AI가 등장하면 사람의 일자리가 줄어든다고 우려하는 목소리가 크다. 그러나
저자는 AI는 사람을 더욱 행복하게 만들 거라고 얘기한다. 연구 결과들을 보면, 단순하고 기계적인 업무를 하는 사람이 느끼는 보람과 행복도는
창의적인 일을 하는 사람에 비해 낮다고 한다. 단순한 일들을 AI에게 맡기면 사람은 가치 있고 창의적인 업무에 시간을 들일 수 있어 효율적이고
생산적인 업무 구조를 다질 수 있다. 이를 통해 워라밸을 실현시킬 수 있지 않을까. 혁신 기술은 사람을 밀어내는 것이 아니라 사람을 향한,
사람을 위한 기술이어야 한다. 저자는 글로벌 기업과 대기업에서 AI 혁신팀을 이끌며 경험한 바를 <AI 사람에게 배우다>에 녹여냈다.
AI 도입과정을 스토리텔링으로 풀어내 어렵지 않고 술술 읽히는데 철학과 과학 그리고 인간관계까지 다루고
있다.
새로운 시대에 핵심은 '숙련 지식 근로의 자동화'다. 업장에서 보면, 블루
컬러의 자동화는 어느 정도 진행되었다. 그러나 화이트 컬러의 생산성이 개선되지 않으면 미래 환경에서 기업 생산성이 올라가기 어렵다. 근로자는
근로시간 단축은 사회적인 흐름으로 근로자의 생산성을 높여야 한다. 최근 AI는 기계가 대신할 수 없었던 영역까지 확장하고 있다. 사람의 직관이
녹아있는 기업의 방대한 데이터를 학습하고 똑똑해진 AI가 반복적인 업무를 처리하면 기업은 비용을 절감하는 동시에 그 업무 담당자는 창의적인
업무에 매진함으로써 기업의 전반적인 생산성이 개선되는 효과를 볼 수 있다.
"우리 시간과 집중력은 한정되어 있지 않나, 회사에 중장기적으로 더 중요한
일에 투입할 시간을 뺏기고 있지는 않은지 돌아볼 필요가 있네. 자네가 무슨 일을 할 때 행복한가? 나는 고객과 만나고 그들의 이야기를 듣고,
우리가 어떻게 변화해야 이 무한 경쟁 속에 살아남을까 생각하고 고민하는 데에 시간을 더 쓰고 싶네. "
우리는 AI가 도입되면 단순 업무에 배치되었던 직원들의 인건비를 줄이는 것이
아니라 그 인력을 창의적인 업무에 재배치하는 것이 목표인 회사가 많다. 흥미로운 사실은 전혀 다른 분야의 회사 그리고 다른 비즈니스 프로세스라도
AI의 성능은 비슷한 궤적을 그린다고 한다. 예를 들면, 개발 시작 후 초기 1~2주 차에 약 70~80% 정도는 '그럭저럭' 괜찮은 성능에
도달하지만, 남은 20~30% 성능 개선에는 엄청난 시간과 비용이 소요된다는 것이다. 전혀 다른 분야라도 대부분 비슷한 난이도를 보인다는 것이
흥미로운 결과다. 그러나 AI 성능은 '사람의 과거 수행 실적'에 의해 좌우된다고 한다.
AI 도입을 선택한 회사에서 인사부 직원들을 우선적으로 업무 조율에
들어갔는데 이메일 분류라는 반복적이고 지루한 업무 대신 새로운 창의적인 일을 할 기회를 마련했다. 인사부 직원들은 회사 직원들이 보다 행복하고
효율적으로 일할 수 있도록 도와주는 일을 하고 싶었다고 한다. 개선방향을 찾기 위해 전략적인 사고를 할 시간이 필요했으나 시간과 여유가 부족했던
것이다. AI가 이메일 분류 작업을 도맡은 이후에 인사부서 직원들은 가치 있는 일에 집중하며 부서 직원들에게 긍정적인 피드백을 받고 보람을
느끼고 있다 한다.
불안함은 부정확한 정보에서 비롯된다. 저자는 AI를 도입하는 과정에서 발생하는 성공과 실패에 대해 본인의 경험을 토대로 생생하게 전해준다.
기업 실무를 기반으로 내부 업무 문제, 조직 내 이해관계, 경영진의 의구심을 해소하며 우리가 처한 환경과 AI 도입의 방향을 제안하고, 구체적인
실천의 해답을 제시하고 있다. 기업 규모가 클수록 업무는 고도화하고, 계층이 세분화하여 관료적 성격을 띠기도 하는데 조직이 클수록 새로운 변화에
회의적이다. AI 시대를 손놓고 있을 수 없는 이 시대에 어떻게 준비하고 대응해야 한다.