- 주니어는 반복 업무를 통해 패턴을 익히고, 그 패턴 위에서 판단력을 키웁니다. AI가 그 반복 업무를 대신하면 패턴을 익히는 단계 자체가 사라집니다.
- 5년 뒤의 문제가 아닙니다. 지금 입사한 주니어가 AI 보조로 업무를 처리하면서 실수와 수정을 경험하지 못하면, 3년 뒤 그 사람에게 판단을 맡길 수 없는 상황이 됩니다.
- 해법은 AI 사용을 줄이는 것이 아닙니다. 판단 노출 기회를 의도적으로 설계하는 것입니다. AI가 가져간 반복 업무 대신 어떤 경험을 통해 판단력을 키울지를 조직이 먼저 결정해야 합니다.
반복 업무가 판단력을 만들던 방식
세계경제포럼(WEF)은 2023년 미래직업보고서(Future of Jobs Report)에서 2027년까지 전 세계 기존 일자리의 23%가 AI 자동화로 재편될 것으로 전망했습니다. 재편 대상 업무의 상당 부분은 입사 초기 직원들이 주로 맡던 데이터 정리, 문서 초안 작성, 분류, 요약 같은 반복 작업입니다.
이 업무들이 단순 반복으로 보이지만, 실제로는 판단력이 자라는 토양이었습니다. 보고서 초안을 직접 써보면 어떤 정보가 중요하고 어떤 것이 군더더기인지를 몸으로 익힙니다. 고객 문의를 분류하면 어떤 패턴의 문제가 자주 오는지를 감각으로 이해합니다. 그 반복이 쌓여 3년 차가 됐을 때 이 상황에서 어떻게 해야 한다는 판단이 생깁니다.
MIT 슬론경영대학원의 에릭 브린욜프슨 교수 팀이 2023년 발표한 NBER 연구(Generative AI at Work, Working Paper 31161)는 콜센터에서 AI 보조 도입 후 신규 직원의 단기 생산성이 향상됐음을 확인했습니다. 그러나 연구는 동시에, AI 의존도가 높아질수록 독립적 판단 능력의 성장이 지연될 수 있다는 우려를 함께 제기했습니다.
주니어 사다리가 사라지는 세 가지 경로
첫째는 초안 작성 경험의 소멸입니다. AI가 초안을 쓰고 주니어가 검토만 합니다. 검토는 초안 작성보다 훨씬 적은 판단을 요구합니다. 무엇을 쓸지, 어떤 순서로 정리할지, 어떤 정보를 생략할지를 고민하는 경험이 없어집니다. 검토 능력만 늘고 작성 판단력은 생기지 않습니다.
둘째는 실수 피드백 루프의 단절입니다. 반복 업무를 직접 할 때 실수가 납니다. 실수가 나면 수정 과정에서 왜 틀렸는지를 이해합니다. AI가 처리하면 실수 자체가 줄고 수정 경험도 줄어듭니다. 그러나 실수와 수정이 없으면 학습이 없습니다. 3년이 지나도 비슷한 판단 수준에 머무르게 됩니다.
셋째는 맥락 없는 판단 요구입니다. 반복 업무를 통해 배경 지식과 패턴을 쌓지 못한 채 어느 순간부터 판단을 요구받습니다. 맥락 없이 판단하려면 더 많이 물어보거나 판단 자체를 피하게 됩니다. 주니어가 자라지 않는다는 인상을 받지만, 실제로는 자랄 수 있는 경험 경로 자체가 없어진 것입니다.
의도적 판단 노출 경로 설계
Ahn Partners 판단: 아래는 경영 현장 관찰에 기반한 제안입니다. AI 도입을 되돌리라는 제안이 아닙니다.
첫째, AI가 대신하는 업무를 목록으로 만들고, 그 중 판단력 형성에 중요했던 업무를 별도로 표시합니다. 신규 직원이 AI 없이 직접 경험해야 하는 업무 세트를 3개월 단위로 지정합니다. AI를 사용하지 않는 경험 구간을 조직이 먼저 설계합니다.
둘째, 결과 검토 대신 원인 분석을 주니어에게 맡깁니다. AI 결과를 검토하는 것에서 끝나지 않고, 왜 그 결과가 나왔는지, 어떤 데이터를 기반으로 했는지를 스스로 추적하게 합니다. 검토 능력과 함께 추론 능력이 자랍니다.
셋째, 작은 실패가 허용되는 업무 범위를 명시합니다. 주니어가 혼자 결정하고 실수해도 되는 영역을 분기마다 넓힙니다. 실수 비용이 작은 영역부터 시작해 서서히 판단 범위를 키웁니다. AI 시대에 필요한 판단력은 AI를 잘 쓰는 능력만이 아닙니다. AI 결과를 비판적으로 검토하고 최종 판단을 내리는 능력입니다.
점검 목록
- 현재 주니어 팀원이 AI 없이 직접 처음부터 끝까지 해본 업무가 지난 한 달 동안 몇 가지인가
- 입사 후 3년 동안 어떤 경험을 통해 판단력을 키울지를 팀별로 설계해두었는가
- AI가 처리한 결과를 검토하는 것과 스스로 생산하는 것을 주니어 업무에서 구분하고 있는가
출처
- World Economic Forum. (2023). Future of Jobs Report 2023. 직업 재편 비율 및 자동화 영향 직군.
- Brynjolfsson, E., Li, D., and Raymond, L. R. (2023). Generative AI at Work. NBER Working Paper No. 31161. National Bureau of Economic Research.
- Ericsson, A., and Pool, R. (2016). Peak: Secrets from the New Science of Expertise. Houghton Mifflin Harcourt. 의도적 훈련 원리.
AI 시대에 신입 채용 기준을 어떻게 다시 설계해야 하는가 AI가 초급 업무를 대신한다고 신입을 안 뽑으면 3년 뒤 조직에서 무슨 일이 생기는가에서 이어집니다.
AI 교육을 했는데 직원들이 AI 결과를 제대로 판단하지 못하는 것 같습니다 AI 활용 역량을 키운다고 쓰여 있는 교육 목표가 실제로 키우는 것은 무엇입니까에서 이어집니다.