2026. 2. 3. 07:00ㆍAI 이야기
하루가 다르게 발전하는 AI, 모든 조직이 빠르게 도입해서 업무 효율을 높이고 싶어 합니다. 구성원들도 기대가 크겠지요. 그런데 AI의 성능과 별개로 사용 경험에 대한 반응이 시큰둥합니다. 왜 그럴까요?
너 자신을 알라.
세상에 다시 없을 너무나 훌륭한 성분의 화장품이 있다고 칩시다. 상당히 높은 가격입니다. ‘최근 푸석해진 내 피부를 아기 피부처럼 되살려 주겠지’라는 기대로 발라 봤는데… 어라? 반응이 없습니다. 트러블도 생깁니다. 그 좋은 성분들은 딱히 힘을 발휘하지 못했습니다. 내 피부 상태를 제대로 알고 필요한 성분의 화장품을 발랐더라면 적어도 트러블은 없었겠죠.
조직에 AI를 도입할 때도 마찬가지입니다. 화장품을 고를 때 내 피부 상태를 잘 알아야 하듯이, AI를 도입하기 위해서는 조직을 잘 알고 이해하는 것이 중요합니다. 그래서 2500년 전부터 소크라테스가 ‘너 자신을 알라’라고 강조했었지요.
AI를 도입하는 것에 앞서 우리 조직이 어떻게 일하고 있는지 알아야 조직의 니즈에 찰떡같은 도움이 된다는 말입니다. 그럼, 무엇을 어떻게 알아야 할까요?
사람들은 어떻게 일하고 있을까?
여러분이 새로운 조직에 합류했을 때를 떠올려 보세요. 어떤 업무를 하게 될지, 어떤 사람들과 같이 일하게 될지, 또 여기서는 어떤 방식으로 일하는 분위기인지 빠르게 파악해야 합니다. 그 조직의 언어와 리듬을 익히는 게 중요하다는 것을 본능적으로 알고 있기 때문이에요.
최근 진행한 몇몇 프로젝트를 기반으로 AI가 우리 조직의 구성원과 시너지를 내기 위해서 무엇을 알려주면 좋을지, 크게 4가지 주제로 정리해 보려고 합니다.
1. 어떤 업무인가
우리 조직에서 하는 업무가 무엇인지, 업무의 결과는 주로 어떤 유형인지, 그 업무를 하려면 어떤 방식으로 접근하는게 좋은지 알아야 합니다.
1.1 업무 구조 (구조적인가 Structured ↔ 비구조적인가 Unstructured)
우리 업무는 명확한 규칙을 기반으로 진행되는지, 다양한 해석이 중요한지 살펴보세요. 명확한 답이 필요한데 AI가 본인의 해석을 자꾸 덧붙이거나, 다양한 관점을 알고 싶은데 AI는 자꾸 결론을 제시하고자 한다면 서로 일을 잘하고 있다는 느낌을 받지 못할 것입니다.
스스로 몇가지 질문을 던져 보세요. 우리 업무는,
- 명확한 절차나 규칙에 따라 반복적으로 수행되는가?
- 표준화된 입력(양식, 템플릿, 데이터 포맷 등)이 존재하는가?
- 업무가 상황에 따라 다른 형태로 진행되는가?
- 업무 결과의 품질 기준이 명확히 정의되어 있는가?
- 아니면, 주관적인 평가가 가능한가?
AI는 구조화된 업무는 에이전트로 자동화하여 업무 속도를 높이고, 비구조적 업무(디자인, 기획 등)에는 추론 모델을 강화하여 해석이나 판단의 품질을 높이는데 도움을 줄 수 있습니다.
1.2 업무 결과 (예상 가능한가 Predictable ↔︎ 예상하기 힘든가 Uncertain)
우리 업무의 결과물은 얼마나 예측 가능한 형태인가요? 예를 들어, 비용 정산과 같은 예측 가능한 업무 프로세스는 AI가 패턴을 학습해 스스로 결과를 도출하기 쉽습니다. 반면, 위기 대응이나 협상과 같은 일은 상황에 따라 크게 달라지기 때문에 AI는 결과물까지 가는 과정에서 도움을 많이 주는 게 효과적일 수 있습니다.
이런 질문을 해볼 수 있어요.
- 업무가 일정한 패턴을 따르는가?
- 업무 중 실수나 실패할 때 즉각적으로 수정이 가능한가?
- 업무 중 실수나 실패할 때 연결되어 있는 업무가 많은가?
- 상황이나 외부 변수에 따라 결과가 달라지는가?
예상 가능한 업무에서 AI는 빠른 실행, 오차 최소화와 같은 방식으로 업무를 돕고, 예상하기 힘든 업무에서 AI는 다양한 시나리오 분석, 비교, 인사이트 제공 등 주도적으로 아이디어를 도출하게 하여 의사결정을 도와야 합니다.
2. 어떻게 이야기를 나누는가
어떤 일을 하는지 알았다면, 어떤 스타일로 커뮤니케이션하는지 알아야 합니다. 자세하고 디테일을 살려서 공유하는 조직 문화와, 요점만 간단히 공유하는 조직 문화에서 구사하는 언어 스타일은 다를테니까요.
2.1 협업 방식 (공동 작업을 주로 하는지 Collaborative ↔ 개인 작업을 주로 하는지 Individual)
업무를 할 때 동료와의 협업이 중요한지, 혼자 업무를 진행하는지에 따라서도 AI의 역할이 달라질 수 있습니다.
살펴 보세요.
- 우리는 일할 때 동료 의존도가 높은가?
- 우리 업무는 부서 간 협력이 잦고 중요한가?
- 의사 결정 과정에 여러 사람이 참여하는가?
AI는 업무를 하다가 커뮤니케이션이 필요한 시점을 추천하는 등 원활한 협업을 도와줄 수 있습니다. 반대로 개인의 업무 히스토리나 업무 맥락을 깊이 있게 관리하여 개인 작업을 지원할 수도 있습니다.
2.2 조직의 언어 (통일된 Shared ↔ 다양한 Divergent)
조직에서 자주 사용하는 용어, 약어도 빠르게 학습해야 이질감 없는 커뮤니케이션을 할 수 있습니다. 예를 들어 "인사이트"도 회사마다 의미하는 바가 다른 것 처럼요. AI가 이런 맥락을 제대로 이해하지 못하면 엉뚱한 답변을 내놓게 됩니다.
한번 자세히 들여다 봅시다.
- 우리 조직에서 쓰는 용어는 어떤 것들이 있는가?
- 우리 조직의 언어는 어떤 톤앤 매너를 가졌는가?
- 문서, 회의, 보고 등에서 표현 방식이 표준화되어 있는가?
더 나아가 임원, 팀원, 외부 고객, 유관 부서 등 대상에 따른 말투(톤 앤 매너), 전문성 수준, 워딩의 차이를 AI가 반영하여 커뮤니케이션을 지원할 수도 있습니다. 예를 들면, “상무님이 검토할 예정인데 상무님 기준에 맞춰 검토해 줘.”와 같이 말이에요.
결국 조직의 고유 용어와 다양한 표현 방식을 학습해야 맥락에 맞는 자연스러운 커뮤니케이션을 할 수 있어 업무를 좀 더 명확하고 자연스럽게 도울 수 있습니다.
3. 어떤 정보를 학습하는가?
조직에 따라 업무에 필요한 정보와 학습해야 할 내용도 다릅니다. 또, 조직에 따라 더 신뢰하는 소스가 존재하기도 합니다. 팀에 합류했을 이런 내용을 잘 몰랐다면 혼자 엉뚱한 곳에서 에너지를 쏟을 가능성이 있습니다.
3.1 정보 소스 (내부 정보 Internal ↔︎ 외부 정보 External)
어떤 업무는 조직 내부에 아카이브된 정보를 참고하는 것으로 충분합니다. 그렇다면 잘 쌓인 데이터를 AI가 학습하여 정확하게 제공하는 것이 중요할 것입니다. 어떤 업무는 외부 정보를 다양하게 찾아봐야 합니다. 이때 AI는 최대한 다양하고 신뢰 있는 정보를 찾아야 업무에 도움이 될 것입니다.
아래 질문에 답을 해 보면 됩니다.
- 업무에서 특정 문서(사내 DB, 사내 보고서, 특정 기관 자료)를 참고하는가, 다양한 외부 자료를 참고하는가?
- 내부 정보가 잘 정제되어 축적되어 있는가?
AI는 내부 정보는 오차 없이 참조할 수 있도록 하고, 쌓이는 정보와 쓰이는 정보 사이의 피드백 루프가 원활하게 돌아가도록 지원해야 합니다. 외부 정보는 최신의 다양한 그러나 신뢰도 높은 정보를 탐색할 수 있도록 지원해야 합니다.
3.2 지식 유형 (명시적인 Explicit ↔ 암묵적인 Tacit)
조직에는 일반적인 정보와 함께 조직만이 가진 찐 지식이 따로 있죠. 우리 조직의 진짜 알짜 지식을 AI가 학습하게 하는 것이 중요합니다. 잘 정리되어 클라우드에 존재할 수도, 아니면 능숙한 동료의 머릿속에 있을 수도 있습니다. 우리 팀을 관찰해 봅시다.
조직의 찐 지식을 알기 위해서는,
- 누군가에게 물어봐야 하는가? 즉, 찐 지식은 비공식 네트워크에 존재하는가?
- 조직 내 암묵지나 약어, 관행이 많은가?
- 개인의 노하우나 경험이 중요하게 작용하는가?
AI는 문서화된 명시적 정보 뿐만 아니라 사례, 관행 같은 암묵지까지 학습해, 실제 업무 맥락에 가장 적합한 결과 제공할 수 있어야 합니다. 암묵지가 정보화될 수 있는 경험을 설계하는 것도 중요할 것입니다.
4. 어떤 속도로 일하는가?
4.1 업무 병목 구간 (Bottlenecks)
일을 하다가 왠지 모르게 진척이 더딘 부분은 어디인가요? 업무의 비효율은 어디에서 나올까요? 반복적으로 오류가 나거나 지연되는 구간을 파악해 봅시다.
업무 과정을 돌이켜 본다면,
- 가장 시간이 많이 걸리는 단계는 어디인가?
- 오류가 자주 발생하는 구간은?
- 병목 상황이 특정 사람이나 상황에서 발생하는가?
생산성을 떨어뜨리는 병목 구간에서 AI의 지원으로 업무 흐름을 최적화 할 수 있습니다.
4.2 업데이트 리듬 (틈날 때 자주 Agile ↔ 고정된 일정에 Rigid)
자주 보고하고 업데이트 하는 조직과 모든 게 정리되면 한 번에 업데이트하는 조직이 있습니다. 이런 업무 리듬에 따라 AI가 어떤 시점에 어떻게 개입할 것인지에 대한 계획을 세울 수 있습니다.
업무를 진행할 때,
- 업무 기준/정책이 자주 업데이트되는가? 또는 거의 고정되어 있는가?
- 업무를 틈틈이 계속 보고하는가? 또는 정해진 일정에 보고하는가?
AI가 조직의 업데이트 속도와 정책 변경 주기를 학습해, 필요한 시점에 자동으로 지식을 보정하거나 확장하고, 수정하거나 제안할 수 있습니다.
위 내용을 종합해 보면 아래와 같습니다.
| 어떤 업무인가 | 업무 구조 | 구조적인가 (Structured) |
| 비구조적인가 (Unstructured) | ||
| 업무 형태 | 예상 가능한가 (Predictable) | |
| 예상하기 어려운가 (Uncertain) | ||
| 어떻게 이야기 하는가 | 협업 방식 | 공동작업을 주로 하는가 (Collaborative) |
| 개인 작업을 주로 하는가 (Individual) | ||
| 조직의 언어 | 통일된 (Shared) | |
| 다양한 (Diverse) | ||
| 어떤 정보를 학습하는가 | 정보 소스 | 내부 정보 (Internal) |
| 외부 정보 (External) | ||
| 지식 유형 | 명시적인 (Explicit) | |
| 암묵적인 (Tacit) | ||
| 어떤 속도로 일하는가 | 업무 병목 구간 | 어디에 있는가 (Bottleneck) |
| 업데이트 리듬 | 틈날 때 자주 (Agile) | |
| 고정된 일정에 (Rigid) |
AX의 첫 질문은?
AI 전환(AX)은 기술 프로젝트가 아니라, 사람이 일하는 방식을 다시 설계하는 프로젝트입니다. 아무리 좋은 AI라도, 우리 조직의 업무 구조, 커뮤니케이션 방식, 지식 흐름, 일의 리듬을 이해하지 못하면 결국 '비싼 화장품'이 되고 맙니다.
위에서 살펴본 4가지 주제(업무 성격, 소통 방식, 정보의 질, 일의 속도)를 우리 조직에 맞춰 파악해 봤다면 이제 그에 맞는 AI 활용 전략을 설계할 차례입니다. 구조화된 업무에는 자동화의 날개를 달아주고, 비구조적인 고민에는 추론을 강화시켜 깊이를 더합니다. 조직의 언어를 학습시키고 병목 구간을 AI로 메우는 과정, 그것이 바로 진정한 의미의 AX입니다. '사람'을 아는 만큼 AI는 유능해질 것입니다.
사람을 정확히 이해한 조직은 AI를 단순한 도구가 아니라 동료처럼, 파트너처럼 사용하게 될 것입니다. 그래서 AX의 첫 질문은 언제나 이것이어야 합니다.
“우리는 지금, 어떻게 일하고 있는가?”
피엑스디와 함께 우리 조직의 일하는 방법을 자세히 살펴 성공적인 AX를 이끄세요!
프로젝트 문의