안녕하세요, GAM Letter 편집자 장철우입니다.

 요즘 팀장 교육을 하다 보면 이런 고민을 자주 듣습니다.

 “본부장님이 갑자기 물으시더라고요. ‘김 팀장, AI 잘해?’

 그런데 이게 무슨 뜻인지 모르겠습니다.”

 내가 ChatGPT나 Claude 같은 도구를 잘 쓰느냐는 말인지, 팀원들이 AI를 잘 활용하도록 만드느냐는 말인지, 아니면 AI를 업무에 적용해 실제 성과를 내고 있느냐는 말인지 애매합니다.

 그러다 보니 많은 팀장들이 비슷한 행동을 합니다.

 새로운 AI 도구를 찾고, 유튜브에서 업데이트 영상을 보고, 새로운 기능을 하나 더 배웁니다.

 그리고 다음 회의에서 슬쩍 말합니다.

 “본부장님, 이번에 Claude가 또 많이 바뀌었더라고요.”

 그런데 정말 이것이 AI를 잘하는 팀장의 모습일까요?

 문제는 도구를 모르기 때문이 아니라, 지금 우리 팀이 어디에 있는지 모른다는 데 있을지 모릅니다.

"김 팀장, AI 잘해? 라는

질문에 답하는 법

   개인은 준비됐는데 조직은 준비되지 않았다

 2026년 7월 McKinsey가 직원과 리더 750명을 조사했다.

 응답자의 70%는 자신이 AI를 활용할 준비가 되어 있다고 답했다.

 그런데 조직이 AI 시대에 맞춰 일하는 방식을 변화시킬 준비가 됐다고 평가한 리더는 27%에 불과했다.

 더 흥미로운 결과가 있다.

 AI로 실제 기업 가치를 만들어낸 조직과 그렇지 못한 조직의 차이를 분석했더니, 조직 준비도는 그 차이의 48%를 설명했고 개인 준비도는 25%를 설명했다.

 사람이 AI를 잘 쓰는 것보다 조직이 AI에 맞춰 일을 바꾸는 것이 성과에 더 중요했다.

 McKinsey는 AI 활용을 세 단계로 구분한다.

 1단계 Enablement

 개인이 AI를 사용할 수 있도록 지원하는 단계다.

 보고서를 요약하고, 이메일을 작성하고, 아이디어를 얻는 일이 여기에 들어간다.

 2단계 Automation

 반복되는 업무 자체에 AI를 넣는 단계다.

 회의록을 자동 정리하고, 데이터를 취합하고, 보고서 초안을 자동으로 만드는 방식이다.

 3단계 Reinvention

 기존 업무를 AI로 빠르게 하는 것이 아니라,

 “AI가 있다면 이 일을 지금처럼 해야 하는가?” 를 묻는 단계다.

 역할과 업무 순서, Workflow 자체를 다시 설계한다.

  그래서 'AI 잘해?'라는 질문은 하나가 아니다 

 “김 팀장, AI 잘해?”

 이 질문 안에는 서로 다른 세 가지 질문이 섞여 있다.

 김 팀장이 AI를 잘 쓰는가?

 김팀장의 팀은 AI로 일을 줄이고 있는가?

 결국 팀이 AI 때문에 일하는 방식과 역할을 다시 설계했는가?

 셋 중 어느 하나만 중요한 것이 아니다.

 순서가 중요하다.

 처음에는 팀장과 팀원이 AI를 직접 써봐야 한다.

 그래야 무엇이 가능한지 알 수 있고, 반복되는 일을 자동화할 수 있으며 어느 순간 “그런데 이 업무, 꼭 지금처럼 해야 하나?” 라면서 일을 다시 설계한다.

 문제는 많은 조직에서 이 단계를 구분하지 않는다는 데 있다.

 팀원 대부분이 이미 AI를 쓰는데 또 AI 사용 교육을 한다.

 AI 덕분에 보고서 작성 시간은 절반으로 줄었는데 보고서 양식과 결재 단계는 그대로다.

 AI로 주간업무보고서를 작성하면서도 매주 똑같은 주간업무보고서를 계속 만든다.

 AI를 쓰지 않는 것이 아니다.

 AI를 쓰면서도 예전 방식으로 일하고 있는 것이다.

  단종시키려던 텀블러를 다시 본 스탠리

 이런 진단의 중요성을 잘 보여주는 회사가 바로 110년 넘은 텀블러 브랜드 Stanley다.

 Stanley의 대용량 텀블러 Quencher는 산악인을 위해 제작된 전문 아웃도어 보온병으로 출발했다. 그러나 처음부터 주목받지 못했고 판매부진으로 웹사이트에서 제거될 위기에 처했다.

 그런데 회사가 보지 못했던 고객이 있었다.

 여성소비자들이었다.

 블로그 The Buy Guide를 운영하던 여성이 Quencher의 큰 손잡이, 차량 컵홀더에 들어가는 형태, 많은 물을 담을 수 있다는 점에 주목했다.

 이들은 스탠리를 설득해 5,000개를 직접 여성 팔로워가 95%인 자신의 SNS에 직접 판매해봤다. 나흘 만에 모두 팔렸다.

 Stanley가 틀린 제품을 만든 것이 아니었다.

 틀린 고객을 보고 있었던 것이다.

 이후 Stanley는 기존의 남성중심 아웃도어 시장에서 벗어나 25-60세 여성 소비자로 타겟을 전환하는 마케팅 전략을 바꾼다

 회사가 한 일은 새로운 제품을 하나 더 만든 것이 아니다.

 질문을 바꾼 것이다.

 “왜 안 팔리지?”에서  “누가 실제로 이 제품을 쓰고 있지?” 로 바꾸자 전략도 달라졌다.

  이제 도구가 아니라 바뀔 업무를 하나 찾자

 AI 시대의 팀장도 마찬가지다.

 새로운 AI Tool을 배우기 전에 먼저 우리 팀이 어디까지 와 있는지 확인해야 한다. 

 팀원들이 각자 AI를 활용하고 있다면 Enablement,

 반복 업무가 자동화되고 있다면 Automation,

 AI를 전제로 업무 순서와 역할 자체를 바꾸고 있다면 Reinvention 단계다.

 위치를 확인했다면 다음 질문은 하나면 된다.

 “우리 팀에서 다음 단계로 바꿔볼 업무는 무엇인가?”

 예를 들어 매주 10장짜리 영업보고서를 만든다고 해보자.

 “AI로 PPT를 더 빨리 만들자”는 것은 효율화다.

 하지만 더 중요한 질문은 이것이다.

 “본부장이 정말 필요한 것은 보고서 10장인가,
 아니면 무엇이 달라졌고 왜 달라졌으며 무엇을 해야 하는지에 대한 판단인가?”

 이 질문을 던지는 순간 AI 활용의 기준이 달라진다.

 얼마나 많은 Tool을 아는지가 아니라, AI 때문에 실제 업무가 어떻게 달라졌는가 를 보게 된다.

 없어진 업무가 있는가.
 자동화된 업무가 있는가.
 사람이 더 중요한 판단에 시간을 쓰게 되었는가.

 이것이 팀장이 확인해야 할 AI 성과다.

 그래서 다음에 본부장이 다시 “김 팀장, AI 잘해?” 라고 묻는다면,

 이렇게 답할 수 있어야 한다.

 “저희 팀은 개인 활용은 어느 정도 됐습니다. 이제 반복 업무를 자동화하고, 그다음에는 그 업무 자체가 정말 필요한지 다시 보려고 합니다.”