AI를 쓰는 사람 10명 중 8명은 일이 빨라졌다고 말합니다. 지난 8월 맥킨지 조사 결과예요. 그런데 같은 조사에서 AI가 회사 이익에 기여했다는 응답은 37%였어요. 1년 전과 같은 숫자입니다.

빨라졌는데, 달라진 건 없다는 뜻이에요.

지난주에는 더 아픈 숫자가 나왔어요. 삼일PwC가 48개국 직장인을 조사했더니, AI 활용에서 앞서가는 사람(PwC는 'AI 선도 인력'이라고 부릅니다)이 세계 평균 100명 중 14명일 때 한국은 4명이었습니다.

두 조사가 짚은 원인은 같았어요. 도구가 아니었습니다. 성과를 낸 기업들은 일하는 방식 자체를 다시 짰고, 앞서가는 사람들은 배울 수 있는 환경에 두 배 가까이 더 닿아 있었어요.

문제는 그 환경이 대부분의 자리에는 없다는 거예요. 내 자리에 없다면, 어디서 구해야 할까요?

자료: McKinsey 'The state of AI in 2026'(2026.8), 삼일PwC '2026 글로벌 직장인 설문조사'(2026.9)

빨라진 것과 달라진 것 사이

AI로 아낀 시간은 어디로 갔을까

예전에 한 시간 걸리던 자료 정리를 AI로 20분 만에 끝냈다고 해볼게요. 그렇게 아낀 40분으로 우리는 보통 뭘 할까요. 밀린 메일에 답하고, 내일 할 일을 조금 당겨서 합니다.

그래서 하루는 덜 바빠졌는데 손에 남은 건 없어요. 빨라진 것과 달라진 것은 다른 이야기입니다. 80%와 37% 사이에 있는 게 바로 이 40분이에요.

상위 6%는 도구가 아니라 순서를 바꿨다

같은 조사에서 AI로 영업이익의 5% 이상을 만들어낸 기업은 전체의 6%였어요. 이들을 가른 건 예산의 크기가 아니었습니다. 차이는 두 가지였어요.

하나는 목적입니다. AI로 효율을 높이겠다는 비율은 상위 6%나 나머지나 비슷했어요(78% 대 82%). 그런데 AI로 성장을 만들겠다는 비율은 74% 대 47%로 갈렸습니다. AI를 아끼는 데 쓰느냐, 버는 데 쓰느냐의 차이예요.

다른 하나는 일하는 순서입니다. 상위 6%는 4곳 중 3곳이 업무 흐름 자체를 다시 짰고, 나머지는 4곳 중 1곳에 그쳤어요. 기존 순서 중간에 AI만 끼워 넣으면 속도는 붙어도 결과는 움직이지 않습니다.

효율을 목표로 삼는 비율은 비슷했지만, 성장을 목표로 삼는 비율에서 갈렸다.
출처: McKinsey & Company, The state of AI in 2026

한국의 4명은 무엇이 달랐나

격차는 배울 수 있는 환경에서 벌어졌다

PwC 조사로 돌아가 볼게요. 한국은 AI 선도 인력이 4%인 대신, 조직의 핵심 업무를 맡은 '핵심 실무 인력'이 81%였습니다. 세계 평균은 56%예요.

두 집단을 가른 숫자가 하나 더 있어요. 학습과 역량 개발 자원에 접근할 수 있다고 답한 비율입니다. 선도 인력은 80%에 가까웠고, 핵심 실무 인력은 40%가 안 됐어요.

저는 이걸 능력의 차이보다 자리의 차이로 읽었어요.

배울 수 있고, 물어볼 수 있고, 해본 걸 보여줄 수 있는 자리에 있느냐의 문제입니다.

한국은 AI 선도 인력 비중이 세계 평균의 3분의 1에 못 미친다.
출처: 삼일PwC, 2026 글로벌 직장인 설문조사

그 환경은 회사 안에도, 밖에도 드물다

회사가 그 환경을 만들어주면 좋겠지만, 현실은 숫자 그대로예요. 한국 직장인 10명 중 8명이 핵심 실무 인력에 속하고, 이 집단에서 배울 자원에 닿는 사람은 10명 중 4명이 안 됩니다.

저희가 직장인 분들께 자주 듣는 말도 같아요.

전문직과 1인 사업가는 사정이 더 단순합니다. 환경을 만들어줄 조직 자체가 없어요. 저도 대기업을 나와 AI로 사업을 시작했을 때 그랬습니다. 강의는 넘치는데 물어볼 사람이 없었어요.

그래서 강의를 하나 더 듣게 돼요. 아는 건 늘어나는데 결과물은 그대로입니다.

부족했던 건 정보가 아니라, 매주 같이 만들고 서로 봐주는 사람들이었어요.

그래서 그 환경을 직접 만들었습니다

6명에서 300명까지

ASC(AI Solopreneur Club)는 2023년 11월, 6명이 모인 글쓰기 클럽에서 시작했어요. 매주 만든 걸 서로 보여주는 게 전부였습니다. 그 모임이 2년 넘게 이어지면서 지금까지 34개 직군, 300명 넘는 분들이 함께했어요.

구글 엔지니어, 토스 PM, 방송작가, 산부인과 전문의까지 하는 일은 다 다릅니다. 공통점은 하나예요.

회사가 만들어주지 않는 환경을 스스로 찾아온 사람들이라는 것.

[AI 솔로프리너 클럽]  AI 네이티브를 위한 커뮤니티

ASC 오프라인 모임. 2023년 6명으로 시작한 클럽이 300명을 넘겼다.

매달 하나를 고르고, 4주 뒤 결과물을 들고 나옵니다

ASC가 돌아가는 방식은 단순해요. 매달 트랙 하나를 고르고, 4주 동안 과제를 하고, 매주 조원들과 만나 진행 상황을 점검하고 피드백을 나눕니다.

트랙마다 4주 뒤 손에 남는 것이 정해져 있어요.

AI를 내 업무에 붙이는 게 목표라면 첫 달은 AI 에이전트 트랙을 권해요. 반복 업무 하나를 4주 안에 에이전트 하나로 바꾸는 게 과제입니다.

맥킨지의 상위 6%가 효율이 아니라 성장을 목표로 삼았던 것처럼, ASC의 한 달도 '덜 바빠지기'가 아니라 '하나 만들어내기'에 맞춰져 있어요.

매주 조별 모임에서 진행 상황을 점검하고 피드백을 나눈다.

막히면 혼자 끙끙대지 않아도 됩니다. 주 1회 그룹 컨설팅이 있고, 디스코드에는 언제든 질문을 올릴 수 있어요. 한 달에 한 번은 오프라인에서 만나고, 외부 연사 특강도 열립니다.

막힌 지점을 올리면 먼저 겪어본 멤버들이 답을 단다.

환경이 바뀌자 일의 결과가 달라졌다

멤버들의 일에서 실제로 달라진 것을 직장인, 전문가, 1인 사업가로 나눠 볼게요.

직장인: 회사를 다니면서 수주 대여섯 건, 그리고 이직

0기 멤버 한 분은 회사에 재직하면서 자기 일을 병행하고 있었어요. ASC에서 함께하던 멤버들의 피드백을 랜딩페이지에 반영했고, 그 뒤 제조사 수주를 대여섯 건 따냈습니다.

자동차 업계에 있던 다른 0기 멤버는 재직 중에 피지컬 AI 기업으로 옮겼어요. SNS를 직접 운영해 본 게 계기였습니다. 면접에서 자신을 길게 설명할 필요가 없었다고 해요. 면접관들이 이미 그분을 알고 있었거든요.

멤버들의 피드백을 랜딩페이지에 반영한 뒤 제조사 수주로 이어졌다.

전문가: 6개월 만에 대학병원과 계약

의료 분야에서 AI 교육과 업무 자동화를 하는 멤버는 대학병원 한 곳을 상대로 6개월 동안 실험과 검증을 반복했고, 결국 계약을 성사시켰어요. 지금은 1시간에 50만원을 받는 유료 특강도 엽니다.

전문성은 원래 있었어요. 거기에 AI를 붙여 실험하고 검증하는 과정을 수백 번 거친 결과입니다. 이분은 그 과정을 ASC 안에서 특강과 스터디로 계속 나눠 왔어요.

6개월의 실험과 검증이 계약으로 이어졌다.

1인 사업가: 1년 멈춰 있던 사업이 다시 움직였다

1기 멤버 한 분은 영어 콘텐츠 사업을 1년 동안 방치하고 있었어요. AI와 MCP, 바이브코딩을 알게 된 뒤 사업을 다시 움직였고, 지금은 영어 원서 시리즈로 와디즈 펀딩에 도전하고 있습니다.

5기 멤버 한 분은 사이트를 어떻게 만들지, 개발자를 구해야 할지 고민만 하고 있었어요. AI 에이전트 트랙을 들은 뒤 혼자 힘으로 사이트를 만들어 뉴스레터 구독자에게 열었습니다.

1기 멤버 · 빌더 트랙. 멈춰 있던 사업을 AI로 다시 시작했다.

다섯 분의 직업도, 결과의 모양도 다 달라요. 같은 건 AI를 자기 일에 직접 붙여 보고, 그 결과를 사람들 앞에 내놓았다는 점입니다.

ASC의 환경이 내 일에 만들어 주는 것

결과를 숫자로 약속드릴 수는 없어요. 대신 ASC가 기간마다 남기도록 짜 놓은 것은 분명합니다.

4주 뒤: 결과물 하나. AI 에이전트 트랙이라면 내 반복 업무 하나를 대신 처리하는 에이전트예요.

3개월 뒤: 회사나 고객에게 보여줄 수 있는 결과물, 그리고 다른 업무에 그대로 옮겨 쓸 세팅(폴더 구조, 스킬, 워크플로).

1년 뒤: 결과물 최대 12개와, 회사 밖에서 같은 고민을 하는 동료 300명.

ASC 멤버십 1년 동안 남는 것.

이것이 각자의 일에서는 수주, 이직, 계약, 멈췄던 사업의 재가동으로 나타났어요. 한 멤버는 낸 비용만큼의 가치를 2~3개월 안에 회수했다고 말합니다.

듣기만 해서 생긴 결과는 아니에요. 직접 만들고, 내놓고, 피드백을 받은 분들의 이야기입니다. 도입부의 두 조사가 말한 것과 같습니다. AI가 내 일의 결과를 바꾸는 건 도구를 하나 더 알았을 때가 아니라, 일하는 방식을 바꿔 볼 환경에 들어갔을 때예요.

지난 10월 2일에 진행된 ASC 외부연사특강 - 바이프마피아 최수민님과 ASC 멤버들

단 5일동안 ASC 13기 멤버십 신청을 받습니다

이런 분께 맞아요

이런 분께는 권하지 않아요

참여 방법

12기는 조기마감됐어요. 13기 정원은 30명이에요. 신청은 10월 11일(일) 23:59까지입니다.

30명 모집이 완료되면 이후에는 14기로 안내드립니다.

AI 시대에 같은 방향으로 가는 사람들이 기다리고 있어요.

[👉🏻ASC 13기 멤버십 신청하기]