AI를 쓰라는 관리자, 직접 써보셨습니까?

유명 전문가의 AI 특강을 들은 관리자를 떠올려봅니다. 보고서가 순식간에 만들어지고, 복잡한 자료도 몇 초 만에 정리됩니다. 강연이 끝나면 이야기합니다.

“우리도 AI를 적극적으로 활용해야겠습니다.”

그런데 다음 날, 달라지는 것은 직원에게 내려가는 지시뿐입니다. 관리자는 직접 써보지 않았고, 업무를 나누는 방식도 그대로입니다. 직원에게는 하던 일에 ‘AI도 활용하라’는 주문이 하나 더 붙습니다.

관리자에게 의지가 없어서일까요. 꼭 그렇지는 않다고 생각합니다.

보고서를 직접 만들기보다 보고받고 판단하는 위치에서는, 강연에서 본 활용법이 자기 일처럼 느껴지지 않을 수 있습니다. 기술 설명은 어렵고 새로운 용어는 계속 나옵니다. 중요하다는 것은 알지만, 정작 자신이 무엇을 바꿔야 하는지는 막막합니다.

저는 AI를 자전거 타기에 비유하곤 합니다.

자전거의 원리를 아무리 글로 배우봤자, 안장에 앉아 페달을 밟지 않으면 탈 수 없습니다. 그런데 AI 교육에서는 글로 자전거를 배운 뒤, 직원에게 더 빨리 달리라고 요구하는 일이 생깁니다.

직접 타보지 않았으니 어디서 균형을 잃는지, 언제 속도를 줄여야 하는지도 알기 어렵습니다.

가트너가 2025년 7월 관리자 1,973명을 조사한 결과에서도, 팀의 효과적인 AI 활용을 이끄는 데 어려움이 없다는 응답은 14%뿐이었습니다. 관리자에게도 별도의 준비가 필요하다는 문제를 생각하게 합니다.

그렇다고 관리자에게 코딩을 배우거나 직원과 똑같은 실습을 하자는 뜻은 아닙니다.

공개 자료로 회의 쟁점을 정리하고 검토할 대안을 비교해보는 것부터 시작할 수 있습니다. 답을 원문과 대조하면서 어디서 시간이 줄고, 어디서 그럴듯한 오류가 나는지 직접 겪어봐야 합니다.

그 경험이 있어야 업무를 조정하는 질문도 구체적으로 바뀔 수 있습니다.

이 반복업무는 줄일 수 있겠구나. 대신 검토할 시간은 남겨야겠구나. 확보한 인력은 어디에 배치할까. 직원에게 무엇을 더 맡기고 무엇은 덜어줘야 할까.

관리자에게 필요한 것은 기술 용어를 많이 아는 능력이 아닙니다. AI의 가능성과 한계를 이해하고, 업무와 인력을 조정하는 판단력입니다. 하지만 그 판단력도 남의 시연을 보는 것만으로는 쌓기 어렵습니다.

특강은 출발점입니다. 강연장을 나온 뒤에는 자기 업무에서 직접 페달을 밟아봐야 합니다.

여러분 조직의 관리자는 AI 활용을 지시하고 있습니까, 자신의 일에도 적용해보고 있습니까?

[출처]
Gartner, [관리자·직원의 AI 활용 조사 결과 발표] (2026.3.4.)
📘 [『거대한 코끼리를 춤추게 하라』, 박영사, 9장]