AI 업무 활용, 켄타우로스와 사이보그 중 팀장은 어느 쪽인가

이 글의 핵심 결론입니다.

AI를 잘 쓰는 방식은 하나가 아닙니다. 일을 나눠 맡기는 '켄타우로스'와 한 몸처럼 섞어 쓰는 '사이보그' 가운데, 업무마다 맞는 쪽을 고르는 것이 팀장의 몫입니다.

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지난주 금요일 오후, 팀원 두 사람의 모니터를 차례로 지나쳤습니다. 한 사람은 AI에게 유럽 고객사에 보낼 영문 메일 초안만 맡기고, 가격 조건은 엑셀을 보며 혼자 계산하고 있었습니다. 다른 한 사람은 AI 창을 한 번도 닫지 않았습니다. 한 문장 쓰고 묻고, 답을 고치고 다시 물었습니다. 두 사람 모두 일을 빨리 끝냈습니다. 그런데 그날 저녁, 문제가 생긴 쪽은 한 사람뿐이었습니다.

제가 최근 AI 협업을 다룬 책 세 권 정도 있었는데, 세 번의 포스팅을 통해 팀장의 눈으로 정리해 보려 합니다. 첫 번째 책은 와튼 스쿨 이선 몰릭(Ethan Mollick) 교수의 <듀얼 브레인(Dual Brain)>입니다.

 

켄타우로스와 사이보그, 무엇이 다를까요?

몰릭은 AI와 일하는 사람을 두 부류로 나눕니다. 켄타우로스는 상반신은 사람, 하반신은 말인 신화 속 존재입니다. 즉, 경계가 분명합니다. 켄타우로스형 직원은 "이건 내가, 저건 AI가" 하고 일을 쪼개 맡깁니다. 영문 메일 문장은 AI에게 맡기고, 가격 판단은 자기가 하는 식입니다.

사이보그는 몸 안에 기계가 섞여 경계가 보이지 않는 존재입니다. 사이보그형 직원은 문장 하나, 판단 하나까지 AI와 계속 주고받으며 일합니다. 어디까지가 사람의 생각이고 어디부터가 AI의 생각인지 구분하기 어렵습니다.

여러분의 팀에서는 AI에게 가장 먼저 맡긴 업무가 무엇이었나요? 그리고 그 업무는 지금도 믿고 맡길 만한가요?

758명의 컨설턴트 실험이 보여준 것

이 두 유형은 실제 실험에서 나왔습니다. 몰릭은 하버드 경영대학원 연구진과 함께 보스턴컨설팅그룹(BCG)에서 대규모 실험을 했습니다. 컨설턴트 758명을 AI 없이, GPT-4와 함께, 그리고 GPT-4와 프롬프트 교육까지 받은 채로 일하는 세 그룹으로 무작위로 나눴습니다.

결과는 양쪽으로 극명했습니다. AI가 잘하는 영역의 과제에서는 AI를 쓴 컨설턴트들이 과제를 12.2% 더 많이, 25.1% 더 빨리 끝냈고 품질은 40% 이상 높았습니다. 반면 AI의 능력 밖에 있는 과제에서는 AI를 쓴 쪽이 정답을 낼 확률이 오히려 19%포인트 낮았습니다. 켄타우로스와 사이보그라는 이름은 이 실험에서 성과를 낸 컨설턴트들이 AI와 일하는 방식을 관찰해 붙인 것입니다.

 

'들쭉날쭉한 경계'란 무엇인가요?

연구진은 이 현상을 '들쭉날쭉한 기술 경계(Jagged Technological Frontier)'라고 불렀습니다. 겉보기에 난이도가 비슷한 일인데도 AI가 어떤 일은 척척 해내고 어떤 일은 엉터리로 해낸다는 뜻입니다. 해외영업으로 예를 들면, AI는 까다로운 바이어에게 보낼 사과 메일은 사람보다 매끄럽게 쓰지만, 그 메일에 들어갈 특정 국가의 인증 규정은 그럴듯하게 틀릴 수 있습니다. 둘 다 '영문 메일 작성'이라는 한 업무 안에 있는데도 말입니다.

 

제가 실제로 겪은 일

그날 저녁 문제가 생긴 쪽은 AI와 계속 대화하던 팀원이었습니다. 독일 고객사가 제품의 CE 인증 범위를 물었고, 팀원은 AI가 정리해 준 답변을 거의 그대로 보냈습니다. 문장은 완벽했죠. 그런데 답변에 들어간 규정 조항 하나가 실제로는 존재하지 않는 것이었습니다. 다음 날 아침 고객사 품질 담당자에게서 근거 문서를 보내 달라는 회신이 왔습니다. 문장이 매끄러울수록 틀린 내용을 의심하기 어렵다는 것을 그때 배웠습니다.

 

팀장은 어떤 방식을 권해야 할까요?

제가 내린 결론은 이렇습니다. 처음 해보는 업무는 켄타우로스로 시작합니다. AI에게 맡길 부분과 사람이 쥘 부분을 먼저 나눕니다. 그렇게 몇 번 해보면서 AI가 믿을 만하게 해내는 업무라고 확인이 끝나면, 그 업무에 한해서만 사이보그처럼 깊이 섞어 씁니다.

그리고 어느 쪽이든 수치, 규정, 고객사와의 약속처럼 틀리면 되돌리기 어려운 내용은 반드시 사람이 마지막에 확인합니다. 몰릭이 제시한 AI 활용 네 가지 원칙 가운데 하나도 결국 같은 이야기입니다. 사람이 판단의 고리 안에 남아 있어야 한다는 것입니다.

 

경계는 사람마다가 아니라 업무마다 다릅니다

켄타우로스와 사이보그는 성격을 나누는 유형이 아닙니다. 같은 팀원도 메일을 쓸 때는 사이보그가 되고, 가격을 정할 때는 켄타우로스가 되어야 합니다. 팀장이 할 일은 누가 AI를 더 많이 쓰는지 세는 것이 아니라, 우리 팀 업무 가운데 AI가 믿을 만한 곳과 아닌 곳의 경계를 함께 그려 두는 것입니다. 다음 편에서는 <AI션십>을 읽은 내용을 가지고, AI와 사람이 맺는 관계가 팀을 어떻게 바꾸는지 이야기해 보겠습니다.

여러분의 팀에서는 AI에게 가장 먼저 맡긴 업무가 무엇이었나요? 그리고 그 업무는 지금도 믿고 맡길 만한가요?

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위시웍스 김작가 | 일과 삶의 지혜를 씁니다

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