맡길 일과 남길 일

가상의 문의를 종류별로 나누는 일과 실제 고객의 환불을 승인하는 일을 같은 AI에게 맡길 수 있을까요. 앞 절에서 만든 업무 목록에 기준을 대 보면, AI가 처리할 부분과 결정권을 남길 부분이 갈립니다. 이 절에서는 일을 맡기는 기준과 맡기는 범위를 넓히는 순서를 정해 보겠습니다.

1. 같은 직업 안에서도 결과가 달라집니다

AI를 쓰면 무조건 더 잘될 것이라고 기대하기 쉽습니다. 실제로 큰 도움을 받는 과업이 있습니다. BCG 컨설턴트 758명이 참여한 실험의 2026년 최종 논문은, AI 능력 범위 안의 과제에서 GPT-4를 사용한 집단이 더 많은 과제를 더 빨리 끝냈다고 보고했습니다. 사전 평가 하위 절반의 개선 폭이 더 컸고, 상위 절반도 도움을 받았습니다.

그림은 같은 실험의 사전 평가와 본 과제 성적을 비교한 것입니다. 출처는 Dell’Acqua 외, Organization Science, 2026년이며 CC BY 4.0으로 공개됐습니다. 사전 평가 성적이 낮았던 사람도 과업에 맞는 AI의 도움을 받아 더 좋은 결과를 낼 수 있었습니다.

하지만 연구진이 AI 능력 범위 밖으로 골라 낸 과제에서는, AI를 사용한 집단의 정답률이 오히려 낮았습니다. 같은 컨설팅 업무라도 과업에 따라 도움이 되거나 판단을 흐릴 수 있었습니다. 이 연구가 지금 쓰는 모든 모델의 성적을 알려 주는 것은 아닙니다. 내 과업에 맞는지 따로 시험할 이유를 보여 줍니다.

2. 맡기기 전에 네 가지를 봅니다

첫째는 반복입니다. 비슷한 자료를 받아 비슷한 결과를 자주 만드는 일인지 봅니다. 반복되는 일은 잘된 지시와 기준을 다시 쓸 수 있습니다. 매번 사정이 다른 일도 AI에게 줄 수 있지만, 그때마다 새 맥락을 준비하는 시간이 더 필요합니다.

둘째는 기준의 분명함입니다. “좋은 안내문”보다 “대상, 일시, 장소, 준비물이 모두 있고 원문과 다르지 않은 안내문”이 확인하기 쉽습니다. 기준을 아직 말할 수 없다면 AI에게 기준 후보를 만들게 하고, 실제 업무에 맞는 것을 사람이 고르면 됩니다.

셋째는 되돌릴 수 있음입니다. 별도로 만든 초안은 버리고 다시 만들 수 있습니다. 이미 발송한 안내문은 회수하기 어렵고, 잘못 승인한 환불은 돈이 움직입니다. 같은 글쓰기라도 어디에 저장하고 누구에게 전달하는지에 따라 맡길 범위가 달라집니다.

넷째는 책임입니다. 법, 돈, 사람의 권리와 마음에 영향을 주는 결정에는 책임자가 있어야 합니다. AI가 비교표와 권고안을 만들고 다른 AI가 검토하더라도, 그 근거를 받아들여 실제 결정을 내리는 사람은 정해 둡니다. AI에게 물었다는 이유로 결정의 주체가 사라지지는 않습니다.

이 표는 맡길 범위를 정하는 예시입니다. 개인정보나 회사 기밀이 든 자료는 이 기준에 앞서 입력 가능 여부부터 판단해야 합니다. 그 내용은 7장에서 다룹니다. 일을 잘하는 도구라도 받으면 안 되는 자료를 줄 수는 없습니다.

3. 묻기에서 맡기기로 옮겨 갑니다

활용 범위는 다음 네 단계로 생각해 볼 수 있습니다. 같은 사람도 과업에 따라 서로 다른 단계로 쓸 수 있습니다.

“이 안내문 어때?”라고 물으면 의견을 받습니다. “이 안내문을 공개 행사 정보와 비교하고, 다른 항목을 고친 뒤 수정표와 미확인 사항을 내줘”라고 맡기면 일을 하나 받습니다. 내가 중간마다 다음 행동을 불러 주지 않아도 완료 기준까지 진행할 수 있게 만드는 것입니다.

동료가 쓸 체계에는 잘된 지시뿐 아니라 사용 조건도 필요합니다. 어느 자료를 써야 하는지, 누가 최신 규정을 고치는지, 무엇이 나오면 멈추는지 적습니다. 사용자가 바뀌어도 같은 기준으로 판단할 수 있어야 반복이 팀의 자산이 됩니다.

4. 검토를 맡기고 승인 기준을 남깁니다

모든 문장을 사람이 처음부터 끝까지 다시 확인한다면 맡긴 효과가 작아집니다. 검토할 기준을 정해 별도 대화의 AI에게 원자료와 결과를 함께 주고 비교하게 할 수 있습니다. 날짜 일치, 합계, 빠진 항목처럼 확인 방법이 분명한 부분부터 맡겨 보세요.

그때 작성한 AI의 “확인했습니다”라는 말만 넘기지 않습니다. 검토하는 쪽에도 원자료와 기준을 새로 주고, 맞지 않는 부분의 근거를 요구합니다. 독립된 검토에서도 오류를 놓칠 수 있으므로 중요한 결정에서는 남은 불확실성과 책임자의 확인 항목이 보고에 보여야 합니다.

준비·검토·수정에 든 시간까지 살펴봐야 실제 효과를 알 수 있습니다. 초안은 빨리 나왔는데 사실 확인과 정리에 더 오래 걸렸다면, 자료나 맡길 단위를 바꿉니다. 처음부터 되돌릴 수 있는 결과물로 시험하면 이런 수정을 부담 없이 해 볼 수 있습니다.

5. 따라 해 보기

아래는 가상의 문화센터 업무입니다. 네 기준을 적용한 표를 받고, AI가 결정을 도울 수 있는 것과 직접 실행해도 되는 것을 구분하는지 봅니다.

가상의 문화센터가 다음 일을 AI에게 맡길 범위를 정하려고 해.
실제 개인정보·회사 자료는 없고, 여기 적힌 상황만 써 줘.

A. 공개 행사 소개문을 초보자용 게시물 초안으로 바꾸기
B. 가상의 회의 메모에서 할 일과 미정 사항 나누기
C. 고객 요청만 읽고 예외 환불을 승인하고 돈을 보내기
D. 가상의 공지문 두 판에서 날짜가 다른 곳 찾기
E. 채용 후보자의 합격 여부를 최종 결정하기

각 업무를 반복, 기준의 분명함, 되돌릴 수 있음, 책임으로 검토해 줘.
빈도나 규정이 주어지지 않았다면 확인 필요라고 표시해 줘.
표에는 AI가 할 부분, 사람이 결정할 부분, 멈출 조건도 넣어 줘.
안 씀·묻기·맡기기·동료가 쓸 체계 만들기 중
현재 적절한 범위를 추천하고 이유를 적어 줘.
마지막에는 되돌릴 수 있는 첫 시험 한 가지와 통과 기준을 제안해 줘.
실제 발송·게시·결제·선발은 하지 마.

이런 답이 오면 잘된 것: 환불 규정 대조는 도울 수 있어도 예외 승인·지급은 책임자의 결정으로 남깁니다.

이렇게 오면 이렇게 다시 말하기: 모든 업무를 전부 자동화하라고 하면 “결정 지원과 실제 실행을 나누고, 되돌리기 어려운 실행에는 책임자를 표시해 줘”라고 말합니다.

추천한 첫 시험을 보면서 내 기준도 고쳐 봅니다. “빠르게 끝내기”만 적혀 있다면 정확성이나 누락 여부를 더합니다. 다음 절에서는 비용 절감만 앞세웠을 때 무엇을 놓칠 수 있는지 상담 사례로 살펴보겠습니다.

참고 자료

• Navigating the Jagged Technological Frontier, Dell’Acqua 외, Organization Science·HBS 제공, 2026-03-11. DOI, CC BY 4.0.