"도전·변혁"이라고 하면서도 AI를 사용하지 않는 회사는 무엇이 잘못된 것인가
회사에서 자주 듣는 말이 있습니다.
"도전해보자"
"변혁해보자"
"주체성을 가지자"
"개선해보자"
"변화가 필요하다"
말만 보면 매우 긍정적인 말들입니다.
하지만 현장에서 일하다 보면 이런 생각이 듭니다.
진짜 변화를 원한다면, 왜 사용할 수 있는 도구를 사용하지 않는 것일까.
특히 생성형 AI나 LLM을 사용하고 있는 사람에게서는 회사의 "변혁"이라는 말이 상당히 공허하게 느껴질 수 있습니다.
"변혁"이라고 한다면, 먼저 도구를 업데이트해야 한다
원래 변혁이란 열정이나 의지의 문제는 아닙니다.
변혁이란 일하는 방식, 도구, 정보의 흐름, 판단 방식, 책임 범위를 바꾸는 것입니다.
예를 들어, 지금이라면 LLM을 사용하면 다음과 같은 업무의 초안을 짧은 시간 내에 만들 수 있습니다.
- 회의록
- 작업 표준서
- 교육 자료
- FAQ
- 체크리스트
- 이메일 문장
- PowerPoint 구성
- Excel 표 설계
- 업무 흐름
- 신입이 물어봐야 할 질문
- 설명 누락 후보
- 면접 대본
- 보고서 초안
이러한 것을 사람이 처음부터 만든다면, 일반적으로 수시간에서 수일이 걸립니다.
하지만 음성, 메모, 기존 자료를 LLM에 넘기면 초안은 상당히 짧은 시간 내에 만들 수 있습니다.
물론 최종 확인은 사람의 역할이 필요합니다.
하지만 사람이 해야 할 것은 사실 확인, 판단, 승인, 현장에 맞는 조정입니다.
사람의 시간을 표현 방식 수정이나 자료 정리에 쓸 필요는 없습니다.
"정보 보안이 걱정된다"는 건 이해되지만, 그걸로 멈추는 건 부적절하다
AI 도입에 반대하는 이유로 자주 등장하는 것이 정보 보안입니다.
"기밀 정보가 외부로 유출되면 어쩌려는 거야?"
"개인 정보를 넣어버리면 위험하지 않아?"
"누가 책임을 지는 거야?"
"잘못된 대답을 하면 어쩌려는 거야?"
이러한 우려는 모두 무시할 수 있는 것이 아닙니다.
반대로, 진지하게 고려해야 할 것입니다.
하지만 여기서 멈추는 것은 잘못된 것입니다.
정보 보안에 대한 우려는 AI를 사용하지 않는 이유가 아니라, 안전하게 사용할 수 있는 설계를 하는 이유입니다.
예를 들어 다음과 같은 사용법이 있습니다.
- 클라우드 AI에 기밀 정보를 입력하지 않는다
- 로컬 LLM을 사용한다
- 사내 LAN 내에서만 사용한다
- 외부 전송이 불가능한 환경을 만든다
- 입력할 수 있는 정보와 금지 정보를 구분한다
- 개인 정보나 고객 정보는 익명화한다
- 저위험 업무부터 시작한다
- 출력 내용은 반드시 사람이 확인한다
- 사용 로그나 책임 범위를 정한다
이처럼 설계의 여지는 있습니다.
"보안이 두렵기 때문에 전부 금지"하는 것은 너무나도 단순합니다.
LLM을 공유 로컬 네트워크에 두는 선택지
클라우드에 정보를 전송하는 것이 걱정된다면, 사내 공유 로컬 네트워크 내에 LLM 환경을 마련하는 선택지도 있습니다.
예를 들어, 사내 LAN에서 동작하는 LLM을 준비하고, 외부로 전송하지 않는 형태로 하면, 적어도 "클라우드에 기밀 정보를 던지는 것이 두렵다"는 문제는 상당 부분 억제할 수 있습니다.
물론, 로컬 LLM에도 과제는 있습니다.
- 모델 성능
- 운영 관리
- 사내 단말기로부터의 접근 제어
- 입력 로그의 처리
- 누가 유지보수를 할 것인가
- 오답이 발생했을 때의 책임 범위
- 비용
- 사내 교육
그럼에도 불구하고, "불가능하다"고 멈추는 것보다는, "어떤 범위에서는 사용할 수 있는가"를 고민하는 것이 더 건설적입니다.
적어도, 회의록 정리, 표준서 초안, FAQ안, 교육 자료의 기초, Excel 함수 상담, 이메일 초안 등 저위험 영역부터 시작할 수는 있습니다.
"인력으로 버티자"는 혁신이 아니다
문제는 회사가 AI를 사용하지 않는 자체만이 아니다.
더 큰 문제는, 도구를 업데이트하지 않은 채, 현장만 "변화하라"고 말하는 것이다.
예를 들어, 다음과 같은 상황이다.
- 업무량은 증가한다
- 표준서도 작성하라고 한다
- 교육도 하라고 한다
- 소유화도 없애라고 한다
- 야근은 줄이라고 한다
- 하지만 AI나 자동화는 사용하지 않는다
- 규칙도 만들지 않는다
- 권한도 주지 않는다
- 결국 인력으로 버티라고 한다
이것은 혁신이 아니다.
단지 근성론일 뿐이다.
말로는 "도전", "혁신", "개선"이라 하지만, 내용이 인력에 의존한다면, 실상은 여전히 오래된 상태이다.
자료의 세부적인 표현에 인간의 시간을 너무 많이 태우고 있다
많은 회사에서는 자료의 세부적인 표현이나 형식에 대량의 시간이 사용된다.
"이 표현이 조금 다르다"
"더 쉽게 설명해줘"
"이 부분을 고쳐줘"
"전체적으로 달라져야 해"
"자료의 흐름이 약간 이상하다"
"말이 단단하다"
"좀 더 정중하게"
물론, 자료의 품질은 중요하다.
그러나, 이러한 수정의 대부분은 LLM에 여러 가지 버전을 제시하게 하면 상당 부분 단축할 수 있다.
예를 들어, 같은 내용이라도 다음과 같이 전개할 수 있다.
- 이사진행자용
- 현장용
- 신입용
- 간결판
- 정중판
- 항목별 정리판
- PowerPoint용
- 이메일용
- 표준서용
- 회의 설명용
인간이 매번 처음부터 정리할 필요는 없다.
인간은 LLM이 제시한 안을 보고, 현장의 사실과 맞는지, 회사에서 발표할 수 있는 내용인지 판단하면 된다.
진정한 혁신은 '노력하는 것'이 아니라 '제거하는 것'
혁신이라는 말을 들으면 새로운 것을 추가하는 이미지가 떠오릅니다.
하지만 현장에서 실제로 필요한 것은 추가하는 것이 아니라 제거하는 것입니다.
- 손으로 하는 작업을 줄이기
- 같은 설명을 반복해서 하는 시간을 줄이기
- 회의 후 기억에 의존하는 시간을 줄이기
- 자료를 정리하는 시간을 줄이기
- 신입 직원이 무엇을 물어봐야 할지 모르는 시간을 줄이기
- 개인에 의존적인 설명을 줄이기
- 모호한 지시로 인한 반복 작업을 줄이기
- 사람이 할 필요가 없는 작업을 줄이기
이를 위해 AI는 매우 잘 맞는 도구입니다.
특히, 문서화, 요약, 구조화, 체크리스트화, 자료화, FAQ화는 LLM이 강점이 있는 분야입니다.
즉, AI 도입의 본질은 '유행해서 사용하는 것'이 아닙니다.
노동 시간을 줄이기 위해 사용하는 것입니다.
"AI를 사용하지 않는 회사는 취업처로 어떻게 볼 것인가"
AI를 사용하지 않는 회사를 모두 피할 필요는 없습니다.
산업이나 규모, 보안 요건에 따라 도입이 늦을 수 있습니다.
문제는 사용하지 않는 것 자체가 아니라, 사용하지 않는 이유를 분석하지 않는 것입니다.
취업처를 볼 때 다음의 관점이 도움이 됩니다.
좋은 반응
- 아직 전사 도입은 하지 않았지만, 회의록이나 자료 작성에서는 시도하고 있음
- 보안 규칙을 정비 중
- 부서별로 사용 방법을 고려하고 있음
- 저위험 업무부터 시작하고 있음
- 업무 개선에 사용할 사람을 환영하고 있음
- 생성형 AI를 금지하는 것이 아니라 관리 대상으로 보고 있음
- 현장의 부담 감소에 관심이 있음
위험한 반응
- AI는 잘 모르니까 사용하지 않음
- 위험하니까 전부 금지
- 손으로 하는 것이 더 성의가 있음
- 오래전부터 이런 방식으로 해왔으니까 바꾸지 않음
- 하지만 혁신하라, 도전하라라고는 말함
- 업무량은 늘리지만 도구는 늘리지 않음
- 개선은 개인의 노력으로 해야 한다고 생각함
- 효율화할 수 있는 사람을 편의점으로 여기고 있음
후자의 회사는 AI를 사용하지 않는 것보다, 변화 비용을 현장에 떠넘기는 가능성이 큽니다.
"도전 슬로건"과 "실제의 변화"는 다르다
회사의 슬로건으로서의 도전은 간단합니다.
포스터에 쓸 수 있습니다.
아침 회의에서 말할 수 있습니다.
방침 발표에서 말할 수 있습니다.
하지만 진정한 도전은 현장의 업무 방식을 바꾸는 것입니다.
그리고 그것에는 고통도 있습니다.
- 규칙을 만들어야 한다
- 책임 범위를 정해야 한다
- 이전의 방식을 재검토해야 한다
- 관리직도 배워야 한다
- 실패를 용납해야 한다
- 현장에 권한을 넘겨야 한다
- 도구에 투자해야 한다
이 부분을 피하면서 "도전합시다"라고만 말하는 것은 혁신이 아닙니다.
현장에 정신론을 강요하는 것입니다.
요약
"도전", "변혁", "개선"이라고 말하면서도 AI를 사용하지 않는 회사에 어색함을 느끼는 것은 자연스러운 일입니다.
AI를 사용하지 않는 자체가 반드시 나쁜 것은 아닙니다.
그러나 정보보안이나 책임 문제를 이유로 사용법의 설계조차 하지 않는 회사는 위험합니다.
진정한 변화를 원한다면 다음이 필요합니다.
- 새로운 정보를 받아들이기
- 사용할 수 있는 도구를 시도하기
- 리스크를 분해하기
- 저위험 업무부터 시작하기
- 로컬 LLM이나 내부 환경도 고려하기
- 인간이 하는 일과 AI에게 넘기는 일을 나누기
- 현장의 노동 시간 줄이기
- 편의점식이 아니라 시스템화하기
변혁이란 현장에 "더 열심히 해라"고 말하는 것이 아니라, 인간이 열심히 하지 않아도 돌아가는 시스템을 만드는 것입니다.
그 의미에서, AI를 사용하지 않고 "인력으로 변화하라"고 말하는 회사는 상당히 어긋나 있습니다.
정말 필요한 것은 도전 슬로건이 아니라 도구, 규칙, 권한, 책임 범위의 업데이트입니다.
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