AI와 인간의 업무 분담 - 누가 뭘 할 것인가
AI와 인간의 업무 분담 - 누가 뭘 할 것인가
ChatGPT가 보고서 초안을 10분 만에 만들어줬습니다. 하지만 그대로 제출하면 안 됩니다. 맥락이 빠져 있고, 핵심이 약하고, 우리 회사 상황을 모릅니다. 결국 사람이 2시간 걸려 고쳐야 합니다. AI가 시간을 절약해준 게 맞을까요?
잘못된 업무 분담의 전형
많은 사람이 AI를 잘못 씁니다. 두 가지 극단이 있습니다.
극단 1 - AI에게 다 맡기기: "ChatGPT야, 이번 분기 마케팅 전략 짜줘"라고 하고 나온 결과를 그대로 씁니다. 당연히 안 됩니다. 우리 회사 상황, 고객 특성, 예산 제약을 모르는 AI가 쓸 만한 전략을 만들 리 없습니다.
극단 2 - AI를 안 쓰기: "AI는 믿을 수 없어"라며 아예 안 씁니다. 모든 걸 사람이 하니까 시간이 10배 걸립니다. 경쟁사는 AI 써서 빠르게 움직이는데 혼자 느립니다.
정답은 중간입니다. AI와 인간이 각자 잘하는 일을 나눠야 합니다.
AI가 잘하는 일 vs 인간이 잘하는 일
명확한 구분이 필요합니다.
AI가 잘하는 일:
- 반복적이고 패턴이 명확한 작업 (데이터 입력, 분류, 요약)
- 대량의 정보 처리 (100페이지 문서 요약, 1000개 이메일 분류)
- 속도가 중요한 초안 작성 (보고서 초안, 이메일 답장 템플릿)
- 표준화된 변환 작업 (번역, 코드 변환, 형식 변경)
- 24시간 대응이 필요한 일 (고객 문의 1차 답변)
인간이 잘하는 일:
- 맥락과 뉘앙스가 중요한 판단 (전략 수립, 중요한 의사결정)
- 감정과 공감이 필요한 소통 (고객 클레임 해결, 팀원 위로)
- 창의적이고 새로운 아이디어 (신제품 기획, 혁신적 전략)
- 복잡한 이해관계 조정 (부서 간 협상, 파트너 관계)
- 윤리적 판단이 필요한 결정 (개인정보 처리, 차별 방지)
효과적인 협업 방식 4단계
AI와 인간이 순서대로 일하면 효율이 극대화됩니다.
1단계 - AI가 초안 작성: 보고서든 기획서든 AI에게 먼저 시킵니다. 완벽하지 않아도 괜찮습니다. 빈 종이부터 시작하는 것보다 10배 빠릅니다.
예시: "ChatGPT야, 신제품 출시 보도자료 초안 써줘. 제품명은 X, 타겟은 30대 여성, 핵심 기능은 Y야."
2단계 - 인간이 맥락 추가: AI가 만든 초안에 우리만의 스토리를 넣습니다. "작년 실패 경험을 바탕으로", "고객 인터뷰에서 나온 불만을 해결하기 위해" 같은 구체적 맥락을 추가합니다.
3단계 - AI가 다듬기: 인간이 추가한 내용을 AI에게 다시 줍니다. "이 내용을 더 간결하게 다듬어줘", "전문적인 톤으로 바꿔줘"라고 요청합니다. 문장 다듬기는 AI가 더 잘합니다.
4단계 - 인간이 최종 검토: AI 결과물을 무비판적으로 쓰지 않습니다. 틀린 정보는 없는지, 우리 가치와 맞는지, 법적 문제는 없는지 사람이 확인합니다.
직무별 업무 분담 전략
직무마다 AI 활용법이 다릅니다.
마케터:
- AI: 광고 카피 10개 버전 생성, SNS 콘텐츠 초안, 키워드 분석
- 인간: 브랜드 정체성 정의, 최종 카피 선택, 캠페인 전략 수립
기획자:
- AI: 시장 조사 데이터 요약, 경쟁사 분석 보고서, 트렌드 리포트
- 인간: 인사이트 도출, 차별화 포인트 발견, 실행 가능성 판단
개발자:
- AI: 반복 코드 작성, 버그 찾기, 문서 자동 생성
- 인간: 아키텍처 설계, 보안 검토, 성능 최적화
영업:
- AI: 고객 데이터 분석, 제안서 초안, 이메일 자동 답장
- 인간: 고객 관계 구축, 니즈 파악, 협상 및 클로징
HR:
- AI: 이력서 1차 스크리닝, 면접 질문 생성, 온보딩 자료 작성
- 인간: 최종 채용 결정, 조직 문화 판단, 갈등 조정
위험한 신호들
AI에게 맡기면 안 되는 일을 맡기고 있다는 신호입니다.
신호 1 - AI 결과를 검토 없이 그대로 씀: 시한폭탄입니다. AI는 틀린 정보를 자신 있게 말합니다. 사람이 팩트 체크 안 하면 큰일 납니다.
신호 2 - AI한테 중요한 결정을 물음: "이 직원을 해고해야 할까?" 같은 질문을 AI에게 하면 안 됩니다. AI는 윤리적 판단을 못 합니다.
신호 3 - AI 답변을 이해 못 하고 씀: AI가 준 코드를 모르고 복붙하면 나중에 수정 못 합니다. 이해할 수 없으면 쓰면 안 됩니다.
신호 4 - 사람끼리 소통을 AI로 대체: 팀원한테 할 말을 ChatGPT에게 써달라고 하면 관계가 멀어집니다. 진짜 대화는 사람이 해야 합니다.
실천 가이드
1. 업무 목록 만들고 분류하기: 내가 하는 일을 쭉 적습니다. 각 업무 옆에 "AI", "인간", "협업"으로 표시합니다. AI가 80% 이상 할 수 있는 일은 과감히 맡깁니다.
2. AI-First 워크플로우 설계: 새 프로젝트 시작할 때 "이 프로젝트에서 AI가 할 수 있는 일은 뭘까?"를 먼저 묻습니다. 처음부터 AI를 프로세스에 넣습니다.
3. 검토 체크리스트 만들기: AI 결과물을 쓰기 전에 확인할 항목을 정합니다. "사실 확인했나?", "우리 상황에 맞나?", "법적 문제 없나?" 같은 질문 리스트를 만듭니다.
4. 시간 측정하기: "AI 쓰기 전 vs 후" 시간을 재봅니다. 실제로 시간이 절약되는지 확인합니다. 안 되면 방법을 바꿉니다.
5. 팀 가이드라인 만들기: "우리 팀은 이런 일은 AI에게, 이런 일은 사람이"를 문서로 정리합니다. 모호함을 없앱니다.
마무리
AI는 도구입니다. 만능이 아닙니다. 잘 쓰면 생산성이 10배 오르지만 잘못 쓰면 오히려 일을 더 만듭니다.
핵심은 명확한 구분입니다. AI가 잘하는 일, 인간이 잘하는 일, 둘이 협업할 일을 정확히 나누세요. AI에게 초안을 맡기고 인간이 판단하는 패턴만 익혀도 업무 효율이 두 배는 오릅니다.
AI를 두려워하지도,맹신하지도 마세요. 똑똑하게 분업하세요.