AI, 신기함에 눈이 멀어 실무 현장을 놓치고 있는 건 아닐까?
(feat.
현실 점검)
요즘 주변 기술 동향만 보면 정말 눈부실 지경이에요.
AI가 뚝딱뚝딱 코딩도 해내고, 복잡한 보고서 초안도 순식간에 짜내고, 심지어 디자인까지 제법 그럴싸하게 뽑아내잖아요.
이걸 보면서 '와, 이제 우리 회사 업무 방식이 완전히 바뀔 건데?'라는 흥분감에 휩싸일 때가 많아요.
저만 그런가 싶을 정도로요.
마치 SF 영화 속 장면을 매일같이 보는 기분이랄까요?
그래서 다들 새로운 기능을 도입하는 것에만 초점이 맞춰져 있는 것 같아요.
마치 최첨단 엔진을 새로 장착하는 게 가장 중요한 것처럼 말이죠.
그런데 문득, 이런 질문이 머리를 떠나지 않더라고요.
과연 이 '최첨단 엔진'이 우리 회사 건물 구조, 즉 기존의 운영 모델이랑 제대로 연결될 수 있을까?
새로운 기능을 써봤는데, 결과물이 너무 완벽해서 오히려 '이걸 우리 프로세스에 어떻게 끼워 넣어야 하지?'라는 막막함에 부딪힐 때가 많아요.
예를 들어, A 부서에서 AI가 생성한 초안을 받으면, 그걸 가지고 B 부서의 승인 라인을 거쳐 C 시스템에 입력해야 하는데, 각 단계마다 사람이 개입하면서 생기는 미묘한 맥락이나, 오랫동안 쌓여온 '암묵지' 같은 게 AI의 논리 구조 바깥에 존재한다는 느낌을 지울 수가 없어요.
기술 자체가 주는 '신기함'이라는 렌즈를 통해서만 이 모든 것을 바라보면, 정작 중요한 건 그 기술을 둘러싼 사람들의 협업 방식이나, 수십 년간 쌓아온 비효율적이지만 '우리만의 방식'이라는 운영의 리듬을 건드리는 리스크 관리라는 거예요.
그래서 저는 요즘 기술 도입에 대한 관점을 '기능의 성능'에서 '시스템과의 접점'으로 완전히 옮겨보려고 노력하고 있어요.
물론 AI가 엄청난 효율을 가져다줄 거라는 기대감은 저도 남아있습니다.
하지만 그 전제가 '우리 조직이 현재 가진 자원과 구조'라는 현실적인 토대 위에서 이루어져야 한다고 봐요.
예를 들어, 아무리 똑똑한 AI가 데이터 분석을 잘한다고 해도, 그 데이터가 어떤 과정을 거쳐 수집되었는지, 누가 최종 검토했는지에 대한 '출처와 책임 소재'가 명확하지 않다면, 그 결과물은 그저 '그럴듯한 가짜 정보'에 머무를 수밖에 없잖아요.
게다가 리스크 관리라는 건 단순히 보안 취약점을 막는 것 이상이더라고요.
AI가 만들어낸 결과물에 내재된 '편향성(Bias)'이나, 우리가 놓치기 쉬운 '맥락적 오류'를 인간이 꼼꼼하게 교차 검증하는 과정 자체가 가장 중요한 프로세스가 되는 거예요.
결국 기술 도입의 성공 여부는 '와, 이 기능 멋지다!'라는 감탄사로 끝나는 게 아니라, '이 기능을 우리 팀의 기존 업무 흐름 X 지점에, 담당자 Y가 Z라는 가이드라인 하에, 주기적으로 검토하며 적용하자'라는 구체적인 업무 프로세스 재설계와 연결될 때 비로소 의미가 생긴다고 느낍니다.
너무 기능에 매몰되기보다, 이 기술이 우리의 '인간적인 루틴'을 어떻게 보조하고 강화할 수 있을지, 그 접점을 찾는 데 집중해야 할 시점인 것 같아요.
결국 AI 도입의 핵심은 기능의 신기함이 아니라, 기존 운영 모델에의 유기적 통합과 리스크 관리 체계 구축에 달려있다.
** 기술 도입을 논할 때는 '무엇을 할 수 있는가'보다 '우리 환경에서 어떻게 안전하고 의미 있게 활용할 수 있는가'에 초점을 맞춰야 합니다.