AI 시대, 팀워크의 의미가 달라진다

"우리 팀에 새로운 팀원이 들어왔어요. 불평 안 하고, 24시간 일하고, 실수해도 기분 나빠하지 않아요."

농담이 아니다. AI가 팀의 일원으로 자리 잡기 시작했다. 이제 팀워크의 의미 자체가 바뀌고 있다.

AI가 팀워크에 미치는 영향

과거 팀워크는 사람 사이의 관계였다. 이제는 다르다. AI가 회의록을 정리하고, 데이터를 분석하고, 초안을 작성한다. 팀원들의 역할 분담 방식이 근본적으로 바뀌고 있다.

변화의 핵심:

AI를 활용하는 팀과 그렇지 않은 팀의 업무 속도 차이가 벌어지고 있다. 보고서 작성에 하루가 걸리던 일이 2시간으로 줄어든다. 이건 개인 역량 차이가 아니라 도구 활용의 차이다.

"그건 마케팅팀 일이야"라는 말이 무색해진다. AI 덕분에 누구나 기본적인 디자인, 데이터 분석, 콘텐츠 제작을 할 수 있게 됐다. 전문성의 경계가 흐려지면서 팀원 각자의 역할도 재정의되고 있다.

AI도 팀원이라면 역할이 있어야 한다. "ChatGPT는 우리 팀의 리서치 담당", "Claude는 문서 검토 담당"처럼 구체적으로 정하라. 막연하게 "필요할 때 쓰자"는 식으로는 제대로 활용할 수 없다.

AI가 만든 결과물을 그대로 쓰면 안 된다. 팀 내에서 AI 결과물 검증 프로세스를 만들어라. 누가 검토하고, 어떤 기준으로 수정하고, 최종 승인은 누가 하는지 정해야 한다.

한 팀원이 발견한 효과적인 프롬프트, 유용한 AI 도구는 팀 전체에 공유해야 한다. 주간 회의 때 5분만 할애해 AI 활용 팁을 나누는 것만으로도 팀 전체의 생산성이 올라간다.

역설적이지만 AI 시대에 인간 동료와의 협업이 더 중요해진다. 왜 그럴까?

AI는 신뢰를 쌓지 않는다. 힘든 프로젝트를 함께 버텨낸 동료, 실수를 덮어준 선배, 야근을 함께한 후배. 이런 경험에서 오는 신뢰는 AI가 대체할 수 없다.

공식적인 데이터는 AI도 분석한다. 하지만 복도에서 나누는 대화, 점심 시간의 수다, 회식 자리의 속마음. 조직의 진짜 정보는 이런 비공식 채널에서 흐른다. AI는 여기에 접근할 수 없다.

과거 T자형 인재는 하나의 전문성과 넓은 기본 역량을 갖춘 사람을 뜻했다. AI 시대에는 여기에 AI 활용 능력이 추가된다. 모든 팀원이 AI를 기본 도구로 다룰 수 있어야 한다.

AI는 학습 데이터에 기반해 판단한다. 편향이 생길 수밖에 없다. 이를 보완하려면 팀 내 다양한 관점이 필요하다. 나이, 성별, 배경이 다른 팀원들이 AI의 결과물을 다각도로 검토해야 한다.

AI 시대 리더는 기술 전문가일 필요는 없다. 하지만 AI를 팀에 어떻게 통합할지 방향을 제시해야 한다. "우리 팀은 AI를 이렇게 쓴다"는 원칙을 세우고, 팀원들이 AI를 적극 활용하도록 독려하는 것이 리더의 새로운 역할이다.

당장 내일부터 실천할 수 있는 것들이다.

AI 역할 정의하기: 팀 회의에서 AI를 어떤 업무에 활용할지 구체적으로 정하라. 추상적인 논의 말고, "보고서 초안 작성에 Claude 활용"처럼 명확하게.
AI 활용 규칙 만들기: 민감한 정보는 AI에 입력하지 않기, AI 결과물은 반드시 검토 후 사용하기 등 기본 규칙을 정하라.
주간 AI 공유 시간 만들기: 매주 회의 때 10분만 AI 활용 팁을 공유하라. 누가 어떤 프롬프트로 좋은 결과를 얻었는지 나누는 것만으로 팀 전체가 성장한다.
1:1 시간 확보하기: AI가 업무를 빠르게 처리해준다면, 남는 시간을 동료와의 관계 구축에 투자하라. 정기적인 1:1 미팅이나 비공식 대화 시간을 늘려라.
AI 실패 사례도 공유하기: AI가 엉뚱한 결과를 냈던 경험을 숨기지 마라. 실패 사례를 공유해야 팀 전체가 같은 실수를 피할 수 있다.

AI 시대 팀워크는 인간+AI 협업과 인간+인간 협업이라는 두 축으로 움직인다. AI를 잘 활용하는 것도 중요하지만, 그만큼 인간 동료와의 관계도 중요하다. 아니, 어쩌면 더 중요해졌다.

기계가 할 수 있는 일은 기계에게 맡기고, 사람만이 할 수 있는 일에 집중하라. 그것이 AI 시대 팀워크의 본질이다. 결국 일은 사람이 하는 것이고, 사람은 사람과 함께 성장한다.

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