AI를 쓰기 시작했는데, 왜 회사는 그대로일까?

문서 요약은 10분이면 끝나는데, 고객이 확정
답변을 받는 데는 여전히 이틀이 걸린다.

한 사람이 빨라진 것과 회사가 좋아진 것은 다른 문제다.

중소기업 CEO를 위한, 문제
하나에서 시작하는 AI 업무 재설계

대한상공회의소가 2025년 국내 제조기업 504개사를 조사했을 때 중소기업의 기업 차원 AI 활용률은 4.2%였다. 강의장에서 자주 나오는 말도 비슷하다. “우리는 데이터가 없습니다”, “그건 대기업 이야기입니다”, “AI를 배울 사람이 없습니다.” 그런데 이 책은 반대로 본다. 전문인력이 부족한 중소기업일수록 AI가 더 필요하고, 완벽한 데이터베이스가 없어도 지금 가진 품질 기록과 작업일보, 고객 메일로 시작할 수 있다는 것이다. 필요한 것은 알고리즘 지식이 아니라 자기 일의 현장지식이다. 도금을 아는 사람이 도금 문제를 말하면 거기서
시작된다.

문제는 시작이 아니라 그 다음이다. 문서를 요약하고 고객 메일을 다듬는 일은 바로 할 수 있다. 그러나 한 사람의 작업시간이 줄었다고 회사의 고객 응답시간, 납기, 품질, 원가가 좋아지지는 않는다. 예를 들어 영업담당자가 답변 초안을 20분에서 5분으로 줄여도, 기술검토와 승인에 시간이 걸리면 고객이 체감하는 전체 처리시간은 크게 달라지지 않는다. 자료를 넘기는 순서와 승인 방식이 바뀌지 않으면, 개인의 속도는 회사의 결과로 이어지지 않는다.

그래서 이 책은 AI를 어디에 쓸지 묻기 전에 무엇을 바꿀지 부터 묻는다. 회사 전체를 한 번에 바꾸지 않는다. 가장 아까운 손실 하나를 고르고, 그 문제를 현상·영향·목표 세 줄로 적고, 원인을 가설로 둔 채 자료로 확인하고, 사람과 AI의 역할과 승인 기준을 다시 정한 뒤, 실제 업무에서 결과를 확인한다. 저자는 이 방식을 마이크로AX라고 부른다. 여기서 ‘마이크로’는 목표가 아니라 시작 범위다.

1·2장에서 배경과 리더의 AI 활용 방법을 설명하고, 3~7장에서 문제 선정부터 지역 확산까지 다섯 단계를 다룬다. 문제를 정하고(3장), 원인과 대안을 검토하고(4장), 워크플로우를 다시 짜고(5장), 실제 문제로 훈련하고(6장), 이웃 회사로 확산한다(7장). 특히 7장은 한 회사의 경험을 다른 회사의 학습과 개선으로 확산하는 방법을 제안한다. 같은 공정의 열 개 안팎 회사가 열두 주 동안 각자의 문제를 풀고 검증 기록과 실패를 교환하는 학습그룹 모델까지 제시한다. 한 회사가 석 달을 들여 알아낸 것을 옆 회사가 처음부터 다시 겪지 않게 하는 것, 그것이 저자가 보는 중소기업 AI 전환의 현실적인 경로다.

부록에는 사고확장·문제해결형 핵심 프롬프트 20선과 특별 프롬프트를 실었다. 본문에서는 문제정의 세 줄 쓰기(4장), HAS 다섯 단계(5장), 공정별 학습그룹 운영안(7장)을 설명한다. 읽고 끝나는 책이 아니라 책을 옆에 펼쳐 두고 AI 코치와 직접 연습하는 책으로 구성했다.

책을 옆에 펼쳐 두고, 네 가지 앱으로 직접 연습하세요.

· 사고확장·문제해결 도우미 - 책의 질문과 핵심 프롬프트를 활용해 문제를 다시 정의하고 원인·대안을 검토합니다.

· 프로젝트 나침반 - 팀과 함께 문제를 탐색하고 실행한 뒤 경험을 돌아보는 프로젝트를 진행합니다.

· AI 협업 워크플로우 재설계 코치 - 현재 업무의 병목을 찾고 사람과 AI의 역할, 판단·승인 기준을 다시 설계합니다.

· 기업 훈련계획 도우미 - 기업의 문제와 훈련 수요를 바탕으로 직원 훈련계획 초안을 만들고 검토합니다.

workstyleai.kr에서 필요한 앱을 선택하고, 책의 해당 장과 부록을 펼쳐 질문·검토·실행을 하나씩 연습할 수 있습니다. AI가 제안한 내용은 실제 자료로 검토하고 최종 선택은 사람이 합니다.