회사원 A에게 물었다. “보고서 같은 거, 보통 어떻게 쓰세요?” 돌아온 답이 인터뷰의 전제를 흔들었다. “요즘 누가 보고서를 직접 써요?” 질문하는 사람은 PD, 답하는 사람은 회사원 A.
[0:35] “내일까지”는 옛날 방식.
PD. 회의 끝나면 보통 “내일까지 보고서 정리해서 줘” 이러지 않나요?
A. 아, 그건 좀 옛날 방식이에요. 요즘은 회의가 끝나는 순간 보고서가 거의 다 나와 있어요. 회의 내내 AI가 듣고 있었으니까요.
PD. …회의를 듣고 있었다고요?
A. 네. 녹음이 실시간으로 정리되고, 끝나면 결정사항·담당자·기한까지 초안이 떠요. 저는 그걸 “쓰는” 게 아니라 “확인하고 고치는” 거예요. 그게 제 일의 핵심이고요.
[1:40] 직관이 작동하는 순간. AI가 뽑은 초안을 A가 쭉 훑는다. 스크롤이 멈칫하는 법이 없다.
PD. 그렇게 빨리 넘기면서 어떻게 틀린 걸 찾아요? 저는 읽어도 다 맞는 말 같은데.
A. 훑으면 어디가 틀렸는지 그냥 보여요. “어, 이 숫자 이상한데”, “이 결론은 우리 상황이랑 안 맞아”, “이건 말은 그럴듯한데 알맹이가 없네.” 1초도 안 걸려요.
A. AI는 빠르고 그럴듯해요. 근데 그럴듯하게 틀려요. 그걸 알아보려면, 제가 이 일의 완성된 모습을 이미 알고 있어야 해요. 모르면 AI가 틀려도 그냥 통과시키죠.
[3:10] 직관은 어디서 오나.
PD. 그 “한눈에 보는 눈”, 어떻게 길러요? 강의라도 들으면 되나요?
A. 파편적으로 배우는 건 지금은 잘 안 통해요. “이 기능은 이렇게 쓴다” 같은 거 백날 외워도, 정작 결과물이 틀렸는지는 못 봐요. 전체 과정을 직접 끝까지 통과해본 사람만 “이건 아닌데”가 보이거든요.
A. 그게 직관이에요. AI가 다 해주는 시대일수록, 그 직관이 진짜 실력이 돼요. 누구나 결과물은 뽑잖아요. 차이는 그걸 꿰뚫어 보느냐예요.
[5:05] 결국 실력은 여기서.
A. 예전엔 잘 쓰는 게 능력이었어요. 지금은 빨리 뽑을수록, 틀린 걸 빨리 알아보는 사람이 이겨요. 뽑는 건 누구나 하니까, 결국 알아보는 눈에서 갈려요.
AI는 누구에게나 똑같은 초안을 준다. 그 초안을 0.5초에 꿰뚫어 보느냐, 그대로 제출하느냐 — 거기서 실력이 갈린다. 그 직관은 전체를 직접 통과해본 사람에게만 생긴다. 파편적 지식으론 안 된다.
당신은 AI 결과물을 보면 “어, 이거 틀렸네”가 보이나요? 어떤 일에서 그 눈이 생겼는지 댓글로 들려주세요.
이 시리즈 「AI 네이티브 신입의 하루」는 매일 한 장면씩 이어집니다. 다른 채널에서 대화 일부만 보셨다면, 전체 인터뷰는 항상 이곳 WorkGPT에 있습니다.
[5:40] 그런데, 이것마저도.
A. 사실 요새는 이 검증도 점점 자동화되고 있어요. AI가 뽑은 결과를 또 다른 AI 레이어가 한 번 훑어서 “이 숫자 출처가 없는데?”, “이 논리 비약 있는데?” 하고 틀린 데를 먼저 잡아줘요.
PD. 그럼 사람은 이제 필요 없는 거 아니에요?
A. 아직은 아니에요. AI 검증 레이어도 완벽하진 않거든요. 그래서 지금은 같이 가요. AI가 1차로 걸러주고, 제가 최종으로 판단하고. 솔직히 이 둘이 붙으니까 예전보다 훨씬 빠르고 정확해요. 언젠가 검증도 완전히 맡길 날이 올지 모르죠. 근데 그때까진, 마지막에 “이건 아니다”를 아는 사람이 옆에 있어야 해요.
※ 이 콘텐츠는 실제 AI 네이티브 직장인들의 업무 방식을 취재·종합해 가상 인물 「회사원 A」로 재구성한 것입니다. 특정 인물·기업과 무관하며, 일부 장면은 이해를 돕기 위해 연출되었습니다.