AI로 성과 높인 직원들, 실력까지 키우려면 무엇을 바꿔야 할까?

AI를 쓰는 신입직원이 더 좋은 결과물을 낸다고 해서, 다음 업무를 혼자 책임질 능력까지 같은 속도로 자라는 것은 아니다. 조직은 AI 사용을 일괄 제한하거나 교육 시간을 늘리는 데서 그치지 않고, 자동화로 사라지는 실무 경험을 어떤 과제로 대체할지와 그 시간을 누가 부담할지를 함께 결정해야 한다. 특히 초안을 만드는 일을 줄이고 검토·판단을 직원에게 맡기려는 기업이라면, 그 판단력을 익힐 경로부터 다시 설계할 필요가 있다. 좋아진 결과물과 성장한 사람 사이의 간격 2026년 9월 공개된 데이비드 오터와 공동연구진의 연구는 이 간격을 구체적으로 보여준다. 미국 지식재산권 전문 법률회사 11곳의 특허 변호사 133명이 참여한 사전등록 무작위 실험에서, 연구진은 AI 작성 도구에 대한 접근을 배정하고 3개월 동안 업무 성과를 살폈다. AI를 활용한 특허 작성 결과의 품질은 좋아졌지만, 이후 AI 없이 기존 특허 문서를 검토하고 수정하는 과제에서는 경험에 따라 결과가 갈렸다. 독립 수행 과제의 개선은 숙련 변호사에게 집중됐고, 저경력 집단에는 평균적인 향상이 나타나지 않았다. 저경력자의 점수가 모두 나빠진 것도 아니다. 좋은 점수와 낮은 점수가 함께 늘어나는 분화가 관찰됐으므로, 이 결과를 신입은 AI를 쓰면 퇴보한다는 주장으로 바꾸면 연구의 뜻을 벗어난다. 특정 전문직의 3개월 실험이며, 장기 경력 전체나 국내 일반 사무직을 직접 측정한 결과도 아니다. 기업이 여기서 가져갈 문제는 교육의 양보다 성과를 읽는 방식에 있다. 산출물만 보고 숙련이 쌓였다고 판단하면, 직원이 더 어려운 업무로 이동할 준비가 됐는지 놓칠 수 있다. 반대로 AI 도움을 받았다는 이유만으로 성과를 낮게 평가하면 도구를 익힐 유인이 사라진다. AI를 포함한 업무 성과와 직원에게 남은 역량을 각각 관찰한 뒤, 다음에 맡…