🤔 할 수 있는 게 많아지니, 고르는 게 더 어려워졌습니다
AI 전에는 할 수 있는 일이 몇 개 없어서 '이걸 어떻게 해내지?'가 고민이었습니다.
지금은 웬만한 일은 AI랑 하면 되니까, 고민이 '이 많은 것 중에 뭘 하지?'로 바뀌었어요.
산 하나 앞에서 고민하던 그림과, 낮은 언덕 수십 개 앞에서 고민하는 그림을 나란히 올렸는데 공감을 많이 얻었어요.

🥸 직접 쓰는 사람에서, 검토하는 사람이 됐습니다
혼자 보고서를 쓸 땐 머리가 맑은데, 하루 종일 남의 결과물에 피드백을 주면 머리가 터질 것 같잖아요.(제가 팀장일 때 딱 그랬거든요.)
AI랑 일하는 게 딱 그렇습니다.
그래서 'AI 쓰면 뇌가 퇴화한다'는 연구 결과 기사에 1도 공감이 안 되더라고요.

⚙️ AX는 AI보다 데이터가 먼저입니다
남편과 기업 AX 프로젝트 관련 얘기를 나누다가 식당에 적용할 수 있는 AX에 대해 얘기를 나누었어요.
- AI로 포스터 만들고 문자 쓰는 법을 알려주는 건 'AI 활용'
- AX는 AI가 알아서 매출을 예측하고 재료를 주문하는 상태인데, 그러려면 POS, 근무 일지, 예약 고객처럼 흩어진 데이터를 한 곳에 모으는 일부터 해야 합니다. 여기에만 몇 달 이상이 걸려요.
예상했던 것과 다르게 정말 큰 프로젝트가 되어버리죠.

결국, AI가 생겼다는 건 팀원이 생겼다는 뜻이에요.
일 잘하는 AI 팀원이 여럿 생기면 리더의 일이 바뀝니다.
'이걸 어떻게 해내지?'보다 '누구에게 뭘 맡기지?'를 고르는 게 일이 되고,
직접 쓰는 대신 남이 해 온 결과물을 봐주는 게 일이 되죠.
그리고 아무리 유능한 사람이 들어와도, 인수인계 자료와 업무 맥락이 정리돼 있지 않으면 제 실력을 못 냅니다.
AI도 똑같아요. 우선순위를 정해 주고, 결과물을 검토해 주고, 일할 재료를 갖춰 줘야 제대로 일하죠.

그래서 AI 시대에 정말 필요한 건 새로운 기술보다, 우리가 이미 사람과 일하며 배워 온 '일 맡기는 법'인 듯 합니다.

요즘 AI 때문에 머리가 아프시다면, AI 팀장이 되었다는 뜻! 😁
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