왜 주니어보다 임원이 AI를 잘 쓸까?

임원이 신입보다 AI를 더 잘 쓰겠다라는 생각이 들었어요. 그니까 AI는 젊은 사람이 더 잘 쓸 거라는 생각 많이 하시잖아요. 하지만 좀 깊게 들어가 보니까 그렇지 않더라고요. 사실 신기한 일도 아니고 당연한 거 같기도 해요. 자, 그러면 자연스럽게 다음 질문이 나오는데 야, 그러면 신입 어떡하냐? 야, AI 시대 신입 뽑아야 되냐?

안녕하세요. 퇴근길 AI의 망구입니다. 오늘은 AI 시대 신입 임원 누가 더 AI를 잘 쓸까 시작을 해 보려고 하는데요. 제가 최근에 클로드 코드 교육을 임원들 대상으로 좀 하고 있습니다. 그래서 좀 재밌는 걸 좀 발견했는데 딱 한 줄로 좀 말씀을 드리면 임원이 신입보다 AI를 더 잘 쓰겠다라는 생각이 들었어요. 그니까 AI는 젊은 사람이 더 잘 쓸 거라는 생각 많이 하시잖아요.

하지만 좀 깊게 들어가 보니까 그렇지 않더라고요. 솔직히 임원 교육 30분 정도 하면은 좀 어렵긴 합니다. 로그인 어렵고 여러 창 오가는 것도 어렵고 그리고 UI도 낯설어서 디지털 환경이 정말 익숙지 않으신 분들이 너무 많으세요. 그 클로드 코드도 처음 쓰시는 분들이 많아서 권한 받고 폴더도 잡고 이거 자체가 쉽지 않아 가지고 저희 팀이 교육할 때 우스갯소리로 폴더도 만드는게 가장 어려운 일이다라고 말할 정도입니다.

사실 그래요. 이분들에게는 실무가 좀 멀고 디지털에 익숙지 않다 보니까 AI가 아닌 디지털에서 막혀 버리는 겁니다. 근데 이제 이런 1차 병목을 좀 넘고 나면은 이야기가 좀 달라져요. 신입이랑 임원한테 같은 프롬프트 작성 과제를 주더라도 결과를 보면 프롬프트의 깊이가 완전 달라집니다. 특히 의사 결정을 하시는 임원분들의 프롬프트는 디테일과 맥락 기준이 차원이 달라요.

바이브 코딩에서도 좀 마찬가지였는데 최근에 저희가 많은 기업이랑 AX 과제를 같이 하고 있는데요. AX 과제를 좀 정의하기 전에 먼저 AI 에이전트를 한번 직접 경험해 보시고 본인 일의 워크 리디자인을 고민하는 과정을 거쳐요. 근데 그 워크 리디자인이 끝나면 거기서 도출된 AI 에이전트를 데모로 만드는데 이 데모를 만드는 이유는 내가 뭘 만들고 싶은지 먼저 한번 시각화해 보고 기능이 필요한지 어떤 임팩트가 있는지 이런 것들이 좀 보일 수 있거든요.

구성원들한테 공유도 가능하고. 근데 이 데모를 만드는 과정에서 임원 분들은 진짜 디테일한 부분까지 다 잡으세요. 수정하고 체크하고 검토하고 또 몰입도 높아서 쉬는 시간에 끝까지 남아서 하시는 경우가 태반입니다. 왜 임원 분들이 더 잘 쓸까?

좀 깊이감이 있을까? 사실 답은 지난번에 좀 이미 다뤘습니다. AI를 진짜 잘 쓴다는 거는 도구를 휘황찬란하게 쓰는게 아니고 AI한테 위임하고 결과를 분별할 수 있는 능력이에요. 그러니까 그 분별력은 또 경험에서 나오는 거죠. 임원분들이 지금까지 해오신게 뭐겠어요? 사람한테 위임하고 의사 결정하고 결과물을 검토하는 일이잖아요.

AI한테 위임하는 거 사실 따져 보면 같은 일이기 때문에 대상이 사람에게서 AI가 바뀐 것뿐입니다. 그러니까 임원이 AI를 잘 쓰는 건 사실 신기한 일도 아니고 당연한 거 같기도 해요. 자, 그러면 자연스럽게 다음 질문이 나오는데 야, 그러면 신입 어떡하냐? 야, AI 시대 신입 뽑아야 되냐? 그냥 리더들이 다 하면 되는 거 아니냐? 이런 생각도 듭니다. 그러다가 까칠한 AI 채널에서 좋은 영상을 하나 봤어요.

주니어 채용 절벽 편이었는데 거기서 결정타가 하나 있었습니다. 사원급은 AI 에이전트를 디버깅할 수가 없다. 이게 무슨 말이냐면 회사 맥락이 이미 AI한테 들어가 있어서 신입이 그 맥락을 이해하지 않은 상태로 그걸 테스트하거나 검증하거나 할 수가 없다는 거예요. 그래서 까칠한 AI에서 결론은 신규 AI 네이티브 팀을 따로 만들어서 그 팀 리더가 체형 권한을 줘서 맥락도 채우고 AI 에이전트도 잘 쓸 수 있는 신입들을 양성해야 된다라는 거였습니다.

좋은 방법이고 저도 동의하는 부분이 많습니다. 근데 거기서 조금 한 단계 좀 더 들어가고 싶은 건 있는데 AI가 신입을 가르친다라는 이런 학습적 프레임도 너무 좋지만 임원이 AI를 잘 쓰는 이유는 제 생각에는 교육을 잘 받아서는 아닌 거 같거든요. 본인이 직접 위임하고 의사 결정을 해 본 경험을 빨리 해 봤고 많이 해 봤기 때문이라고 생각해요.

그러니까 신입들이 진짜로 이 시대에 살아남고 어 우리 조직에서 일을 더 잘하려면 위임하고 의사 결정을 할 수 있는 경험을 빠르게 줘야 된다는 겁니다. 이건 교육으로 풀 수 있는 문제가 아니고 조직의 구조의 문제라고 생각을 해요. 신입한테 권한이 없는데 어떻게 위임 감각을 키울 수 있을까요? 이게 진짜 풀어야 될 질문이라고 생각합니다.

그래서 저는 교육을 새롭게 짜는 것도 좋은 방법이지만 신입한테도 위임 한 단위로 줄 수 있는 구조를 만드는게 본질이라고 생각을 해요. 저희 팀에서는 이걸 어떻게 좀 하고 있냐면 저희 코어크루, 정규직처럼 일하고 있는 분들 코어크루라고 하는데, 저희 팀원이 직접 의사 결정할 수 있는 환경을 만들려고 노력을 해요. 예를 들어 경영 지표라든지 파이낸셜 플랜 같은 거를 다 같이 공유를 하고요.

매월 그리고 작은 단위 의사 결정 특히 비즈니스 임팩트를 고려한 결정을 동참시키고 AX의 경험을 빠르게 쌓을 수 있을때 그 구조화를 하려고 노력하고 있습니다. 그리고 이 과정에서 부족한 부분을 AI 에이전트에게 위임할 수 있는 분위기를 만들고 있어요. 근데 솔직히 이건 저희와 같은 작은 스타트업이니까 가능한 거고 AI 네이티브로 시작한 기업이기 때문에 가능해요.

그래서 이게 정답이라고 말씀드리기 좀 어려울 것 같아요. 그 AI 네이티브의 전환을 돕는 파트너로서 저희 팀이 이런 미션을 가지고 있는데 사실 좀 답답한 부분이 많습니다. AI 네이티브 기업이랑 기존 레거시 기업의 딜레마가 이게 사실은 이 AX 전환의 큰 발목을 잡고 있어요. 그 저희처럼 AI 네이티브를 시작한 회사는 작은 인원에게 큰 권한을 주기 너무 자연스러운데 처음부터 그렇게 구조가 짜여 있지 않은 이제 기존 레거시 기업들 특히 규모가 큰 기업일수록 쉽지 않은 거 같습니다.

다녀보신 분들은 아실 거고 대부분의 기업이 그래서 진짜 안 되잖아요. 결재 라인, 평가 체계 그리고 보안, 인사 모든게 풀리기가 너무 어렵습니다. 그러니까 같은 상황이 아닌데 AI는 구성원처럼 받아들여야 한다는 압박은 들어오고 현실 조직은 못 따라오고 일종의 인지 부조화 상태가 만연한 거예요. 솔직히 기존 조직에 계신 리더분들도 너무 답답하실 것 같아요.

저희 교육 끝날 때도 항상 그렇습니다. 야, 보안 어떻게 하냐? 인사 어떻게 하냐? 아, AI 네이티브는 이렇게 해야 되고 우리 조직은 지금 너무 갈 길이 많다라는 말을 말씀하십니다. 그 최근에 이제 리더분들과 고민을 좀 들을 수 있는 기회가 있어서 어, 조금 물어보니까요. 그 뭐 AI를 어디에 넣을지 뭐 단순 업무 회의록이나 이메일 워딩에 정리만 시킬지 핵심 업무인 데이터 분석이나 의사 결정에서 넣을지 아니면 전체 보조자를 바꿔야 될지 그거를 누가 책임지고 어디서부터 어디까지 해야 될지를 도통 결정하기 어려운 게 아니에요.

왜냐하면 조직이 크고 결정을 하게 되면 그에 따른 책임도 결정자에게 있기 때문이죠. 자, 이거는 제가 다음 편에서도 한번 자세히 풀어 볼 텐데 하여튼 다시 돌아와서 AI 시대 신입 임원을 생각해 보면 임원이 압도적으로 유리하지만 AGI 시대 그러니까 인공지능이 인류를 일로부터 해방시켜 주는 그 시점이 오기 전까지는 우리 회사의 맥락을 바탕으로 의사 결정을 하며 성장하는 신입은 필요하다고 생각합니다.

당분간 과도기에서 AI가 인간을 대체하는게 아니라 신입에게 위임이 줄 수 있는 조직이 못 주는 조직을 대체할 거라 생각해요. 그에 따른 신입 퍼포먼스와 역량, AI 구성원을 활용할 수 있는 차이가 커지기 때문이죠. 요즘 AI 발전을 보면 1년이 1개월 같아요. 이 가설도 맞을지 모르겠어요. 이 지금 저의 생각이 맞을지 모르겠지만 인간이 그 속도를 절대로 따라갈 수 없기 때문에 인간이 병목이기 때문에 당분간은 제가 생각하는 이 가설이 유효하지 않을까라고 생각합니다.

자, 오늘도 제가 뭐 AI 경험을 좀 풀어 봤고요. 요즘 날씨가 좀 춥데 다들 감기 조심하시고 제 생각이 좀 공감이 되시면 구독, 좋아요, 알람 설정 부탁드리겠습니다. 퇴근길 AI 망구였습니다.