안녕하세요, 여러분! 야샤리아입니다!
목차
1차 번역문의 내용을 제공해주시면, 자연스럽고 정확한 한국어 번역본을 출력해 드리겠습니다.
- 서론: 주변 사람들은 점차 속도를 내고 있었다.
- 제1장：「사용하지 않는 자유」가 있던 시대는 아마도 끝났다.
- 제2장: 숫자로 보는 “괜찮다”의 위험
- 제3장：「사용하지 않는 위험」을 5가지로 분해합니다.
- 위험 1: 단가가 서서히 감소함
- 위험 2: 채용에서 소외되다
- 위험 3: 의사결정이 지연될 수 있습니다.
- 위험 4: 사람이 퇴사하는 순간 업무가 멈춘다
- 위험 5: 고객 기대치가 높아지고 있습니다
- 4장: 시계열에 따른 소외된 기업들의 종말 예측
서론: 깨달았듯이, 주변 사람들은 나보다 먼저 빨라지고 있었다.
편의점 계산대가 무인화되어 있었다. 그 사실을 깨달은 것은 지난 겨울이었다. 직원 수가 줄어든 것이 아니라, 줄 서는 시간이 단축된 것뿐이었다. 사용하는 측인 나 자신은 아무것도 배우지 않았을 뿐. 그저 “정말 편리하네”라고 생각하며 그냥 지나쳤다.
회사 안에서 일어나는 AI 이야기도 사실 이와 같은 구조를 가지고 있습니다. 조용히, 알아차리지 못한 속도로, 옆 회사의 작업 시간이 줄어만 갑니다. 그리고 반 년 후, 견적 마감 기한에 맞춰서 진행하는 회사와 그렇지 못한 회사가 갈라집니다.
저희는 아직 인공지능 같은 것들은 괜찮겠다고 생각했어요. 작년까지는 무해한 발언이었지만, 지금은 꽤 위험한 발언으로 바뀌고 있습니다.
저를 포함하여 다양한 업종의 사람들과의 잡담이 많아지면서, 작년부터 올해 사이로 대화의 분위기가 뚜렷하게 달라진 것을 느낍니다. 2024년에는 “AI는 결국 무엇을 할 수 있는 건가?”라는 질문이 많았고, 2025년에는 “우리 젊은 직원들이 무작정 사용하고 있다고 합니다”라는 이야기가 많았으며, 2026년이 되면서 “이미 사용하고 있는 회사에 비해 가격 경쟁력이 떨어지기 시작했다”는 문의가 늘어났습니다.
이 글에서는 AI를 사용하지 않는 선택이 어떻게 위험으로 돌아섰는지, 그리고 사용하지 않은 회사가 어떤 길을 걸었는지 순차적으로 분석해 나갈 것입니다. 전문 지식은 필요 없으며, IT 용어 또한 거의 사용하지 않았습니다. 커피를 마시면서 편안하게 읽어주세요.
제1장：「사용하지 않는 자유」가 있던 시대는 아마도 끝났다.
새로운 도구가 등장했을 때, 기업에는 예로부터 세 가지 선택지가 있었습니다. 즉시 도입해 보기, 상황을 지켜보기, 무시하기.
팩스가 발송되었을 때 무시했던 회사들도 평범하게 살아남았습니다. 홈페이지를 만들지 않은 시공업체도, 실력이 좋다면 잘 버펹니다. SNS를 하지 않는 식당들도 지역 주민들에게 사랑받으면 만석이었습니다. 그래서 많은 경영자들이 경험을 통해 이렇게 배우고 있습니다. “새로운 것은 유행이 잦아들면 접해도 늦지 않다.”
저 역시 이 감각, 솔직히 잘 와닿습니다. 새로운 서비스가 나올 때마다 전부 쫓아다녔더니, 본업을 하는 시간이 줄어들었습니다. 경영상으로는 오히려 건강한 판단이었죠.
단, 이번 상대는 조금 성격이 다릅니다. AI는 홈페이지나 SNS처럼 ‘창구’가 아닌, 회사의 내부 작업을 자체적으로 줄이는 도구이기 때문입니다. 창구 없는 자유는 있습니다. 작업 시간을 절반으로 줄이는 도구를 옆에 두고, 풀타임으로 같은 작업을 계속하는 자유는 가격 경쟁이 있는 업계에서는 통하지 않습니다.
쉽게 이해할 수 있는 예를 들어보겠습니다. 견적서와 제안서를 만드는 데까지 이전에는 3시간이 걸리던 회사가 있다고 가정해 보겠습니다. 옆에 있는 경쟁 업체는 초안을 AI에 투입하여 40분 만에 완성하는 방식으로 바뀌었습니다. 품질은 솔직히 그렇게 크게 달라지지 않습니다. 둘 다 결국 인간이 수정합니다. 다른 점은 하루에 만들 수 있는 제안 건수입니다. 3시간을 걸리던 회사는 하루에 2건, 40분 만에 완성하는 회사는 하루에 6건입니다. 반 년 후, 계약 건수가 3배나 다른 회사가 입찰에 참여해 옵니다. 승패 이야기가 아니라 단순히 치열한 경쟁의 수가 다릅니다.
이 차이는 내부에서는 보이지 않습니다. 자신의 회사의 3시간은 작년에도 3시간이었고, 그것이 정상이기 때문입니다. 외부의 속도 변화는 실패를 겪고 나서야 알게 됩니다. 이것이 가장 무서운 부분입니다.
제2장: 숫자로 보는 “괜찮다”의 위험성
감각적인 이야기만으로는 미흡하므로, 수치를 제시합니다.
총무부의 정보통신 백서에 따르면, 근무지에서 생성 AI를 “적극적으로 활용할 방침” 또는 “영역을 제한하여 활용할 방침”이라고 답한 비율의 총합은 일본에서 68.9%까지 증가했습니다(총무부, 令和8년판 정보통신 백서). 전년도 동일 조사에서는 49.7%였습니다(총무부, 令和7년판 정보통신 백서). 1년 동안 20% 포인트 가까이 상승했습니다. 아직 활용 방침을 정하지 않은 회사는 이제 소수로 줄었습니다.
세계적으로 보면 격차는 더욱 뚜렷합니다. 어떤 업무에서 생성 AI를 사용하고 있다고 답한 비율은 일본이 55.2%인 반면, 중국은 95.8%, 미국은 90.6%, 독일은 90.3%였습니다(총무성 令和7년판 정보통신백서 분석). 해외의 동종 업계와 경쟁하는 회사에게 있어서 이 30% 포인트 이상의 격차는 계속해서 불리한 상황에 놓여 있는 것과 같습니다.
규모별로 살펴보면 더욱 생생한 이야기가 됩니다. 중소기업 기반 정비 기구에서 전국 1만 곳의 기업에 실시한 조사 결과, AI를 전체 또는 일부 업무에 도입하고 있는 중소기업은 20.4%, 검토 중인 것을 합하면 39.0%였습니다. 중소기업 AI 도입 실태 조사에서 대기업의 AI 도입률이 40%를 초과한다는 조사 결과도 있으며, 규모에 따른 차이는 아직 크게 벌어져 있습니다.
해외 조사에 따르면 또 다른 관점이 드러납니다. 맥킨지(McKinsey)의 세계 조사에서는 조직의 88%가 적어도 하나의 업무에서 AI를 사용하고 있다고 답했습니다. 그러나 이익에 대한 측정 가능한 효과를 제시한 곳은 39%에 불과합니다(맥킨지 ‘State of AI’ 보고서 요약). AI를 사용하고 있는 회사는 9割에 달하지만, 실제로 효과를 내는 회사는 4割에 육박합니다. 이 두 수치 사이에는 승패를 가르는 결정적인 분수정이 모두 담겨 있습니다.
최근에 합류한 회사는 거의 변한 모습이었다. 변하는 건 업무의 순서를 재배치한 회사 자체였다.
이 구조에 대한 설명은 영상에서도 정리되어 있습니다. 궁금한 분들은 이 부분이 진입 지점으로 이해하기 쉬울 것입니다. [조사 데이터 해설] 기업의 생성 AI 활용은 이렇게까지 진행되었으며, 도입에만 그치는 회사가 위험한 이유
고용 부분도 수치가 나오고 있습니다. 세계경제포럼의 “仕事の未来レポート2025”에서는 2030년까지 1억 7,000만 개의 일자리가 새로 생기고 9,200만 개의 일자리가 사라지며, 현재 기술의 39%가 변화할 것이라는 예측이 있었습니다. 삭감하면 고용은 늘어나는 계산입니다. 다만, 늘어나는 곳과 줄어드는 곳이 다릅니다. 이 부분을 잘못 읽어들인다면, 회사 전체가 잘못된 방향으로 온 힘을 쏟게 될 것입니다.
제3장：“사용하지 않는 위험”을 5가지로 분해합니다.
위험”이라는 단어는 추상적이라, 구체적으로 나누어 보겠습니다. 제가 현장을 직접 경험해 오면서 분명하게 와닿은 것은 다음과 같은 5가지입니다.
위험 1: 단가가 서서히 감소한다
가장 먼저 나오는 내용은 다음과 같습니다. AI로 초안을 만드는 회사들은 같은 일을 짧은 시간 안에 완성할 수 있습니다. 시간이 짧을수록 가격을 낮추더라도 이익이 남습니다. 가격을 낮추지 않더라도 남은 시간을 활용하여 다른 프로젝트를 수주할 수 있습니다. 어떤 선택을 하든, 활용하지 않은 회사의 견적은 상대적으로 높게 보일 것입니다.
실제로 제가 들은 이야기에 따르면, 자료 제작을 외주하던 회사가 내부에서 초안까지 다 제작하는 방식으로 바뀌면서 외주 비용을 60% 절감했습니다. 외주 업체는 아무 잘못이 없었습니다. 단순히 발주량이 줄어든 것뿐입니다. 제 일이 사라질 때, 대개 범인은 눈 앞에 있는 경우가 많습니다.
위험 2: 채용에서 소외되다
젊은 세대는 이미 학생 시절부터 AI를 활용하여 과제를 수행하고 있습니다. 그런 사람이 입사하여 손으로 쓴 서류와 도장으로 된 문서를 접하게 됩니다. 그들이 회사를 그만두는 것은 아니지만, ‘이 회사에서는 더 이상 성장하지 않는 것 같다’라고 조용히 판단하게 됩니다.
제 지인 회사는 면접에서 오히려 질문을 받는 일이 생겼다고 합니다. “회사 내에서 AI를 사용할 수 있습니까?”라는 질문을 받았을 때 답변을 못 한 경우, 연이어 합격 철회(내정 철회)가 이어졌다고 합니다. 채용에 대한 손상은 숫자로 나타나기까지 2년 정도 걸릴 겁니다. 깨닫게 되면 회사 내 평균 연령이 높아져 있을 겁니다.
위험 3: 의사결정이 지연될 수 있습니다.
AI가 뛰어난 점은 판단이 아닌 판단을 위한 사전 준비입니다. 시장 정보를 분석하고, 과거 회의록을 요약하며, 가설의 허점을 파악하는 등의 사전 준비 단계가 1주일 걸리는 회사와 반日で終わる 회사와는 회의의 질이 달라집니다.
정보가 누락된 회의는 감상의 교환이 됩니다. 예전에 자료가 제때 도착하지 않아 “반려하고 검토”를 3번 반복했던 사례가 있습니다. 결과적으로, 그 시장에는 다른 회사가 먼저 진출하여 끝났습니다. 늦었다는 것은 틀린 것보다 손해를 보는 경우에 더 큰 영향을 미치는 경우가 있습니다.
위험 4: 사람이 퇴사하는 순간 업무가 멈춘다.
경험이 풍부한 경영진에게만 존재하는 방식의 회사가 많습니다. AI를 도입하면 부작용으로 이러한 폐쇄성이 사라집니다. 절차를 언어로 표현하지 않으면 AI에게 전달할 수 없기 때문에 글로 작성해야 하는 것입니다. 작성된 절차는 다른 사람에게도 공유할 수 있습니다. AI를 활용하는 회사가 강한 이유는 AI 자체보다 오히려 이러한 부작용 때문이라고 저는 진심으로 생각합니다. 반대로, AI를 사용하지 않는 회사는 폐쇄성을 방치한 채로, 사람 수가 줄어드는 시대에 접어들 것입니다.
위험 5: 고객 기대치가 높아지고 있습니다
문의에 대한 답변이 다음 날 온다. 예전에는 충분했지만, 지금은 다른 회사가 10분 안에 첫 답변을 보내온다. 자동 응답으로도, 답변이 돌아온 사실 자체만으로 안심하는 사람들이 많다. 비교되는 것은 자사의 작년이 아닌 현재의 다른 회사이다. 기대 수준의 인플레이션은 우리의 편의를 기다려주지 않는다.
4장: 시계열상 소외된 기업들의 종말을 예측한다
이제 본론입니다. 사용하지 않는 선택을 계속한 회사가 어떤 순서로 압박을 받아가는지 살펴보겠습니다. 제가 본 패턴과 숫자들을 바탕으로 5단계의 시나리오를 작성합니다. 이는 위협이 아닌, 지도처럼 읽어주시면 됩니다.
1단계(0~6개월): 아무 일도 일어나지 않는다
가장 큰 함정은 바로 이것입니다. 매출은 그대로 유지되고, 기존 고객도 이탈하지 않습니다. 회사 내부에서는 “역시 너무 과민 반응이었던 것 같네”라는 분위기가 형성됩니다. 반면, 젊은 직원들이 개인 스마트폰으로 무작정 AI를 사용하기 시작하며, 회사 차원에서 규칙이 정립되어 있지 않아 내부 정보가 외부로 유출될 위험만 은밀히 쌓여갑니다. 아무런 일도 일어나지 않은 기간 동안 물 위로는 물만이 올라가고 있는 상태입니다.
2단계(6개월~1년): 견적에서 밀려남을 시작
실패의 이유는 “가격”입니다. 가격 인하를 제안해도, 상대방의 이익률에 여유가 있기 때문에 차이가 납니다. 제안의 속도에서도 차이가 나타나기 시작합니다. 여기서 많은 회사가 “영업이 약하다”고 결론짓습니다. 영업의 책임을 전가하면, 원인에 대한 작업 시간 문제까지 끝까지 논의되지 않습니다. 처방을 잘못하는 것이므로, 끈기론의 호소만 나오게 되고, 현장 직원들이 지치게 됩니다.
3단계(1~2년): 인력 이탈
지친 현장에서 사람들이 빠져나갑니다. 그들의 퇴사 이유는 AI가 아닌, 야근과 미래에 대한 불안 때문입니다. 채용 공고를 내놓아도, 조건이 같다면 AI를 사용하고 야근이 적은 회사에 지원이 흘러갑니다. 인력이 줄어든 만큼 기존 직원들의 부담이 올라갑니다. 부담이 올라가면 새로운 것을 배우는 여력이 사라집니다. 여기서 벗어나는 것이 가장 어려운 상황이 됩니다.
4단계(2~3년): 업무의 본질이 바뀌어 버린다
산업 표준 작업 방식이 변화합니다. 예를 들어, 초고는 기계가 작성하고 사람이 다듬는 것이 일반화됩니다. 이러한 전제 하에 납기, 가격, 설계가 재검토됩니다. 0부터 사람의 힘으로 글을 쓰는 회사는 납기에 미치지 못하여 경쟁에서 뒤쳐집니다. 기술의 우열이 아닌, 규격 변화에 따른 문제입니다. 비디오 테이프 상점이 DVD 선반을 만들지 않은 것과 유사한 상황이 됩니다.
5단계 (3년 이후): 차분한 철수
과감한 파산은 절대 안 됩니다. 매출 규모를 줄여 이익을 낼 수 있는 영역에 좁혀 들어가야 합니다. 선택과 집중라고도 불리는 철수 전략입니다. 그 결과로 살아남는 회사도 있습니다. 하지만 선택한 결과가 아닌, 선택할 수 없게 된 결과로 그렇게 결론에 도달하는 것은 상당히 힘듭니다. 제가 전달하고 싶은 것은 바로 이 점입니다.
제5장: 역사는 이미 답을 제시하고 있다
옛날 이야기를 하나만 말씀드리겠습니다. 코닥, 블록버스터, 노키아. 이 세 회사들의 공통점은 ‘새로운 기술을 외면한 회사’라는 오해를 낳고 있습니다. 하지만 실제로는 그렇지 않습니다.
코닥은 디지털 카메라를 자사에서 발명하고 있었습니다. 블록버스터는 스트리밍의 파도를 알고 있었고, 넷플릭스를 인수할 기회조차 있었습니다. 노키아는 스마트폰의 시제품을 가지고 있었습니다. 3社 모두, 몰랐던 건 아니었습니다. 알고 있었고, 기존 사업의 매출을 지키는 쪽을 선택한 だけです（코닥, 블록버스터, 노키아의 실패 분석）.
과거의 성공이 위험한 확신을 만들어낸다. 이 지적은 뼈를 때리는 말이다. (Kodak, Blockbuster, Nokia가 지수적 변화를 잘못 읽은 이유). 지금 잘 되고 있는 방법을 의심하는 것은 인간으로서 상당히 어려운 행동이다. 나 역시 내 방식에 대한 의구심을 가질 수 없고, 글의 형식을 바꾸는 데 반 년이나 걸렸다.
회사가 침몰하는 것은 기술을 간과했기 때문이 아니다. 기술의 속도를 자신의 편의에 맞게 낮게 평가했기 때문이다.
그러므로 “AI는 아직 사용하기에 충분하지 않다”는 평가 자체가 위험해질 수 있습니다. 평가가 틀렸다는 것을 깨달을 수 있는 메커니즘이 없다는 상황이 가장 위험합니다.
제6장: 내 실패와 특별한 순간의 이야기
단순히 취미 이야기만 하는 것은 제 성격과 맞지 않아서, 제 이야기를 하겠습니다.
처음 인공지능(AI)을 접했을 때, 저는 그것을 완전히 얕잡아 보았습니다. 문장을 그대로 작성하게 하고, 결과물을 읽어보며 “이건 쓸 수 없다”고 생각하고 닫아버렸습니다. 물론, 엉덩이 담보로 건네는 원고는 지루합니다. 기계의 작문은 얇습니다. 그래서 결론을 내리고, 약半年 정도 방치했습니다. 지금 생각해보면, 그 세 달이 가장 손해였던 시기였습니다.
생각이 바뀌게 된 계기는 마감일이 겹친 주였을 때였습니다. 어찌할 바를 몰라 원고의 “구성안”을 10가지 형태로 만들었습니다. 제가 직접 쓰려고 했던 제목 아이디어들이 5분 만에 정리되었고, 그중 8개는 버릴 정도였습니다. 남은 2개는 제가 혼자서는 생각해내지 못했을 관점이었죠. 그 날부터 활용 방식을 바꾸었습니다. 쓰는 대신, 생각할 만한 자료를 엄청나게 많이 제시하는 것입니다. 고르는 것은 저 자신입니다.
회의록도 똑같았습니다. 녹음 파일을 전달하여 요약해 달라고 요청했더니, 숫자 부분이 약간씩 어긋났습니다. 전달하기 전에 알아낸 다행히 사고가 되지는 않았습니다. 그 후로, 사실 확인은 반드시 사람이 해야 한다는 규칙을 스스로에게 적용하고 있습니다. 이 규칙을 가지고 있느냐가, AI를 제대로 활용할 수 있는 사람과 그렇지 못한 사람의 분수 따위입니다.
또 다른 방법으로, 겉으로 드러나지 않지만 효과적인 방법이 있습니다. 자신이 쓴 글을 읽어보게 한 다음 “독자들이 어려워하는 부분을 3가지 지적해줘”라고 요청합니다. 나올 수 있는 지적의 절반은 엉뚱한 내용이고, 나머지 절반은 확실히 정확합니다. 편집자가 없는 혼자 작업의 경우, 이 ‘벽치기’ 상대의 가치가 매우 높습니다. 도구로 사용하면 효과적이지만, 대신 일을 시키려 하면 효과가 약해집니다. 이것이 저의 결론입니다.
제7장: 그럼 무엇부터 시작해야 할까요? (무료로 시작할 수 있는 것 중심)
초보자가 처음 만나는 순서대로 이 순서가 좋을 것 같습니다. 모두 무료 버전부터 시작할 수 있습니다.
- 가장 유명한 기능으로, 글쓰기 초안 작성, 요약, 아이디어 발상, 표 계산 함수 상담 등 다양한 기능을 제공합니다. 우선 1주일 동안만 이 기능을 사용해 보기를 추천합니다.
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- 노트북엘엠: 회사의 매뉴얼이나 회의록을 던져 버리고, 그 자료들 안에서만 답을 얻도록 강요받는 방식입니다. 회사 내 질문에 대한 답변이 가장 간편해지는 장소입니다.
- 퍼플렉시티: 검색 전문 용어입니다. 출처 링크가 제공되므로 사실 확인과 함께 활용할 수 있습니다.
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사용 방법의 순서도 함께 안내해 드립니다. 처음부터 업무 전체를 바꾸려고 하지 마세요. 제가 추천하는 방법은 “주 단위로 반복하는, 지겹도록 하는 작업”을 딱 하나만 선택하는 것입니다. 이메일 답변 초안 작성, 문의 템플릿 제작, 회의 메모 정리, 회의록 항목화 등입니다. 이런 것들은 바로 효과를 볼 수 있습니다.
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제8장: 도입에도 불구하고 아무것도 변하지 않는 회사의 공통점
여기, 매우 중요합니다. 들어보셔도 승리할 수 있는 것은 아닙니다. 맥킨지(McKinsey)의 조사 결과, 90%가 사용하고 있는데 그중에서 성과를 이야기할 수 있는 것은 40% 미만이라는 수치가 나왔으니 기억해 두세요.
제가 본 “들어간 데도 변하지 않는 회사”에는 분명 공통점이 있습니다.
첫째는 전사에게 배포한 후 마무리하는 것입니다. 계정은 모두에게 전달하고, 나머지는 각자 알아서 하시면 됩니다. 이렇게 하면 실제로 사용하는 사람은 30% 정도로 줄어들 것입니다. 나머지 70%는 바빠서 현재 방식대로 계속 할 것입니다. 도구를 단순히 나누어 주는 것만으로는 뿌리내릴 수 없습니다.
두 번째는 성공 사례가 사내에서 공유되지 않는다는 점입니다. 누군가가 한 달에 8시간을 투자해도 옆 부서는 알지 못합니다. 좋은 활용법은 자의적인 확산이 이루어지지 않도록, “이번 주에 이렇게 하니까 편해졌어요”와 같은 이야기를 5분만 투자하여 정기적인 회의에 포함시킨다면 분위기가 달라집니다.
세 번째로, 규칙이 없어서 무섭고 사용할 수 없는 점입니다. 고객명이나 개인 정보를 입력해도 되는지, 누구에게도 알 수 없기 때문입니다. 아무것도 알 수 없으니 모두가 사용하지 않습니다. 금지 사항을 3가지로만 명확히 정한다면, 이 족쇄는 벗어날 수 있습니다. 제가 자주 추천하는 것은 바로 이 3가지입니다. 고객의 개인 정보와 미공개 숫자, 그리고 어떤 정보든 출처를 명확히 밝힌 최초 자료를 반드시 확인하고, 결과물을 내보낼 때 반드시 사람이 최종 점검을 해야 합니다.
네 번째는, 성과 측정 방법을 결정하지 않은 경우입니다. 깎인 시간을 측정하지 않으면 계속할 이유가 사라집니다. 측정하는 것은 어렵지 않습니다. before/after 작업 시간을 스톱워치로 측정하는 것만으로도 충분합니다. 중소기업이 AI 도입에 막히는 최대 이유는 비용이 아닌 “어디서부터 시작해야 할지 모른다” 였던 조사 결과도 있었습니다 (<중소기업 AI 도입 실태 조사 2026>). 처음 한 걸음을 구체화하는 것이 사실상 가장 큰 투자를 의미합니다.
제9장: 30일 안에 ‘사용하지 않는 위험’에서 벗어나는 일정 예시
그대로 따라 할 수 있는 형태로 준비했습니다. 하루 15분에서 30분 정도를 기준으로 합니다.
- 1일에서 3일 사이 무료 계정을 하나 만들어 오늘 작업한 것을 하나만 제출하고 초안을 생성합니다.
- 4일에서 7일 사이: 지루한 반복 작업을 하나 선택하고, 동일한 지시문을 매번 사용할 수 있도록 메모에 저장한다.
- 8일에서 14일 사이 팀원 2~3명을 대상으로 동일한 작업을 시도하도록 하고, 전체에 배포하지 않는 것이 핵심입니다.
- 15일부터 18일까지: 금지 사항을 3가지로 작성하여 내부적으로 공유하고, 불필요한 장황한 규정은 생략한다.
- 19일부터 24일까지, 저희 회사의 매뉴얼과 과거 회의록을 NotebookLM에 입력하여 직원들의 질문에 답변을 얻어보겠습니다.
- 25일부터 28일까지 작업 시간을 측정하여 숫자로 정리하면 회사 내 설득이 한꺼번에 쉬워집니다.
- 29일부터 30일까지 성공 사례 공유회를 한 번만 개최한다. 다음 한 달 동안 이를 확장하기 위한 작업을 하나 결정한다.
이제 끝입니다. 큰 투자나 컨설팅, 시스템 개발은 필요 없습니다. 월 천 원대로 시작하여 페이즈 2로 하락할 가능성을 크게 줄일 수 있습니다.
제10장：“사용하지 않음”이 정답이 되는 경우도 있다.
이까지 계속해서 이렇게 이야기해 왔으니, 반대되는 이야기로도 하겠습니다. 저는 모든 것을 AI에게 맡기라는 뜻은 전혀 가지고 있지 않습니다.
사람의 손길이 가기 때문에 상품 가치가 생기는 일들이 있습니다. 수공예품과 같은 장인 직물, 직인이 직접 만나 고민을 들어주고 상담하는 서비스, 그 순간의 분위기로 결정되는 즉흥적인 공연이나 고객 응대입니다. 여기서 AI를 앞세우는 것은 가치를 스스로 깎아내는 행위입니다.
규제나 비밀 유지 의무가 까다로운 영역도 신중하면 좋습니다. 의료 기록, 미공개 재무 정보, 타사로부터 위탁받은 기밀 등 입력하기 전에 규칙과 계약 내용을 확인해야 하는 정보는 확인이 완료될 때까지 입력하지 않습니다. 서둘러 사고를 일으키면 한 번으로 인해 내부의 신뢰가 무너지고 3년 이상 진행이 어려워집니다.
제가 말하고자 하는 “사용하지 않는 위험”은 표에 나열된 도구의 문제가 아닙니다. 오히려 작업 시간의 문제입니다. 고객 응대는 사람이 하는 것입니다. 그 이전의 자료 준비는 기계에 도움을 주어 처리합니다. 이렇게 구분하고 있는 회사가 가장 강력해 보이는 모습일 것입니다.
제11장: 산업별로 본 “소외되는 방식”의 차이
업종에 따라 깎이는 부분이 다릅니다. 제가 자주 상담을 받는 5가지 업종에서 구체적으로 어떤 일이 발생하는지 적어보겠습니다.
식당 및 소매업체 경우
여기 효과가 나타나는 것은 요리든 고객 응대든 아닌 것이 아닙니다. 근무 스케줄, 주문 메모, SNS 게시글, 불만 처리 문서와 같은 이면의 행정 업무에 매주 몇 시간이나 점장이 흡수됩니다. 제 개인적인 지인의 이자카야 점장은 주 3회 SNS 게시물을 작성하는 데 매번 30분이나 걸렸습니다. 지금은 사진을 찍어 그 날 한 마디만 전달하고, 문구 후보 3개를 제시받습니다. 작업은 5분으로 줄었습니다. 남은 시간으로 무엇을 했냐 하면, 단골 손님과 대화하는 시간을 늘렸다고 합니다. 기계에 맡긴 결과, 가장 인간적인 부분이 늘어났습니다. 이러한 역전이 일어나는 것이 흥미로운 부분입니다. 소외된 사람은 점장이 행정 업무로 지쳐 현장의 눈이 멀어집니다. 매출이 떨어지는 것은 맛의 퇴보가 아닌, 세심한 배려의 소홀에서 시작됩니다.
제조업, 특히 중소규모 공장 또는 현지 공장의 경우
도면이나 가공 기술은 쉽게 대체되지 않습니다. 위험한 것은 견적과 견품 대응의 속도입니다. 문의부터 대략 견적이 나올 때까지 3일 걸리는 공장과 당일 내에 반환하는 공장이 있습니다. 발주하는 측은 서둘러 있을 때 당일 반환하는 쪽을 선택합니다. 품질이 같다면, 다음에도 같은 곳에서 문의합니다. 이 “다음부터”의 덧셈이 수년 동안 거래처 목록을 바꿔놓습니다. 또 다른 한 가지, 젊은 인력 교육의 경우에도 차이가 납니다. 베테랑의 설명을 글로 정리하고 검색 가능한 형태로 만드는 작업은 기계가 잘 합니다. 기술 계승의 이야기는 도구 이야기에 함께 생각하면 더 빨리 진행됩니다.
사역, 컨설턴트의 경우
가장 큰 영향을 미치는 영역은 바로 이 부분입니다. 조사, 요약, 조항 정리, 초안 작성 등, 지금까지 시간 단위로 측정되던 업무들이 줄어듭니다. 단가가 하락하는 것을 두려워해서 사용하지 않으려는 마음도 충분히 이해가 갑니다. 하지만 가격을 결정하는 것은 공급 측의 노력일 뿐이 아니라 시장의 몫입니다. 주변에서 성장하고 있는 사무소들은 오히려 반대되는 움직임을 보이고 있습니다. 작업을 축소한 만큼 상담 회수의 횟수를 늘리고 있기 때문입니다. 고객이 돈을 지불하는 것은 조사 자체가 아니라 안심이기 때문에, 시간에 투자하는 사무소들이 강합니다.
전자상거래(EC)나 온라인 판매의 경우 상품 보관 장소와 재고 관리가 중요해집니다. 특히 상품 종류나 판매량이 많을 경우에는 창고 선정과 물류 시스템 구축이 필수적입니다. 또한 고객의 니즈에 맞는 신속한 배송 체계를 갖추는 것도 중요합니다. 상품 보관 장소로는 자사 창고를 이용하거나 외부 창고 업체를 위탁하는 것을 선택해야 합니다. 위탁하는 경우에는 창고 업체의 실적과 신뢰도, 보관료, 배송료 등을 비교 검토하는 것이 중요합니다. 더불어 상품 보관 상황을 실시간으로 파악하기 위해 재고 관리 시스템을 도입하는 것도 효과적입니다. 재고 관리 시스템은 상품의 입고, 출고, 재고 수 등을 자동으로 기록하고 발주 업무를 효율화하는 데 도움이 됩니다. 또한 고객의 주문 상황을 실시간으로 파악하고 신속한 배송을 실현하기 위해 물류 시스템과의 연계도 중요합니다. 물류 시스템은 상품 보관 장소에서 고객의 주소까지 상품 배송 경로를 최적화하고 배송 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다. 이러한 요소를 종합적으로 고려하여 자사의 비즈니스 모델에 최적화된 EC 판매 전략을 구축하는 것이 중요합니다.
상품 설명문, 광고 문안, 리뷰 분석. 전부 기계와 완벽하게 잘 어울리는 분야입니다. 1개의 상품 설명을 30분 동안 작성하던 회사와 5분 만에 10가지 패턴을 만들어 테스트하는 회사가 있습니다. 6개월 후의 매출 차이는 감각이 아닌 시도 횟수로 결정됩니다. 특히 이 부분은 매우 뚜렷하며, 사용하지 않는 선택은 사실상 철수를 하는 것과 같습니다.
사무 및 오피스 관련
청구서 일치 작업, 경비 검토, 내부 문의 응대 등 이러한 업무는 사라지는 것보다 형태가 변화합니다. 데이터를 입력하는 사람에서 기계의 출력을 확인하는 사람으로 바뀌는 것입니다. 제가 본 회사에서는 회계 담당자가 가장 먼저 활용하고 있었습니다. 그 이유를 물어보니, 복잡한 작업을 가장 잘 알고 있기 때문에 자신이라고 답했습니다. 도구가 확산되는 순서는 직책이 아닌, 작업의 복잡성에 따라 결정됩니다.
제12장: 흔히 제기되는 반론에 대해 모두 답변해 보려고 합니다.
이 이야기를 하면 대개 비슷한 반박이 돌아옵니다. 제가 받아들인 순서대로 정리하여 솔직하게 답변하겠습니다.
틀리면 안 되니까 이렇게 쓰는 게 당연한 거잖아.
실수를 피할 수 없습니다. 그 점은 사실입니다. 사실 확인을 기계에 맡기면 큰 손해를 보게 됩니다. 하지만 실수를 저지르는 것만으로 모든 것을 중단하는 판단은, 계산기 오타 때문에 계산기를 버리는 것과 같습니다. 사용법을 분리해서 활용하는 것이 답이 됩니다. 초안 작성, 후보 제시, 요약, 정리, 벽打ち(아이디어 브레인스토밍) 등 이 부분은 실수를 해도 인간이 바로잡을 수 있습니다. 숫자 최종 확인, 법률 판단, 고객에게 최종적으로 답변하는 것은 인간이 쥐어야 합니다. 이 선을 긋는 것만으로도 사고는 거의 일어나지 않습니다.
정보 유출이 두렵다.
이는 정당한 우려입니다. 대책 마련도 어렵지 않습니다. 고객의 개인 정보나 미공개 숫자를 넣지 않는다는 원칙을 세우기만 하면 대부분의 위험은 사라집니다. 법인용 플랜에서는 입력한 내용을 학습에 사용하지 않는 설정을 제공하는 서비스도 있습니다. 걱정된다면, 우선 내부에서 사용하는 일반적인 문장만으로 먼저 테스트해 보세요. 회의록도 이름을 가리면 충분히 활용할 수 있습니다. 두려워하며 만지작거리는 것보다 오히려 위험할 수 있습니다. 직원들이 개인 계정으로 함부로 사용하는 것이 회사 입장에서는 통제하기 어렵습니다.
우리 업계는 특수하다고요.
저 역시 이 말을 거의 모든 업종에서 들었습니다. 정말 특이한 부분은 대부분 전체의 20% 정도입니다. 나머지 80%는 어떤 회사에도 있는 일반적인 사무 작업입니다. 그 80%에 손을 대는 것이 중요합니다. 특이한 20%를 지키기 위해 80%의 비효율을 계속 짊어질 이유는 없습니다.
연령대가 높아 사용하기 불편한 분들이 많습니다.
음성 입력이 가능해지면서 이 벽은 많이 낮아졌습니다. 스마트폰에 말을 걸고 돌아온 글을 읽는 것만으로는 키보드가 약한 사람도 문제없이 돌아갈 수 있습니다. 제가 본 것 중 가장 빠르게 능숙하게 사용한 사람은 60대 사장님이었는데, 이유는 간단합니다. 가장 시간을 쫓고 있었기 때문입니다. 동기의 강함은 나이를 쉽게 뛰어넘습니다.
투자할 수 있는 예산이 없습니다.
무료 枠만으로는 처음 3개월은 이용 가능합니다. 유료로 전환하더라도 한 달에 약 3,000엔 정도의 비용입니다. 아르바이트 1시간 분량으로, 한 달에 몇 시간 정도 방문해 주십니다. 비용이 걸림돌이 되는 경우, 실제로 이야기를 들어보면 거의 없습니다. 무엇부터 시작할지 결정하는 사람이 없기 때문입니다.
사람 수를 줄이기 위해 사용하는 것은 곤란하다.
이런 감정은 저를 개인적으로 상당히 만족스럽게 합니다. 줄인 시간을 활용하는 방향은 회사가 결정됩니다. 사람을 줄이는 데 사용하는 회사도 있고, 유휴 시간을 줄이는 데 사용하는 회사도 있습니다. 새로운 사업에 인력을 투입하는 회사도 있습니다. 도구 자체에 옳고 그름은 없으며, 활용 목적에서 사상이 드러나는 것뿐입니다. 먼저 “줄인 시간을 이렇게 활용할 것”이라고 사내에 먼저 선언하고 시작하면 현장의 저항은 거의 사라집니다. 이 부분을 설명하지 않고 시작하면 자신의 일을 빼앗는 도구로 취급받고 절대 정착하지 못합니다.
제13장: 사내에 깊이 뿌리내리도록 하는, 은밀하지만 효과적인 방법
道具만 나눠주는 것만으로는 끝나지 않는다는 것을 제8장에서 말씀드렸습니다. 그렇다면 무엇을 해야 할까요? 제가 실제로 직접 보고 “이것은 효과가 있다”고 느꼈던 방법을 정리해 드리겠습니다.
맛있는 지시문을 사내 공유 자산으로 만들어야 합니다. 매번 처음부터 어떻게 요청해야 할지 고민하면 지치고 일이 진행되지 않습니다. 회의록 정리, 이메일 답변, 기획의 뼈대 등 자주 사용하는 요청 방법을 메모에 붙여두고 복사해서 재사용하는 거죠. 이것만으로도 신입의 성공률이 한 번에 올라갑니다. Notion처럼 공유 가능한 곳에 두는 것이 간편합니다.
성공 사례 공유를 정례 회의에 5분만 포함하고, 보고서는 필요 없습니다. “이번 주에 이걸로 30분이나 절약했습니다”를 입으로 설명하는 것만으로 충분합니다. 사람들은 다른 사람의 성공 사례에서만 배웁니다. 자신의 주변에서 확산이 가장 빨랐던 회사들은 예외 없이 이 시간을 가지고 있었습니다.
처음 파트너를 부서별로 한 명씩만 정한다. 모든 사람을 한 번에 교육하려고 하면 실패한다. 각 부서에서 관심을 가지고 있는 1명을 주도적으로 이끌고, 그 사람의 활용법을 넓혀나간다. 인사부의 일방적인 지시보다 옆자리 동료의 실제적인 모습이 100배 더 효과적이다.
실패 사례도 공유합니다. 이러한 시도를 하는 회사는 흔치 않지만 효과가 있습니다. 사실 확인을 맡겼을 때 숫자가 틀어진, 그런 실패를 공유하지 않으면 모두 한 번씩 경험하게 됩니다. 실패를 드러내도 비난받지 않는 분위기인지에 따라 정착 속도가 달라집니다.
우리 회의 자료를 보여주는 시스템을 하나 만들어본다. 일반적인 지식만으로는 부족하게 느껴질 수 있다. 근로 규칙, 상품 매뉴얼, 과거 제안서 등을 회사의 문서로 활용하고, 그 안에서 답을 찾도록 하는 공간을 하나 마련하면, 실제로 사용하는 이유가 일상생활 속으로 들어온다. NotebookLM은 이러한 용도에 가장 간편하게 활용할 수 있다.
제14장: 회사 이야기가 아닌, 제 자신의 이야기로서
지금까지는 기업 이야기를 주로 다루었습니다. 읽고 계신 분들 중 상당수는 경영자가 아닌, 일하는 사람일 거라고 생각합니다. 그래서 개인적인 이야기도 조금 더 풀어내겠습니다.
제가 일자리를 잃을지 여부에 대해서는 크게 걱정하고 있지 않습니다. 걱정되는 것은 바로 옆 동료와 제 업무 속도 차이가 3배나 나는 상황입니다. 이는 평가에 직접적인 영향을 미칩니다. 같은 8시간 동안 나올 수 있는 기획의 수가 달라 보일 것입니다. 상사에게는 능력의 차이로 비춰질 것입니다. 실제로는 도구의 차이인데.
저는 글을 쓰는 일을 하고 있어서, 솔직히 두려운 마음이 있었습니다. 기계가 글을 쓸 수 있다면 제 직업은 필요 없어질까 봐 걱정했습니다. 1년 동안 해보면서 알게 된 건, 정반대였습니다. 결정하는 것이 늘어난 거죠. 어떤 각도로 쓸지, 무엇을 버릴지, 누구에게 맞출지 결정하는 것이 많아졌습니다. 선택의 질이 바로 결과물의 질로 이어지는 것입니다. 손으로 움직이는 시간이 줄고, 결정하는 시간이 늘어났습니다. 힘들어진 종류는 달라졌지만, 일이 줄었다는 느낌은 없습니다.
최근 발표된 자료에 따르면, 2030년까지 업무 스킬의 39%가 변화할 것으로 예상됩니다(세계경제포럼, ‘미래의 일자리 보고서 2025’). 40%가 대체될 경우, 60%는 유지될 것입니다. 유지되는 것은 ‘결정하는 능력’, ‘사람과 소통하는 능력’, ‘책임을 지는 능력’ 이 세 가지입니다. 현재 기술로는 이 세 가지 능력을 기계에 완전히 전달할 수 없습니다.
개인적으로 하는 일도 회사와 같아서 결국 하나로 귀결됩니다. 매일 하고 있는 번거로운 작업을 하나에게 넘겨주고, 남는 30분을 결정하는 작업에 활용합니다. 1개월 꾸준히 지속하면 자신의 업무에 대한 시각이 바뀝니다.
제15장: 앞으로 3년 동안 일어날 일 예측
마지막으로 예측 하나 말씀드리겠습니다. 틀리더라도 웃어주세요.
첫째, AI 활용이 더 이상 판매 포인트로서 의미가 없어집니다. 현재는 “AI 활용하고 있습니다”가 차별화 요소가 됩니다. 2~3년 안에 전기를 사용하는 것과 똑같은 대우를 받게 될 것입니다. 차이를 만드는 것은 어떤 데에 활용하고 있는가뿐입니다.
두 번째로, 업종별 표준 납기일이 3일에서 반일로 단축되고, 1차 답변은 다음 날로부터 수분으로 줄어듭니다. 표준이 바뀌면 납기가 늦는 회사는 협상 테이블에 다시 불려가지 못합니다.
세 번째로, 회사 내에 ‘전문가’를 갖춘 회사가 성장합니다. 고가의 시스템을 구매한 회사가 아니라, 자사의 업무를 이해하고 도구에도 익숙한 사람이 있는 회사입니다. 외주에서는 대체할 수 없는 것입니다. 자사의 복잡한 부분은 외부 사람들에게는 보이지 않는 것이죠.
네 번째, 격차는 규모보다 의지에 의해 결정됩니다. 저는 5인 회사가 3개월 만에 변화하는 것을 여러 번 직접 목격했습니다. 1,000여 명의 회사가 3년 동안 움직이지 못하는 경우도 보았습니다. 판단하는 사람과 현장의 거리가 가까운 회사가 이 상황에서는 유리합니다. 중소기업의 AI 도입률이 20% 수준에서 멈추고 있다는 수치는 반대로 해석하면, 움직인 작은 회사들이 한꺼번에 앞서 나갈 여지가 아직 남아있다는 의미입니다(중소기업 AI 도입률에 관한 조사 보고서).
AI 시대, 미래의 일은 어떻게 변화할까?
요약: 두려워할 필요는 없지만, 방치하면 비용이 많이 듭니다.
길어졌으므로 중요한 부분만 요약하겠습니다.
AI를 사용하지 않는 선택은 작년까지는 전략이었습니다. 지금은 시간당 생산성으로 뒤지는 것을 스스로 만들어가는 행위가 되고 있습니다. 졌다는 것은 급하게 오지 않습니다. 견적, 채용, 의사 결정의 속도, 이 세 가지 요소로부터 조용히 깎여 나갑니다.
필요한 것은 거대한 개혁이 아닙니다. 지겹도록 반복되는 작업을 하나 골라 무료 도구를 사용하여 시도하고 시간을 측정합니다. 이렇게만 하면 페이즈 2 이후 시나리오는 상당히 배제할 수 있습니다. 첫 번째 발걸음의 무게는 아마도 15분 정도일 것입니다.
저 역시 반년 동안 소홀했던 사람의 입장에서, 떳떳하게 말씀드릴 수는 없습니다. 말할 수 있는 것은, 그 반년이라는 시간을 되찾는 데 1년이 걸렸다는 사실 하나뿐입니다. 결국 다시 만날 운명이라면, 여유로운 지금 당장 해두는 것이 확실히 편할 것입니다.
내일 5분만 시간을 내주세요. 자신이 오늘 가장 힘들었던 작업을 하나 맡아보시면, 그것이 회사의 퇴출 예측을 통해 가장 빠른 탈출구입니다.
마지막까지 읽어주셔서 감사합니다. 다음 글에서 뵙겠습니다.
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 115청크
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