AI 시대, ADHD형 인재가 뜬다

회사마다 다른 AI 온도

놀라운 것은 다들 이름만 대면 아는 테크 기업에 다니는데 회사마다 온도가 이렇게까지 다를 수 있다는 점이었습니다.

A사는 클로드를 전사적으로 도입하고 적극적으로 쓰라고 권장하는데, 메신저와 이슈 트래커, 위키에 모두 연동해 기본 활용은 이미 하고 있고 다른 AI 도구도 열려 있습니다.

B사는 클로드 사용이 금지되어 있고 특정 코딩 도구만 허용되는데, 메신저에 AI를 붙이는 것이 신세계라는 걸 알면서도 회사가 막아놓아서 경험 자체를 못 합니다. 콘텐츠나 크리에이티브 조직은 도입 자체에 거부감이 있어 더 복잡하다고 했습니다.

사내 격차도 극심해서, 옆 팀 사람이 조심스럽게 무슨 AI를 쓰냐고 물어보길래 봤더니 챗봇만 쓰고 있더라는 이야기가 나왔습니다. 사내 교육이 거의 없고 알아서 배우는 구조라 직원 간 활용 격차가 어마어마하고, 특히 직급이 높을수록 아직도 손으로 하는 사람이 꽤 있다고 했습니다. 잘 쓰는 사람일수록 자기 일에 집중하느라 알려줄 시간이 없는 데다 각자만의 노하우라 전파도 어려워서, 격차는 줄기보다 벌어지고 있었습니다.

C사는 완전히 팀바이팀이어서, 고객 대응 팀은 도입을 잘해 반복 업무를 효율적으로 처리하는데 데이터 팀은 내부 데이터가 비정형이라 AI가 못 한다는 이유로 사람이 다 분석한다고 했습니다.

같은 테크 업계에서 이 정도 차이라면 비테크 업계는 어떨까. 그리고 이 온도 차이가 곧 회사의 미래 경쟁력 차이로 이어지는 것은 아닐까.

가장 큰 허들은 시간이다

가장 공통적으로 나온 이야기는, AI가 좋은 건 아는데 제대로 써보려면 깊게 파고들 서너 시간이 필요하고 그 시간이 없다는 것이었습니다.

A사 쪽은 아침부터 저녁까지 미팅이 꽉 차 있어서 FOMO는 큰데 들여다볼 시간이 물리적으로 없다고 했습니다. 그 와중에 경영진은 리더 채널에서 매일 자기가 AI로 코드 몇 줄을 썼는지 공유하며 압박하고, 실무진이 시간이 없다고 하면 집에 가서 볼 시간은 있냐는 식으로 강하게 밉니다. 사내 강의는 많이 열리는데 역시 들을 시간이 없어 못 듣는 악순환입니다.

결국 트리거와 시간이 없어서 경험을 못 하는 것인데, 어떻게든 시간을 만들어 써본 사람과 안 써본 사람의 차이는 이미 엄청났습니다.

출근하면 든든하다

써본 사람의 대표가 B사 쪽이었는데, 코딩 도구를 거의 비서처럼 쓰고 있었습니다.

모든 업무 데이터를 로컬에 폴더로 정리해두고 스케줄을 걸어, 매일 아침 자기가 해야 할 일만 보고받게 만들어놨습니다. 회의가 끝나면 회의록이 알아서 정리되어 담당자에게 배분되고 위키에 업데이트되는 것까지 자동화해서, 그것만으로 일이 크게 줄었습니다.

운영 업무도 인상적이었는데, 나라별로 데이터를 입력하는 작업을 예전에는 사람이 다 했다면 지금은 AI가 하되 확실한 것과 추정치, 모르면 빈칸으로 구분해 채우게 시켰습니다. 거기에 색깔로 표시해 한눈에 신뢰도를 파악할 수 있게 했습니다.

"출근하면 옆 창에 도구가 켜져 있으면 마음이 너무 든든해요."

믿을 수 있는 동료 하나가 항상 옆에 앉아 있는 느낌이라고 했습니다. 시간이 없어서 못 쓴다는 이야기가 앞에서 나왔지만, 한번 시간을 내서 세팅해두면 이후로는 시간이 오히려 생기는 구조인 셈입니다.

18장짜리 문서의 역습

AI를 잘 쓰는 사람이 늘면 모든 게 좋아질까 싶지만 꼭 그렇지도 않았습니다.

A사에서는 주니어들이 제품 요구사항 문서를 AI로 찍어내면서 내용이 너무 방대해져 18장짜리 문서가 쏟아지고 있다고 했습니다. 문제는 그걸 하나하나 검토하고 잡아내야 하는 시니어가 너무 힘들다는 것입니다.

AI가 생산성을 높였는데 오히려 검증 비용이 폭발하는 아이러니입니다. 리뷰도 AI로 대응하면 되지만 아직 깊게 파고들지 못한 상태라 거기까지 가지 못하고 있었고, AI로 만들고 AI로 검증하는 시대가 왔는데 중간에 낀 시니어가 가장 고통받고 있었습니다.

인재상이 흔들린다

이 모임에서 가장 인상 깊었던 이야기는 강점이라고 부르던 것이 뒤집히고 있다는 대목이었습니다.

A사 쪽은 원래 깊게 몰입하고 파고드는 것이 강점이었다고, 하나를 파면 끝까지 파는 타입이라고 했습니다. 그런데 요즘은 그 깊은 부분을 AI가 더 잘하는 시대가 되어버렸습니다.

오히려 여러 일을 동시에 빠르게 치는 멀티태스킹형, 컨텍스트 전환을 잘하는 주니어들이 더 두각을 나타내고 있다고 했습니다. AI에게 이것저것 던지고 결과물을 빠르게 판단하고 또 다른 일로 넘어가는 방식입니다.

깊이가 무의미해졌다는 뜻은 아니고 깊이를 어디에 쓸 것인지가 달라진 것인데, 실행의 깊이는 AI가 가져가고 사람에게는 무엇을 할지 정하고 결과를 판단하는 깊이가 남습니다.

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