AI가 못 줄인 회의

Dan Sirk는 AI 도구(Claude, Gemini, ChatGPT) 덕분에 혼자서도 예전보다 훨씬 빠르게 웹사이트를 만들고, 메시지 전략도 1주일 → 8시간 미만으로 끝낼 수 있게 됐다.

하지만 일의 병목은 코드가 아니라 회의였다. 그는 두 회사의 CMO를 겸임하면서도 이미 주당 10개 안팎의 회의를 소화하고 있고, 세 번째 회사까지 맡을 수는 있어도 그 이상은 사실상 불가능하다고 본다.

기사의 핵심은 AI가 지식노동의 생산성을 크게 높이면서도, 반대로 조율·설득·책임 승인 같은 인간 업무의 비중을 키우고 있다는 점이다.

• AI는 메모 작성, 코드 생성, 분석, 프로토타입 제작을 빠르게 만든다.
• 하지만 최종 선택, 예산 승인, 고객 설득, 내부 합의는 여전히 사람이 해야 한다.
• 하버드의 David Deming은 정보가 넘쳐날수록 그걸 이야기처럼 정리해 전달하는 능력이 더 중요해진다고 본다.

현장 사례도 같은 방향을 가리킨다. 소프트웨어 회사의 데이터 과학자는 이제 AI가 코드를 쓰고 분석까지 수행해, 채용도 단순 코딩 능력보다 좋은 아이디어를 찾고 동료를 설득하는 능력에 더 초점을 맞추고 있다고 말했다.

KPMG는 AI가 세부 전문성을 일부 잠식하는 대신, 고객 관계를 잘 만들고 추진력을 가진 제너럴리스트의 가치를 높이고 있다고 설명했다. Salesforce의 customer success 담당자는 챗봇이 일부 업무를 대신해도, 고객의 불안과 고민을 듣고 신뢰를 쌓는 역할은 대체하기 어렵다고 강조했다.

PolicyFly 사례에서는 AI로 고객 온보딩 시간이 6개월 → 2주 수준으로 줄었지만, 고객이 원하는 건 여전히 사람과의 상호작용이었다. 여러 부서의 이해관계를 맞추고 확신을 주는 과정이 남아 있기 때문에, AI가 자동화할수록 오히려 사람이 필요한 회의가 많아진다는 결론으로 이어진다.