옆자리 동료는 벌써일하는 방식이 달라졌습니다

월요일 오전 회의를 떠올려 봅니다. 고객에게 제안할 방향을 정했고, 금요일까지 초안을 보내기로 했습니다. 회의가 끝나자 한 사람은 메모를 정리합니다. 빠진 내용을 동료에게 묻고, 지난 제안서를 찾아 폴더를 엽니다.

옆자리에서는 조금 다른 일이 벌어집니다. 동료는 공유해도 되는 회의 기록과 승인된 참고 자료를 AI에 넣고, 결정된 사항과 아직 확인하지 못한 사항을 나눕니다. 고객에게 물어볼 질문을 추린 뒤 제안서의 순서까지 잡습니다.

물론 그것으로 일이 끝난 것은 아닙니다. 잘못 이해한 부분을 고치고 숫자를 확인해야 합니다. 다만 빈 문서를 마주하는 시간이 짧아졌습니다. 그만큼 고객의 상황을 더 살피고 제안의 허점을 찾을 여유가 생깁니다.

이 장면은 특정 회사의 실적을 인용한 사례가 아니라, 같은 업무를 서로 다르게 시작하는 모습을 그려본 것입니다. 차이를 만드는 지점은 꽤 익숙합니다. 누구나 귀찮고 오래 걸린다고 느꼈던 준비 과정입니다.

새로운 AI 기능을 소개하는 영상을 볼 때는 신기하다고 생각합니다. 하지만 같은 일을 맡은 동료가 더 정리된 자료를 가져오면 느낌이 달라집니다. 나와 비슷한 경력인데 어떻게 저 부분까지 확인했는지 궁금해집니다.

그 동료가 언제나 더 좋은 결과를 내리라는 보장은 없습니다. 업무의 종류와 경험, 사용하는 자료에 따라 효과는 달라집니다. 그런데 반복해서 불필요한 시간을 줄이고 남은 시간을 검토에 쓰는 사람이라면, 함께 일하는 사람들이 기대하는 수준도 조금씩 바뀔 수 있습니다.

예전에는 기한 안에 초안을 만드는 것으로 충분했습니다. 이제는 초안에 대안과 확인할 위험까지 담을 수 있다면, 주변에서도 그 정도의 준비를 기대하게 됩니다. 경쟁이 가까이 느껴지는 이유입니다.

동료를 경계하자는 뜻은 아닙니다. 내가 익숙하게 해온 방식이 유일한 방법인지 돌아볼 계기로 삼을 수 있습니다. 옆자리의 변화는 위협인 동시에 가장 가까이서 배울 수 있는 사례이기도 합니다.

AI를 켜놓았다는 사실만으로는 차이가 잘 보이지 않습니다. 무엇을 입력하는지, 받은 답을 어디에 쓰는지까지 봐야 합니다.

“제안서 써줘”라는 요청으로 시작하면 그럴듯한 일반론이 나오기 쉽습니다. 고객이 무엇을 고민하는지, 우리 회사가 어디까지 할 수 있는지, 아직 확정하지 못한 조건은 무엇인지 주어지지 않았기 때문입니다.

일을 잘 다루는 사람은 먼저 결과물을 받을 사람과 목적을 정합니다. 쓸 수 있는 자료를 고르고, 확인된 사실과 가정을 구분합니다. AI가 만든 초안에서는 빠진 조건과 근거 없는 표현을 찾아냅니다. 자신이 판단해야 할 부분을 남겨두는 것입니다.

이 과정에는 기존의 전문성이 그대로 쓰입니다. 고객을 많이 만나본 사람은 어색한 제안을 알아보고, 실무를 해본 사람은 실행할 수 없는 일정을 발견합니다. 경험이 쌓인 사람에게 AI는 그 경험을 더 넓게 적용할 기회가 될 수 있습니다.

AI로 문서를 만들었다며 긴 자료를 보내는 사람이 있습니다. 읽어보면 같은 말이 반복되고, 회사가 제공하지 않는 서비스까지 들어 있습니다. 작성 시간은 줄었지만 검토하는 동료의 시간은 늘었습니다.

이것을 생산성이 좋아졌다고 말하기는 어렵습니다. 초안이 나온 시간부터 실제로 사용할 수 있게 된 시간까지 함께 봐야 합니다. 수정 횟수와 오류, 상대방이 다시 물어본 내용도 결과의 일부입니다.

고객 정보나 내부 자료를 다룰 때도 회사가 허용한 도구와 사용 범위를 확인해야 합니다. 잘못된 수치나 약속을 걸러내고 최종 내용에 책임지는 일까지 포함해야 업무가 끝납니다.

AI를 잘 쓴다는 평가는 많은 결과물을 보여주는 것만으로 얻기 어렵습니다. 함께 일하는 사람이 그 결과를 믿고 다음 단계로 넘어갈 수 있어야 합니다.

여기서 대표가 살펴볼 문제가 생깁니다. 직원들은 각자 AI를 사용합니다. 메일을 쓰고 보고서를 정리하며 홍보 문구도 만듭니다. 그런데 고객에게 답변하는 데 걸리는 시간은 그대로이고, 홈페이지의 최근 소식도 여전히 오래됐습니다.

초안 이후의 길이 막혀 있을 수 있습니다. 누가 사실을 확인하는지, 어디에 최종본을 보관하는지, 어떤 내용은 바로 공개해도 되는지 정해져 있지 않으면 결과는 대화창과 개인 폴더에 머뭅니다.

능숙한 직원이 혼자 해결해도 회사 전체의 방식으로 남지 않으면 다른 사람은 다시 처음부터 시작합니다. 휴가를 가거나 담당 업무가 바뀌었을 때 같은 일을 이어갈 수 있는지도 불분명합니다.

대표가 물어야 할 질문은 구독 계정의 개수에서 한 걸음 더 나아가야 합니다. “좋아진 결과가 어디에 남고, 다음 사람은 어떻게 꺼내 쓰는가.” 이 답이 있어야 개인의 변화가 회사의 역량으로 이어집니다.

예를 들어 직원이 새 서비스 설명을 잘 정리했다고 해봅니다. 영업에서는 그 문서로 고객을 만나는데 홈페이지에는 예전 설명이 남아 있습니다. 문의를 받은 직원은 현재 제공하지 않는 서비스를 다시 안내하고, 고객은 어느 정보가 맞는지 묻게 됩니다.

AI로 글을 더 만들어도 이 차이는 저절로 줄어들지 않습니다. 공식 설명을 어디에서 관리할지, 누가 승인할지, 홈페이지에는 누가 반영할지 연결되어야 합니다.

홈페이지는 이 연결을 확인하기 좋은 곳입니다. 최근에 바뀐 서비스가 반영되어 있는지, 자주 받는 질문에 답하고 있는지, 담당자가 승인된 정보를 쉽게 갱신할 수 있는지 직접 볼 수 있기 때문입니다.

직원 한 명의 속도가 빨라졌다는 소식보다, 고객이 최신 정보를 정확하게 확인하고 필요한 문의를 보낼 수 있게 됐다는 변화가 사업에는 더 구체적인 의미를 갖습니다.

거창한 전환 계획부터 세울 필요는 없습니다. 최근 고객 문의 한 건이나 서비스 소개 자료 한 개를 골라 처음부터 끝까지 따라가 봅니다.

누가 어떤 자료로 초안을 만들었는지, 실제 확인은 누가 했는지, 어디에서 오래 기다렸는지 살펴봅니다. 최종 내용이 영업 자료와 홈페이지에 함께 반영됐는지도 확인합니다. AI가 시간을 줄인 구간과 여전히 사람이 기다리는 구간이 구분되기 시작합니다.

승인 기준만 정리해도 나아지는 회사가 있습니다. 자료의 보관 위치와 담당자를 정하는 일이 먼저인 회사도 있습니다. 이런 경우에는 현재 홈페이지를 유지하면서 운영을 개선할 수 있습니다.

반면 새 서비스를 넣을 자리가 없거나 같은 정보를 여러 화면에서 매번 고쳐야 한다면 정보 구조를 손볼 이유가 있습니다. 일상적인 갱신조차 어렵고 기존 기반으로 개선하기 힘들다면 홈페이지 개편을 검토할 수 있습니다. 진단은 이 투자 범위를 결정하는 데 쓰여야 합니다.

AI를 능숙하게 사용하는 동료를 보면 마음이 급해질 수 있습니다. 모든 도구를 따라 배워야 할 것 같고, 지금까지 쌓은 경험이 낡아 보이기도 합니다.

그럴 때는 그 사람이 어떤 일을 줄였고 어디에 더 시간을 쓰는지 살펴보면 좋겠습니다. 초안을 빨리 만드는지, 비교를 더 꼼꼼하게 하는지, 고객에게 확인할 질문을 더 잘 준비하는지 구체적으로 볼 수 있습니다. 그중 자신의 업무에 필요한 것부터 함께 시도할 수 있습니다.

회사도 그 시도를 개인의 요령으로 남겨두지 않아야 합니다. 쓸 수 있는 자료와 검토 기준을 공유하고, 완성된 결과를 다음 사람이 찾을 수 있게 해야 합니다. 고객에게 보여주는 정보까지 이어지는 경로를 마련해야 합니다.

옆자리 동료는 이미 일하는 방식을 바꾸고 있을지 모릅니다. 이제 우리 회사의 방식도 그 변화에 응답할 차례입니다.