 벗어날 수 있습니다.
AI를 잘 쓰는 것도 선택이다
AI를 많이 사용하는 것이 반드시 일을 잘하는 방법은 아닙니다.
어떤 업무에서는 AI를 사용하는 것이 시간을 줄여주지만, 어떤 업무에서는 오히려 과정이 하나 더 생길 수 있습니다.
특히 아주 간단한 업무라면 직접 처리하는 것이 더 빠를 수 있습니다.
반면 반복적인 작업이나 자료를 정리하는 일처럼 사람이 계속 같은 과정을 반복해야 한다면 AI를 활용할 이유가 커집니다.
중요한 것은 AI를 사용할 수 있는지를 판단하는 것이 아니라, 사용했을 때 실제로 이득이 있는지를 판단하는 것입니다.
오늘 하는 일부터 한번 나눠보자
오늘 해야 할 일을 떠올려보면 생각보다 쉽게 구분할 수 있습니다.
먼저 직접 하는 것이 더 빠른 일을 찾아봅니다.
그리고 반복적으로 해야 하는 일이나 시간이 오래 걸리는 일을 따로 표시해봅니다.
그중에서 AI가 대신하거나 보조할 수 있는 작업이 있는지 살펴봅니다.
이렇게 한 번 나눠보면 AI를 어디에 써야 할지 조금 더 명확해집니다.
AI를 사용하는 것 자체가 목표가 아니라 내가 시간을 어디에 쓰고 있는지를 보고 필요한 곳에 AI를 사용하는 것입니다.
마무리
AI를 사용하면 모든 일이 빨라질 것 같지만 실제 업무에서는 그렇지 않을 때도 있습니다.
간단한 일은 AI에게 설명하는 과정이 더 오래 걸릴 수 있고, 반대로 반복적인 업무나 많은 자료를 다루는 일에서는 AI가 시간을 크게 줄여줄 수도 있습니다.
그래서 업무를 시작할 때마다 무조건 AI에게 맡기기보다,
이 일은 직접 하는 게 빠른가?
반복되는 일인가?
AI에게 맡기면 전체 작업 시간이 줄어드는가?
를 먼저 생각해보는 것이 좋습니다.
AI를 잘 활용한다는 것은 모든 일을 AI에게 맡기는 것이 아니라, AI를 사용할 일이 무엇인지 구분하는 것에서 시작할 수 있습니다.