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AI 시대가 도래함에 따라 기업 내 대부분의 구성원들이 "AI가 내 업무를 무엇까지 대신해 줄 수 있을까?"라는 질문부터 내놓기 시작했다. 합리적인 질문처럼 보이지만 막상 이 질문에 정확하게 답하기는 어렵다. 구성원의 대다수가 정작 '내 일이 무엇인지'를 정확히 모르기 때문이다.
새로운 도구를 도입했는데도 성과가 늘지 않는다는 지적은 이미 충분히 제기돼 왔다. 문제는 그다음이다. 일의 구조를 다시 설계해야 한다는 데에는 누구나 공감하지만, 막상 어디서부터 손대야 하는지에 대해서는 명확한 답을 내놓지 못한다. 방향에는 동의하지만 첫 삽을 어디에 꽂아야 할지 모르는 것이다. 워크 리디자인의 출발점은 AI가 아니다. 새로운 도구도, 거창한 제도도 아니다. 출발점은 언제나 '내가 하는 일'이다. 자신이 무슨 일을 어떻게 하고 있는지조차 뚜렷하게 알지 못하는 상태에서, 어떤 일을 누구에게 넘기고 무엇을 내 일로 남길지 정할 수는 없다. 옷장을 열어 보지 않은 사람은 무엇을 버려야 할지 영원히 고르지 못한다. 버릴 옷을 고르는 일은 옷장 문을 여는 데서 시작된다. 일의 재설계 역시 일을 꺼내놓는 것부터 출발한다. 이후 일을 쪼개고, 고르고, 바꾸는 세 단계를 거쳐 완성된다. 이는 거창한 컨설팅 프로젝트가 아니라, 당장 오늘이라도 시작할 수 있는 실천 방안이다. .jpg) 쪼개기 잘게 쪼개야 보인다 "지난 한 주, 당신은 정확히 어떤 일을 했는가"라는 질문을 던진다면, HR담당자 대부분은 "임직원 교육을 운영했다" 정도로 답한다. 틀린 답은 아니지만, 이는 일의 '이름'이지 일의 '실체'가 아니다. 사람은 자기 일을 머릿속에서 뭉뚱그려 정리한다. '교육 운영'이라는 한 덩어리로 기억할 뿐, 그 안에 어떤 작업이 몇 단계에 걸쳐 이뤄지는지는 자세히 들여다보지 않는다. 굳이 나눠 보지 않아도 일은 어떻게든 굴러가기 때문이다. 그러나 컴퓨터는 일을 절대 뭉뚱그려 처리하지 않는다. 컴퓨터가 작업을 수행하려면 명령어 코드가 필수적인데, 코드는 하나의 기능을 입력과 출력이 분명한 최소 단위의 함수로 쪼개어 다룬다. 따라서 AI 시대의 업무 재설계에도 이와 같은 코딩적 사고가 필요하다. 예를 들어 '임직원 교육 운영'을 작은 단위의 업무로 쪼개 보자. 교육 니즈 조사, 커리큘럼 설계, 강사 섭외와 일정 조율, 교재와 학습 자료 제작, 대상자 공지와 안내, 출결과 이수 관리, 만족도 설문 취합, 결과 보고서 작성 등 한 덩어리처럼 보이던 일이 순식간에 여덟 개가 넘는 과업Task으로 흩어진다. 머릿속에 있을 때는 그저 '바쁜 한 달'이었지만, 꺼내 놓고 보면 비로소 각각의 무게와 성격이 드러난다. 어떤 일은 며칠이 걸리고 어떤 일은 10분이면 끝난다는 사실도, 쪼개 놓아야 눈에 들어온다. 그럼에도 지금까지 많은 사람이 이 단계를 건너뛰었던 이유는 나누는 과정이 번거로운 데다, 굳이 하지 않아도 당장은 일이 진행되는 데 무리가 없었기 때문이다. 그러나 쪼개지 않은 일은 누군가가 통째로 짊어질 수밖에 없고, 통째로 짊어진 일은 끝내 줄일 수도 넘길 수도 없다. 업무를 쪼갰다면, 그다음 단계는 선별이다. 분리된 각 과업들을 대상으로 '이 작업은 교육의 본질, 즉 성장과 조직 역량 향상이라는 가치에 직접 닿아 있는가' 아니면 '그저 일이 굴러가게 하는 데 필요한 절차에 불과한가'를 살펴야 한다. 예컨대 출결을 엑셀에 옮겨 적는 일과 학습자의 성장을 이끌기 위해 경로를 설계하는 일은 '교육 운영'이라는 큰 덩어리 아래 묶여 있었을지라도 같은 무게일 수 없다. 고객 가치에 기여하는 일과 그렇지 않은 일을 구분하는 작업은 거창한 전략 회의가 아니라 바로 이 분해 단계부터 시작된다. 고르기 누구의 손에 쥐여 줄 것인가 쪼개는 일과 고르는 일은 비슷해 보이지만 서로 다른 단계에 속한다. 쪼개기가 '내가 무엇을 하는지 파악하는' 인식의 단계라면, 고르기는 '그 일을 누구에게 맡길지 결정하는' 판단의 단계다. 인식 없이 판단할 수는 없다. 무엇이 있는지 모른 채 무엇을 넘길지 고를 수는 없기 때문이다. 그래서 순서가 중요하다. 그렇다면 쪼개 놓은 업무들 가운데 무엇을, 누구에게 맡겨야 할까. 이를 판단하기 위해서는 각각의 과업을 두고 "이 일을 굳이 내가 해야 하는가?"라는 질문을 던져볼 필요가 있다. 설문 응답을 모아 1차 통계를 내는 일, 교재 초안을 만드는 일, 교육 일정을 안내하고 리마인드하는 일, 보고서의 기초 수치를 집계하는 일과 같은 작업은 정확함과 속도가 생명이다. 양이 많을수록, 반복될수록 그 가치는 더 커진다. 그리고 정확함과 속도와 반복이라면, 사람이 AI를 이기기 어렵다. 따라서 이러한 작업은 인간이 굳이 붙들고 있을 이유가 없다. 반대로 사람이 더 잘 해낼 수 있는 일이 있다. 올해 임직원에게 어떤 메시지를 심을지 교육의 의도를 설계하는 일, ... 중략 ... |
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