2031년, 미래의 모습 — AI가 일하는 회사에서 사람은 무엇을 할까

2031년, 지금으로부터 5년 뒤의 기업을 상상한 이야기입니다. 현재의 AI·HR 연구와 기술 변화에서 방향을 읽었으며, 회사와 인물, 제도는 모두 창작했습니다. 원고와 삽화는 AI로 제작했습니다.

출근하면, 내가 맡을 문제가 기다린다

서연이 출근하자 인사 화면에 세 사람이 떠 있었다.

‘업무 전환 면담.’ ‘보상 이의 신청.’ ‘다음 과제 참여 보류.’

예전 같으면 오전 내내 자료를 모았을 것이다. 이제 기록은 이미 정리되어 있었다. 서연은 첫 번째 사람의 이름을 눌렀다.

민수. 입사 2년 차. 현재 역할은 ‘고객 약속 검증’.

이 회사에서 직원들은 AI 여러 개와 함께 일했다. 부서는 전문성을 쌓는 소속으로 남았고, 실제 업무는 해결할 문제를 중심으로 모였다. 팀이 만들어질 때마다 사람의 결정권과 AI의 실행 범위가 함께 정해졌다.

회의에서는 진행 상황을 읽지 않았다. 이미 모두가 알고 있었다. 오늘 무엇을 선택하고 누가 책임질지만 이야기했다.

신입은 자료를 만들지 않고, 결정을 연습한다

민수는 제안서 열두 개를 작성하는 대신 AI가 만든 세 가지 납품안을 검토했다. 그가 고른 것은 가장 빠른 안이 아니었다. 공장의 여유를 남겨, 주문이 바뀌어도 약속을 지킬 수 있는 안이었다.

“고객은 빠른 배송보다 날짜를 확실히 지키는 걸 원했어요.”

그 설명과 실제 납품 결과가 민수의 기록에 남았다. 신입 교육도 바뀌었다. 지난 사고를 재현한 모의 과제에서 판단을 연습하고, 작은 주문부터 권한을 넓혔다. 선배는 문장 대신 선택의 이유를 고쳤다.

민수는 이제 혼자 승인할 수 있었다. 그런데 다음 단계의 과제에는 번번이 같은 경력자들이 추천됐다.

서연은 추천 목록을 닫았다. 잘하는 사람에게 맡길수록 결과는 안정적이었다. 그동안 잘할 기회를 얻지 못한 사람의 기록은 계속 그대로였다.

일을 줄인 사람의 연봉

지윤은 보상 면담에 보고서를 가져오지 않았다. 자신이 바꾼 주문 처리 흐름을 띄웠다.

반복 확인은 AI가 맡았다. 직원들은 예외 주문과 고객 협의에 집중했다. 지윤은 그 과정에서 생긴 오류까지 찾아 수정했고, 같은 일을 하던 동료들은 다른 역할로 옮겨갔다.

회사도 그 성과를 인정했다. 다만 보상은 지윤의 기대보다 작았다.

“시스템을 만든 건 저인데, 절약한 비용은 회사 성과로만 잡혔네요.”

성과 기록에는 AI의 처리량과 사람의 판단이 구분되어 있었다. 그래도 그 가치에 얼마를 지급할지는 사람이 정했다. 서연은 지윤의 질문을 보상 회의에 올렸다. 자동화에 참여한 사람에게 어떤 몫과 다음 기회를 줄 것인가.

지윤이 나간 뒤에는 전환 면담이 이어졌다. 그녀가 줄인 업무를 맡았던 직원이었다. 새 역할과 교육은 배정되어 있었다. 그는 교육을 마쳤지만 그 일이 맞지 않는다고 말했다.

일자리를 마련하는 것과, 그 사람이 계속하고 싶은 일을 마련하는 것은 다른 문제였다.

평가는 보이지만, 나는 보이고 싶지 않다

오후에는 지윤이 다시 들어왔다. 다음 과제의 참여 제안을 보류한 이유를 묻자 잠시 말을 골랐다.

“제가 잘할 만한 일은 계속 찾아줘요. 그런데 제가 그 일을 계속하고 싶은지는 잘 안 묻네요.”

회사는 승인된 업무 자료로 역량과 기여를 분석했다. 직원은 평가 근거를 열어보고, 기록을 고치고, 추천을 거절할 수 있었다. 대화 전체를 수집하지도 않았다. 그럼에도 과거에 잘한 일이 다음 역할을 계속 끌어당겼다.

서연은 지윤의 다음 역할을 바로 정하지 않았다. 이번 면담은 추천 목록 없이 시작하기로 했다.

그때 채용 담당자가 메시지를 보냈다. 지원자들이 AI로 준비한 답변은 훌륭했지만, 실제 과제에서 판단한 이유는 서로 달랐다. 경력 공백이 있는 지원자를 최종 면접에 올려도 되겠느냐는 질문이었다.

“과제에서 무엇을 발견했고, 왜 그렇게 결정했는지부터 보죠.”

서연은 답을 보내고 지윤에게 다시 물었다.

“앞으로는 어떤 일을 해보고 싶으세요?”

인사 화면을 닫고 묻는 일

퇴근 시간이 가까워졌다. 서연의 화면에는 처리된 면담보다 다음에 결정할 일이 더 많았다.

누구에게 어려운 과제를 맡길지. 성과의 몫을 어떻게 나눌지. 전환한 일이 맞지 않는 직원에게 어떤 선택을 줄지. 잘하는 일과 하고 싶은 일이 다를 때 무엇을 우선할지.

행정 업무는 줄었다. 서연은 직원의 이름을 이전보다 많이 알았다. 직원들도 평가 결과를 기다리기만 하지 않았다. 근거를 확인하고, 원하는 역할을 말하고, 자신이 바꾼 결과를 설명했다.

덜 바빠진 회사는 아니었다. 사람들은 더 많은 판단을 맡았고, 그 판단에 자신의 이름을 남겼다. 누군가는 그 자유를 반겼고, 누군가는 매번 가치를 증명해야 한다는 부담을 느꼈다.

서연은 다음 날 일정에 빈 시간을 하나 남겼다. 민수가 더 어려운 과제를 경험할 방법을 현업 책임자와 의논할 시간이었다. 지금의 기록으로 다음 역할을 정하는 일이 너무 정확해지면, 아직 기록에 없는 가능성은 어디에서 자랄까.

AI가 일을 해내는 회사에서, 당신은 어떤 문제를 맡고 어떤 판단에 자신의 이름을 남기고 싶은가. 그 역할을 얻기 위해 내일부터 무엇을 할 것인가?

AI가 작성한 콘텐츠입니다. 실제 AI 기술에 근거하며, 활용 장면·인물·미래 상황에는 허구가 포함될 수 있습니다.

이미지 3장은 설명용 AI 일러스트이며 실제 촬영 사진이나 실험 기록이 아닙니다.