[AI 학습 후기] "AI에게 일을 나누고, 더 본질적인 일에 집중할 수 있어요" - 광화문라이언즈 3기 상은 님

'광화문라이언즈'에 어떻게 참여하게 되셨나요?

노무사로서 고객사 인사 담당자나 경영진을 만나면, 작년부터 부쩍 ‘AI를 어떻게 활용해야 할지 고민이다’라는 이야기를 많이 들었어요. 고객들과 같은 언어로 이야기하려면 저도 트렌드를 알아야 한다는 생각이 들어서 AI 관련한 정보를 찾아보고, 직접 구독해서 써보기 시작했고요. 그러다가 올 5월에 HR 컨퍼런스에 갔는데 디브리핑 세션에서 우연히 옆자리에 앉은 분이 광화문라이언즈를 들으셨다는 이야기를 해주셨어요. 그날 컨퍼런스도 세션마다 주제는 다르지만 결국 전부 다 AI를 키워드로 삼길래, 이제 정말 본격적으로 AI를 알아가야겠다고 생각했었거든요. 마침 좋은 기회를 알게 되어서 신청하게 되었습니다.

스터디에 참여하기 이전에 AI를 어느 정도 활용하고 계셨나요?

AI에 관심을 가진 뒤로 우선 여러 도구를 구독하면서 탐색하고 있었어요. 챗GPT, 제미나이는 물론 퍼플렉시티나 업무 도메인에 특화되어 있는 AI 도구들도 한 번씩 써보고요. 대부분이 챗봇 형식이다보니, 이 도구를 활용해서 주로 생각을 정리하는 용도로 썼습니다. 혼자 머릿속으로 생각하는 것과 그 생각을 글이나 말로 표현해 대화하는 건 그 효율이나 결과가 다르니까요. 대화의 과정을 거치면 더 좋은 문장이나 정제된 표현이 나오고 아이디어도 정리가 되기 때문이죠. 그래서 사건 전략을 시뮬레이션하거나 서면 초안을 쓸 때, 거친 표현을 다듬을 때, 컨설팅 데이터를 찾을 때 AI를 활용했어요. 다만 그때는 거의 대부분의 활용이 챗봇과의 대화였고, AI를 가지고 무언가를 직접 만들어야겠다는 생각은 아예 해보지 못했어요.

스터디를 통해 어떤 결과물을 만드셨나요?

스터디를 시작하면서 정의했던 문제는 제 업무 중에서 시간을 비효율적으로 쓰고 있는 지점을 파악하고, 어느 지점이든 그 시간을 줄여보는 것이었어요. 그런데 제 일의 대부분은 글쓰기로 이루어져 있다보니, 과제를 좁혀갈 때도 글 쓰는 일부터 접근하게 되었고요. 자문사에서 질의가 들어오면 예전에 제가 작성한 메일들을 검색해 제 톤에 맞는 초안을 작성해주는 에이전트, HR 콘텐츠를 큐레이팅해주는 에이전트 등이 후보에 올랐는데, 결국 첫 시도로는 4주 안에 해볼 수 있는 범위를 생각했을 때 가장 가능성이 있어 보인 블로그 아티클 작성 에이전트를 선택했습니다.

잠재 고객을 만나기 위한 블로그 글을 기획, 작성하고, 글이 잘 탐색될 수 있도록 하는 SEO 작업까지 도맡는 에이전트를 만들었습니다. 만들고서 가장 신기했던 점은, 제가 기준만 짚어주면 알아서 적절한 판정례를 찾아주는 것이었어요. 같은 쟁점에서 인정된 사례와 불인정된 사례를 나눠 찾아달라고 하면, 근거까지 설명해주면서 결과물을 내놓고요. 충분한 결과가 안 나온 경우에는 제가 알고 있는 지식이나 맥락을 짚어주면 그 다음부터는 알아서 키워드를 바꿔가며 검색하고, 왜 그렇게 판단했는지도 설명해줬어요. 예전에는 제가 필요할 때 AI와 시간을 같이 쓰면서 물어보고 답을 받는 식이었다면, 지금은 다른 작업을 하는 동안에도 에이전트에게 일을 맡기면 자료를 찾고 초안을 쓰고 사람 확인만 거쳐 발행까지 해냅니다. 업무 완수를 위해 시간을 쪼개지 않아도 되는 구조를 만들 수 있다는 게 신기했어요.

스터디를 통해 가장 크게 얻어가신 것은 무엇인가요?

우선 내가 직접 만든 결과물이 남는 게 가장 다른 점이라고 생각했어요. 다른 강의들과 달리, 스터디가 끝나는 시점이 되면 제가 직접 정의한 문제에 대해 제가 만든 결과물을 손에 쥐고 돌아갈 수 있다는 것이 신청 이전에도 매력적인 포인트라고 생각했고, 실제로도 그런 결과를 냈고요.

또 내 분야가 아니라고 생각했던 지점에서의 가능성을 발견한 것도 좋았어요. 과거 직장인으로 일하면서 ERP 개발 프로젝트를 담당해서 기획 업무를 했던 때가 생각났었는데요. 요청사항을 기획해서 개발자들에게 전달하고 나면, 그 이후 실제 개발과 구현을 개발자들이 해내는 걸 지켜보며 신기해했던 경험이 있거든요. 그때만 해도 개발은 내 분야가 아니지라고만 생각했는데, 이제는 AI와 함께 제가 원하는 그림을 직접 구현할 수 있게 되었어요.

그런데 가장 기억에 남는 경험은**, 같이 스터디를 진행한 팀원들과 경험을 공유하고 회고하는 과정을 통해서 같이 배워나가고, 다른 영역과 접근법을 관찰할 수 있었던 것이에요.** 좋은 자료가 있으면 서로 공유하기도 했고요. 다른 팀원들이 어떤 문제의식을 가지고 어떻게 풀어내고 있는지를 보면서 문제 해결의 관점에서 많이 배웠어요.

스터디 과정에서 멘토와 퍼실리테이터의 존재도 도움이 되었나요?

우선 과제 정의부터 수행까지 멘토님의 피드백에서 도움을 많이 받았어요. 제 에이전트의 최초 기획에서는 블로그 글을 자동으로 발행하는 데까지만 생각했는데, 멘토님이 검색에 잘 걸리도록 노출 장치까지 설계해야 한다는 방향을 제시해주셔서 과제 정의를 수정하기도 했어요. 네이버 블로그 발행을 자동화하기 위한 보안과 권한 문제가 생겼을 때도 멘토님이 다른 도구와 방향을 제시해주셔서 여러 도구를 함께 활용하는 방식으로 풀어내기도 했고요.

전 기수에 참여한 ‘선배’이기도 한 퍼실리테이터님이 공유해주신 이전 기수의 경험도 참고가 많이 되었습니다. 뭔가 AI에게 ‘좋은 질문을 던져야 좋은 답을 받을 수 있다’는 생각에 얽매여서 무엇부터 시작해야 할지 막막해하던 차에, 망설이지 말고 AI와 그냥 대화를 시작하면 된다고 알려주셨던 게 가장 기억에 남아요. 고민을 내려놓고 그냥 만들고 싶은 것에 대해 편하게 이야기를 시작했더니, 정리가 술술 나오는 걸 보고 놀랐었네요. 멘토와 퍼실리테이터 두 분 다 과제에 개입해서 방향성을 하나로 정해주려 하기보다는, 제가 막혀 있을 때 도움을 주고 선택지를 넓혀주는 방식으로 알려주셔서 좋았습니다.

4기에서는 직접 퍼실리테이터로 참여해주셨어요.

퍼실리테이터로 참여하기까지 거창한 포부가 있었던 건 아니에요. 지난 스터디 경험이 워낙 좋아서, 어떤 형태로든 다시 참여하고 싶었습니다. 스터디원으로 다시 들어가서라도 더 해보고 싶을 정도였어요. 그런데 퍼실리테이터로 참여할 기회가 열렸고, 이 위치에서는 스터디원으로 참여할 때보다 팀 내 진행의 책임이 주어지는 만큼 다른 팀원들이 문제를 풀어나가는 과정을 더 가까이서 지켜볼 수 있겠다는 기대가 있었습니다.

광화문라이언즈 전후로 AI 활용 자신감 점수가 어떻게 변했나요?

스터디 전에는 2~3점 정도였습니다. 거의 챗봇만 사용했고 무언가를 만들어야겠다는 생각 자체를 하지 못했어요. 지금은 작은 결과물이라도 직접 만들어봤다는 경험 덕분에 7점 정도까지는 올라간 것 같습니다. 노무사나 변호사 같은 법률 전문가는 늘 ‘AI가 대체할 직업’ 상위권에 오르내리다보니 대체되지 않으려면 AI를 알아야겠다는 생각으로 시작했는데, 지금은 오히려 AI를 통해 가능성을 보게 되어서 자신감도 높아졌어요. AI와 함께 일을 나누고 제가 조금 더 본질적인 것에 집중하게 되면, 오히려 제 역량을 확장할 수 있는 기회가 되겠다는 쪽으로 생각이 바뀌었어요. 요즘은 이동하는 시간에도 제 업무 중 어떤 걸 에이전트로 만들어볼지 생각하게 되기도 하고요. 아직 도달하지 못한 나머지 3점은 스킬을 더 갖춰서 원하는 만큼의 아웃풋을 낼 수 있을 때까지의 거리라고 생각합니다.

학습 목표로 제시됐던 멘탈 모델의 변화 중 가장 크게 체감한 것은 무엇인가요?

스터디를 하던 당시와 그 이후에 더 크게 체감되는 게 조금씩 달랐는데요. 우선 스터디 당시에는 ‘AI를 동료로 인식’하게 된 것이 가장 크게 체감됐어요. 제가 일하는 시간에 AI도 자기에게 주어진 태스크를 수행하며 함께 일할 수 있다는 점에서, 업무의 일부를 정말로 나눠줄 수 있겠다는 생각이 들었거든요.

스터디를 마치고 난 이후에는 ‘내 업무를 어떻게 잘 나눠줄 수 있지’를 더 고민하게 되면서 나 스스로를 내 업무의 설계자로 인식하는 관점이 더 와닿았어요. 고객사의 조직 컨설팅을 하다 보면 기업 내 직무 분석이나 업무 재설계, 조직 진단 등을 수행할 때가 있어요. 저는 고객사에게 그런 서비스를 제공하면서, 정작 제 일은 그렇게 들여다본 적이 없었다는 걸 최근에 깨달았죠. A부터 Z까지 ‘나의 업무’로 묶인 일들 모두를 내가 직접 다 해야 한다고 늘 생각했는데, 지금은 AI와 저 사이에서 각자 잘할 수 있는 부분을 나누고 역할과 의사결정 체계, 업무 플로우를 정리하는 쪽으로 바뀌었어요. 예를 들어, 컨설팅 미팅을 위한 자료의 디자인을 정리하는 일을 AI가 도맡고 나니, 그로부터 아낀 시간 만큼을 ‘고객사가 실제로 얻어갈 수 있는 변화가 무엇인지’ 더 깊이 고민할 수 있게 되었습니다. 그리고 AI에게 업무 지시를 하면서, 맥락을 정리해서 AI에게 전달하는 과정 자체가 제 생각을 미리 한번 정리하는 셈이 되어서 실제 미팅에서 훨씬 설명을 잘할 수 있게 된 것은 예상하지 못한 부가적인 효과였고요.

앞으로 AI를 어떻게 더 활용해보실 계획인가요?

에이전트를 여러 개 만들어서, 수습 노무사에서 시니어 노무사 수준까지 키우는 걸 일차 목표로 삼고 있습니다. 다양한 업무를 나눠 맡기고, 어느 정도는 스스로 판단하며 일할 수 있는 수준까지 맥락을 학습시켜가며 키워보려 해요. 시니어 노무사까지 크고 나면 그 다음은 제 업무 바깥으로 영역을 넓혀 새로운 서비스를 기획하는 게 다음 단계라고 생각합니다.

배워야 할 것도 점점 더 눈에 보여요. 제가 잘 아는 분야와 잘 모르는 분야는 AI에게 요청하는 수준부터 다를 수밖에 없어요. 미적분이라는 용어를 알고 물어보는 것과, 용어는 모른 채 그 근처의 개념만 설명하며 물어보는 것은 답변의 질이 다르니까요. 잘 모르는 분야는 좋은 질문을 할 수 없고, 답이 나와도 맞는지 판단하기 어렵잖아요. 물론 기술이 발전해서, 잘 모른 채로 이야기를 시작해도 AI가 워낙 잘 설명해주고 맥락을 잡아주기도 하지만, 결국 제가 만드는 결과물의 수준을 높이고 그 작업을 효율적으로 해내기 위해 여러 방면에서 공부하는 건 필요한 일 같아요. 최근에는 결국 결과물이 시각화되어서 나오는 경우가 많다 보니 디자인부터 공부해봐야겠다고 생각하고 있습니다.

광화문라이언즈를 어떤 분들에게 추천하고 싶으신가요?

AI에 조금이라도 관심이 있는 누구나라도 추천하고 싶어요. AI로 해결해보고 싶은 불편한 지점이나 문제의식이 있다면 오히려 업종이나 직무, 경력 같은 경계는 중요하지 않은 것 같아요. 오히려 관심은 있지만 혼자서는 계속 미루게만 되는, 현업에 밀려 새로운 학습이 늘 후순위가 되는 사람들에게 가장 필요하다고 생각해요. 저도 필요를 느끼고도 계속 미뤘었는데, 짬을 내서 스터디를 해 배우고 나니 그 이후로 일하는 게 훨씬 편해졌어요. 아무래도 스터디라는 방식으로 여럿이 같이 하면 목표 설정이든 실행이든 한번이라도 더 해보게 되고, 다른 팀원들이 하는 걸 보면서 자극을 받을 수도 있으니까요. 작은 결과물이라도 내 손으로 만들어보고 싶은 사람이라면, 결과물은 물론이고 그보다도 더 큰 것을 얻어갈 수 있을 거예요.

광화문라이언즈를 한문장으로 표현한다면?

손으로 하는 일을 줄이고, 그만큼의 시간을 머리로 해야 할 일로 옮겨준 4주.