왜 이 주제를 쓰려 했나, 지금 이 순간의 생각을 먼저 남겨둔다. 성수동의 공장지대 같던 골목이 점점 카페와 디자인 스튜디오의 얼굴을 띠듯, 우리 회사의 일도 바뀌고 있다. 예전에는 사람의 손이 많이 닿아야 제대로였던 일들이 이제는 데이터와 알고리즘의 손길을 빌려 더 빨라지고, 예측 가능해지고 있다. 그 변화의 속도는 어쩌면 우리 가족의 일상과도 직결된다. 아내는 재택과 출근의 경계가 흐려진 삶을 살고, 아이는 학교 과제에서 “AI가 도와주면 더 빠르게 풀려요?” 같은 물음을 던진다. 나 역시 같은 공간에서, 같은 자리에 앉아 있지만, 화면 속 도구가 내 손놀림의 일부가 되어 버린 것을 느낀다. 그래서 이 이야기를 써야 했다. AI 확산이 바꾼 한국의 직장과 일상을, 나의 하루 속 이야기로 남겨두고 싶었다.
작업실 창밖의 새로운 동료가 생겼다
아침에 회사로 가는 길에 들르는 성수동의 작은 디자인 회사. 사람보다 화면이 먼저 인사를 건네는 풍경이 낯설지 않다. 회의실 벽면에 붙은 대시보드 그래프가 어제의 숫자를 오늘의 의사결정으로 바로 궤도에 올려놓는다. 팀 리더는 데이터 주도 의사결정을 강조하는 사람이 되었고, 몇몇은 “AI가 초안을 깔고 어제의 회의록은 이렇게 요약된다더라”라고 입을 모아 말한다. 실제로 어떤 주제이건, 초안은 사람의 검토를 거친 뒤 팀 채팅으로 공유된다. 초안의 어투나 구성은 아직도 우리가 다듬어야 할 부분이 많다. 그래야 우리가 가진 문화—직접 다듬고 토론하는 방식—이 살아 있다. 프롬프트를 한두 문장 바꿔 보는 습관이 생겼고, 버티컬한 전문 용어 대신 “무엇을, 왜”를 먼저 묻는 연습이 늘었다. 서로의 말투를 존중하는 분위기에서 데이터가 말하는 방향을 이해하는 데 시간이 필요했다. 이건 단순한 도구의 도입이 아니라, 팀의 대화 방식을 바꾸는 습관의 변화였다.
현장의 데이터 거버넌스가 아직은 손에 잡히는 단계
한국 사회의 데이터 흐름은 단순한 도구의 문제가 아니다. 개인정보와 보안에 대한 규제가 점차 강화되면서, 회사는 데이터 거버넌스에 더 많은 신경을 곤두세운다. 우리 팀도 마찬가지다. 고객 정보가 담긴 자료를 다룰 때는 암호화와 접근 권한 관리가 기본이고, AI가 생성한 문서도 최종 검토 전에는 谁가 무엇을 왜 보았는지 로그를 남긴다. 한편으로는 “데이터 기반의 결정은 맞지만, 인간의 맥락을 잃지 말자”는 동료의 말이 자주 들린다. 예를 들어 매주 금요일, 주간 회의에서 AI가 제공한 요약을 바탕으로 의사결정을 내리려면, 우리 팀은 반드시 현장 감각과 고객의 비합리성까지 함께 고려한다. 자동화가 누군가의 일을 없앨까 걱정하는 분위기보다, 이 도구를 어떻게 잘 활용해 더 나은 대화를 이끌어내느냐가 더 큰 과제로 느껴진다. 현장의 팁 하나를 더하자면, 데이터의 출처를 명확히 하고, 결과에 대한 의문을 남겨두는 습관이 중요하다. 자동으로 나오는 숫자 뒤에 숨어 있는 맥락은 우리 스스로가 찾아야만 한다.
동네의 카페에서 배운 도구의 한계와 생활 속 팁
성수동의 카페에 들르면, 사람들은 대부분 노트북 화면 위에 작은 창들을 띄워놓고 있다. 커피 향과 함께 프롬프트의 흔적이 남다. AI 도구가 건네는 아이디어는 한 대안일 뿐, 최종 판단은 여전히 우리가 해야 한다는 것을 매번 되새기게 된다. 그래서 나는 생활 속에서 “행동 가능한 작은 습관”을 만든다. 첫째, 업무 시작 전 10분은 데이터를 점검하는 시간으로 고정한다. 둘째, 프롬프트를 만들 때는 목적-가정-제약 조건의 세 가지를 먼저 적는다. 셋째, 하루에 한 번은 AI가 제시한 아이디어를 내가 실행 가능한 한 가지로 구체화해 본다. 이 작은 루틴이 나의 업무 리듬을 조금씩 바꿔 놓았다. 그리고 이 도시의 사회 분위기 역시 변화하고 있다. 사람들은 점점 AI의 존재를 부정하는 대신 “도구를 다루는 법”을 배우려 한다. 그래서인지 오후에 공원 벤치에 앉아 아이를 기다리며 잠깐의 여유를 즐길 때, 대화 주제가 예전엔 주로 날씨였지만 지금은 데이터의 신뢰성과 프라이버시로 옮겨간다. 이 작은 변화가 우리 동네를 더 현실적이고, 덜 과장된 AI의 세계로 끌고 가는 듯하다.
아이의 과제와 가족의 이야기 속에서 느낀 균형의 문제
가정으로 시선을 옮기면, AI의 확산은 아이와의 대화 주제도 바꿔 놓는다. 아이는 “선생님이 AI를 통해 더 빨리 풀이를 보여주면 좋겠다”고 말하지만, 나는 그보다 중요한 것이 아이가 문제를 스스로 생각하는 힘이라고 본다. 아이의 숙제에 AI를 도구로 두되, 아이가 스스로 질문을 던지고 해답의 과정을 증명하도록 지도한다. 그러려면 부모인 우리도 갑자기 기술 전문가가 되기보다, 물음표를 품고 상황을 해석하는 대화를 지속해야 한다. 이와 같은 가정의 변화는 남편인 나에게도 울림을 준다. 아침밥상에서 아이의 작은 실패를 지나치지 않고, 회사에서의 데이터 실패를 대하는 태도와 닮아 있다. 실패를 두려워하기보다, 원인을 찾아 지속적으로 개선하는 태도가 결국 삶의 질을 올려 준다.
큰 체격의 나, 작은 습관으로 다가오는 변화
나는 키가 크고 체격이 다소 무거운 편이다. 몸이 주는 물리적 제약은 때로는 일의 속도를 따라잡지 못하게 만들기도 한다. 그래서 더 조심스러운 속도와 집중이 필요하다. 자동화가 빨라진다고 해서 우리의 시간을 무턱대고 내주지 않는 법을 배우려 한다. 간단한 산책이나 자전거로의 짧은 출퇴근 조정이 머리의 무게를 덜어주고, 피로나 스트레스를 다루는 데도 도움이 된다. 데이터의 홍수 속에서 나 자신도 하나의 계보를 만들고 있다. 도구의 도움으로 하루의 의사결정을 더 안전하게 만들되, 그 결정의 책임은 결국 우리 사람의 몫임을 잊지 않는 것. 이 균형은 중년의 실감나는 훈련이고, 앞으로도 계속 다듬어 가야 할 습관이다.
마지막으로 남기는 생각, 그리고 당신에게 건네는 조언
AI가 만들어낸 자동화의 뉴스를 따라가다 보면, 결국 남는 건 인간의 판단과 배려다. 도구는 우리를 돕기 위한 파트너일 뿐, 사람의 마음을 대신하지 못한다. 그러니 속도에 밀려 큰 그림을 잃지 않도록, 매일의 작은 습관을 지키며 배우고 가르치는 것이 필요하다. 직장에서의 의사결정은 데이터의 음의 목소리와 긍정의 목소리 사이에서 균형을 찾는 과정이 되어야 한다. 그리고 가정에서도 마찬가지다. 아이와 아내의 상황을 이해하는 여백을 만들어 주는 일이 중요하다. AI가 빠르게 옮겨가는 시대일수록, 나의 느림과 신중함이 더 가치 있게 느껴질 때가 있다.
당신에게 남기는 조언은 이 한 마디로 끝내고 싶다. 도구를 두려워하지 말고, 도구를 통해 더 사람다운 의사결정을 배우자. 데이터와 기술이 우리를 바꿔놓을 때, 결국 남는 것은 우리가 만든 관계와 신뢰다. 오늘도 작은 습관 하나를 선택하고, 내일은 그 습관이 어떻게 더 나은 대화를 이끌어낼지 이야기하자. AI의 확산은 피할 수 없는 흐름이지만, 우리는 그 흐름 속에서도 인간으로서의 본질을 지켜 나가야 한다. 세월의 무게를 가진 이 중년의 시선이, 당신의 오늘에 작은 위로와 실천의 씨앗이 되기를 바란다.