처음북스가상 대사
이 영상은 네 권의 책을 바탕으로 재구성한 가상 토론입니다. 실제 저자의 발언이나 목소리가 아닙니다. 에이아이가 일하는 시대, 사람은 무엇을 해야 할까요?
CHEOM BOOKS ROUNDTABLE · 01
AI가 일하는 시대,
사람은 무엇을 해야 할까?
같은 AI를 써도 성과가 다른 이유는 무엇일까요?
일과 조직, 데이터와 인간의 판단을 다섯 관점으로 읽습니다.
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한국어 자막이 영상에 포함되어 있습니다. 플레이어에서 화질과 재생 속도, 전체 화면을 선택할 수 있습니다.
FIVE PERSPECTIVES
같은 변화, 다섯 개의 질문.
각 책의 관점을 맡은 창작 캐릭터가 질문하고, 반론하고, 답을 이어갑니다.
안유석
일과 성과
같은 AI, 다른 성과이지성
조직과 실행
AI는 어떻게 기업의 무기가 되는가김가원
질문과 주체성
AI에게 나를 묻다정민주
신뢰와 경험
AI에게 나를 묻다이현종
데이터와 맥락
온톨로지
READ THE CONVERSATION
귀로 듣고, 문장으로 다시 생각하기.
대본의 시간을 누르면 해당 대사부터 재생됩니다. 모든 발언은 책을 바탕으로 쓴 가상 대사입니다.
00:00프롤로그
00:1301 빨라진 일, 달라진 성과
안유석가상 대사
에이아이로 보고서는 금방 쓰게 됐습니다. 그런데 퇴근은 왜 그대로일까요? 오늘은 도구 이야기보다, 빨라진 일이 정말 내 삶과 회사의 성과를 바꾸는지 묻고 싶습니다.
이지성가상 대사
보고서를 쓰는 건 일의 일부니까요. 데이터는 다른 부서에 있고, 승인은 여전히 멈춰 있습니다. 글 쓰는 속도가 빨라져도, 회사가 움직이는 속도는 그대로일 수 있죠.
이현종가상 대사
저는 그보다 앞을 보겠습니다. 영업팀의 고객과 회계팀의 거래처가 같은 대상을 뜻하나요? 에이아이에게 자료를 많이 줘도, 부서마다 뜻이 다르면 판단은 엇갈립니다.
김가원가상 대사
두 분 말씀대로 구조가 중요합니다. 그런데 무엇을 위해 빨라지려는지도 빠졌어요. 아낀 시간에 더 많은 일을 밀어 넣는다면, 사람에게는 좋은 변화일까요?
안유석가상 대사
맞습니다. 절약한 시간만으로 성과가 완성되지는 않죠. 재작업이 줄었는지, 고객에게 도움이 됐는지, 그리고 그 경험이 내 다음 역할로 이어졌는지까지 봐야 합니다.
정민주가상 대사
그 역할에 확인 책임만 늘어나는 것도 문제예요. 사람이 마지막에 확인하라는 말은 쉽지만, 확인할 시간과 근거를 주지 않으면 사실상 승인 버튼만 누르게 됩니다.
01:2802 답변에서 실행으로
안유석가상 대사
그럼 변화의 핵심을 이렇게 볼 수 있을까요? 이제 에이아이는 답을 써 주는 데서, 여러 단계를 이어 실제 일을 처리하는 쪽으로 가고 있습니다. 무엇을 먼저 바꿔야 할까요?
이지성가상 대사
가상의 구매 업무를 생각해 보죠. 견적을 찾고, 조건을 비교하고, 주문 초안까지 만들 수 있습니다. 하지만 계좌 변경이나 최종 발주는 누가 승인하는지 먼저 정해야 합니다.
정민주가상 대사
잠깐만요. 최종 승인만 사람에게 남기면 충분할까요? 비교 근거가 안 보이는데 초안이 너무 매끈하면, 틀린 거래처나 조건도 그대로 통과할 수 있잖아요.
이지성가상 대사
그래서 하네스가 필요합니다. 어떤 자료를 보고 어디까지 행동할지, 언제 멈추고 누구에게 물을지 정하는 장치죠. 승인 화면에는 근거를, 실행 뒤에는 기록과 되돌릴 절차를 붙여야 합니다.
이현종가상 대사
여기에 의미의 연결도 필요합니다. 회사 이름이 조금 달라도 같은 거래처라는 사실, 그 거래처와 계약, 주문, 지급 조건이 어떻게 연결되는지 알아야 제대로 비교할 수 있습니다.
김가원가상 대사
그렇다면 편리함이 커질수록 질문도 더 구체적이어야겠네요. 어떤 일을 대신했느냐뿐 아니라, 누구의 동의를 거쳤고, 잘못됐을 때 누가 바로잡을 수 있느냐까지요.
02:4603 데이터에도 맥락이 있다
안유석가상 대사
현종 작가님, 현실에서는 문서를 더 많이 넣고 검색을 잘하게 만들면 된다고도 합니다. 온톨로지는 거기에 무엇을 더하는 건가요?
이현종가상 대사
문서를 찾는 일도 꼭 필요하죠. 온톨로지는 고객, 주문, 제품 같은 대상을 정의하고 그 관계를 명시합니다. 매출이 줄었다는 숫자에서, 어떤 고객의 어떤 주문이 왜 달라졌는지 따라갈 길을 만드는 겁니다.
이지성가상 대사
취지에는 동의합니다. 다만 회사 전체의 의미부터 정리하려다 아무것도 못 하는 건 아닐까요? 현장에서는 다음 달에도 써먹을 수 있는 작은 변화가 필요합니다.
이현종가상 대사
맞습니다. 처음부터 모든 데이터를 정리하자는 뜻은 아닙니다. 반복해서 틀리는 판단 하나를 고르고, 거기에 필요한 대상과 관계부터 연결해야 합니다. 실제 결과를 보면서 정의도 고쳐야 하고요.
정민주가상 대사
정의를 고친다는 부분이 중요하네요. 좋은 고객을 당장 매출이 큰 고객으로만 정하면, 장기적인 관계는 빠질 수 있어요. 구조를 만든다고 그 안의 가치판단까지 옳아지는 건 아니니까요.
이현종가상 대사
그렇죠. 온톨로지는 정답을 보장하는 마법이 아닙니다. 오히려 암묵적으로 쓰던 기준을 드러내서, 누가 정의했고 언제 바꿔야 하는지 함께 검토할 수 있게 하는 데 의미가 있습니다.
04:0604 판단은 누가 하는가
안유석가상 대사
그래서 성과도 직접 재야겠죠. 고객 상담 연구에서는 시간당 문제 해결이 평균 십오 퍼센트 늘었습니다. 하지만 특정 업무의 결과를, 모든 회사와 직업에 그대로 적용할 수는 없습니다.
이지성가상 대사
개발자 연구도 흥미롭습니다. 이천이십오 년 메트르 실험에서는 오히려 더 오래 걸렸죠. 그런데 이천이십육 년 후속 설명은 효과가 달라졌을 가능성과 측정의 편향을 함께 짚었습니다. 옛 숫자 하나로 결론 내리기 어렵습니다.
김가원가상 대사
성과를 재는 동안, 생각하는 습관도 살펴야 해요. 에이아이가 잘 써 주니까 내가 무엇을 말하려 했는지 묻지 않게 되는 순간이 있거든요. 결과물을 내 생각의 끝으로 삼아도 될까요?
정민주가상 대사
지식노동자 삼백십구 명을 조사한 연구에서도, 에이아이에 대한 높은 신뢰는 비판적 사고를 덜 했다는 응답과 관련됐습니다. 다만 자기보고 설문이니까, 에이아이가 사고력을 떨어뜨렸다고 인과를 단정하면 안 됩니다.
이지성가상 대사
그렇다고 모든 답을 처음부터 다시 검증하면 시간을 아끼기 어렵지 않을까요? 어느 지점에서 사람의 판단을 남길지, 위험에 따라 나눠야 할 것 같습니다.
김가원가상 대사
맞아요. 아이디어를 넓히는 초안과, 타인의 권리나 돈을 움직이는 결정은 다르게 다뤄야죠. 저는 먼저 내 가설을 적고, 에이아이에게 반례를 묻고, 결정의 근거는 직접 확인하겠습니다.
안유석가상 대사
그러면 사람의 일은 사라진다기보다 옮겨 가는 걸까요? 저는 직업 전체보다 과업을 나눠 보자고 제안합니다. 다만 새 역할이 저절로 생기거나 모두에게 돌아오는 건 아니겠죠.
정민주가상 대사
맞습니다. 신입에게 초안 작업을 맡기지 않으면서 전문가처럼 검토하라고 할 수는 없어요. 어떤 근거로 고쳤는지 함께 배우는 과정이 있어야, 판단할 사람도 계속 자랍니다.
05:5605 내일, 무엇을 바꿀까
안유석가상 대사
마지막으로, 내일 아침 하나만 바꾼다면 무엇부터 하시겠습니까? 독자들이 바로 해볼 수 있는 일로 부탁드립니다.
이현종가상 대사
회의에서 자주 엇갈리는 단어 하나를 고르세요. 고객이든 매출이든, 무엇을 포함하고 제외하는지 적어 보세요. 에이아이를 연결하기 전에 사람끼리 의미부터 맞추는 겁니다.
이지성가상 대사
반복 업무 하나를 골라 에이아이가 해도 되는 일, 승인이 필요한 일, 멈춰야 하는 조건을 적겠습니다. 작게 실행하고 오류와 되돌리는 방법까지 확인하는 거죠.
김가원가상 대사
저는 에이아이를 열기 전에, 내가 알고 싶은 것과 잠정적인 답을 세 줄로 적겠어요. 답을 받으면 무엇이 달라졌는지 비교하고요. 편리함 속에서도 내 질문을 놓치지 않으려고요.
정민주가상 대사
저는 결과물 하나에서 출처, 빠진 조건, 틀렸을 때의 영향을 확인하겠습니다. 믿는다는 건 확인을 없애는 일이 아니라, 무엇을 근거로 믿는지 아는 일이니까요.
안유석가상 대사
저는 일이 얼마나 나아졌는지 기록하고, 생긴 시간을 어디에 쓸지 동료와 합의하겠습니다. 더 빠른 답은 이미 곁에 있습니다. 그 답으로 어떤 일을 하고 어떤 삶을 만들지는, 우리가 계속 물어야겠습니다.
처음북스가상 대사
성과를 만드는 일, 조직을 움직이는 구조, 데이터를 잇는 맥락, 그리고 나의 판단. 네 권의 책에서, 여러분의 다음 질문을 만나 보세요. 처음북스였습니다.
AFTER THE CONVERSATION
토론이 끝나면,
나의 질문을 시작할 차례.
- 01AI로 아낀 시간은 어떤 결정과 성과로 이어지고 있나요?
- 02우리 조직의 데이터에는 맥락과 책임이 담겨 있나요?
- 03AI에게 맡긴 일 중, 내가 끝까지 판단할 것은 무엇인가요?
FOUR BOOKS, ONE CONVERSATION
토론의 출발점이 된 네 권.
영상에서 마음에 남은 질문을 책과 체험 콘텐츠에서 더 깊이 따라가 보세요.
SOURCES & PRODUCTION
토론을 만든 자료와 제작 안내.
처음북스 도서 네 권의 논지를 바탕으로 대본을 구성하고, 아래 연구를 함께 참고했습니다. 연구별 표본과 조건이 달라 결과를 모든 직무나 사람에게 일반화할 수 없습니다.
- Generative AI at Work — Brynjolfsson, Li, Raymond ↗ (새 창)
고객 지원 업무에서 관찰한 생산성 변화와 경험 수준에 따른 차이. 특정 업무의 연구 결과입니다.
- METR — 개발자 생산성 연구 후속 점검 (2026.02.24) ↗ (새 창)
2025년 연구의 작업 시간 증가와 후속 측정의 선택 편향을 함께 다뤘습니다.
- Microsoft Research · CHI 2025 — 생성형 AI와 비판적 사고 ↗ (새 창)
지식 노동자 319명의 자기보고 조사입니다. 관찰된 연관성을 인과관계로 단정하지 않았습니다.
기획·제작: 처음북스 · 2026년 10월
AI 합성 음성, 창작 캐릭터와 이미지를 사용했습니다. 실제 저자의 얼굴·목소리를 복제하지 않았습니다.