일의 속도를 다시 생각하게 한 책

더 많이 할 수 있지만, 다 하지 않습니다
온선(온라인선생님) 지음 / 모티브 / 2026년 9월

더 많이 할 수 있지만, 다 하지 않습니다

온선(온라인선생님) / 모티브

▶ 출판사로부터 도서를 제공받아 작성한 주관적인 리뷰입니다.

AI가 생겨서 직장일이 다 없어지고 사람들이 다 대체될 것이라고 몇 년 전부터 뉴스에서 보던 것이 떠오른다. 그런데 예전에는 하루가 걸리던 일을 AI를 활용해 몇 시간 만에 끝냈는데도 정작 퇴근 시간은 빨라지지 않는다. 생산성 도구가 늘어나고 업무 속도가 빨라졌는데도 삶은 좀처럼 여유로워지지 않는 이유가 궁금해졌다. 이 책을 읽으며 깨달은 것 생산성의 문제가 곧 능력의 문제가 아니라는 것이었다.

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할 수 있는 것과 해야 하는 것은 다르다

새로운 업무를 빠르게 익히고 다른 사람보다 도구를 잘 다루고, 부탁받은 일을 해결하다 보면 주변에서도 그 능력을 기본값처럼 받아들이기 시작한다. 그런데 더 무서운 것은 다른 사람이 요구하기 전에 스스로를 다그치기 시작한다는 것이다. 남들은 새로운 기술을 계속 배우는데 나만 뒤처지는 것은 아닐까. 문제는 이렇게 속도를 높이다 보면 어느 순간 무엇을 위해 달리고 있는지조차 잊게 된다는 것이었다.

너무 오래 붙잡고 있으면 나를 태우지만, 너무 빨리 내려놓으면 내가 어디까지 갈 수 있었는지조차 모른다.

일을 줄이는 것도 능력이다

사회생활을 하다보면 좋은 기회라고 해서 모두 잡는 것이 반드시 좋은 결과로 이어지지 않는다는 사실을 알게 된다. 처음에는 기회가 적기 때문에 들어오는 제안을 놓치고 싶지 않다. 하지만 경험이 쌓이고 할 수 있는 일이 많아질수록 오히려 선택이 중요해진다. 돈이 되는 일인지, 잘하는 일인지, 오래할 수 있는 일인지, 계속하고 싶은 일인지... 이런 질문들을 구분하지 않으면 남들이 보기에는 잘나가는 것처럼 보여도 정작 자신은 점점 소진될 수 있는 것이다.

성실하게 일하는 것과, 그 성실함이 바깥에서 읽히는 것은 다른 일이었다.

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시간을 다시 채우지 않는 연습

AI가 등장하면서 예전보다 훨씬 많은 일을 혼자서 할 수 있게 되었다. 글쓰기, 이미지 제작, 자료 조사, 정리, 기획까지 과거에는 여러 사람의 도움이나 상당한 시간이 필요했던 일을 한 사람이 처리할 수 있다. 분명 엄청난 장점이다. 하지만 그만큼 새로운 문제도 생긴다. AI로 두 시간을 아꼈다면 우리는 그 두 시간을 쉬는 데 사용할까? 대부분은 그렇지 않다. 또 다른 업무를 시작하거나, 더 많은 결과물을 만들어낸다. 결국 사람은 더 바빠지는 역설이 생긴다. 앞으로의 생산성은 얼마나 많은 일을 해냈는지가 아니라 무엇을 하지 않기로 결정했는지까지 포함해야 하지 않을까 싶다.

적게 받을 때도, 많이 받을 때도 돈은 쉬운 이야기가 아니었다.

무​엇이든 더 빠르게 만들 수 있는 시대일수록 결국 필요한 것은 더 강한 추진력이 아니라 나만의 브레이크일지도 모른다. 할 수 있는 일을 모두 해내는 사람이 아니라, 오래 하고 싶은 일을 남겨두는 사람이 되고 싶다.

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