🍪AI를 많이 쓴 사람이 일을 잘한 사람일까요?

안녕하세요.
12시의 성장 파트너 Zoe입니다.

요즘 팀의 AI 활용 현황을 보다 보면 재미있는 숫자들이 눈에 들어옵니다.

누가 AI를 많이 썼는지,
어떤 업무를 자동화했는지,
얼마나 많은 자료를 만들었는지. 

숫자로 보면 꽤 그럴듯합니다.
그런데 저는 자꾸 한 가지 질문에서 멈추게 됩니다.

“그래서 우리 팀의 일은 실제로 무엇이 더 좋아졌지?”

AI를 많이 쓴 사람은 정말 일을 잘한 사람일까요?

🗂️ 숫자로 보면 일을 잘한 것처럼 보입니다

예를 들어, 두 사람이 있다고 해보겠습니다.

A는 AI로 보고서와 제안서를 빠르게 만들고, 여러 업무를 자동화했습니다.

B는 AI 사용량은 A보다 적지만 고객 이탈의 원인을 하나 찾아냈고, 그 결과 팀의 실행 방향을 바꿨습니다.

누가 AI를 더 잘 쓴 걸까요?

사용량만 보면 A입니다.

산출물 수를 보면 역시 A일 가능성이 큽니다.

그런데 비즈니스 결과까지 보면 이야기가 달라질 수 있습니다.

AI가 들어오기 전에도 우리는 비슷한 착각을 종종 했습니다.

메일을 많이 보낸 사람.

회의를 많이 한 사람.

보고서를 많이 만든 사람.

바쁘게 움직인 흔적은 잘 보입니다.

하지만 움직인 양과 만들어낸 변화는 같은 게 아닙니다.

AI가 업무에 들어오면서 이 차이가 더 커지고 있습니다.

이제는 한 사람이 하루에 만들 수 있는 문서와 분석의 양 자체가 크게 늘었기 때문입니다.

산출물은 늘었는데, 실제 일은 그대로일 수도 있습니다.

🗂️ AI가 늘려준 건 ‘성과’보다 먼저 ‘산출량’입니다

AI를 잘 쓰면 분명 빨라집니다.

자료 조사도 빨라지고, 초안도 빨리 나오고, 분석도 더 많이 해볼 수 있습니다.

이건 중요한 변화입니다.

그런데 속도가 빨라졌다는 것과 성과가 좋아졌다는 것은 조금 다른 문제입니다.

보고서를 하루에 2개 만들던 사람이 10개를 만들게 됐다고 해서 성과가 5배가 된 건 아닙니다.

중요한 건 그 10개의 보고서가

더 좋은 결정을 만들었는지,
고객의 문제를 해결했는지,
매출이나 비용에 실제 변화를 만들었는지,
팀의 시간을 줄였는지입니다.

그래서 저는 AI 시대의 성과를 볼 때 ‘사용량’과 ‘결과’를 더 강하게 분리해서 봐야 한다고 생각합니다.

AI를 얼마나 많이 썼는가는 활용 정도를 보여주는 신호는 될 수 있습니다.

하지만 그 숫자만으로 일을 잘했다고 말하기 시작하면 곧 이상한 일이 생길 겁니다.

사람들이 좋은 문제를 푸는 것보다 AI를 많이 쓴 흔적을 만드는 데 집중할 수도 있으니까요.

그럼 무엇을 봐야 할까요?

저라면 네 가지를 봅니다.

첫 번째는 무슨 문제를 풀었는가입니다.

AI로 무언가를 많이 만든 것보다, 애초에 풀 가치가 있는 문제를 찾았는지가 중요합니다.

두 번째는 어떤 판단을 더했는가입니다.

AI가 준 답을 그대로 쓴 것과, 여러 답 중 무엇을 선택할지 판단하고 검증한 것은 다릅니다.

세 번째는 그래서 무엇이 달라졌는가입니다.

업무의 속도, 품질, 고객 경험, 의사결정 중 실제로 바뀐 것이 있어야 합니다.

그리고 마지막은 하나 더 있습니다.

나만 빨라졌는가, 아니면 팀도 좋아졌는가.

저는 이 부분이 앞으로 더 중요해질 것 같습니다.

한 사람이 좋은 프롬프트 하나를 만들어 혼자 매일 1시간씩 아낄 수도 있습니다.

그런데 그 방법을 팀이 다시 쓸 수 있게 정리하고, 반복 업무 전체를 줄였다면 이야기가 달라집니다.

개인의 생산성이 조직의 생산성으로 넘어간 겁니다.

💬 AI 시대에는 ‘기여’가 조금 다르게 보여야 합니다

물론 이런 걸 평가하는 건 어렵습니다.

AI 사용량처럼 숫자 하나로 깔끔하게 비교할 수도 없습니다.

같은 업무라도 사용할 수 있는 AI 도구와 데이터, 예산이 다를 수 있고, 판단과 협업 기여에는 평가자의 주관도 들어갑니다.

그래서 저는 기존 지표를 버리자는 얘기는 하고 싶지 않습니다.

시간 절감이나 처리량도 분명 중요한 성과입니다.

다만 그 숫자를 성과 그 자체로 보면 안 된다는 쪽에 가깝습니다.

AI 사용량이나 자동화 수는

“얼마나 AI를 활용하고 있는가?”를 보여주는 숫자이고,

성과평가는 한 단계 더 가야 합니다.

“그 AI 활용이 결국 무엇을 더 좋게 만들었는가?”

이 질문까지 가야 합니다.

AI가 실행을 대신할수록 사람의 일이 없어지는 게 아니라,

오히려 사람이 더한 판단과 변화가 더 중요해질지도 모르겠습니다.

AI 시대의 성과는 ‘얼마나 많이 만들었는가’보다
‘무엇을 더 낫게 만들었는가’로 봐야 합니다.

여러분 팀에서도 한번 떠올려보세요.

AI를 가장 많이 쓰는 사람과 실제로 가장 큰 변화를 만드는 사람은,

같은 사람인가요?

성장 파트너의 수다