‘Ai로 가속하는 일의 효율화‘를 읽고서...

AI로 가속하는 일의 효율화
하이토 겐고 지음, 콘텐츠연구소 옮김 / 정보문화사 / 2026년 4월

<이 리뷰는 출판사로부터 도서를 제공 받아서 읽고 제 의견을 담아서 작성하였습니다.>

내가 챗GPT를 처음 접했던 것이 3년 전 쯤이었던 걸로 기억하는 데 초창기의 챗GPT와 최근의 챗GPT의 성능은 비교를 할 수 없을만큼 향상이 된 것 같다. 하지만 내가 소속된 직장에서는 보안 문제로 인해 챗GPT와 같은 생성형 AI를 사용할 수 없어서 업무에 직접 활용한 적은 거의 없고, 개인적으로 챗GPT를 활용해서 문제를 해결하고는 했다.

하지만 언젠가는 회사에서도 생성형 AI를 쓸 수 있는 날이 올 것이고, 그 때를 대비하기 위해서라도 생성형 AI에 대해 제대로 알아야겠다는 생각에 이 책 <Ai로 가속하는 일의 효율화>를 읽게 되었다. 이 책의 저자가 서문에서 이야기하고 있는 내용이 내겐 큰 울림을 준 것 같다. "AI는 당신의 일을 빼앗는 존재가 아니라, 미래를 함께 만들어가는 존재다. 이 책을 다 읽고 나면 '애써서 끝내는' 매일로는 더 이상 돌아갈 수 없게 될 것이다." AI는 미래를 함께 만들어가는 존재라는 말이 책을 다 읽고 나서도 귓가에 남아있는 듯하다.

평소 내가 팀원들에게 강조하는 말이 있다. "선배 혹은 선임자가 했던 일이라고 해서 그냥 답습을 할 것이 아니라 개선을 하겠다는 생각을 가지고 업무를 들여다보고 배워나가야 한다." 그렇게 하기 위해서는 업무를 잘 하는 사람과의 인맥을 쌓는 것도 한 가지 방법이 될 것이다. 그러나 더 이상 인맥에 의존하지 않아도 문제를 해결할 수 있는 방법이 생겼다. 바로 생성형 AI를 업무에 활용하는 것이다. '성과를 내는 사람은 중요한 고민이나 전략을 세우는 데 시간을 집중한다. 반면 자료의 형식을 다듬거나 메일 문구를 고민하는 작업은 가능한 한 짧은 시간에 끝내거나, 다른 사람에게 맡긴다.' 여기서 다른 사람이 이제는 생성형 AI가 되는 것이다.

"실제로 효율적이게 일하는 방식을 몸에 익힌 사람들에게는 공통된 변화가 일어나고 있다. 자료 작성에 쓰던 2시간이 30분으로 줄어들고, 그만큼 고객 미팅 준비에 충분히 시간을 쓸 수 있게 된다. 그 결과 제안의 질이 높아지고, 성과도 함께 올라간다. (중략) '열심히 하지 않는' 것이 아니다. '열심히 하는 방식'을 바꾸는 것이다. 땀 흘리는 것이 목적이 아니라, 결과를 내는 것이 목적이다. 이를 위해 효율적인 도구와 방법을 쓰지 않을 이유가 없다."

"'왠지 모르게' 하는 업무가 늘어나는 가장 큰 이유는 '하면 좋을 일'과 '반드시 해야 할 일'을 구분하지 못하기 때문이다. 업계 뉴스를 확인하는 일은 분명 하면 좋은 일이다. 하지만 매일 아침 다섯 개 사이트를 반드시 확인해야 할까?" '하면 좋을 일'과 '반드시 해야 할 일'을 제대로 구분할 수 있다면 업무의 효율과 성과도 비약적으로 향상될 것이다.

'AI 활용의 본질은 노력을 멈추는 것이 아니라, 노력의 방향을 바꾸는 것이다. 지금까지는 작업에도 고민에도 똑같이 시간을 쏟았다면, 이제부터는 작업은 AI에게 맡기고 고민에 집중해 시간을 쏟는다. 둘 다 노력하고 있다는 사실은 변함없고, 다만 노력을 쏟는 장소가 바뀌었을 뿐이다.' 저자의 이와 같은 주장에 나도 전적으로 공감한다. 앞으로 단순한 작업은 AI에게 맡기고 고민해야 할 일에 더욱 집중하도록 해야겠다. 

나는 이 책을 읽고 나서 지금까지 AI를 제대로 활용하지 않은 것에 대해 많은 반성을 했고, 앞으로는 습관적으로 AI를 활용함으로써 남는 시간을 보다 생산적인 일에 사용하도록 해야겠다는 다짐을 하게 되었다. AI를 활용하는 데 죄책감을 가질 필요는 전혀 없다는 저자의 말에서 용기를 얻게 되는 것 같다.