AI 에이전트로 개인의 가치를 극대화하는 유스케이스 발굴 전략

이 기사는 AI 에이전트 도입 초기 단계에서 많은 조직이 직면하는 "어디에 사용해야 할지 모르겠다"라는 벽을, 당신 자신의 가치를 극대화한다는 발상에서 시작하여 돌파하는 것을 목표로 합니다. 전작인 「사내 AI 활용의 '무엇부터 시작할까?'를 AI로 돌파하기 AI 구동 AI 보급 활동 AAAP」(Qiita 기사)의 속편에 해당하지만, 내용은 완전히 독립되어 있습니다.

전작에서는 채팅형 생성 AI (Generative AI)를 어떻게 사내에 확산시킬 것인가라는 「보급」 단계를 다루었습니다. 이번에는 그 다음 단계인, AI 에이전트를 어디서부터 도입할 것인가라는 유스케이스 (Use Case) 발굴 단계에 초점을 맞춥니다.

그리고 본 기사의 또 다른 축은, AI 에이전트의 유스케이스와 나란히 인간이 활약하는 영역도 동시에 발견하는 것입니다. "무엇을 맡기고, 무엇을 연마할 것인가"를 동일한 비중으로 질문함으로써, 담당자 스스로가 AI 에이전트를 자신의 능력을 확장하는 무기나 파트너로 생각하여 자연스럽게 유스케이스를 그려낼 수 있게 되는 것을 목표로 합니다.

이 기사의 내용은 저 개인의 경험과 견해이며, 소속된 기업, 단체, 조직을 대표하는 것이 아닙니다.

여러분들의 직장에서도 이런 대화가 일어나고 있지 않습니까?

이 대화가 현실의 AI 에이전트 도입 현장에서 가장 자주 관찰되는 패턴이 아닐까요. 누구 한 명도 반대를 명시적으로 표현하지 않습니다. 오히려 모두가 "긍정적"이고 "건설적"인 자세를 보입니다. 그럼에도 불구하고, 반년 뒤에 이 프로젝트가 "PoC(Proof of Concept)는 성공했지만 본 사업 전개는 보류"로 결론 날 가능성은 꽤 높지 않을까요.

국내외 조사에서도 AI 프로젝트를 본 사업 전개까지 도달시킨 기업은 전체의 약 26%에 그치며, 약 4개 회사 중 3개 회사가 PoC 단계에서 벗어나지 못한다는 보고가 있습니다 (TIS 동양경제 온라인 「PoC 정체 벽을 돌파하는 AI 전략 구축의 요체」). 그리고 BCG의 분석에 따르면, AI 도입의 장벽 약 70%는 "사람과 프로세스"에 기인하며, 기술적인 요인은 약 20%에 불과하다는 점도 지적되고 있습니다 (AQUA 테크 블로그 「AI 에이전트 도입에서 실패하는 5가지 원인」).

여기서 중요한 것은, 위의 대화에서 언급된 보안, 오작동 (Hallucination), 책임 소재, 단계적 전개와 같은 논점들은 각각 단독으로는 완전히 정당하다는 것입니다. 안전한 도입 설계를 위해 오히려 반드시 논의해야 할 포인트입니다. 문제는 그것들이, 선의에 기반한 총론 찬성 각론 반대가 아니라 총론 추진 각론 신중이 되어 미루기의 온상이 되어버린다는 점에 있는 것이 아닐까요.

반대 의견은 한 번도 명시되지 않은 채, 몇 년 후 경영진은 "왜인지 진행되지 않는다"며 한탄하고, 현장은 "신중하게 진행하고 있다"고 설명하며, 벤더는 "다음 PoC 예산"을 제안한다. 누구에게도 악의가 없는 상태에서 시간만 흘러가는, 어디선가 본 듯한 미래가 보이지 않습니까?

물론 보안, 컴플라이언스 (Compliance), 책임 설계를 경시하는 것이 아닙니다. 문제는 업무 전체의 태스크를 "AI가 담당하는 태스크 / 사람이 승인·판단하는 태스크 / 사람이 계속 담당하는 태스크"로 나누는 것에 대한 합의가 이루어지지 않은 채, 유스케이스 발견 단계에서 논점이 먼저 제기됨으로써 정당한 논점이 정지 버튼으로 변해버린다는 점에 있습니다.

전작에서는 생성 AI 활용의 목적에 "업무 맥락"을 채워 넣을 수 없기 때문에 "무엇이든 할 수 있지만, 어디서부터 시작해야 할지 모르는" 「블랭크 캔버스 (Blank Canvas) 문제」를 소개했습니다.

AI 에이전트에서도 동일한 현상이 한 단계 더 깊은 형태로 일어나고 있는 것이 아닐까요. 에이전트는 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라, 시스템에 대해 액션 (Action, 쓰기·전송·갱신)을 실행할 수 있는 존재입니다. "무엇을 맡길 것인가"에 대한 정의가 되어 있지 않은 상태에서는 편리한 에이전트 기반이 있어도 한 발짝도 움직일 수 없습니다. 그리고 "무엇을 맡길 것인가"만을 출발점으로 생각하면, 서두의 만화에서 보았듯이 숙련자의 걱정거리가 앞을 가로막습니다.

이 기사에서는 이러한 상황을 **가치 기점으로 타파하는 5단계 프레임워크 (VAUD)**와, 이 프레임워크를 AI와의 대화를 통해 실천하는 프롬프트 (Prompt) 샘플을 소개합니다.

먼저 입장을 명시하겠습니다. 본 기사에서 "가치"라고 말할 때, 그것은 일관되게 담당자 본인, 그 소속 부문, 그리고 직무 그 자체가 만들어내고 있는 가치를 가리킵니다. AI나 AI 에이전트의 가치를 말하는 것이 아닙니다.

AI 에이전트는 당신의 가치를 빼앗는 존재도, 당신의 업무를 대체하는 존재도 아닙니다. 오히려 당신의 가치를 극대화하기 위한 도구이자 동반자로 위치시켜야 합니다. "AI가 무엇을 대체할 수 있는가"가 아니라 "당신의 가치를 어떻게 극대화할 것인가"에서 발상하는 것이 본 기사를 관통하는 자세입니다. 나아가 본 기사에서는 AI 에이전트의 유스케이스 (Use Case)와 인간이 활약하는 영역을 세트로 발견하는 것을 중시합니다. 이 전제를 공유한 상태에서 이후의 논의를 이어가고자 합니다.

AI 에이전트 도입에 관한 논의는 대개 "무엇을 AI 에이전트에게 맡길 것인가", "어디에 도입할 것인가"라는 질문에서 시작됩니다. 서두의 만화에서도 그랬듯이, 업무 개혁 현장에서 정석으로 여겨져 온 "과제는 무엇인가", "병목 지점 (Bottleneck)은 어디인가"라는 질문도 결국은 "어디를 AI 에이전트에게 맡길 것인가"를 찾아내기 위한 실마리로 기능합니다.

하지만 직무와 조직 문화를 숙지하고 있는 담당자일수록, 이러한 종류의 질문에서 과거의 실패 사례, 고객의 클레임, 규제 대응의 어려움, 책임 소재의 모호함과 같은 "우려되는 포인트"를 구체적으로 떠올립니다. 이는 자기보신이나 반대를 위한 반대가 아니라, 전문성에서 비롯된 자연스러운 반응입니다. "이 부분을 AI에게 맡기면 어떻게 될까"를 진지하게 고민하면 할수록, 발생 가능한 영향과 과거의 고충이 동시에 떠오르기 때문입니다.

여기서 중요한 것은 자극된 걱정거리가 다음 단계에서 어떻게 다뤄지는가입니다. 이어지는 1.2에서, 이 걱정거리가 "정지 버튼"으로 변하는 구조적인 이유와 그 상황을 벗어나는 방법을 살펴보겠습니다.

이 부분이 본 기사의 가장 중요한 포인트입니다. AI 에이전트 도입 논의가 "AI에게 맡길 것인가 / 맡기지 않을 것인가"라는 이분법적 선택 (二択) 에 갇혀 있는 한, 1.1에서 자극된 걱정거리는 구조적으로 "맡기지 말아야 할" 측의 근거로서만 존재할 수 있습니다. 오작동하면 어떻게 하는가, 책임은 누가 지는가, 고객에게 폐를 끼치면 어떡하나... 이들은 모두 단독으로는 완전히 정당한 논점이지만, 이분법적인 세계에서는 이를 이야기하는 것이 자동으로 브레이크를 밟는 것과 같아집니다.

그 결과, 논점과 리스크가 쌓이면서 "우선 주변 업무부터", "단계적으로"라는 가장 교묘한 정지 버튼에 도달하게 됩니다. 누구 하나 명시적으로 반대하지 않았음에도, 핵심 업무에 AI 에이전트가 도달하지 못하는 것입니다. 서두의 만화에서 묘사한 총론 추진 각론 신중의 정체는 걱정거리 그 자체가 아니라, 이분법적 구조가 걱정거리를 정지 버튼으로 변환해 버리는 것에 있습니다.

이 상황을 타개하기 위해서는 논의의 프레임워크 자체를 AI 에이전트에게 맡길지 말지의 이분법이 아니라, 업무 전체의 태스크 (Task)를 다음 세 가지로 분류하여 정리하는 형태로 바꿀 필요가 있습니다.

AI가 담당하는 태스크
AI 에이전트에게 맡기는 정형적·망라적·지속 관측적인 작업

사람이 승인·판단하는 태스크
AI가 처리한 결과에 대해 사람이 승인·판단·예외 대응을 담당하는 태스크 (연계·승인 포인트)

사람이 계속 담당하는 태스크
AI에게 맡기지 않고, 사람이 깊이 관여하며 전문성을 연마하고 높여가는 태스크

이와 같이 세 가지 카테고리로 분류하면, 걱정거리는 각각 건설적인 거처를 찾게 됩니다. "만약 이것이 틀리면 고객에게 어떤 영향을 미칠까"라는 걱정은 "사람이 승인·판단하는 태스크" 내에서 어디에 사람의 승인을 삽입할지에 대한 설계 입력 (Design Input) 이 됩니다. "이 판단은 전례가 없는 안건뿐이라 인간이 계속해야 한다"라는 걱정은 "사람이 계속 담당하는 태스크" 내에서 인간 전문 영역의 재인식이 됩니다. 그리고 남은 정형적·망라적 (전수 체크·전수 분류 등)·지속 관측적인 작업이 "AI가 담당하는 태스크"로 정리되어 갑니다.

걱정거리는 블로커 (Blocker)에서 설계의 인풋 (Input)으로 입장을 바꿉니다. 정지 버튼을 누르는 대신, "이 부분을 이렇게 설계하면 돌아갈 것이다"라는 건설적인 시각을 가질 수 있게 됩니다.

지금까지는 "걱정거리에 거처를 부여한다"는 관점에서 삼항 분류를 살펴보았지만, 삼항 분류에는 또 하나의 중요한 역할이 있습니다. "처음"에서 제시한 스탠스, 즉 담당자 본인과 소속 부문·직무가 만들어내고 있는 가치를 극대화하기 위해, 업무의 구성 자체를 바꾸기 위한 분류 축이라는 점입니다.

각 카테고리를 가치와의 관계로 다시 위치시키면 다음과 같습니다.

AI가 담당하는 태스크
가치 발휘를 저해하는 작업을 AI 에이전트에게 넘김

사람이 승인·판단하는 태스크

가치 발휘 그 자체에 AI의 능력을 결합하여 확장한다 (사람의 승인·판단을 요처에 배치함으로써 안전하게 확장한다)

사람이 담당し続ける 태스크

가치의 원천 그 자체를 담당자 스스로가 연마하고 높여 나간다

이렇게 나열해 보면, 논의의 중심이 "무엇을 AI에게 맡길 것인가"에서 **"담당자의 가치를 어떻게 극대화할 것인가"**로 옮겨갔음을 알 수 있습니다. 1.1에서 보았던 "무엇을 맡길 것인가" 관점의 질문이 "담당자의 가치 극대화" 관점의 질문으로 전환되는 것입니다. 걱정거리가 정지 버튼이 되지 않고 설계 입력(Design Input)으로 변하는 것은, 논의의 중심이 애초에 담당자의 가치에 놓여 있기 때문에 발생하는 효과라고 할 수 있습니다.

주목해야 할 점은, 세 가지 항목 중 **"사람이 담당し続ける 태스크"**가 본 기사의 또 다른 축인 인간이 활약하는 영역 그 자체라는 것입니다. "사람이 담당し続ける 태스크"란 단순히 사람이 작업을 계속한다는 의미가 아니라, 사람의 전문성을 계속해서 연마하고 높이며 가치의 원천을 심화시켜 나가는 영역이라는 의미입니다. AI에게 맡긴 영역과 사람이 승인·판단하는 포인트로 분리해낸 영역이 있기 때문에, 여기서 사용할 수 있는 시간과 에너지가 농밀해지며 전문성이 날카로워지는 동시에 새로운 높은 단계에 도달할 수 있게 됩니다.

AI 에이전트 도입을 "사람의 대체" 문맥으로 이야기하면, 전문가는 자신의 영역이 침식되는 이야기로 받아들입니다. 하지만 "사람이 담당し続ける 태스크"를 처음부터 논의의 틀에 포함해 둠으로써, 전문가는 "자신의 전문 영역은 처음부터 보장되어 있다"는 전제하에 안심하고 "AI가 담당하는 태스크"에 대한 합의 단계로 나아갈 수 있습니다.

즉, 세 가지 항목의 도입은 걱정거리를 설계 입력으로 바꾸는 것뿐만 아니라, 전문가가 긍정적으로 논의에 참여할 수 있는 심리적 토대를 만드는 장치이기도 합니다. AI 유스케이스(Use Case)의 발견과 "사람이 담당し続ける 태스크"의 발견이 동일한 비중을 가져야 하는 이유는 바로 여기에 있습니다.

지금까지 논해 온 "이분법 → 삼항 분류"는 논의의 프레임워크(Framework) 레벨에서 정지 버튼을 회피하는 장치입니다. 사실 또 하나, 역할 레벨의 정지 버튼 회피 장치가 있습니다. 유스케이스 제안 자체를 AI가 생성하게 하고, 사람은 평가 역할을 맡는 분업 방식입니다.

사람이 스스로 처음부터 유스케이스를 구상하려고 하면, 직무를 숙지하고 있는 만큼 걱정거리도 동시에 떠오르게 되어 생성 프로세스에 "이건 무리일지도 몰라", "책임이..."와 같은 생각이 섞여 들어갑니다. 결과적으로 무난한 주변 업무밖에 나오지 않는, 이른바 "총론은 추진하되 각론은 신중한" 생성 단계 버전의 문제가 발생합니다.

이와 대조적으로 AI가 먼저 제안을 내놓으면, 사람은 "무에서 유를 창조하는" 입장에서 "이미 존재하는 것을 평가하는" 입장으로 전환됩니다. 평가 모드에서는 걱정거리가 추상적인 불안이 아니라, **"이 제안의 이 부분이 신경 쓰인다"**와 같은 구체적인 설계 입력이 됩니다. 나아가 각 유스케이스가 분업 디자인(Division of Labor Design)으로 분해된 상태로 나오기 때문에, 걱정거리가 "사람이 승인·판단하는 태스크"의 어디에 배치될지가 사람이 직접 생각하기 전부터 선택지로서 가시화됩니다.

즉, 제2장에서 소개할 프레임워크 VAUD는 **프레임워크 레벨(삼항 분류)**과 **역할 레벨(AI가 생성, 사람이 평가)**이라는 이중 구조로 정지 버튼 회피를 실현하도록 설계되어 있습니다. 단계 5에서 AI가 제안하는 출력이 "유스케이스 제안 + 분업 디자인" 구조로 되어 있는 것도 이 이중 안전장치를 작동시키기 위함입니다.

참고로 삼항 분류는 태스크의 분류 축이며, 유스케이스 전체로 보면 3종류의 태스크가 조합된 분업 디자인이 됩니다. "그렇다면 자신의 직무에서의 가치는 무엇이며, 그 원천은 무엇이고, 어떤 유스케이스 속에서 무엇을 AI가 담당하고, 무엇을 사람이 승인·판단하며, 무엇을 사람이 담당し続ける 것인가"를 담당자 본인의 언어로 분류해 나가는 메커니즘이 필요합니다. 그것이 제2장에서 소개할 VAUD의 5단계입니다. VAUD는 가치 그 자체의 언어화에서 시작하여 가치 원천의 특정으로 나아가고, 최종적으로 유스케이스별 분업 디자인까지 단계적으로 진행합니다.

AI 에이전트는 채팅형 생성 AI보다 판단을 포함한 작업 그 자체를 실행하는 도구인 만큼, 오작동했을 때의 영향 범위를 구체적으로 상상하기 쉬운 존재입니다. 그렇기에 직무를 숙지하고 있는 담당자일수록 걱정거리가 더 강하게 자극되며, 이분법 구조에 갇혀 있을 경우의 정지 버튼화 현상도 채팅형 AI 때보다 현저하게 나타납니다.

뒤집어 생각하면, AI 에이전트야말로 삼항 분류 (Ternary Classification)를 처음부터 도입해야 할 필요성이 가장 높은 대상이라는 뜻입니다. "사용하기 전에 삼항 분류에 합의하는 것"이 AI 에이전트 도입의 성패를 가릅니다.

여기서부터 가치 기점(Value-oriented)으로 유스케이스 (Use-case)를 발굴하기 위한 프레임워크를 소개합니다. 이를 **VAUD (Value-Amplifying Use-case Discovery, 가치 증폭 유스케이스 디스커버리)**라고 명명했습니다.

VAUD는 비즈니스 세계에서 널리 사용되는 제품 발견 (Product Discovery)이나 고객 발견 (Customer Discovery)의 계보를 잇는, AI 에이전트 도입을 위한 디스커버리 (Discovery) 기법입니다. "AI 에이전트로 무엇을 할 수 있는가"가 아니라 "담당자의 가치를 어떻게 증폭할 것인가"에서 시작한다는 점이 기존 디스커버리 기법과 공통된 DNA를 공유합니다.

다시 언급하자면, 여기서 말하는 "가치"란 담당자 본인과 소속된 부문·직무가 만들어내고 있는 가치를 의미하며, AI나 AI 에이전트의 가치가 아닙니다. VAUD는 "AI의 특기(得意技)를 업무에 끼워 맞추는" 발상이 아니라, "당신의 가치의 원천을 기점으로, 그 증폭을 위해 AI와 무엇을 함께 할 것인지, 그리고 무엇을 자신이 계속해서 갈고닦을 것인지를 설계하는" 발상의 프레임워크입니다.

5단계 프로세스는 담당자 스스로 가치를 이야기하고 (1, 2), 저해 요인을 정리하며 (3), 미래의 능력상을 그리고 (4), 이를 바탕으로 AI에게 제안을 요청하는 (5) 순서로 진행됩니다. 마지막으로 "지향하는 모습"을 통해 전체를 통합적으로 의미 부여합니다.

여기서 핵심은 "유스케이스"라는 개념이 단계 1~4에는 등장하지 않고 단계 5에서 처음 등장한다는 점, 그리고 그 제안 역할을 담당자가 아닌 AI가 맡는다는 것의 두 가지 포인트입니다. 단계 1~4에서는 담당자 본인이 자신의 언어로 가치, 가치의 원천, 내려놓고 싶은 작업, 할 수 있게 되고 싶은 것을 구성하는 데 집중하며, AI 에이전트의 활용은 일단 의제에서 제외합니다.

이러한 순서는 "AI 에이전트로 무엇을 할 수 있는가"라는 기점의 발상을 구조적으로 방지합니다. AI 에이전트의 능력 리스트부터 시작하면, 그 범위 안에 들어오는 수준으로 업무를 잘라내게 되어, 담당자 본인의 가치 원천이 애초에 검토 대상(俎上)에 오르지도 못한 채 유스케이스가 결정되어 버리기 때문입니다. 나아가 단계 5에서 제안 역할을 수행하는 것이 AI이기 때문에, 담당자는 제1장 1.2에서 논의한 평가하는 입장으로서 임할 수 있습니다. 가치를 먼저 이야기하고, AI가 제안자로서 이를 적용하며, 담당자가 평가하는 순서를 지킴으로써, 가치의 원천에서 벗어난 곳에서 "편리해 보이니 도입해 보자"라는 현상이 발생하는 것을 막고, 동시에 걱정거리가 정지 버튼으로 변하는 것도 방지하는 이중의 효용을 얻을 수 있습니다.

첫 번째 질문은 단순하게 "무엇을 만들어내고 있는가"입니다.

당신의 직무·부문·개인으로서, 세상·조직·팀에 대해 어떤 가치를 만들어내고 있다고 느끼십니까?

여기서는 "가치의 원천"까지 파고들지는 않습니다. 우선 만들어내고 있는 가치 그 자체를 담당자 본인의 언어로 짧게 언어화하는 것에 집중합니다. "제품의 품질을 유지한다", "고객과의 신뢰 관계를 유지한다", "사업의 의사결정을 뒷받침하는 정보를 전달한다" 등입니다.

여기서 주의할 점은, 처음에 떠오르는 답이 정말로 제공하고 있는 가치와 일치하지 않을 수도 있다는 것입니다. 예를 들어, 크리에이티브 업계에서 "당신이 제공하는 가치는 무엇입니까"라고 물으면 많은 분이 "작품의 창의성", "퀄리티"라고 답합니다. 물론 그것은 대전제로서 옳지만, 다른 각도에서 보면 **"일정 수준 이상의 품질을 유지하면서 반드시 마감 기한을 지켜 전달하는 것"**이야말로 지속적으로 일을 얻기 위한 신뢰 그 자체가 되고 있는 측면이 있습니다. 엔터테인먼트나 크리에이티브 현장에서는 공개일·인쇄일·배포일·녹화일·광고 집행일 등 타 공정과의 연결이 매우 강력하여, 한 사람의 지연이 전체로 파급되기 쉽기 때문에, 발주 측에서는 "매번 100점인 천재형"보다 "일정 수준 이상의 품질로 마감을 계속 지키는 사람"을 지속적으로 기용하기 쉽다는 배경이 있기 때문입니다.

이처럼, 머릿속에 떠오른 첫 번째 가치에서 멈추지 않고 여러 각도에서 나열해 보는 것이 단계 1을 겉핥기로 끝내지 않는 비결입니다. 나아가 추상적인 슬로건에 머물지 않도록, 누구에게 어떤 상태를 제공하고 있는가라는 형태로 다시 질문하는 것도 유효합니다. "품질을 지키고 있다"보다 "고객이 '이 회사의 제품이라면 믿을 수 있다'라고 생각할 수 있는 상태를 지원하고 있다"라고 하는 편이 이후 단계에서 더 깊이 파고들기 쉽습니다.

다음으로, 그 가치가 성립되는 이유와 배경을 파고듭니다.

당신의 직무는 고객이나 타 부서, 상사 등으로부터 무엇을 해줄 것이라 기대받고 있으며, 어떤 점에서 신뢰를 얻고 있습니까? 왜 그 신뢰가 성립하고 있습니까?

여기서 본인에게 "자신은 평가받고 있다"라고 직접 말하게 하면, 겸손이나 쑥스러움이 앞서 대답하기 어려워질 수 있습니다. 따라서 개인 평가에 대한 자기 신고가 아니라, 직무와 관계자의 관계로서 질문하는 것이 자연스럽습니다. "고객이 보았을 때", "타 부서가 보았을 때", "상사가 보았을 때"와 같이 관점을 나누어 질문하면, 그 원천이 입체적으로 드러납니다.

스텝 1의 크리에이티브(Creative) 사례를 계속해서 살펴보겠습니다. "마감 기한을 계속 지켜준다"는 것이 신뢰의 원천이 되고 있는 이유는, 발주 측의 업무 프로세스에 **후속 공정과의 강력한 연결(Strong connection with downstream processes)**이 있기 때문입니다. 크리에이터 한 명의 지연이 인쇄 스케줄, 배포 프레임, 매체 게재, 관련 프로모션 등 이어지는 모든 공정을 뒤로 미루게 만듭니다. 그렇기에 발주 측은 "천재적이지만 가끔 늦는 사람"보다 "기대치를 저버리지 않는 사람"을 지속적으로 기용합니다. 원천까지 추적하면, 이러한 발주 측의 구조적인 사정까지 포함하여 자신의 가치를 이해할 수 있게 되어, 이후 스텝 3 이후의 판단이 한층 명확해집니다.

업무계 사례에서도 동일한 구조가 보입니다. 예를 들어, 어떤 물류 운영(Logistics operation) 부서라면, 스텝 1에서 "고객에게 약속대로 전달한다"라고 언어화된 가치의 원천으로서, 스텝 2에서는 "예외 발생 시 끝까지 포기하지 않고 대안을 찾아내는 끈기", "변경 사항이 생겼을 때 거래처와 즉시 재조정할 수 있는 관계성"과 같은 더 깊은 신뢰의 근거가 보입니다. "업무를 수행하고 있다"와 "관계자로부터 무엇을 기대받고, 어디에서 가치를 인정받는 직무인가" 사이에는 사실 큰 격차가 있습니다. 이 부분을 처음에 합의함으로써, 이후의 논의는 "그 가치의 원천을 지키고 증폭시킨다"라는 흐름으로 자연스럽게 이어집니다.

스텝 2에서 언어화한 "가치의 원천"에 본래 더 많은 시간과 에너지를 쏟고 싶을 것입니다. 그럼에도 불구하고 그것을 가로막고 있는 작업이 있습니다. 그것을 찾아내는 것이 스텝 3입니다.

여기서 중요한 것은 질문의 형태입니다. "과제는 무엇입니까", "병목 현상(Bottleneck)은 어디입니까"라고 물어버리면, 제1장에서 언급했듯이 숙련자의 걱정거리가 먼저 나열되고 맙니다. 대신 다음과 같은 형태로 질문합니다.

스텝 2에서 언어화한 가치의 원천에 더 많은 시간과 에너지를 쏟을 수 있다면, 지금 무엇을 내려놓고 싶습니까? 예를 들어 "□□와 같은 작업이 줄어들면, 〇〇에 더 깊이 집중할 수 있다"와 같은 형태로 3~5개 정도 들어보세요.

이 질문 형태에는 세 가지 장치가 있습니다. 첫째, **"과제"가 아니라 "가치 발휘를 되찾기 위한 교환"**으로서 내려놓고 싶은 작업을 말하도록 구성했습니다. 둘째, "내려놓고 싶다"라고 본인이 능동적으로 선택하게 함으로써, 자신의 전문성을 부정당한다는 느낌을 주지 않습니다. 셋째, 해방된 시간으로 무엇을 할지를 세트로 언어화하게 함으로써, 이후 스텝 4와 스텝 5로 이어지는 가교 역할을 합니다.

크리에이티브 사례로 이어가자면, **"청구서 발행, 소재 버전 관리, 진행 조정, 레퍼런스 자료 수집과 같은 작업이 줄어든다면, 창작 그 자체에 대한 심도 있는 탐구와 마감 기한을 지키기 위한 여유를 모두 더 확보할 수 있다"**와 같은 형태로 도출됩니다. 스텝 1에서 언어화한 "창조성"과 스텝 2에서 확인된 "마감 기한을 지키는 것이 신뢰의 원천"이라는 두 가지 모두에 더 많은 시간을 쏟을 수 있도록 만든다는 구조로 이야기할 수 있는 것이 포인트입니다.

도출된 작업들은 이후 스텝 5에서 AI 유스케이스(Use case) 제안의 재료가 됩니다. 다만 이 단계에서는 "이것은 맡긴다, 이것은 맡기지 않는다"와 같은 선별은 수행하지 않습니다. 우선은 후보를 뽑아내는 것뿐입니다.

스텝 3까지는 "현재 있는 가치를 지키고 되찾는" 이야기였습니다. 스텝 4에서는 관점을 미래로 향합니다.

만약 새로운 능력을 획득할 수 있다면, 반년~1년 후에 당신의 직무는 어떤 높은 가치를 제공할 수 있게 되어 있을까요? 3가지 정도 그려보세요.

여기서의 포인트는 기존 업무의 효율화가 아니라 능력의 확장으로서 그리는 것입니다. "지금 하는 일이 빨라진다"가 아니라, "지금의 나로서는 할 수 없었던 일을 할 수 있게 된다"라는 방향으로 생각합니다.

예를 들어,

• 법무(Legal)라면 "계약 검토를 빠르게 한다"가 아니라 "사업 초기 단계부터 신규 영역의 규제 리스크를 선제적으로 제언할 수 있게 된다"
• 고객 서비스(Customer service)라면 "문의 처리를 빠르게 한다"가 아니라 "문의가 오기 전에 고객의 어려움을 예측하여 앞서 제안할 수 있게 된다"

와 같은 형태입니다. "반년~1년 내에 손에 닿는 범위"라는 시간축을 넣음으로써, 추상론이나 허황된 이야기에 빠지는 것을 방지합니다.

여기서 묘사한 「할 수 있게 되고 싶은 것」의 대부분은, 지금까지 인적 리소스(Human Resource)의 제약으로 인해 포기해 왔던 것이거나, 사람의 능력이 미치지 못했던 영역 중 하나인 경우가 많습니다. 그렇기에 바로 단계 5에서 AI 에이전트(AI Agent)의 차례가 옵니다.

단계 5에서 마침내 AI가 제안자로서 등장합니다. 여기서 핵심은, AI가 개별 태스크(Task)를 「AI에게 맡길 것」과 「사람이 할 것」으로 단순히 나누는 것이 아니라, 가치를 창출하는 「유스케이스(Use Case)」를 제안하고, 각 유스케이스의 내부를 삼항 분류로 분해한 『분업 디자인(Division of Labor Design)』으로서 설계하는 것입니다.

구체적으로는 각 유스케이스를 다음과 같은 구조로 제시합니다.

• 유스케이스 (Use Case)
  가치를 창출하는 업무 단위 (예: 예외 배송 건 대응, 신규 사업 리스크 제언, 적성 매칭 및 배치 최적화)
• AI가 담당하는 태스크 (Task)
  해당 유스케이스 중 AI 에이전트에게 맡기는 정형적·망라적·지속적 관측 작업
• 사람이 승인·판단하는 태스크 (Task)
  AI의 결과에 대해 사람이 승인, 판단, 예외 대응을 담당하는 포인트
• 사람이 계속 담당하는 태스크 (Task)
  해당 유스케이스 내에서 사람의 전문성을 연마하고 높여 나가는 영역

가치 증폭을 노리는 유스케이스(기존 업무의 효율화가 아니라 능력의 확장을 목적으로 한 유스케이스)를 설계할 때는, AI 에이전트의 다음 4가지 관점을 의식하면 효과적입니다.

• 새로운 결합 (New Combination)
  부문·시계열·외부 데이터를 횡단하여 연결합니다. 예를 들어, 법무 부서가 영업 데이터와 연계함으로써 「계약서 리뷰 부서」에서 「사업 리스크를 선제적으로 파악하여 전략을 제안하는 부서」로 진화하는 것과 같이, 역할 그 자체의 확장이 일어납니다.
• 병렬 시행 (Parallel Trial)
  여러 안을 동시에 실행하여 비교합니다. 지금까지 인력의 제약으로 인해 단 하나의 안으로 좁힐 수밖에 없었던 판단을, 여러 초안(Draft)·여러 시나리오·여러 파라미터(Parameter)의 비교를 포함한 판단으로 바꿀 수 있습니다. 담당자는 「선택하는 쪽」이자 「다듬고 높이는 쪽」으로 돌아설 수 있습니다.
• 지속적인 관측 (Continuous Observation)
  24시간 365일, 지표·징후·외부 정보를 계속 관측하여 전조를 감지합니다. 인력으로는 붙잡아 둘 수 없었던 야간·휴일의 1차 대응, 경쟁사의 움직임 조기 감지, 장애나 클레임의 전조 감지 등, 물리적으로 사람이 커버할 수 없었던 영역을 메웁니다.
• 망라성 (Long-tail Coverage)
  인력으로는 샘플링이나 우선순위가 높은 것 위주로만 다룰 수 있었던 롱테일(모든 계약, 모든 문의, 모든 후보자, 모든 로그)에 빠짐없이 손을 댈 수 있게 됩니다. 「볼 수 없었던 영역」을 가치 창출로 바꿀 수 있는 관점입니다.

제안은 다음과 같은 표 형식으로 정리하면 이후의 논의를 진행하기 수월해집니다.

번호	유스케이스	AI가 담당하는 태스크	사람이 승인·판단하는 태스크	사람이 계속 담당하는 태스크
1	예외 배송 건 대응	재고 횡단 검색, 대체 배송업체 선정, 소요 시간 시산	대체안의 최종 승인	중요 고객에 대한 상황 설명, 난도가 높은 건의 협상
2	수요 예측 기반 프로액티브 재고 배치	영업·생산·물류 데이터 통합, 수요 예측, 납기 경향 실시간 모니터링	재고 배치 계획의 최종 결정	업무 설계 자체의 지속적인 개선 판단

이와 같이 AI가 담당하는 태스크와 사람이 계속 담당하는 태스크가 동일한 표 안에 나란히 놓이는 것이 중요합니다. 이러한 병렬 표시는 「AI에게 무엇을 맡길 것인가」와 「인간이 무엇을 연마하고 높일 것인가」를 동일한 비중으로 논의한다는 본 기사의 스탠스를 대화의 결과물 속에서 구체적으로 체현해 줍니다.

참고로, 단계 5에서 AI가 제안하는 내용은 어디까지나 **초안(Draft)**입니다. 채택 여부는 담당자 본인이 결정합니다. AI가 유스케이스 전체와 분업 디자인 모두를 제시함으로써 논의를 위한 소재를 제공하는 역할을 수행합니다.

마지막으로, 단계 1~5를 통합하여 「지향하는 모습」을 한 단계 높은 시점에서 정리합니다.

지향하는 모습은 다음의 3가지 관점에서 작성하면, 단순한 결론의 반복이 아니라 「통합적인 의미 부여」의 장으로서 기능합니다.

• 포지션의 변화 ~ 부문의 위치가 어떻게 변하는가
• 관계자에게 보이는 변화 ~ 개발 팀, 경영진, 현장 등 다각도에서의 의미
• 노동자의 가치로의 회귀 ~ 최종적으로 사람이 어떻게 편해지고 어떻게 성장하는가

즉, 「효율화 이야기」를 「역할의 진화 이야기」로 승화시키는 장치가 바로 이 「지향하는 모습」이라는 섹션인 것입니다.

이어서 VAUD를 대표적인 8가지 직무에 적용하여 발견한 유스케이스(Use Case) 사례를 요점 중심으로 표 형식을 통해 소개해 드립니다. 각 직무별 상세한 5단계 전개(가치의 언어화, 가치의 원천, 내려놓고 싶은 일의 특정, 할 수 있게 되고 싶은 일, 유스케이스 제안 및 분업 디자인, 지향하는 모습)는 **Appendix C 「8가지 유스케이스의 VAUD 전개」**에 정리되어 있습니다.

직무	가치의 원천	AI가 담당하는 태스크 (Task)	사람이 계속 담당하는 태스크 (Task)	지향하는 모습
업무 오퍼레이션 (Business Operations)	고객과의 약속을 확실히 이행하는 운영 기반	재고 횡단 검색, 대체 배송 선정, 준비 관리	중요 고객과의 관계 구축, 업무 설계의 개선 판단	사업을 예측하는 사령탑으로의 진화
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(※ 위 표는 지면 관계상 「AI가 담당하는 태스크」와 「사람이 계속 담당하는 태스크」만을 보여주고 있습니다. 각 직무의 「사람이 승인·판단하는 태스크」를 포함한 상세한 분업 디자인은 Appendix C를 참조해 주십시오.)

이 표에서 읽어낼 수 있는 공통점은 세 가지가 있습니다.

첫째, 「재료 만들기에서 판단으로」라는 시간 배분의 전환이 모든 직무에서 일어나고 있습니다. 전문직의 가치는 최종적으로 「판단」에 있지만, 실제로는 많은 시간이 재료를 모으는 데 소비되어 왔습니다. 에이전트(Agent)는 이 배분을 근본적으로 변화시킵니다.

둘째, 「사후 대응에서 선제적 대응으로」라는 태도의 전환이 모든 직무에서 가능해집니다. 모든 부서가 기존에는 「발생한 현상에 대응하는」 수동적인 움직임이 중심이었으나, 에이전트가 상시 모니터링과 통합 분석을 담당함으로써 발생하기 전에 움직이는 프로액티브(Proactive)한 부서로 변모합니다.

셋째, 「단독 기능에서 사업 파트너로」라는 역할의 진화가 모든 직무의 시야에 들어옵니다. 에이전트가 부서 간의 데이터와 지식을 횡단할 수 있게 됨으로써, 이러한 부서들이 사업의 전략적 판단에 직접 참여하는 존재로 바뀌어 갑니다.