이번 주 뉴스레터 내용 미리보기 👀

① AI로 늘어난 업무량, 성과로 이어지고 있나요?

② 정규직·외부 전문가·AI가 함께 일할 때, 피드백은 누가 할까요?

③ 투자 직후 첫 채용에서 자주 빠지는 초기 채용의 함정

④ 지금 채용 중: 원격근무 가능 포지션 포함 공고 9건

⑤ 10월 15일 무료 웨비나: AI 시대, 일과 채용의 재설계

95%
생성형 AI를 도입하고도
측정 가능한 사업 성과를 얻지 못한 조직의 비율

보고서는 그 원인을 모델의 성능보다 도입 방식에서 찾습니다. 특정 업무 흐름과 연결되지 않고, 무엇을 성과로 볼지와 누가 책임질지가 정해지지 않은 시도는 파일럿 단계에서 멈췄다는 거예요.

MIT NANDA, 「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025」
2025년 1~6월 조사, 기업 인터뷰·리더 설문·공개 AI 도입 사례 분석 기반

AI로 더 빨리 일하게 된 지금,
우리 팀은 무엇을 성과로 보고 있나요?

콘텐츠 초안을 만들고, 회의 내용을 정리하고, 고객 문의 답변을 준비하는 속도는 확실히 빨라졌어요. 그런데 그 결과 사업에 무엇이 나아졌는지 설명해보라고 하면 막히는 팀이 많습니다. 일을 끝내는 속도와 성과는 같은 말이 아니기 때문이에요.

OKR에서도 이 구분이 출발점입니다. 'AI 상담 도구 도입'은 실행 과제일 뿐, 도구를 설치했다고 고객 문제가 더 잘 해결된 것은 아니니까요. 같은 일을 성과 목표로 바꾸면 이렇게 달라집니다.

목표

고객이 반복해서 문의하지 않아도 문제를 빠르게 해결할 수 있게 한다

KR 1   평균 해결 시간 24시간 → 12시간

KR 2   7일 내 재문의율 20% → 12%

KR 3   상담 만족도 4.2점 → 4.5점

여기서 눈여겨볼 부분은 KR 2와 KR 3이에요. 해결 시간만 목표로 잡으면 검토를 건너뛰거나 어려운 문의를 뒤로 미루는 식으로 숫자만 좋아질 수 있거든요. 그래서 속도를 높이는 동안 무너지면 안 되는 품질과 비용 기준, 즉 가드레일 지표를 함께 둡니다. 초안 작성 시간이 줄었어도 검토·수정 시간이 늘었다면, 실제로 아낀 시간은 생각보다 적을 수 있어요.

운영 방식도 달라집니다. 새 AI 도구가 나올 때마다 목표를 바꾸기보다, 목표는 분기 단위로 유지하고 실행 방법을 매주나 격주로 점검하는 편이 좋아요. 효과를 아직 모르겠다면 업무 하나를 골라 기존 방식과 AI를 활용한 방식을 비교하는 작은 실험부터 시작해보세요. 실험이 끝나면 확대, 수정, 중단 중 하나를 결정하고요. 'AI를 써봤다'에서 끝나지 않도록요.

함께 일하는 방식이 달라지면,
피드백의 기준도 필요해요

한 프로젝트에 정규직 구성원, 몇 달 단위로 합류한 외부 전문가, 조사와 초안 작성을 돕는 AI가 함께 참여하는 모습이 흔해졌어요. 이런 팀에서는 연말 평가까지 피드백을 미룰 수 없습니다. 프로젝트가 끝나면 팀 구성 자체가 바뀌니까요.

Microsoft 2026 Work Trend Index
10개국 AI 사용 지식근로자 2만 명 조사

86% AI 결과물을 최종 답이 아닌 출발점으로 보고, 판단의 책임은 자신에게 있다고 응답45% AI로 일하는 방식을 다시 설계하기보다 현재 목표에 집중하는 편이 더 안전하다고 느낌

최대 20p 관리자가 실험에 대한 심리적 안전감을 만들어준 팀에서 더 높게 나타난 AI 활용 준비도와 가치

개인은 이미 판단과 책임을 자기 몫으로 받아들이고 있지만, 조직은 새로운 시도가 실패했을 때 어떻게 평가할지 아직 답을 주지 못하고 있다는 뜻이에요. 블로그는 AI를 잘 쓰는 조직과 그렇지 못한 조직의 차이가 도구보다 피드백과 신뢰에서 벌어진다고 짚습니다.

그래서 프로젝트를 시작할 때 역할부터 합의해두는 것이 좋아요. 최종 품질을 승인하는 사람, 외부 전문가에게 맥락과 자료를 주는 사람, AI 결과의 사실관계와 출처를 검증하는 사람, 의견이 갈릴 때 결정하는 사람. 피드백이 외부 전문가에게 한 방향으로만 흐르지 않게 하는 것도 중요합니다. 일이 막힌 원인이 불명확한 요청이나 늦은 의사결정, 부족한 자료에 있을 수도 있으니까요.

피드백은 상황 → 행동 → 영향 → 다음 행동 순서로 짧게 전달해보세요. AI는 메모를 이 구조로 정리하는 데 도움이 되지만, 메모에 없는 내용이 덧붙지 않았는지 확인하고 직접 전달하는 것은 사람의 몫이에요. 블로그에는 사실 메모를 피드백 초안으로 정리해주는 프롬프트도 함께 담았습니다.

초기 채용의 함정

투자금이 들어오면 많은 창업자가 비슷한 그림을 그립니다. 혼자 붙잡고 있던 개발, 마케팅, 영업을 맡아줄 사람을 뽑아 비로소 팀다운 팀을 갖추는 그림이에요. 그래서 채용 공고부터 올리는 것이 자연스러운 순서처럼 느껴지죠.

플렉스웍 임태은 대표는 이 순서가 늘 맞지는 않다고 말합니다. 정규직 한 명을 들이기까지는 역할 정의, 후보자 탐색, 인터뷰, 처우 조율, 입사 대기까지 몇 주에서 몇 달이 걸려요. 무엇을 만들고 누구에게 팔지가 몇 주 단위로 바뀌는 시드 단계에서, 채용은 앞으로 몇 달간 이 일에 집중하겠다는 약속을 미리 해두는 것과 같습니다.

문제는 그 약속이 빗나갈 때예요. 인지도를 높이려고 콘텐츠 마케터를 뽑았는데, 고객을 만날수록 매출을 막는 진짜 병목은 영업 프로세스였다는 사실이 드러나는 식이죠. 채용할 때는 합리적이던 판단이 몇 달 만에 회사의 우선순위와 어긋나는 것, 초기 채용에서 가장 흔하게 벌어지는 일입니다. 

B2B 세일즈 체계 구축
사람부터 찾으면  영업 총괄 책임자 채용
업무부터 정의하면  영업 전략 수립과 세일즈 파이프라인 설계IR용 재무 모델 수립
사람부터 찾으면  CFO 영입
업무부터 정의하면  재무 모델링과 투자 피칭 자료 검토AI 도입 로드맵 수립
사람부터 찾으면  CTO 영입
업무부터 정의하면  AI 전환 실행 계획과 우선 과제 도출

연봉과 4대보험만으로 채용 예산을 짜면 놓치는 비용도 있어요. 채용에 쏟는 창업자와 팀의 시간, 새 팀원이 제 속도를 내기까지의 온보딩, 방향이 바뀔 때 역할을 다시 조정하는 비용, 효과가 확인되지 않은 업무에 매달 나가는 고정 인건비가 모두 런웨이를 줄입니다. 다섯 명 남짓한 팀에서는 한 사람의 역할이 모호하면 나머지 네 명의 업무 경계까지 흔들리고요.

그렇다고 채용을 미루는 것이 정답은 아니에요. 매주 반복되고, 회사의 장기 경쟁력과 맞닿아 있고, 역량이 조직 안에 쌓여야 하는 일이라면 정규직이 맞는 선택입니다. 핵심은 순서예요. 먼저 외부 전문가와 풀어보면서 그 일이 정말 상시로 필요한지 확인한 뒤 뽑아도 늦지 않습니다.

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