직장에서 AI 잘 쓰는 사람의 공통점

같은 도구를 줘도 결과가 다른 사람들

회사에서 ChatGPT, Copilot, Gemini 같은 AI 도구를 도입했다고 가정해 봅시다. 한 달 뒤, 어떤 사람은 업무 시간을 하루 2시간 줄였고, 어떤 사람은 여전히 예전 방식 그대로 일합니다.

도구는 같습니다. 차이는 사람에게 있습니다.

AI를 잘 쓰는 사람은 기술을 많이 아는 사람이 아닙니다. 코딩을 할 줄 아는 사람도 아닙니다. 특정한 습관과 태도를 가진 사람입니다. 주변에서 "AI를 잘 쓴다"는 평가를 받는 직장인들을 관찰하면 놀라울 정도로 공통된 특징이 보입니다.

그 공통점 다섯 가지를 정리했습니다.

공통점 1: 업무를 작게 쪼개서 AI에게 맡긴다

AI를 잘 쓰는 사람은 "이 보고서 써줘"라고 말하지 않습니다. 대신 이렇게 접근합니다.

"이 데이터에서 핵심 트렌드 3가지를 뽑아줘"
"이 트렌드를 기반으로 요약 문단을 작성해줘"
"이 문단의 톤을 경영진 보고용으로 바꿔줘"

하나의 큰 업무를 작은 단계로 분해한 뒤, 각 단계마다 AI에게 명확한 지시를 내립니다. 이렇게 하면 결과물의 품질이 훨씬 높아집니다. AI는 범위가 넓은 막연한 요청보다 구체적이고 좁은 요청에 훨씬 강하기 때문입니다.

실제로 업무 분해 능력은 AI 이전에도 일 잘하는 사람의 특징이었습니다. AI 시대에는 이 능력이 더 큰 차이를 만듭니다. 업무를 쪼갤 줄 아는 사람이 AI의 성능을 최대로 끌어냅니다.

핵심: 프롬프트를 잘 쓰는 것보다 업무를 잘 쪼개는 것이 먼저입니다.

공통점 2: AI의 결과를 무조건 믿지 않는다

AI가 만든 결과물을 그대로 복사해서 붙여넣는 사람이 있습니다. 처음에는 빠르게 느껴지지만, 결국 치명적인 실수로 신뢰를 잃게 됩니다.

AI를 잘 활용하는 사람들은 반드시 검증 단계를 거칩니다.

숫자 데이터: 원본 소스와 대조합니다
텍스트: 맥락에 맞는지 직접 읽어봅니다
코드: 실제로 실행해서 결과를 확인합니다

AI는 그럴듯하게 틀리는 데 능숙합니다. 이른바 할루시네이션 문제입니다. 존재하지 않는 통계를 만들어내고, 없는 논문을 인용하고, 작동하지 않는 코드를 자신 있게 제시합니다.

검증 습관이 있는 사람은 AI의 속도와 자신의 판단력을 결합합니다. 이것이 AI를 도구로 쓰는 것과 AI에 끌려다니는 것의 차이입니다.

핵심: AI는 초안 생성기입니다. 최종 판단은 항상 사람의 몫입니다.

공통점 3: 반복 업무를 먼저 자동화한다

매주 월요일 아침마다 같은 형식의 주간 보고서를 작성하는 사람이 있습니다. 매일 고객 문의 메일에 비슷한 답변을 쓰는 사람이 있습니다. 매번 회의록을 정리하는 사람이 있습니다.

AI를 잘 쓰는 사람은 이런 반복 업무를 가장 먼저 AI에게 넘깁니다.

구체적인 방법은 이렇습니다.

일주일 동안 자신의 업무를 기록합니다
반복되는 패턴을 찾습니다
그중 가장 단순한 것부터 AI로 대체합니다

주간 보고서 템플릿을 만들어 데이터만 넣으면 AI가 문장을 완성하게 하거나, 고객 문의 유형별 답변 초안을 AI로 생성하는 식입니다. 이렇게 아낀 시간을 전략적 사고나 대면 소통처럼 AI가 대체하기 어려운 업무에 투자합니다.

핵심: 반복 업무 자동화가 AI 활용의 첫걸음입니다. 창의적 업무는 그다음입니다.

공통점 4: 새로운 도구에 호기심이 있다

ChatGPT만 쓰는 사람과 ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity를 상황에 따라 골라 쓰는 사람의 차이는 큽니다.

AI를 잘 쓰는 사람들은 새로운 도구가 나오면 일단 써봅니다. 30분이면 충분합니다. 자기 업무에 맞는지 아닌지는 직접 써봐야 알 수 있습니다.

이들의 도구 탐색 방식은 체계적입니다.

비교 테스트: 같은 질문을 여러 AI에게 던져보고 결과를 비교합니다
업무 적합성 평가: "이 도구가 내 어떤 업무를 개선할 수 있는가"를 기준으로 판단합니다
빠른 포기: 맞지 않으면 미련 없이 넘어갑니다

중요한 것은 모든 도구를 다 쓰는 게 아니라, 자기 업무에 맞는 도구를 정확히 고르는 눈을 키우는 것입니다. 그 눈은 직접 써봐야만 생깁니다.

핵심: 호기심은 비용이 거의 없습니다. 안 써보는 것이 오히려 비용입니다.

공통점 5: 동료에게 AI 활용법을 공유한다

의외일 수 있지만, AI를 잘 쓰는 사람일수록 자신의 활용법을 적극적으로 공유합니다. 숨기지 않습니다.

이유가 있습니다.

첫째, 공유하면서 자신의 방법을 더 정교하게 다듬게 됩니다. "이렇게 하면 돼"라고 설명하려면 스스로 한 번 더 정리해야 하니까요.

둘째, 팀 전체의 AI 활용 수준이 올라가면 자신의 업무도 편해집니다. 내가 아무리 AI로 빠르게 초안을 만들어도, 동료가 구식 방법으로 피드백을 보내면 전체 프로세스는 느려집니다.

셋째, "AI를 잘 쓰는 사람"이라는 사내 포지셔닝은 생각보다 강력한 커리어 자산입니다. AI 도입 프로젝트에 참여하거나, 교육 담당을 맡거나, 디지털 전환 리더로 인정받는 기회로 이어집니다.

핵심: AI 활용 능력은 나눌수록 커집니다.

실천 가이드

지금 당장 시작할 수 있는 구체적인 행동을 정리했습니다.

이번 주에 할 일

업무 일지 작성: 3일간 자신의 업무를 30분 단위로 기록합니다. 반복 업무를 표시합니다.
첫 자동화 대상 선정: 가장 단순하고 반복적인 업무 하나를 골라 AI로 처리해봅니다.
검증 체크리스트 만들기: AI 결과물을 확인할 때 체크할 항목 3가지를 정합니다.

이번 달에 할 일

도구 비교 테스트: 주요 AI 서비스 2개 이상을 같은 업무에 적용해보고 비교합니다.
프롬프트 라이브러리 구축: 자주 쓰는 프롬프트를 문서로 정리해 재사용합니다.
동료와 공유: 팀 채팅방이나 회의에서 AI 활용 팁 하나를 공유합니다.

습관으로 만들 것

새로운 업무를 받으면 "이 중에 AI가 할 수 있는 부분이 있나?" 먼저 생각하기
AI 결과물은 반드시 한 번 읽고 수정한 뒤 제출하기
월 1회 새로운 AI 도구 하나 시도해보기

마무리

AI를 잘 쓰는 사람은 특별한 사람이 아닙니다. 업무를 쪼개고, 결과를 검증하고, 반복을 자동화하고, 새로운 도구에 열린 태도를 가지고, 배운 것을 나누는 사람입니다.

이 다섯 가지 중 하나만 먼저 시작해도 충분합니다. 완벽할 필요 없습니다. 어제보다 AI를 조금 더 잘 쓰면 됩니다. 그 작은 차이가 6개월 뒤, 1년 뒤에 전혀 다른 결과를 만듭니다.