시리즈 2편: AX 도입과 기획자

지난 편에서는 같은 AI 모델, 같은 도구를 들고도 회사마다 AX 도입 결과가 왜 달라지는지 살펴봤습니다.

자세한 내용은 여기서 다시 길게 반복하지 않겠습니다.

다만 마지막에 남긴 질문 하나만 이어받겠습니다.

"그럼, AX는 결국 누가 끌고 가는가."

이 질문 앞에 놓이는 통념이 하나 있습니다. AI가 문서도 쓰고, 코드도 만들고, 회의록도 정리한다면 기획자의 일은 줄어들지 않을까. 자동화가 더 빨라지면 기획자의 자리도 같이 줄어드는 것 아닐까.

그런데 현장에서 보이는 흐름은 조금 다릅니다. AX를 굴리기 시작한 회사 안에서는 새로운 역할 이름이 하나둘 생깁니다. "AX 기획자", "AI 도입 PM", "디지털 전환 담당자". 부르는 이름은 회사마다 다르지만, 그 자리에 앉은 사람에게 묻는 일은 비슷합니다.

자동화가 빨라질수록 오히려 "이걸 실제 업무에 어떻게 넣을 것인가"라는 질문이 더 많아집니다.

왜 그럴까요.

AI가 다 한다는 말이 가린 것

"AI가 다 한다"는 말이 맞는 영역은 분명히 있습니다. 코드 초안, 문서 요약, 메일 분류, 회의록 정리, 고객 문의 초안. 입력과 출력이 비교적 분명한 일에는 AI가 빠르게 들어갑니다. 빠르면 한 달 안에 붙고, 두 달 안에 안정화되는 일도 있습니다.

그런데 회사의 AX는 여기서 끝나지 않습니다.

회의실에서 진짜로 어려운 질문은 "AI가 무엇을 할 수 있나"가 아닙니다. "우리 회사가 무엇을 AI에게 맡길 것인가"입니다.

이 둘은 비슷해 보이지만 전혀 다른 일입니다. 앞의 질문은 도구를 잘 아는 사람이 답할 수 있습니다. 뒤의 질문은 회사의 사정을 아는 사람이 답해야 합니다.

어떤 업무는 조금 흔들려도 괜찮습니다. 어차피 내부 초안이고, 사람이 고치면 됩니다. 반대로 어떤 업무는 한 번만 틀려도 고객 신뢰가 무너집니다. 어떤 부서는 변화를 받아낼 여력이 있지만, 어떤 부서는 지금도 업무가 꽉 차서 한 발자국도 더 못 옮깁니다.

이건 모델이 대신 결정해주기 어렵습니다. AI가 후보를 보여줄 수는 있습니다. "이런 업무를 자동화해볼 수 있다"고 제안할 수도 있습니다. 하지만 그 후보를 회사의 결정으로 바꾸는 일은 다른 문제입니다.

AI는 질문을 제안할 수는 있지만, 그 질문을 회사의 결정으로 바꾸지는 못합니다.

지난 편에서 남긴 질문도 여기서 이어집니다.

AI를 들여오는 일은 점점 쉬워지는데, 그것을 실제 업무 안에 넣는 일은 왜 계속 사람에게 돌아오는가.

이 질문을 따라가다 보면, AX 기획자가 맡게 되는 일이 조금 더 선명해집니다.

기획자가 하는 일은 달라진 게 아니라, 드러난 것

회사 안에서 기획자의 일은 오랫동안 산출물로 보였습니다. 화면 시안, 와이어프레임, 기능 명세서. 손에 잡히는 결과물이 있으니 그렇게 보인 것도 자연스럽습니다.

AX는 이 산출물을 만드는 속도부터 빠르게 끌어올립니다. 화면 초안은 디자이너와 AI가 함께 더 빨리 만들고, 명세 초안은 코드와 프롬프트 안으로 흡수됩니다. 회의록, 요약, 비교표, 정책 초안도 예전보다 훨씬 빠르게 나옵니다.

그런데 산출물이 빨라질수록, 오히려 그 앞뒤에 놓여 있던 일이 더 또렷하게 보이기 시작합니다.

* 어떤 문제를 먼저 풀 것인가

* 어느 범위부터 적용할 것인가

* 사람은 어디서 판단하고, 어디서 책임질 것인가

이 세 가지는 자동화되지 않습니다. 산출물을 빨리 만드는 것과, 그 산출물이 회사 안에서 실제 결정으로 이어지게 만드는 것은 다른 일입니다.

결정과 실행의 거리를 줄이는 일. 1편에서 본 그 일과 정확히 같은 결입니다.

AX가 줄이는 것은 산출물 제작 시간이고, 드러내는 것은 그 앞뒤의 판단입니다.

그래서 질문은 다시 바뀝니다.

AX 기획자는 구체적으로 무엇을 하는가.

도구를 빠르게 익히는 것만으로는 부족합니다. 회사 안에서 AI가 실제로 작동하게 만들려면 세 가지 일을 해야 합니다.