생산성 on Seunghoon Choi

AI 시대 7가지 업무 역량: EQ·신뢰·평판이 마지막 차이를 만든다

Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 +0000

AI가 생각 과정을 대신 도와줄수록, 사람은 맡긴 일을 끝까지 확인하고 마무리하는 능력을 보여줘야 한다.

AI가 답을 빠르게 만들어내는 시대가 왔다. 자료를 찾고, 문장을 쓰고, 아이디어를 정리하고, 초안을 만드는 일은 이제 훨씬 쉬워졌다. 하지만 답이 빨라졌다고 해서 일이 저절로 좋아지는 것은 아니다. 오히려 지능의 상당 부분이 AI로 외주화될수록 사람에게 남는 역할은 더 선명해진다.

AI 시대에 중요한 사람은 단순히 똑똑한 사람이 아니다. 일을 맡겼을 때 목표부터 결과물까지 책임지고 완성하는 사람이다. 말하자면 턴키 방식으로 일을 맡겨도, 맥락을 읽고 알아서 정리하고 깔끔하게 마무리하는 사람이다. 흔히 말하는 “알잘딱깔센"의 능력이 더 귀해진다.

AI 많이 쓰는 회사가 왜 더 느려질까: 토큰보다 비싼 숨은 비용

Sun, 21 Jun 2026 17:56:30 +0900

AI 비용은 사용료뿐 아니라 결과를 읽고 고치는 사람의 시간까지 포함해야 한다.

회사에서 AI를 많이 쓰기 시작하면 처음엔 모든 게 빨라진 것처럼 보인다. 보고서 초안이 빨리 나오고, 회의록이 정리되고, 이메일 문장이 다듬어진다. 다들 “생산성이 올랐다”고 말한다.

그런데 이상한 일이 생긴다. 산출물은 늘었는데 결정은 빨라지지 않는다. 문서는 많아졌는데 책임지는 사람은 줄어든다. 회의 전에 요약본은 생기지만, 회의는 그대로 길다. AI를 많이 썼는데 회사가 더 빨라진 게 아니라 더 복잡해진다.

AI가 일을 한다고 사람 줄이면 회사가 느려진다: 사회적 동물만이 아는 맥락

Sun, 21 Jun 2026 17:56:30 +0900

사무실에 빈자리가 생기면 인건비는 줄지만, 회사는 그 사람이 알고 있던 업무 맥락을 함께 잃을 수 있다.

회사에서 AI 도구를 도입하면 꼭 나오는 말이 있다. “그럼 이제 몇 명 줄일 수 있죠?” 겉으로는 말이 되는 질문처럼 들린다. AI가 보고서도 쓰고, 회의록도 정리하고, 자료 조사도 하고, 코드도 짜고, 기획안도 만들어 주기 때문이다. 어떤 일은 정말 사람보다 빠르게 한다.

AI는 생각보다 많은 일을 해낸다. 바로 그 점이 문제를 어렵게 만든다. 회사 일은 산출물이 나와도 끝나지 않는다. 그 결과를 실제로 써도 되는지, 누가 책임질 수 있는지, 조직의 정치적·실무적 맥락에 맞는지 확인해야 한다. 이 단계를 보지 않고 사람부터 줄이면 회사는 빨라지지 않는다. 오히려 느려진다.