더 많이 할 수 있지만, 다 하지 않습니다

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

본 리뷰는 도서를 제공받아 작성하였습니다.

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AI 활용 일의 여러 방면에서 사용되고 있어요 그렇지만 AI가 모든 의사결정까지 내려주는 것은 아니예요.

AI가 있어서 해결할 수 있는 일이 있는가 하면 AI로 활용하다 일이 빨라지진 않는다는 것을 알게 되며 작가는 더 많이 할 수 있지만 다 하지 않습니다. 라는 책에서 이야기 하고 있어요

AI 활용으로 빨라진 것처럼 보이지만 무엇을 정하고 말할지, 무엇을 믿고 무엇을 버릴 지 등의 핵심적인 방식과 통제에 대해서는 여전히 자신만 알고 있고 자신의 생각을 통해서 작성되어야 함을 말하고 있어요

우리는 무엇이든 거뜬히 해낼 수 있는 무한한 가능성의 시대를 살고 있습니다. AI가 초안을 뚝딱 만들어 주고 작업 시간을 줄여주었을 때, 우리는 마침내 일에서 해방되어 여유를 얻을 줄 알았습니다. 하지만 현실은 달랐습니다. 늘어난 가능성은 오히려 업무의 기대치를 한껏 높였고, 지금까지 일궈왔던 나의 노력을 단숨에 느린 것으로 만들어 버렸습니다. 누구도 강요하지 않았지만 더 많이 할 수 있다는 환상에 빠져 우리는 스스로를 끊임없이 몰아붙이고 있다고나 할까요?

AI 활용으로 효율은 높아졌는데 정작 예전보다 더 쫓기는 이유는 뭘까요? 라는 생각에서 나의 일과 시간을 다시 고르는 법에 대해서 이야기 하고 있습니다.

AI를 잘 활용하는 사람들은 업로드도 빠르고, 완성도도 높다. 새로운 기능이 나오면 금방 테스트하고, 결과물을 보여주고 핵심을 정리한다. 예전 같으면 시간이 꽤 걸렸을 결과물들이 훨씬 빠른 속도로 올라온다.

AI가 초안을 만들어 줄 수는 있다. 자료를 요약해 줄 수도 있고, 제목 후보를 뽑아줄 수도 있고, 문장 방향을 제안해 줄 수도 있다. 실제로 많은 일이 빨라졌다. 하지만 빨라진 것은 일의 전부가 아니었다. 겉으로는 모두 빨라진 것처럼 보인다. 하지만 무엇을 말할지 정하는 일은 여전히 남는다. 무엇을 믿고 무엇을 버릴지 판단한는 일도 남는다.

AI를 다루다 보면 새 모델이 나오고, 새로운 기능이 생기고 어제보다 더 잘한다는 말이 들린다. 누군가는 바로 써보고, 누군가는 결과물을 보여주고, 누군가는 다음 흐름을 이야기한다. AI가 계속 발전하는 게 문제가 아니었다. 예전에는 어려웠던 일이 쉬워지고, 혼자서는 시작하지 못했던 일을 해볼 수 있게 되는 것은 분명 좋은 변화다. 다만 그 변화가 너무 자주, 너무 빠르게 오면 사람은 어느 순간 도구를 쓰는 것이 아니라 도구를 따라가게 된다.

AI를 이용해 일이 빨라졌지만 순간순간 기획하고 새로운 모델을 비교하고 자신이 가는 방향이 맞는지 고민해 보아야 하는 부분이 필요하다.

일을 가볍게 하려고 AI를 쓰기 시작했는데, 어느새 새 기능을 확인하고, 새 모델을 비교하고, 새로운 사용법을 익히는 것이 또 하나의 일이 된다. 원래 하려던 일보다 그 일을 더 잘 하게 해준다는 도구들을 따라가는 데 더 많은 마음을 쓰게 된다.

일을 사랑해서 시작했는데 어느새 그 속도에 지쳐버린 당신을 만나게 됩니다. 작가는 오랫동안 자신의 능력이 부족한 탓이라 자책했지만 돌이켜보니 진짜 문제는 일 자체가 아니라 자신과 맞지 않는 방식과 통제할 수 없는 속도에 있었다고 말합니다. 도구가 발달해 빈 화면을 채우는 시간은 확실히 짧아졌지만 이상하게도 우리는 그렇게 아낀 시간마저 새로운 조급함으로 다시 채워 넣습니다.

AI의 변화를 겪어온 저자의 8년의 시행착오 끝에 나를 억지고 맞추는 대신 자신의 보폭으로 일하기 위한 감각을 건내는 책으로 해야 할 일과 하고 싶은 일을 모두 하려고 노력하다보니 마음이 바빠지고 오히려 전부 다해내야 하면서 나를 몰아새우고 마음은 더 바빠지게 되는 순간을 경험하게 되면서 세상의 속도에 나를 억지로 맞추는 대신 자신의 보폭으로 일하는 감각으로 조절이 필요하다는 메시지를 건내는 책입니다.