② 열심히 일한 당신, AI에 대체 안되려면

①에 이어서

AI 시대의 진짜 승부가 시작됐습니다. 일의 흐름을 읽고 기계를 심는 사람, 에이전트 설계자의 시대가 오고 있습니다. 도입이 아니라, 설계가 핵심입니다.- ②

AI 시대에 몸값 올리는 비법

AI 시대에 몸값이 오르는 사람은 따로 있습니다. 이제 중요한 것은 AI를 쓰는가’가 아니라 ‘어떻게 일에 심는가’입니다.

이제 직장인 가운데 생성형 AI를 한 번도 써보지 않은 분은 많지 않습니다. 회의록 정리, 메일 초안 작성, 자료 요약, 검색, 번역, 보고서 문장 다듬기까지 AI는 이미 실무의 주변이 아니라 중심 가까이 들어와 있습니다.

그럼에도 많은 실무자들은 여전히 불안합니다. ‘이걸 쓰면 편해지긴 하는데, 결국 내 일이 줄어드는 것 아닌가, 남들보다 조금 더 잘 쓰는 정도로 경쟁력이 될까’ 같은 질문이 자연스럽게 따라옵니다.

그 불안은 이해할 만합니다. 다만 한 가지는 분명합니다. 앞으로의 차이는 AI를 아예 안 쓰는 사람과 쓰는 사람 사이에서만 벌어지지 않습니다. 더 큰 차이는 AI를 단순 보조도구로 쓰는 사람과, 일의 구조를 바꾸는 데 쓰는 사람 사이에서 벌어질 가능성이 큽니다.

맥킨지 조사에서도 AI 도입 자체는 빠르게 늘고 있지만, 실제로 의미 있는 경영 성과로 연결한 조직은 제한적이었습니다. 즉 도구를 아는 것만으로는 충분하지 않고, 도구를 업무 흐름에 정확히 꽂아 넣는 감각이 중요해지고 있다는 뜻입니다.

어떤 업무를 AI에게 떠넘길 것인가

그래서 실무자에게 필요한 질문도 바뀌어야 합니다. ‘어떤 프롬프트를 잘 쓰는가’만으로는 부족합니다. 더 중요한 질문은 이것입니다. 내가 맡은 일은 어떤 단계로 이루어져 있고, 그중 무엇은 AI에 맡기고 무엇은 내가 더 잘해야 하는가.

몸값이 오르는 사람은 일을 더 열심히 하는 사람이 아니라, 일을 더 잘 분해하는 사람입니다. 대부분의 실무는 한 덩어리처럼 보이지만 실제로는 여러 층위로 나뉩니다. 예를 들어 보고서 작성 업무를 생각해 보겠습니다.

자료를 모으는 일, 숫자를 정리하는 일, 메시지를 잡는 일, 문장을 쓰는 일, 오류를 검토하는 일은 서로 다른 작업입니다. 그런데 많은 분들이 이것을 한 번에 보고서 쓴다고 묶어 생각합니다. 그러면 AI를 써도 결국 문장만 조금 빨라질 뿐 전체 속도는 크게 바뀌지 않습니다.

반대로 이 일을 단계별로 해체하면 상황이 달라집니다. 자료 수집은 AI와 자동화가 가장 먼저 도와줄 수 있습니다. 형식 정리와 초안 구조화도 충분히 기계가 맡을 수 있습니다. 문장 초안 작성 역시 AI가 잘합니다.

하지만 숫자의 의미를 읽고, 맥락을 잡고, 누가 무엇을 우려할지 판단하고, 최종 책임을 지는 일은 여전히 사람의 몫입니다. 결국 실무자의 경쟁력은 AI가 못 하는 걸 해야지가 아니라, AI가 잘하는 부분은 과감히 넘기고, 내가 해야 할 판단의 질을 높이는 방향으로 이동합니다.

꼭 필요한 능력, ‘에이전트 감각’

이 지점에서 몸값이 오르는 사람이 보입니다. 그 사람은 밤늦게까지 반복 업무를 혼자 버티는 사람이 아닙니다. 같은 업무를 보더라도 이건 수집, 이건 분류, 이건 초안, 이건 검증 이라고 나눠 보고, 각 단계에 도구를 배치할 줄 아는 사람입니다. 다시 말해, 앞으로 중요한 것은 실행량보다 구조화 능력입니다.

실무자가 가장 먼저 가져야 할 능력은 ‘에이전트 감각’입니다. 이제 실무자에게 요구되는 능력은 단순히 AI를 잘 다루는 것이 아닙니다. 저는 이것을 ‘에이전트 감각 이라고 부르고 싶습니다. 에이전트 감각이란, 하나의 AI에게 모든 것을 시키는 것이 아니라 역할을 나누어 순서대로 일하게 하는 감각입니다.

예를 들어 영업 실무자라면 먼저 정보 수집용 AI로 고객사와 시장 상황을 정리하고, 그다음 요약용 AI로 핵심 포인트를 추리고, 작성용 AI로 제안서 초안을 만들고, 마지막으로 본인이 리스크와 설득 포인트를 다듬는 흐름을 설계할 수 있어야 합니다.

기획 실무자라면 데이터 정리, 가설 도출, 슬라이드 초안, 임원 질의 예상 답변을 분리해서 접근할 수 있어야 합니다. 인사 실무자라면 JD 분석, 이력서 1차 분류, 인터뷰 질문 초안, 후보자 커뮤니케이션 템플릿을 설계할 수 있어야 합니다.

에이전트 감각, 오히려 기회가 온다

딜로이트는 생성형 AI를 사용하는 기업 가운데 AI 에이전트를 도입하는 비율이 계속 높아질 것으로 전망했습니다. 이것은 곧 실무자의 역할도 바뀐다는 뜻입니다. 앞으로는 내가 직접 다 한다”는 태도보다 “어떤 일을 어떤 순서로 누구와 어떤 도구에 나누어 맡길 것인가”를 설계하는 태도가 더 높은 평가를 받을 가능성이 큽니다.

이 변화는 불안의 대상이 아니라 기회의 대상입니다. 왜냐하면 이 능력은 특정 직군만의 전유물이 아니기 때문입니다. 개발자가 아니어도, 데이터 과학자가 아니어도, 현업의 흐름을 깊이 이해하는 사람이라면 누구든 먼저 확보할 수 있는 역량이기 때문입니다.

앞으로 살아남는 사람이 아니라, 더 비싸지는 사람이 되려면, 결국 실무자에게 AI 시대는 두 가지 길을 제시합니다. 하나는 기존 방식대로 일하면서 AI를 가끔 초안 도구로만 쓰는 길입니다. 이 경우 생산성은 조금 올라갈 수 있지만, 대체 가능성도 함께 높아질 수 있습니다.

다른 하나는 자신의 업무를 분해하고, 병목을 찾고, 에이전트를 배치해 일의 흐름 자체를 다시 설계하는 길입니다. 이 경우 AI는 경쟁자가 아니라 자신의 레버리지로 바뀝니다.

앞으로 몸값이 오르는 사람은 단순히 일을 빨리 처리하는 사람이 아닐 것입니다. 같은 시간 안에 더 큰 결과를 만들고, 더 적은 반복으로 더 높은 판단 가치를 만드는 사람일 것입니다. 그리고 그런 사람의 공통점은 하나입니다.

일을 잘하는 사람은 구조로 볼 줄 안다

지금부터 실무자께서 하셔야 할 일은 거창하지 않습니다. 이번 주에 내가 한 일을 단계별로 나눠 보시면 됩니다. 반복은 무엇인지, 판단은 무엇인지, 문서화는 무엇인지, 승인 대기는 어디서 발생하는지 적어 보시면 됩니다.

그다음 질문은 단순합니다. “이 중에서 무엇을 AI에게 넘기면, 나는 더 중요한 판단에 집중할 수 있는가. 바로 그 질문을 일찍 던진 사람이, AI 시대에 가장 먼저 앞서갈 것입니다. ③으로 이어집니다.