AI 시대, 기업의 성과를 좌우하는 것은 기술이 아니라 활용 방식이다

AI가 업무에 빠르게 도입되면서 기업은 시간과 비용을 줄이고 생산성을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 특히 젊은 직원들은 디지털 환경에 익숙하기 때문에 AI 역시 자연스럽게 잘 활용할 것이라는 기대를 받습니다.

하지만 실제 업무에서는 같은 AI 도구를 사용하더라도 직원마다 결과에 큰 차이가 나타납니다. 중요한 것은 단순히 AI를 사용할 줄 아는지가 아닙니다. 자신의 업무를 이해하고, AI가 만들어낸 결과를 비판적으로 검토하며, 필요한 방향으로 수정하고 실제 업무 결과에 연결할 수 있어야 합니다.

기업의 성장 방식 역시 비슷한 관점에서 생각해볼 필요가 있습니다. 빠르게 규모를 키우기 위해 많은 외부 자금을 확보하는 방식이 오랫동안 주목받았지만, 장기적으로 성장하는 기업은 반드시 같은 방식을 선택하는 것은 아닙니다.

AI를 제대로 활용하는 방법과 지속 가능한 기업 성장 방식은 서로 다른 이야기처럼 보이지만, 두 사례 모두 한 가지 중요한 사실을 보여줍니다. 도구나 자원을 확보하는 것보다 그것을 어떻게 활용하고 운영하는지가 더 중요합니다.

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같은 AI를 사용해도 업무 결과가 다른 이유

AI와 신입·주니어 직원에 대한 논의에서는 젊은 직원들이 기술에 익숙하다는 점이 자주 강조됩니다. 디지털 환경에서 성장한 세대인 만큼 AI 역시 빠르게 받아들일 것이라고 생각하기 쉽습니다.

하지만 연구 결과가 보여주는 차이는 단순한 AI 기술 수준에 있지 않습니다.

어떤 직원은 AI를 사용할 수 있는 능력을 갖추고도 회사에 실질적인 가치를 만들어내지 못합니다. 반대로 AI의 핵심 기능을 활용해 결과물을 만들어내는 것처럼 보이지만, 실제로는 기본적인 업무 지식이 부족한 경우도 있습니다.

결국 AI를 사용할 줄 안다는 것과 AI를 활용해 업무 성과를 만들어낸다는 것은 같은 의미가 아닙니다.

성과를 내는 직원은 업무에 대한 지식, 비판적 사고, AI 활용 능력을 함께 사용합니다. AI에게 처음 질문을 입력하는 단계부터 결과를 검토하고 다듬은 뒤 최종 결과물을 만드는 과정까지 이 세 가지 역량을 연결합니다.

AI 활용의 핵심은 프롬프트 작성만이 아니다

AI를 업무에 활용한다고 하면 흔히 좋은 프롬프트를 작성하는 능력을 먼저 떠올립니다.

하지만 실제로 중요한 과정은 그 이후에도 계속 이어집니다.

먼저 업무의 문제를 이해하고 AI에게 질문해야 합니다. 이후 AI가 제공한 답변을 그대로 받아들이는 것이 아니라 결과가 적절한지 판단해야 합니다. 부족한 부분이 있다면 다시 질문하고 결과를 수정해야 합니다. 마지막으로 AI의 결과를 실제 업무 결과물이나 의사결정에 의미 있게 반영해야 합니다.

즉, AI 활용은 단순히 질문을 입력하고 답변을 받는 과정이 아닙니다.

문제를 정의하고, AI의 답변을 검토하고, 결과를 개선하고, 이를 업무에 적용하는 전체 과정이 AI 활용 역량에 포함됩니다.

이 때문에 같은 AI 에이전트를 사용하더라도 직원의 기본 지식과 업무를 다루는 방식에 따라 결과가 크게 달라질 수 있습니다.

기업의 AI 교육도 달라져야 한다

기업이 직원들의 AI 활용 수준을 높이고 싶다면 단순히 AI 도구를 제공하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

직원들이 실제 업무에서 AI를 어떻게 활용해야 하는지를 단계적으로 익힐 수 있도록 해야 합니다.

예를 들어 처음에는 자신의 생각을 바탕으로 AI에게 질문하도록 하고, AI가 내놓은 답변을 평가하는 방법을 익히게 할 수 있습니다. 이후 부족한 부분을 찾고 질문을 수정하며 결과를 개선하는 과정을 반복할 수 있습니다.

마지막에는 AI의 결과를 실제 업무 결과물과 의사결정에 연결해야 합니다.

이러한 방식이라면 AI를 사용하는 행위 자체보다 AI를 통해 의미 있는 업무 결과를 만드는 과정에 집중할 수 있습니다.

또한 AI 교육을 한 번 진행하고 끝내는 방식도 충분하지 않습니다. 연구에서는 AI 학습을 일회성 교육이 아니라 지속적인 개발 과정으로 접근할 필요성을 제시합니다.

직원마다 강점과 부족한 부분이 다르기 때문에 개인의 역량 차이를 고려한 교육도 중요합니다. 더 나아가 AI 학습을 별도의 교육 과정으로만 두기보다 직원들이 매일 수행하는 업무와 의사결정 과정에 직접 연결할 필요가 있습니다.

젊은 직원이라고 AI 활용에 능숙하다고 가정해서는 안 된다

AI 시대에는 젊은 직원들이 자연스럽게 AI를 잘 활용할 것이라는 기대가 생기기 쉽습니다.

하지만 디지털 기기에 익숙하다는 것과 업무에서 AI를 효과적으로 사용하는 것은 별개의 문제입니다.

자료에서는 젊은 직원 가운데 AI 활용에 능숙한 사람과 그렇지 않은 사람이 모두 존재하며, 중요한 차이는 단순한 AI 기술이 아니라 업무를 처리하는 방식에 있다고 설명합니다.

따라서 기업은 직원의 세대나 디지털 친숙도만 보고 AI 활용 능력을 판단하기보다 실제 업무에서 어떤 방식으로 AI를 사용하는지를 살펴볼 필요가 있습니다.

이러한 관점은 젊은 직원뿐 아니라 다른 세대의 직원에게도 동일하게 적용될 수 있습니다. AI를 업무에 효과적으로 활용하기 위해서는 지속적인 학습과 역량 개발이 필요하기 때문입니다.

기업 성장에서도 빠른 속도만이 정답은 아니다

AI 활용과 함께 기업 성장 방식에 대해서도 생각해볼 필요가 있습니다.

기업가와 투자자 사이에서는 오랫동안 빠르게 규모를 키우는 방식이 중요한 성장 전략으로 여겨져 왔습니다. 대규모 외부 자금을 확보하고 시장을 빠르게 확장하는 방식입니다.

하지만 모든 기업이 이러한 방식으로 성장해야 하는 것은 아닙니다.

자료에서는 애플, 아마존, 마이크로소프트, 구글이 기업공개 전 확보한 벤처캐피털 자금이 당시 기준으로 비교적 적었다는 사례를 소개합니다. 이후에는 대규모 자금을 빠르게 확보하는 성장 방식이 널리 퍼졌지만, 저자는 장기적으로 살아남는 기업을 만드는 또 다른 방식에 주목합니다.

바로 자본 효율성을 중시하면서 기업 스스로 현금을 만들어 성장하는 방식입니다.

장기적으로 성장하는 기업이 선택할 수 있는 또 다른 방식

이러한 기업은 단기간에 기업 규모를 최대한 키우는 데만 집중하지 않습니다.

대신 사업에서 일찍 현금을 만들어내고, 큰 자본 지출 없이 그 자금을 다시 성장에 활용하는 구조를 만드는 데 집중합니다. 일부 기업은 오랜 기간 하나의 제품이나 시장에 집중하기도 합니다.

자료에서는 이러한 기업을 'Evergreen 기업'이라고 설명합니다. 사계절 내내 푸른 나무처럼 매년 성장하면서 높은 회복력을 갖고 오랫동안 살아남는 기업을 의미합니다.

이 방식의 핵심은 단순히 외부 자금을 받지 않는 데 있지 않습니다.

기업이 장기적으로 성장할 수 있도록 사업 자체에서 현금을 만들어내고, 이를 바탕으로 성장할 수 있는 구조를 만드는 것이 중요합니다.

실제로 자료에서는 이러한 방식으로 성장한 기업들의 사례와 함께, 장기적인 관점에서 기업을 운영하는 창업자들의 이야기를 소개합니다.

빠른 성장과 지속 가능한 성장 사이에서 무엇을 봐야 할까

빠르게 성장하는 것이 항상 잘못된 것은 아닙니다. 다만 모든 기업에 빠른 성장 전략이 적합한 것은 아닙니다.

자료에서 소개하는 'get-big-fast' 방식은 기업을 빠르게 크게 만드는 데 초점을 둡니다. 반면 Evergreen 방식은 장기적인 시간 범위를 가지고 기업을 성장시키는 데 초점을 둡니다.

두 방식의 차이는 결국 기업이 어떤 목표를 가지고 있는지와 연결됩니다.

단기간에 큰 규모를 만드는 것이 목표인지, 아니면 오랜 기간 사업을 이어갈 수 있는 기업을 만드는 것이 목표인지에 따라 필요한 전략이 달라질 수 있습니다.

특히 외부 자금에 의존하지 않고 성장하는 기업들은 초기부터 현금 창출과 자본 효율성을 중요하게 생각합니다. 이를 통해 사업이 스스로 성장할 수 있는 기반을 만들고자 합니다.

AI와 기업 성장에서 공통적으로 중요한 것

AI 활용과 기업 성장 방식은 서로 다른 주제처럼 보입니다.

하지만 두 사례를 함께 살펴보면 공통점이 있습니다.

AI에서는 좋은 도구를 가지고 있는 것만으로 성과가 만들어지지 않습니다. 직원이 업무 지식과 비판적 사고를 바탕으로 AI를 활용하고, 결과를 검토하고 개선해야 합니다.

기업 성장에서도 많은 자금을 확보하는 것만으로 장기적인 성공이 보장되는 것은 아닙니다. 사업이 현금을 만들어내고 스스로 성장할 수 있는 구조를 갖추는 것이 중요할 수 있습니다.

결국 중요한 것은 무엇을 가지고 있느냐보다 그것을 어떻게 활용하고 운영하느냐입니다.

AI 도구를 도입하는 것과 AI를 통해 실제 성과를 만드는 것은 다릅니다. 많은 자금을 확보하는 것과 오랫동안 성장할 수 있는 기업을 만드는 것 역시 다릅니다.

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AI 시대, 기업이 준비해야 할 변화

AI가 기업 업무에 더욱 깊숙이 들어갈수록 직원의 AI 활용 능력을 단순한 도구 사용 능력으로 판단해서는 안 됩니다.

업무에 대한 기본 지식과 비판적 사고, AI 활용 능력을 함께 키우고 이를 실제 업무 과정에서 연결할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 일회성 교육이 아니라 지속적인 학습이 필요합니다.

기업의 성장 방식 역시 장기적인 관점에서 바라볼 필요가 있습니다. 빠르게 규모를 확대하는 방식뿐 아니라 사업 자체에서 현금을 만들어내고 자본 효율성을 높이며 오랫동안 성장할 수 있는 구조를 만드는 방법도 선택지가 될 수 있습니다.

결국 AI 시대의 기업 경쟁력은 새로운 기술을 가장 먼저 도입하는 데서 끝나지 않습니다.

직원이 AI를 제대로 활용할 수 있도록 만들고, 기업이 스스로 지속적으로 성장할 수 있는 구조를 만드는 것.

자료에서 소개된 AI 활용 연구와 기업 성장 사례는 서로 다른 분야를 다루고 있지만, 기업이 장기적인 성과를 만들기 위해 무엇을 고민해야 하는지에 대해서는 같은 방향을 보여주고 있습니다.

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https://www.inc.com/kit-eaton/a-new-harvard-study-reveals-why-some-young-workers-turn-ai-into-results-and-others-dont/91379901?fbclid=IwY2xjawTVN-RleHRuA2FlbQIxMQBzcnRjBmFwcF9pZBAyMjIwMzkxNzg4MjAwODkyAAEej7_7EOl_Rsm7lyertkn2QvwKK0R-Xze3wSC9KkStQA8lfjnC2jF4QjvtnZo_aem_-NAiLOhBq3pyQtzCEjeNCw