사람 자르면 큰일 난다 — 유통업 운영자가 공감한 AX 컨설팅 3원칙
AX(AI 전환) 진단표 글 소개에 이어 실전 컨설팅에서 얻은 3원칙 — 사람 자르면 안 됨·검증이 병목·화려한 기술보다 프로세스 효율화 — 이 공유되며 실제 사업 운영 경험담의 공감이 붙었다.
저녁 무렵, 한 참여자가 스레드(Threads)에서 읽은 글 하나를 방에 소개했다.
"'우리 팀 AI 도입은 몇 단계쯤 될까.'
회사 다니면 이런 자가진단표를 한 번쯤 만나죠.
보리스는 매일 여러 회사 엔지니어를 만납니다. 그런데 팀마다 똑같은 네 단계를 밟고, 하소연도 늘 같더래요. 한 명은 클로드로 열 배 일하는데, 나머지는 도무지 못 따라온다는 겁니다.
AX를 해소하려는 보리스의 진단서입니다. 그런데 이 표, 곧이곧대로 읽으면 안 됩니다. 어느 칸을 봐야 하는지 정리해보았습니다."
AX(AI 전환·AI Transformation)를 겪는 조직이 흔히 밟는 네 단계를 정리한 자가진단표라는 소개였다. 몇 시간 뒤 그는 같은 글을 다시 언급하며 이렇게 덧붙였다.
"여러분 어차피 모델 성능은 좋아집니다 우리는 그냥 살아남는 거 선택하면 되요
하지만 돈을 벌어야죠 그렇지 않습니까?
AX에 관해서 보리스가 정리한 글 보고 오시죠
자사 제품 홍보가 70%인데 그래도 인사이트 얻으면 좋잖아요?"
조직이 가벼워야 병목이 없다
이 화두는 곧 방 안에서 실전 경험담으로 옮겨붙었다. 한 참여자는 조직 규모와 병목의 관계를 언급하며 결국 조직과 사람의 문제라고 짚었고, 조직이 가벼울수록 병목의 원인이 사라진다고 말했다. 소규모 단위로 쪼개 자율성을 주는 운영 방식이 화제에 오른 뒤, 그는 자신이 실제로 AX를 주도하고 있는 사업 하나를 언급하며 그 경험에서 얻은 세 가지 원칙을 공개했다.
"1. 미리 비용을 산정해서 사람을 자르면 큰일난다. 기존에 있던 사람들이 그 가격에 쓸 수 있는 가장 가성비 높은 숙련공이다."
"2. 자동화를 하더라도 사람이 검증하고 미감을 정리하는게 결국 병목이다 그 주변을 정리하는게 AX의 주 업무다 (빗자루로 마루를 쓰는건 에이전트한테 맡기자)"
"3. 기술적으로는 별거 아닌데 자동화했을때 크게 프로세스가 효율화 되는 지점들이 있다. 고급스러운 기술이 돈이되는 것은 아니다..."
그는 이를 "뇌피셜"이라며 겸손하게 마무리했지만, 세 문장 모두 흔한 AI 전환 담론과는 결이 달랐다. 사람을 줄이는 게 아니라 남겨두는 것이 오히려 합리적이라는 첫 번째 원칙, 자동화 이후에도 결국 사람의 검증이 병목으로 남는다는 두 번째 원칙, 그리고 화려한 기술보다 사소해 보이는 지점의 효율화가 실제 수익으로 이어진다는 세 번째 원칙이었다.
유통업 현장에서 확인된 이야기
곧바로 이어진 반응은 단순한 공감을 넘어섰다. 유통사업을 운영 중이라는 한 참여자가 짧게 반응했다.
"전부 맞는말같습니다"
그는 자신도 유통사업을 운영하고 있다며, 최근 세 가지 원칙 중 특히 1번과 3번을 직접 체감했다고 밝혔다. 자동화의 병목이 결국 사람의 검증이라는 두 번째 원칙보다, 사람을 함부로 줄이지 않는다는 첫 번째와 사소한 지점의 효율화가 돈이 된다는 세 번째가 더 크게 와닿았다는 것이다. 그는 앞서 나온 표현을 다시 인용하며 답했다.
"그 가격에 쓸 수 있는 가장 가성비 좋은 숙련공"
"정말 ㅋㅋ 와닿는말이네요"
이어 그는 세 번째 원칙에 대해서도 자신의 경험을 얹었다.
"저는 3번을 활용해서 추가 수익을 내고있기도 해서 3번도 정말 공감하구요"
옆에서 지켜보던 다른 참여자도 짧게 거들었다.
"사람이 가성비가 맞음"
왜 주목할 만한가
이 대화가 눈에 띄는 이유는, 이론으로 소개된 AX 자가진단표가 몇 시간 만에 실전 경험담으로 확인되는 흐름을 그대로 보여줬기 때문이다. 사람을 섣불리 자르지 말 것, 검증이라는 병목은 자동화 이후에도 사라지지 않는다는 것, 화려한 기술보다 사소한 지점의 효율화가 돈이 된다는 것 — 이 세 원칙은 개발자 커뮤니티에서 흔히 나오는 "에이전트가 사람을 대체한다"는 단순한 서사와는 결이 다르다. 실제로 AI 도구 논의와는 다소 거리가 있어 보이는 유통업의 운영자가 이 원칙에 곧바로 공감하고 자기 사례로 확인해줬다는 사실이 그 설득력을 더한다.
AI 전환을 인력 감축의 수단으로만 보는 시각과, 사람의 판단과 검증을 여전히 중심에 두면서 효율화 지점만 골라 자동화하는 시각 사이에서, 이날 저녁 이 방의 대화는 후자 쪽에 더 가까운 실무 감각을 보여주고 있었다. 어느 한쪽 의견이 정답이라 단정할 수는 없지만, 서로 다른 업종에서 온 두 참여자가 짧은 대화 안에서 같은 결론에 도달했다는 점은 곱씹어볼 만하다.