AI 시대에는 초급직을 없애기보다 팀을 다시 설계해야 한다

AI가 반복 업무를 줄여도 기업이 초급 직원을 덜 뽑으면 미래의 관리자와 전문 인력을 키울 경로가 약해질 수 있다. 이 글은 AI를 활용하는 팀에 초급 직원을 포함하고, 경험 많은 직원과 함께 판단력을 기르도록 업무를 설계해야 한다고 주장한다.

한 재무 교육에서 FP&A 분석가는 20분 전에 배운 프롬프트 작성법을 활용해 4개 사업부의 월간 실적 차이 보고서를 만들었다. 보통 1시간 30분에서 2시간 걸리던 작업을 현장에서 약 2분 만에 마쳤다. 이를 본 경영진은 숙련 직원이 이렇게 일할 수 있다면 내년 예산에 초급 분석가를 채용할 이유가 있는지 생각하게 됐다.

스탠퍼드 디지털 경제 연구소 연구진은 생성형 AI에 많이 노출된 직종에서 22~25세 노동자의 고용이 줄었고, 그 영향은 AI가 업무를 자동화할 수 있는 일자리에 집중됐다고 밝혔다. 기업이 AI를 직원 지원에 활용한 일자리에서는 고용이 더 잘 유지됐다. 연구 결과

반면 Revelio Labs와 Ramp의 연구를 보도한 파이낸셜타임스에 따르면, 미국 기업 약 2만2000곳 가운데 AI를 가장 많이 도입한 기업은 2년 동안 사무직 인원을 10.2% 늘렸고 초급직은 12% 늘렸다. 이 연구는 AI가 채용을 늘렸다는 인과관계를 입증하지 않는다. AI 도입 기업은 이미 규모가 더 크고 엔지니어링 인력이 많으며 성장 중일 가능성도 높았다. 다만 AI에 적극 투자한 기업에서 초급직을 포함한 인력 증가가 관찰됐다는 점은 주목할 만하다는 게 글의 설명이다. 파이낸셜타임스 보도

초급직을 줄이면 숙련 인력의 공급 경로가 좁아진다

기업이 기존 직원에게 AI 사용법을 익히게 해 생산성을 30~60% 높이면 초급 직원 채용이 비용처럼 보일 수 있다. 그러나 글은 이런 생산성 향상이 1~2년 뒤에는 일상적인 업무 속도로 자리 잡을 수 있다고 지적한다. 고객과 내부 팀이 더 많은 일을 기대하게 되면 숙련 직원은 다시 업무에 짓눌릴 수 있지만, 그때는 아래에서 경험을 쌓은 초급 직원이 없을 수 있다.

기업은 숙련 직원을 과로하게 하거나, 비용이 많이 드는 외부 인력을 두고 경쟁하거나, 준비되지 않은 직원을 승진시키는 선택에 놓인다. 경험은 실제 의사결정과 피드백, 그 결과를 거치며 쌓이므로 필요한 순간에 숙련 인력을 만들어낼 수 없다는 주장이다.

고객 지원 업무를 수행하는 상담원 5000명 이상을 대상으로 한 연구에서는 생성형 AI 도우미를 이용한 경우 생산성이 평균 15% 높아졌다. 특히 경험이 적은 직원이 더 큰 도움을 받았고, 시스템은 이들이 성과가 높은 동료의 업무 방식을 적용하도록 지원했다. 연구 내용

이 결과는 조직의 지식이 담긴 도구와 사용 안내가 있다면 AI가 초급 직원의 역량 향상을 도울 수 있음을 시사한다는 게 글의 논지다.

선임 직원과 초급 직원이 AI를 함께 다루는 팀

글은 다중 에이전트 AI 시스템의 허브-앤-스포크 구조를 팀 설계의 참고 모델로 제안한다. 이 구조에서는 중앙의 오케스트레이터 에이전트가 여러 작업별 에이전트를 조율한다. 마케팅 조직이라면 에이전트가 각각 소셜미디어, 검색엔진 최적화, 분석, 보고를 맡는 식이다.

이를 사람 중심의 팀에 적용하면 선임 직원이 중심 역할을 하고, 초급 직원과 AI 에이전트가 주변에서 협력한다. 선임 직원은 업무를 나눠주는 데 그치지 않고, AI와 초급 직원에게 좋은 결과의 기준을 가르친다. 초급 직원은 같은 시스템 안에서 일하며 판단력을 기른다. AI가 조사·초안 작성·분석·문제 해결을 어떻게 하는지 살피고, 결과를 수정하거나 거부하고 필요한 경우 상위 담당자에게 넘기는 과정에서 배운다는 구상이다.

과거에는 초급 직원이 초안을 쓰고, 스프레드시트를 만들고, 세부 사항을 확인하는 반복 업무를 하며 직무 기준을 익혔다. AI가 이런 작업의 일부를 맡더라도 교육이 없어지는 것은 아니다. 초급 직원은 처음부터 직접 작업하는 대신, AI에 일을 맡기고 결과를 판단하며 더 나은 결정을 시스템에 반영하는 방식으로 배워야 한다.

따라서 초급 직원에게는 AI 결과에 질문을 던지고, 약한 추론을 찾아내며, 고객이나 이해관계자의 실제 요구를 파악하고, 언제 상위 담당자에게 넘길지 판단하는 역량이 필요하다. 글은 이런 판단력이 숙련된 조종사의 실제 의사결정을 함께 경험하며 쌓이는 것과 같다고 설명한다.

채용과 교육에서 볼 역량

글은 호기심뿐 아니라 감성 지능, 대인 관계 감각, 분별력, 판단력, 결정 이유를 설명하는 능력을 초급 인재에게서 살펴야 한다고 주장한다. 세계경제포럼의 ‘2025년 미래 일자리 보고서’도 AI 이해도와 기술 역량의 중요성이 커질 것으로 보면서 분석적 사고, 호기심, 리더십, 사회적 기술도 계속 중요하게 평가했다. 조사에 참여한 고용주의 77%는 AI로 인한 변화에 대응해 직원의 역량을 높일 계획이라고 답했다. 보고서

선임 직원의 일하는 방식도 달라져야 한다. 엔지니어는 기업의 실제 운영 방식을 이해하도록 사업 부문과 더 자주 협업하고, 사업 부문 직원은 도구의 기능과 한계를 파악하도록 기술 부문과 더 자주 협업해야 한다는 제안이다.

결론적으로 글은 기업이 업무 속도를 높이려면 초급 인재 채용을 계속해야 한다고 주장한다. 다만 초급 직원이 반복 업무를 넘겨받으며 배우던 도제식 교육은 달라져야 한다. AI를 활용하는 팀에 합류해 숙련자의 사고방식과 그들이 만든 시스템을 익히고, 점차 맡겨지는 의사결정으로 판단력을 키우는 방식이다.