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최근 AI는 놀라울 정도로 빠르게 발전했다. 과거에는 많은 시간과 전문 인력이 필요했던 일을 훨씬 빠르게 시도할 수 있게 됐고, 반복 업무의 자동화나 자료 정리, 초안 작성, 아이디어 확장도 쉬워졌다. 실제 현장에서는 직원 한 명이 AI 도구를 능숙하게 활용하는 것만으로도 기존 조직에 새로운 방식과 속도를 가져오는 경우를 어렵지 않게 볼 수 있다. 이처럼 AI는 분명 조직의 생산성을 높일 수 있는 강력한 도구다.
그러나 AI를 많이 활용하는 것과 실제 성과를 만드는 것은 다른 문제다. AI 활용량은 빠르게 늘고 있지만, 이것이 곧바로 조직의 성과로 이어지지 않는 경우도 많기 때문이다. 이 간극을 보여주는 것이 '워크슬롭Workslop'이다. 워크슬롭은 겉보기에는 완성도가 높아 보이지만 실제 업무를 앞으로 나아가게 할 내용과 맥락이 부족한 AI 생성물을 뜻한다. 특히 신입사원의 비중이 높은 조직에서는 워크슬롭의 문제가 더욱 커질 수 있다. 최근 신입사원들은 일을 충분히 배우기도 전에 AI가 대부분의 질문에 즉시 답을 주는 환경에서 커리어를 시작했기 때문이다. 업무의 맥락이나 판단 기준을 충분히 이해하지 못한 상태라면, AI로 그럴듯한 결과물을 만들더라도 결국 동료나 리더가 다시 맥락을 확인하고 사실을 검증하며 누락된 논리를 찾아내야 한다. AI가 줄여준 노동이 다른 사람의 '검수 노동'으로 옮겨가는 셈이다. 특히 이러한 부담이 중간관리자나 리더에게 집중되면 조직 전체의 의사결정 속도와 신뢰에도 영향을 미칠 수 있다. 따라서 조직에서도 이제 "AI가 신입사원의 일을 얼마나 대신할 것인가"를 넘어 "AI가 신입사원이 일을 배우는 과정까지 대신하기 시작한다면, 우리는 이들의 성장을 어떻게 설계해야 할까"를 고민해야 한다.  신입사원이 스스로 판단할 기회가 줄고 있다 과거 신입사원은 업무를 통해 자연스럽게 판단 과정을 배웠다. 자료를 찾으며 필요한 정보와 불필요한 정보를 구분하고, 여러 사례를 비교하며 무엇을 기준으로 봐야 하는지 익혔다. 초안을 만들고 선배에게 지적받으며 자신의 생각에서 부족한 부분을 발견했고, 때로는 잘못된 판단의 결과를 경험하면서 다음 판단의 기준을 만들어갔다. AI는 이 과정의 상당 부분을 빠르게 압축한다. 검색하고 요약하고 비교해 보고서를 작성하는 데 걸리는 시간이 크게 줄었고, 신입사원도 과거보다 빠르게 정보에 접근해 숙련자가 하던 업무의 일부를 수행할 수 있게 됐다. 이는 분명 긍정적인 변화다. 문제는 업무의 맥락과 판단 기준을 충분히 익히기 전에 AI가 완성된 형태의 답을 먼저 제공한다는 데 있다. 경험이 부족한 신입사원은 AI가 내놓은 답이 적절한지 판단하기 어렵고, 지식에 접근한 것을 자신이 이해한 것으로 착각하기도 쉽다. 그만큼 오류를 걸러내거나 잘못된 판단을 바로잡기도 어려워진다. 따라서 AI 시대의 신입사원 성장은 '업무를 반복하며 경험을 쌓는 방식'에서 '맥락과 기준을 세우고, 정보를 판단해 자신의 결론으로 만드는 방식'으로 변화해야 한다. 판단의 기준을 만드는 경험을 설계해야 한다 앞서 언급한 판단 경험은 단순히 혼자 결정하게 한다는 뜻이 아니다. 문제를 정의하고, 필요한 정보를 탐색하고, 서로 다른 근거를 비교하며, 불완전한 정보 속에서 하나의 선택을 내린 뒤, 결과를 다시 확인하는 일련의 과정이다. 이를 위해 AI가 아무리 발달하더라도, 신입사원이 '문제 정의 → 정보 탐색 → 근거 비교 → 선택과 실행 → 결과 회고'의 다섯 단계를 충실히 따를 수 있도록 교육을 운영해야 한다. 예를 들어 신입사원에게 세 개의 교육업체 가운데 한 곳을 선정하는 업무를 맡긴다고 하자. 과거에는 신입사원에게 "업체 세 곳을 조사해서 비교표를 만들어오라"고 지시했지만, 지금은 AI가 몇 분 안에 꽤 그럴듯한 결과물을 만들어낼 수 있다. 가격, 프로그램, 특징, 장단점까지 보기 좋게 정리해준다. 하지만 이것만으로는 신입사원이 제대로 일하고 있는지 알기 어렵다. 따라서 신입사원을 육성할 때는 업무의 질문부터 바꿔야 한다. 먼저 "우리 회사가 이번 교육을 통해 해결하려는 문제는 무엇인가"를 정의하게 한다. 교육업체를 찾기 전에 교육의 목적부터 생각하게 하는 것이다. ... 중략 ... |
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