AI가 먹힌 업무와 안 먹힌 업무 — 직군별로 갈린 결과

지난 편에 이어서. 1:1을 돌면서 들은 이야기를 직군별로 정리하다 보니 뚜렷한 경계가 하나 보였다. 시간이 절반으로 준 쪽 가장 극적으로 줄어든 건 콘텐츠·영상 제작 쪽이었다. 원래는 웹 채팅 화면에서 이것저것 물어가며 작업하던 걸, 작업 환경 안에서 바로 돌리는 방식으로 바꾸면서 흐름이 끊기지 않게 됐다. 이미지 프롬프트, 영상 프롬프트, 설명에 들어갈 문구까지 한 번에 이어서 만들 수 있게 되니 한 편 만드는 시간이 절반 이하로 줄었다는 이야기를 들었다. 마케팅 쪽에서도 비슷한 패턴이 나왔다. 2주에 한 번 회의 내용을 정리해서 성과 자료로 옮기는 작업, 인기 있는 콘텐츠 포맷을 참고해 기획안 초안을 잡는 작업. 이런 건 잘 먹혔다. ...

9월 4, 2026 · Jun Kang

AI 도구를 전사에 깔고 한 달 — 토큰 사용량은 생산성이 아니다

AI 도구를 개발팀 밖까지 열고 한 달이 지났다. 사용량을 집계하기로 하면서 고민이 하나 생겼는데, 그 이야기부터 해야 할 것 같다. 재기 시작하면 그게 평가가 된다 한 달을 굴려봤으니 현황을 알아야 했다. 누가 어떻게 쓰고 있는지, 어디서 막히는지. 그러려면 어떤 형태로든 숫자가 필요했다. 그런데 사용량을 집계한다고 공지하는 순간, 그 숫자는 자동으로 평가표로 읽힌다. 아무리 “현황 파악용"이라고 적어도 마찬가지다. 적게 나온 사람은 위축되고, 그러면 그 다음 달에는 숫자를 위해 쓰게 된다. 도구를 익히라고 한 일이 도구를 쓴 척하라는 일이 되어버린다. ...

8월 25, 2026 · Jun Kang