AI를 활용하면 무조건 작업 시간이 빨라질까요?

SK텔레콤에서_ 50시간이면 되던 업무가 AI를 활용하기로 하자 500시간_이 걸렸습니다.

이건 단순히 시간 이야기가 아니라_ 돈 이야기_이기도 합니다.

새로운 방법을 익히는 동안 무슨 일이 벌어지는지, 그리고_ 왜 대부분 중간에 되돌아가게 되는지_ 함께 확인해 보겠습니다.

50시간짜리 업무가 500시간이 됐습니다

정재헌 SK텔레콤 대표가 서울대 특강에서 한 이야기였어요. SK텔레콤의 한 개발자가 고객 요청에 따라 시스템을 고치는 업무였는데요, 원래 50시간쯤 걸리던 업무였습니다.

AI를 활용하기 전 | 약 50시간

AI로 대체하는 동안 | 500시간 넘게

AI 시스템을 만든 뒤 | 1시간

AI 에이전트를 새로 만들고 수백 차례 검증해야 했거든요. 그리고 지금은 같은 업무를 1시간 만에 처리합니다.

우리가 평소에 AI와 관련해 듣는 이야기는 50에서 1로 바로 건너가는 이야기죠. 딸깍하면 되었다는 그 이야기요. 그렇게 말하는 사람들은 중간에 500이 있었다는 말을 잘 하지 않습니다.

생각해 보면 당연합니다. 그 결과는 대개 골짜기를 다 지난 뒤에 나오니까요. 그 안에 있는 동안에는 자랑할 것이 없어서 아무도 말하지 않습니다.

그런데 지금 골짜기 안에 있는 사람은 자기만 느린 줄 압니다.

그 골짜기에는 이름이 있어요

정 대표는 1년 동안 회사의 인공지능 전환(AX)을 이끌면서 찾아낸 패턴을 ++'J커브'++라고 불렀습니다.

"뭐가 꺼진다는 건가요?" 하실 텐데요. _생산성입니다. _AI를 활용하면 처음에는 오히려 일이 느려지고, 그 구간을 견디면 어느 순간 크게 좋아진다는 뜻이에요.

중요한 건 이 모양이 예외가 아니라 정상이라는 것입니다. 잘못 도입해서 느려지는 게 아니라, 제대로 도입해도 먼저 느려진다는 이야기니까요.

낯설게 보기 | 이 업무를 꼭 사람이 해야 하는지 다시 묻는다

극한 마주하기 | 지금 방식으로는 이르기 어려운 목표를 세운다

불편해지기 | 지금 업무 순서가 최선인지 다시 묻는다

세 가지 모두_ 질문입니다. 빨리 하는 법이 아니라_ 무엇을 그만둘지를 먼저 정하는 이야기__예요.

그러면 그 500시간에는 무엇을 하는 걸까요?

원래 그 개발자는_ 자기 머릿속에 있는 것_으로 일했습니다. 어떤 요청이 오면 어디를 고쳐야 하는지, 무엇을 건드리면 안 되는지를 경험으로 알고 있었어요. 그건 적어 둘 필요도 없었습니다. 본인이 하니까요.

그런데 그 업무를 AI에게 넘기려면 그 머릿속을 전부 밖으로 꺼내 적어야 합니다. 기준도, 예외도, 하면 안 되는 것도요. 500시간의 상당 부분은 그것을 적는 시간이었을 겁니다.

[[우리가 잘하는 일일수록 설명해 본 적이 거의 없어서, 설명하는 데 시간이 크게 듭니다.]]

그런데 사실 이것보다_ 더 큰 문제_가 있습니다.