AI 덕에 10배 빠르게 일하고 계신가요?

매주 AI 시대 기업 워크플로우의 승부처를 분석합니다.

어떤 업무가 언제 바뀔지, 어떤 스타트업이 그 기회를 잡을지, 투자자 관점에서 예측합니다. 놓치고 싶지 않다면 구독하세요.

Workflow에 대한 논의 대두

2020년부터 B2B SaaS 기업에 투자를 해온 저지만 정말 요즘 만큼 지식노동에 대한 생산성 그리고 Workflow에 대한 관심이 높을 때를 보지 못했습니다.

사실 수 많은 기업의 원가에 해당하는 인건비에 대한 대체 혹은 효율적 활용에 직결되는 문제기 때문에 다들 다양한 목적으로 관심을 두고 있습니다. 임직원에게는 생존과 연봉 상승의 문제이고, 기업가에게는 법인의 비용 절감 및 성장 기회라는 차원에서 고민하고 생각하고 있습니다.

하버드 비즈니스 리뷰를 보면 결국 AI 기술 발전 때문에 여러가지 업무들의 숙련도를 올리는 것이 너무 용이해졌습니다. 그러다 보니 기존의 커리어패스 등 전통적인 업무 학습의 기준이 바뀌고 전문성에 대한 재정의가 될 것이라는 것을 유추 할 수 있습니다.

결국 하나의 업무에 전문성을 갖고 경쟁력을 길러가던 과거보다는 금방 숙련도가 올라가기 때문에 더 복합적이거나 여러가지 업무들을 다루는 등 다양한 변화에 적응해 나가야 하는 것이 자명해보입니다.

미국은 어떤데?

아래 글을 보면서 '역시 샌프란은 다를 것 같았는데, AI 기술이 발전하고 다양한 실험이 이뤄지는 무대 정중앙 답게 수 많은 발전이 있고 그 밀도가 한국과 정말 다르네' 싶었습니다.

B2B SaaS 제품 중심의 비즈니스에서 다음세대의 제품으로 나아가신다고 할 정도니깐요.

물론 샌프란이라고 Agent끼리 소통하고, 업무가 자동으로 처리되고 그런 아름다운, 정제된 미래를 달리고 있다고 생각하지는 않습니다. 그렇지만 그 밀도 차이에서 오는 놓치게 되는 위기감과 절실함은 어떻게든 채워야하는 시대 같습니다.

교수님은 AI의 발전으로 인해 Prototypes를 구축하는 속도는 10배가 되었다는데 다들 10배로 빠르게 일하고 계시나요? 만약 그렇지 않다면 무엇을 놓치고 있는걸까요?

엑셀을 쓰려면 계산기를 뺏어라

아래 인터뷰에서 나온 재미있는 이야기였는데요. 결국 이빨이 없으니 잇몸으로 일을 했는데 AI가 구조적 변화를 가져왔고, 그 변화가 새로운 업사이드로 또 선순환 되었다는 이야기입니다.

결국 우리는 우리도 모르게 과거의 업무 습관과 워크플로우에 갇혀서 더 효율적으로 혹은 더 새로운 시대에 맞춰서 일하지 못하고 있는게 아닐까 생각이 들었습니다.

아직 지금은 RPA 즉 자동화의 시대입니다. 하지만 우리는 이 기술변화와 업무변화에 적응할 준비가 되었을까요? 이 질문에 답하기 위해서는 실제로 어떤 인프라적, 시스템적 준비를 하고 있는지 돌아봐야 합니다.

개발자가 아니라도 무조건 봐야할 100페이지 짜리 AI 활용법

아 이게 혼자 활용법 찾고 알아서 현업 적용해야지 하는 문제가 아니라는 것을 느끼게 한 개발자 배휘동님의 발표 자료입니다.

[라인플러스 Tech Talk] 나날이 발전하고픈 개발자를 위한 AI 활용법 - 후기 + 슬라이드 PDF

분량이 너무 많긴 하지만 유익하게 읽어주시면 좋겠네요.

Steady Study배휘동

최근 사람마다 AI 기술에 대한 인식, 대응이 정말 천차만별이라는 사실은 알고 있었지만 나는 어떻게 대응하고 대처해야하는지에 대한 위기감을 높여준 자료입니다.

요새 AI 발전으로 인해 일자리 위협이 가장 많이 된 영역이 소프트웨어 엔지니어인데 그 첨단에 있는 휘동님이 사용하고 있는 방법을 보면 굉장히 구조화 되어있습니다.

사실 대부분의 직군과 업무에서 위와 같은 통합되어서 일을 수행하게 되는 방법들이 나올 테고, 이걸 잘 이해한 사람은 기회를 누릴 것이라고 볼 수 있습니다.

소프트웨어 엔지니어의 경우에는 그래도 AI와 업무 유관도가 높아보이는데 모든 사람들이 다 이걸 해야하고 할 수 있을거라고 생각하지는 않습니다.

특히 AI Native한 팀으로 가면 더더욱 고려해야할 요소가 많습니다.

단순 ChatGPT를 사용하는 것에서 벗어나 전사적 AI 역량을 구축하려면 Github는 8가지 세팅이 필요하다고 합니다.

AI 옹호자, 명확한 정책, 학습 기회, 데이터 기반 측정, 책임자 지정, 경영진의 지원, 적합한 툴, 커뮤니티

GitHub’s internal playbook for building an AI-powered workforce

This is the internal playbook developed and implemented by GitHub to build AI fluency across its global workforce. The strategies detailed here are the product of the AI for Everyone initiative, which guides our company’s efforts to embed AI into the fabric of how we work.

GitHub ResourcesGitHub

실행을 하는 관점에서는 장비(AI 툴), 지원 체계, 표준화된 학습 경로, 데이터 기반 운영을 통해서 발전시켜나가라고 합니다. 이런건 대부분 회사 안에서 다들 외롭게 하고 있을 것 같습니다. 하지만 외롭게 해야할 일이 아니라고 믿습니다.

AI로 인해 변할 워크플로우를 추적하고 변화해보고자 합니다

AI는 대체 사람들의 업무를 어떻게 바꾸고 어떤 가치를 제공할까요? 단순히 지금 하고 있던 일들을 뚝딱 수행해준다고 여기는 것은 아마 틀린 판단에 가까워보입니다.

업무를 수행하는 시스템, 관리하는 방식, 필요로 하는 역량 등이 다 천지개벽할 것 같습니다. 그런데 이렇게 계속해서 AI기술이 발전하고 수단들이 늘어가는 현재 혼자서 답을 찾아내는 것은 거의 불가능에 가깝습니다. 그래서 저는 스스로에게 물어봤습니다. “대체 어떤 특징을 갖고 있는 사람이 AI 워크플로우 변화를 잘 추적하고, 기회를 포착할 수 있을까?”

아래는 주변의 대화와 제 생각을 종합해 정리해 본 리스트입니다.

• 새로운 툴과 제품을 직접 활용하며, 실제 생산성 향상을 경험하고 사례화할 수 있는 실험 정신
• AI 기술의 발전을 믿고 한계부터 이야기하면서 스스로 검열하지 않고 미래를 바라보며 준비하는 장기적 믿음
• 특정 기능 자동화가 아니라 전체 업무 체계·역할 구조가 어떻게 바뀌는지를 바라볼 수 있는 시스템적 사고
• 해외 기업과 선진 사례를 학습하고, 한국적 맥락에 맞게 번역할 수 있는 분석력과 응용력

혼자서 절대 못할 내용이라 생각해 집단지성을 만들어보려 합니다. 단순히 배우는 것을 넘어, 각자의 현업에서 직접 부딪치며 얻어낸 성공과 실패의 사례를 날카롭게 공유하고 서로의 성장을 가속화시킬 동료를 찾습니다.

• 3개월 간 스터디를 진행 예정이며, 3주에 한 번은 오프라인에서 모여 의논하고자 합니다. B2B 생산성 영역에 투자해왔던 벤처투자자인 저를 포함하여 6~8인으로 구성해보고자 합니다. 다양한 백그라운드와 시야를 갖고 계신 분들과 이야기해보고 싶습니다.
• 장소는 강남 부근에서 제공 예정이며, 같이 밥 혹은 간식 먹는 비용만 N빵 준비해주시면 됩니다.
• AI로 인한 업무 양식 변화에 대한 벙벙한 이야기부터 실제 실리콘밸리에서 앞서나가는 AI 서비스들을 직접 써보고 연구해보는 케이스 스터디까지 다양한 스펙트럼으로 커리큘럼을 생각해보고 있지만, 자세한 내용은 같이 이야기하면서 맞춰보고 싶습니다.

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