많은 리더들이 팀원에게 일을 맡기기 전에 “이 친구는 지금 맡겨도 될까, 하나하나 짚어 줘야 할까” 고민해 본 적 있으실 겁니다. 사람은 고려해야 할 것들이 이것저것 생각보다 많기 때문입니다.
요즘 저는 이와 비슷한 고민을 AI와 관련해서 하시는 분들을 보게 되었습니다.
얼마 전 AI 빌더들이 모인 자리에서 이런 말을 들었습니다.
“사람을 관리하던 리더가, 이제는 AI 에이전트도 관리해야 한다.”
많은 관리자들이 리더 교육을 받을 때 보는 그림이 있습니다.
가로축은 역량, 세로축은 동기.
둘 다 높은 사람에게는 방향만 맞추고 맡기고, 둘 다 낮은 사람에게는 구체적으로 지시합니다. 예를 들면 천리마에게는 넓은 들판을, 십리마에게는 잘 닦인 길을 주는 거죠.
그리고 리더들의 가장 큰 고민은 늘 동기였던 것 같습니다. 사람이니까요! 사람의 심리와 상황은 항상 변할 수 있는 요소이고, 이것을 알아차리기 위해서 생각보다 많은 노력이 들어갑니다.
그럼 AI 에이전트는 이 그림의 어디쯤일까요?
처음엔 단순하게 생각했습니다. 역량은 늘 높고, 동기라는 개념은 아예 없다.
그러니 목표와 기준만 분명하면 된다. 그런데 경험하면 할수록, 관련 고민을 하는 분들을 만나면 만날수록 반만 맞았다는 것을 깨닫게 됩니다.
한번은 AI에게 “실수를 자주 하는 건 실수가 아니라 잘못이야"라고 말했습니다.
말해 놓고 보니 정작 저도 AI가 몇 번 틀렸는지 세어 본 적이 없어서, 그 뒤로 기록하는 기능을 만들어 적었더니 9주 동안 230번이었습니다.
“테스트 다 통과했습니다”, “그 파일은 아무 데서도 안 씁니다” 같은 말이었고,
가장 많은 건 일부만 보고 전체를 말한 경우였습니다.
사람은 “다 확인했습니다"라고 할 때 말끝이나 표정에서 얼마나 자신 있는지가 보이고, 얘기를 나누다 보면 어느 정도 검증이 쉽게 가능합니다.
AI는 맞을 때도 틀릴 때도 똑같이 자신 있게 말하는데, 관련 증빙이나 자료를 세심하게 읽지 않으면 사람이 알아차리기 쉽지 않다는 것이 제 경험입니다.
AI는 역량이 늘 높은 게 아니라 늘 높아 보이는 것이었고, 그래서 동기 대신 챙겨야 할 건 검증 시스템과 프로세스였습니다.
그래서 제가 AI에게 주는 건 동기부여가 아니라 이 네 가지가 됐습니다.
- 목표: 무엇을 위해 하는지 한 줄
- 가이드라인: 하면 안 되는 것, 되돌릴 수 없는 일의 선
- 검증 방법: 무엇으로 맞았는지 확인할지
- 완료 기준: 어디까지 되면 끝인지
진짜 어려운 건 그다음, 사람과 AI가 한 워크플로에 섞일 때입니다.
그리고 이건 먼 얘기가 아닙니다. 작은 회사에서는 이미 한 기능을 AI 에이전트가 맡고 사람은 그걸 감독하는 경우가 생기고 있고, 심지어는 일부 기능이 AI로 이미 대체되고 있습니다.
큰 조직은 아직 이 정도 수준은 아닐 수 있지만, 저는 이게 방향이 아니라 시기의 문제라고 봅니다.
사람을 중심에 두면 AI는 보조 도구가 되고, AI를 중심에 두면 사람의 역할을 다시 정하고 조직 설계도 다시 해야 할지도 모릅니다. 아마 비즈니스 특성마다, 회사의 사정마다, 그리고 업무마다 다르겠지만 그럼에도 큰 흐름은 이렇게 가지 않을까 합니다.
제 개인 작업에서는 지금 3개의 파운데이션 모델을 쓰고, 오케스트레이션을 여러 가지 형태로 실험해 적용해 보면서 지금의 모양을 갖추었습니다. 대략적인 형태는 하나는 계획과 지시를 쓰고, 하나는 실행하고, 하나는 독립적으로 검토합니다. 그리고 저는 판정만 합니다.
편해 보이지만, 지난주에는 AI 하나가 다른 AI가 한 일을 엉뚱한 쪽 것으로 보고한 일도 있었고, 너무 목적 지향적으로 집중하다 보면 전혀 엉뚱한 방향으로 진행되기도 합니다.
더불어 사람 중심이었던 조직에서 보던 “역할이 겹칠 때 생기는 일"이 그대로 생기더군요.
그래서 요즘 드는 생각은, 점점 더 AI가 생산성의 큰 몫을 맡는다면 AI도 관리의 대상이 되어야 하지만 관리의 내용은 사람의 그것과 다를 수밖에 없다는 것입니다.
‘사람에게는 동기를’, ‘AI에게는 검증을’, ‘결과의 책임은 끝까지 사람에게’.
그리고 이건 일하는 방식만의 문제가 아니라 조직 설계의 문제가 되면 더욱 복잡한 방정식이 될 것입니다. 어떤 일을 사람과 AI가 어떻게 나눌지, 누가 판정할지, 팀원이 AI를 언제 믿고 언제 의심하게 할지를 먼저 그려야 할지… 생각만 해도 머리가 아픕니다.
그럼에도 언젠가는 올 그날을, 아니 어쩌면 이미 와 있는 그날을 위해 미리 고민하고 실험해 보고 또 검증해 보는 수많은 시행착오가 필요하지 않을까 합니다.
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