조 헤이즈(Jo Hayes) / Barbarian* Executive Director of Strategy & Data
* 미국 뉴욕 소재 제일기획 자회사

현재 모든 산업 분야의 기업들을 휩쓸고 있는 한 메모가 있다. 그 메모는 조직을 AI 우선 기업으로 전환하기 위해 모든 팀이 AI를 업무 흐름에 통합해야 하며, 이는 즉시 효력이 발생하는 최우선 과제라는 내용이다. 하지만 메시지는 대부분 거기서 끝난다. 어떤 워크플로우가 해당하는지, AI를 업무의 어느 부분에 실제로 적용해야 하는지는  알기 어렵다. 폭풍우처럼 갑자기 나타났다가, 순식간에 사라지는 이런 메시지들은 혼란만 남긴다.

이러한 의사소통 방식 이면의 절박함은 이해된다.

맨파워그룹(ManpowerGroup)의 최신 글로벌 인재 보고서에 따르면, AI 관련 기술 인력이 처음으로 전 세계적으로 고용주들이 가장 구하기 어려운 직종으로 부상하며 전통적인 IT 및 엔지니어링 직종을 제치고 1위를 차지했다. 고용주의 약 72%가 필요한 인재를 채용하는 데 어려움을 겪고 있다고 답했다. 역량 격차는 실재하며, 이를 해소해야 한다는 리더들이 느끼는 압박감도 타당하다. 하지만 그 격차에 대한 대응으로서 “AI를 더 많이 사용하라”는 상명하달식 지시는 경영진의 감독과 배려가 부족함을 드러내는 접근 방식이다.

이 단어들을 가볍게 사용하는 것이 아니다. 이러한 일률적인 지시는 직원들의 하루가 실제로 어떤 모습인지, 업무 현장의 현실을 이해하려는 노력이 생략되었음을 뜻한다.

AI가 강압적으로 도입될 때, 기술 자체와는 거의 무관한 이유로 종종 저항을 불러일으킨다. 사람들은 단순히 변화를 두려워해서 반발하는 것이 아니다. 사람들은 자신이 무시당한다고 느낄 때 반발한다. 변화를 요구하는 사람들이 직원들의 일상 업무에 실제로 무엇이 필요한지 이해하지 못하는 것처럼 보일 때 반발한다. ‘효율성’이 정의되거나 이해되지 않았을 때, 혹은 누구도 문제를 이해하려고 애쓰지 않은 채 도구를 해결책으로 제시할 때 반발한다.

강제적 지시가 간과하는 점은 바로 이것이다. 업무는 자동화되기를 기다리는 작업 목록이 아니다. 일은 상호 의존성, 업무 인계, 판단의 순간, 그리고 축적된 맥락(그중 상당수는 현재 보이지 않는 상태)으로 이루어진 시스템이다.

*  독자의 이해를 돕기 위해 필자가 직접 아이디어를 시각화한 이미지입니다.

이 부분이 가장 중요하다. 특히 우리와 같은 비즈니스에서는 더욱 그렇다. 우리 업무의 전제는 커뮤니티와 소통하고, 감정을 불러일으키며, 사람들이 행동하도록 이끄는 것이기 때문이다. 우리는 인재들에게 우리의 청중을 이해하는 데 진심 어린 호기심과 배려를 기울여 달라고 요청한다. 우리는 해결책을 제안하기 전에 그들의 행동, 겪는 어려움, 그리고 말로 표현되지 않은 필요를 먼저 연구한다. 그런데 정작 우리 인재들에게는 맥락을 배제한 지시만 내린다면, 이는 명백한 위선이다. 우리는 세상에 보여주기를 바라는 것과 동일한 열정과 배려를 직원들에게도 베풀어야 한다.

바로 이러한 신념 때문에, ‘바바리안(Barbarian)’에서는 AI 도입을 도구 배포나 누가 어떤 AI 도구를 사용하는지에 대한 설문조사로 시작하지 않는다. 우리는 대화부터 시작한다. 사람들이 실제로 시간, 추진력, 명확성, 에너지를 잃는 지점을 파악하기 위해 일대일 인터뷰 형식으로 전사적이고 체계적인 ‘경청 스프린트’를 진행하고 있다. 우리는 직원들에게 실제 업무 과정을 단계별로 설명해 달라고 요청한다. 누구도 예상하지 못한 만큼 시간이 오래 걸리는 작업은 무엇인지, 가장 많은 판단력이 필요한 부분은 어디인지, 같은 사고방식이 반복되는 지점은 어디인지, 맥락이 특정 개인의 머릿속에만 갇혀 있는 부분은 어디인지 등을 묻는다. 우리는 의도적으로 “그 일에 AI를 사용해 보셨나요?”라고 묻지 않는다. 도구를 먼저 언급하는 순간, 문제에 대한 이해가 멈추기 때문이다.

AI는 바로 그런 순간에 엄청난 시너지를 창출할 수 있지만, 올바른 마찰 지점을 겨냥했을 때만 가능하다.

“AI가 이 작업을 어떻게 더 빠르게 만들 수 있을까?”와 “무엇이 이 작업을 필요 이상으로 어렵게 만들고 있는가?” 사이에는 유의미한 차이가 있다. 첫 번째 질문은 답을 미리 가정하고 있지만, 두 번째 질문은 업무 자체를 존중한다. 이러한 존중은 운영상의 필수 요소이다.

그 결과로 만들어지는 것은 지도다. 이 지도는 분야별, 수준별, 사람들의 업무 방식별로 마찰이 발생하는 지점을 보여준다. 또한 프로세스, 도구, 교육, 그리고 물론 AI의 어디에 투자해야 하는지 알려준다. 바로 AI가 진정한 가속화를 만들어내는 곳에 말이다.

AI 전환의 아이러니는 그것이 ‘인간성’에서 시작해야 한다는 점이다. AI는 분명 우리의 업무 방식을 바꿀 것이다. 하지만 그 변화가 의미 있는 것이 되기를 원한다면, 사람을 도입의 걸림돌로 취급하지 않고 그들의 경험을 데이터로 삼아야 한다.

우리의 사명은 ‘업무를 더 잘 만들 수 있을 만큼 깊이 이해하는 것’이어야 한다. AI는 이를 돕는 데 기여할 수 있지만, 우리가 먼저 귀를 기울일 때만 가능하다.