12월 4일

존 학생 시절부터 회계업이나 세무업은 AI로 인해 대체될 수 있는 직종이라는 이야기를 굉장히 자주 들었습니다. 그래서 그런 말들을 들을 때마다 막연하게는 ‘정말 그런 시대가 올까?’라는 생각을 했지만, 실제로 챗GPT나 다양한 AI 기술이 실무에 빠르게 도입되는 것을 보면서 지금은 그 가능성이 훨씬 더 현실적으로 다가오고 있다는 생각을 하게 되었습니다. 특히 AI가 단순 반복 업무를 처리하는 데 매우 유용하다는 것을 직접 경험해보면서, 만약 방심하고 AI에 대한 공부나 활용을 게을리하면 정말로 어느 순간엔 내 자리가 없어질 수도 있겠다는 위기감을 느끼게 되었습니다. 그래서 AI가 도입된 시대 속에서 나는 어떤 위치에 있어야 할까라는 질문을 하게 되었고, 결국에는 ‘AI를 잘 활용하고 다룰 줄 아는 사람이 이 시대에 살아남을 수 있겠다’는 결론에 도달하게 되었습니다. 실제로 챗GPT가 처음 나왔을 때는 그저 단순하게 질문을 던지고 답을 받아보는 수준으로 사용했었는데, 지금은 업무에 아주 다양하게 활용하고 있어서 어떤 면에서는 AI 없이는 일하기 어려운 상황까지 온 것 같습니다. 회사 안에서도 보면 레오나 캔, 카스 같은 분들은 직접 프로그램을 만들어서 업무 자동화를 돕고 계신데 그런 모습을 보면 정말 AI를 통해 할 수 있는 일들이 무궁무진하다는 생각이 들고, 저도 공부를 더 해서 그런 수준까지 도달해야겠다는 생각을 하게 됩니다. 하지만 동시에 너무 AI에만 의존하다 보면 나만의 색깔이나 가치가 사라질 수 있다는 생각도 들어서, AI와의 균형이 중요하다는 것도 깨달았습니다. 결국 중요한 것은 내가 가진 본연의 전문성과 고유한 생각, 감정의 영역은 유지하되, AI를 도구로서 잘 활용해서 업무의 효율을 극대화하는 방법을 계속 연구하고 실험해보는 것이라고 생각합니다. 그래서 청년 주니어 안에서는 단순히 기술을 익히는 것을 넘어서, 그것을 기반으로 끊임없이 고민하고 연구하고 실행하는 자세가 필요하다는 것을 다시 한번 느끼게 되었습니다.

온루 AI에 대해서는 아직도 진입장벽이 높게 느껴집니다. 사실 회사 안에서 많은 동료들이 챗GPT나 제미나이를 능숙하게 활용하면서 업무 효율성을 높이고 있는 모습을 보며 나도 사용해야겠다는 생각은 들었지만, 막상 사용하려고 하면 막막하고 어디서부터 시작해야 할지 몰라서 쉽게 손이 가지 않았습니다. 그래서 저한테 AI는 아직까지는 어렵고 복잡한 존재라는 인식이 있었던 것 같습니다. 하지만 이번 챕터를 읽고 나서 이런 인식을 극복해야겠다는 생각을 하게 되었고, 무엇보다도 내 업무 속에서 반복적이고 단순한 일들이 어떤 것인지 먼저 파악하는 것이 중요하다고 느꼈습니다. 단순히 다른 사람들이 좋다고 해서 따라 쓰는 게 아니라, 나의 일에서 어떤 부분이 AI로 대체되면 더 효율적일지 명확히 알고 있어야 그것을 제대로 활용할 수 있다는 걸 깨달았습니다. 그래서 앞으로는 일단 내가 맡고 있는 일 중에서 어떤 부분이 반복적인지를 살펴보고, 그 중에서 AI로 대체 가능한 부분은 없는지 구체적으로 정리해 보는 시간을 가져보려고 합니다. 그리고 그 정리된 부분을 중심으로 챗GPT나 제미나이를 어떻게 활용할 수 있을지를 하나씩 실험해 보고, 반복해서 익히는 것이 필요하다고 느꼈습니다. 이 과정이 단기간에 끝나는 것이 아니기 때문에 꾸준히 연습하고, 계속해서 내 일에 맞는 활용법을 찾아가야겠다는 생각이 들었습니다. AI를 단순한 도구로 여기지 않고, 내 업무의 도약을 위한 하나의 가능성으로 적극적으로 받아들이며, 공부하고 익혀 나가겠습니다.

카이 저 역시 AI가 아직까지는 익숙하지 않고 어렵게 느껴지는 편입니다. 하지만 이번 챕터를 읽으면서 AI를 좀 더 가깝게 느껴보려고 노력해 보았습니다. AI는 우리가 이미 익숙하게 사용하고 있는 세무사랑이나 위하고 같은 세무 프로그램과도 비슷하다는 생각이 들었습니다. 예전에는 세금을 일일이 수기로 계산해야 했지만, 지금은 프로그램 안에 정확한 수치를 넣기만 하면 자동으로 계산이 되듯, AI도 정확한 질문과 입력이 있어야 원하는 결과를 얻을 수 있다는 점에서 유사하다는 생각이 들었습니다. AI도 결국에는 사용자가 얼마나 정확하고 구체적인 질문을 하느냐에 따라 그 답의 질이 결정된다는 점에서, AI를 잘 활용하기 위해서는 질문력을 키우는 것이 중요하다는 것을 다시금 느꼈습니다. 그리고 챕터 내용 중에 ‘책임은 끝까지 사람이 져야 한다’는 구절이 특히 마음에 남았습니다. 아무리 AI가 업무를 효율적으로 대신해주더라도, 그 결과에 대한 책임은 결국 사람이 져야 하기 때문에 AI를 맹신하거나 의존해서는 안 된다고 생각합니다. 프로그램을 사용할 때에도 그 결과값을 이해하고 검토해야 하듯, AI가 주는 답변도 무조건 받아들이는 것이 아니라 비판적이고 주체적인 시각으로 받아들여야 하며, 이를 위해서라도 AI를 사용하는 사람의 지식과 판단력이 반드시 뒷받침되어야 한다고 생각합니다. 앞으로도 AI를 업무의 중요한 파트너로 생각하고, 익숙해지기 위해 꾸준히 연습하며 활용해 나가야겠다는 마음을 다졌습니다.

제임스 처음 AI에 대한 이야기를 들었을 때는 저도 막연하게 두려움을 느꼈습니다. 학교 선생님이나 여러 강사님들로부터 세무업이나 회계업은 AI에게 대체될 가능성이 높은 분야라는 이야기를 들으면서, AI는 그저 제 일자리를 빼앗는 존재라고만 생각했던 것 같습니다. 하지만 시간이 지나고 실제 업무에 AI가 조금씩 도입되는 모습을 보면서, AI가 결코 단순히 우리 자리를 빼앗는 것이 아니라 잘 활용하면 오히려 우리 업무를 더 편리하게 해주는 존재일 수 있다는 사실을 알게 되었습니다. 특히 제가 반복적으로 수행하는 업무 중 하나인 급여자료 요청과 같은 작업은 굉장히 많은 시간과 에너지를 소모하는데, 이러한 반복 업무는 AI가 훨씬 더 효율적으로 처리할 수 있을 것 같다는 생각이 들었습니다. 그래서 최근에는 AI를 활용해서 이런 작업들을 어떻게 줄일 수 있을지 고민하고 있고, 이를 위해 공부도 병행하고 있습니다. 챕터 내용 중 ‘AI는 사람의 일을 빼앗는 존재가 아니라 사람을 단순 노동에서 해방시켜주는 존재’라는 구절이 특히 인상 깊었는데, 저 역시 같은 생각을 하게 되었습니다. 반복적인 작업에서 해방되어 더 고차원적이고 창의적인 일에 집중할 수 있게 된다면, AI는 분명히 우리에게 도움이 되는 존재일 것입니다. 앞으로도 AI를 경계하거나 두려워하기보다는, 그것을 제대로 이해하고 내 업무의 효율성을 높이는 도구로 활용할 수 있도록 꾸준히 공부하고 적용해 나가겠습니다.

디아 이번 챕터를 읽으면서 제가 처음 입사했을 때 챗GPT를 먼저 활용했던 경험이 떠올랐습니다. 당시에는 제가 먼저 챗GPT를 사용하기 시작했고, 다른 동료들도 제가 사용하는 모습을 보며 하나둘씩 사용하기 시작했었습니다. 그런데 아이러니하게도 지금은 오히려 제가 그 도구를 잘 사용하지 못하고 있는 상황입니다. 그 이유를 생각해 보니 제가 원하는 결과를 정확히 끌어내지 못한다는 점이 가장 큰 문제였습니다. 질문을 어떻게 해야 원하는 답을 얻을 수 있을지에 대한 감이 없었던 것 같습니다. 실제로 데니스나 루시, 마님께서 챗GPT를 사용하는 모습을 옆에서 볼 기회가 많았는데, 그분들은 질문 자체를 훨씬 더 구체적으로 잘하셔서 결과물의 질도 높았던 것을 보고 저도 많은 것을 배웠습니다. 처음에 제가 챗GPT를 썼다는 이유만으로 내가 더 잘 쓰고 있을 것이라고 생각했지만, 결국 중요한 것은 얼마나 구체적이고 목적에 맞게 질문을 하느냐는 점이라는 것을 깨달았습니다. 그래서 앞으로는 질문의 수준을 높이기 위한 연습과 고민을 많이 해봐야겠다는 생각을 했고, AI는 결국 질문을 잘할수록 더 좋은 결과를 가져다주는 도구라는 점을 다시금 느꼈습니다. 또한 현금영수증 종료 처리처럼 반복적인 업무에서는 챗GPT가 업체 정보를 간단하게 분류해주는 데 큰 도움이 되었고, 이런 부분에서는 AI가 실질적인 시간을 줄여줄 수 있다는 점에서 매우 유용하다고 느꼈습니다. 앞으로도 AI를 업무 효율성을 높이는 파트너로 인식하고, 더 좋은 질문을 던지기 위한 공부와 연습을 꾸준히 해나가겠습니다.

셀레나 이번 챕터를 읽으면서 특히 마지막 문단에 나온 ‘이 일을 AI가 대신할 수 있을까’라는 문장을 보고 제가 현재 하고 있는 업무 중 AI에게 넘길 수 있는 일이 무엇일지를 생각해 보게 되었습니다. 제가 맡고 있는 강의 기획안이나 제안서 작성 같은 업무는 아이디어만 정리해서 챗GPT에게 전달하면 꽤 그럴듯한 결과물이 나오는 경우가 많기 때문에 실무에서 AI를 종종 활용하고 있습니다. 하지만 그러면서도 ‘내가 조금만 더 고민했으면 더 좋은 결과를 낼 수 있었을 텐데’라는 생각이 들 때가 많았습니다. 바쁘다는 이유, 혹은 귀찮다는 이유로 내 스스로 할 수 있는 생각의 기회를 AI에게 넘기고 있다는 자각이 들었고, 그런 순간마다 ‘나는 지금 뭔가를 잃고 있는 건 아닐까’라는 생각이 들었습니다. 그래서 여유가 있을 때는 내가 직접 글을 쓰고, 내 언어로 정리하는 능력을 계속 유지하고 싶다는 마음이 생겼습니다. 또한 어제 자기 전에 AI 관련 최신 소식을 찾아보다가 이미지 생성 AI 툴 중 하나인 나노바나나에 대한 기사를 보게 되었는데, 그 퀄리티가 상상 이상으로 뛰어났습니다. 예전에는 AI 이미지가 조명 효과가 강한 3D 그래픽 느낌이었다면, 지금은 카페에서 찍은 것 같은 자연스러운 사진까지도 생성이 가능하더라고요. 이처럼 기술이 급속도로 발전하고 있다는 사실을 실감하면서도, 나는 이 기술을 어떻게 활용할 수 있을지 고민하게 되었습니다. 강의 현장의 이미지를 인공지능으로 생성할 수 있을지도 모르지만, 그것이 과연 진짜 의미 있는 활용일까라는 생각도 들었습니다. 단순히 기술이 발전했기 때문에 무작정 사용하는 것이 아니라, 그것이 어떤 가치와 의미를 갖는지를 따져보면서 진짜 나에게 필요한 방향으로 기술을 활용하는 사람이 되고 싶다는 생각을 하게 되었습니다.

모건 이번 챕터를 읽으면서 AI를 업무에 도입하려고 고민하고 있는 것 자체가 이 업계에서는 선도자적인 태도라고 느꼈습니다. 제가 이전에 다녔던 두 곳의 세무사무소에서는 AI에 대한 관심이나 도입 시도 자체가 거의 없었기 때문에, 지금처럼 AI 활용을 장려하고 실험하고 있는 환경에 있다는 것이 새삼 감사하게 느껴졌습니다. 그동안은 새로운 세무회계 사무소가 근처에 생기면 그 자체만으로도 경쟁 대상으로 느끼며 긴장했지만, 이제는 AI를 얼마나 잘 활용하는지가 더 중요한 경쟁 요소가 되는 시대에 들어섰다고 생각합니다. 특히 책의 내용 중 ‘업무가 설계 중심으로 옮겨가고 있다’는 구절에서 강한 인상을 받았는데, 이것은 신입 직원들에게는 하나의 위기일 수도 있겠다는 생각이 들었습니다. 신입이 할 수 있는 단순 업무를 AI가 대체하게 되면, 결국 설계를 할 수 있는 능력을 가진 사람들만이 주도권을 가지게 되는 환경이 되기 때문입니다. 그래서 신입의 입장에서는 지금 배워야 할 일을 미루거나 단순한 일이라고 간과해서는 안 되며, 결국 AI에게 어떤 질문을 어떻게 던질지를 결정할 수 있는 실력과 경험이 중요하다는 사실을 실감하게 되었습니다. 언젠가 AI가 지금 내가 하는 일을 대신할 수도 있겠지만, 그때 나는 AI가 내놓은 결과를 판단하고 설계할 수 있는 사람이 되어 있어야 한다는 다짐을 하게 되었습니다.

제나 이번 챕터를 읽으면서 AI에 대한 기대와 현실을 동시에 생각해보는 계기가 되었습니다. AI가 업무를 대신해주고, 내 생활을 더 편리하게 해주고, 심지어 여행 계획까지도 짜주는 시대에 살고 있다는 것이 너무나 놀라웠고, 이런 기술을 어떻게 더 잘 활용할 수 있을지 고민하게 되었습니다. 하지만 실제로 AI를 써보면 생각보다 오류도 많고, 세부적인 부분에서는 사람이 직접 검토하고 수정해야 할 부분이 여전히 많다는 것을 실감하게 됩니다. 예를 들어, 제가 강의 자막 작업을 할 때 TTS 기술을 통해 AI가 자동으로 읽어주는 시스템을 사용하고 있는데, 자막이 변환되는 과정에서 어색한 표현이나 의미를 왜곡하는 단어가 자주 발생합니다. 이런 경우 결국 사람이 하나하나 검토하면서 수정해야 하기 때문에, AI가 도와줄 수는 있지만 사람의 역할이 여전히 중요하다는 생각을 하게 되었습니다. 또한 요즘 읽고 있는 뇌과학 관련 서적에서 인간의 뇌는 복잡한 사고를 담당하는 영역과 단순한 작업을 정리하는 영역이 따로 존재한다는 내용을 봤는데, 그런 점에서 볼 때 단순 업무가 완전히 사라지지 않을 것이라는 주장에도 공감이 갔습니다. 저는 개인적으로 일을 굉장히 좋아하는 사람이고 매일 반복되는 업무도 즐겁게 느끼는 편이지만, 머리를 계속 써야 하는 복잡한 일만 하다 보면 피로감이 누적되는 것을 느끼게 됩니다. 그래서 단순 업무와 창의적인 업무 사이의 균형이 필요하다는 생각도 들었습니다. 최근에 참석했던 AI 북콘서트에서는 AI로 인해 남는 시간을 단순히 더 많은 일을 하기 위한 수단으로 삼기보다는, 내가 잘할 수 있는 일, 사회가 나에게 원하는 일, 내가 진짜 좋아하는 일을 찾는 기회로 삼아야 한다는 이야기를 들었고, 저 역시 그 말에 깊이 공감했습니다. 그래서 앞으로는 AI를 통해 확보된 시간을 더 가치 있는 방향으로 활용하고, 교육팀에서 더 나은 시스템과 방향을 고민하는 데 힘을 쏟아야겠다는 생각을 하게 되었습니다.

제리 이번 챕터를 읽으며 마지막 문단에 나오는 ‘내 일을 넘겨줘야 할 부분은 AI에게 넘겨줘야 한다’는 내용에 깊이 공감하게 되었습니다. 실제로 레오가 구현해준 AI 도구들을 보면 정말 넘길 수 있는 일들이 많은데도 불구하고, 막상 실무에서는 ‘그냥 내가 해야지’라는 생각이 앞서면서 AI에게 맡기지 못하는 경우가 많았습니다. 이런 모습이 마치 ‘내가 해야 한다’는 강박처럼 느껴졌고, 그러한 태도가 나의 업무 효율을 스스로 떨어뜨리고 있다는 반성을 하게 되었습니다. 그리고 AI가 판단자가 아니라는 점을 보여주는 경험도 실제로 있었습니다. 내부 경리팀 한 분이 교통비를 급여에 포함시켜 공제 받을 수 있다고 하셔서, 어디서 알아보셨냐고 여쭤보니 AI에게 물어봤다고 하시더라고요. 그런데 그 내용은 명백히 틀렸고, 저는 그 주장을 반박하기 위해 국세청에 직접 전화해서 질의응답도 작성하고, 근거 자료를 찾아야 했습니다. 이 일을 통해 질문하는 사람의 지식 수준에 따라 AI의 답변도 달라질 수 있다는 사실을 뼈저리게 느꼈고, AI를 신뢰하기 위해서는 사람이 일정 수준 이상의 전문성과 판단 능력을 갖추고 있어야 한다는 점을 깨달았습니다. 마지막으로 제가 겪었던 또 하나의 중요한 깨달음은, 결국에는 사람이 주는 감정적인 안정감이라는 것이 AI로는 대체할 수 없다는 점이었습니다. 그 문제를 정리해서 엘라 팀장님께 여쭤봤을 때, 팀장님이 주신 한마디가 저에게는 큰 안도감으로 다가왔습니다. 이 경험을 통해 고객이 우리에게 기대하는 것도 결국 그런 안정감이 아닐까라는 생각을 하게 되었고, 앞으로 CS 교육이 더 중요해질 것이라는 판단도 함께 들었습니다. AI가 아무리 발전해도 사람의 감정과 신뢰를 주는 소통은 여전히 사람이 해야 할 몫이라는 생각이 들었습니다.

해리 이번 챕터의 주제였던 ‘기술이 일을 대신하고 사람이 의미를 만든다’를 읽고 최근에 제미나이를 사용했던 경험이 떠올랐습니다. 한 업체에서 손실이 많다고 하시면서 그 원인을 설명해 달라고 요청해 오셨을 때, 저는 해당 업체의 모든 세금계산서 내역과 출금 내역을 제미나이에 입력한 후, 작년 대비 올해 지출이 많이 된 영역 10가지를 뽑아달라고 요청했습니다. 그 결과 차량 구입, 광고 마케팅 등 지출 항목들이 정리되어 나왔고 이를 그대로 업체에 전달했더니 매우 만족해하셨습니다. 그동안은 이 작업을 일일이 손으로 분석했는데, 이렇게 AI를 통해 정리된 결과를 빠르게 제공하니 시간도 절약되고 결과도 훨씬 명확하게 나와서 저 스스로도 AI의 필요성을 다시 한번 느끼게 되었습니다. 하지만 동시에 이 챕터에서 말하고 있는 것처럼, AI가 결코 대체할 수 없는 영역도 분명히 존재한다고 생각합니다. 예를 들어 고객과 소통하는 과정에서는 아직까지 AI가 부족하다는 것을 느낍니다. 고객이 어떤 자료를 요청할 때 그 자료를 AI로 뽑아 드릴 수는 있어도, 그 자료의 의미나 활용 방법까지 고객이 정확히 이해하기는 어렵기 때문에 결국에는 전화를 통해 설명을 드려야 하는 경우가 많습니다. 특히 고객이 불만을 갖고 있을 때는 AI가 그 감정을 이해하거나 진심을 전달하기엔 한계가 있습니다. 그래서 소통의 부분만큼은 아직도 사람이 해야 할 역할이 크다고 느꼈고, 그 점이 바로 우리가 의미를 만들어가는 일이라고 생각합니다. AI는 빠르고 편리하지만, 사람만이 줄 수 있는 정서적 안정감이나 관계 속의 신뢰는 대신할 수 없다는 사실을 다시 한번 실감하게 되었습니다.

오스틴 이번 챕터를 읽으며 가장 먼저 들었던 생각은 AI는 아무리 발전해도 완벽할 수는 없고, 결국에는 그것을 통제하고 책임지는 주체는 사람이라는 점이었습니다. AI가 만들어낸 결과물에 대해서는 그 사용자가 책임을 져야 하며, 그 사용자가 어떤 방식으로 질문하고 어떤 정보를 입력하느냐에 따라 결과물의 방향도 달라지기 때문에, 이 모든 과정의 중심에는 사람이 있어야 한다고 생각했습니다. 그래서 AI가 발전하면 할수록 우리는 오히려 더 설계력과 책임감을 갖춘 사람이 되어야 한다는 생각이 들었습니다. 그리고 요즘 세상이 너무 빠르게 변하고 있다는 걸 매일같이 체감하고 있는데, GPT나 그 이후의 기술들도 끊임없이 나오고 있고, 그로 인해 정보의 흐름도 점점 더 빨라지고 있는 것 같습니다. 결국 앞으로의 미래는 속도의 싸움이 될 것 같고, 그 속에서 누가 더 빨리 정보를 이해하고, 누가 더 빨리 AI를 적절하게 활용하여 업무를 처리할 수 있을지가 중요한 경쟁력이 될 것이라고 느꼈습니다. 그래서 저는 AI를 단순한 기술적 도구로 보는 것을 넘어서, 그것을 어떻게 전략적으로 활용할 수 있을지를 고민하는 역량이 중요하다고 생각하게 되었습니다. 결국에는 사람의 사고력, 응용력, 책임감이 AI 시대에도 여전히 가장 필요한 역량이라고 생각하게 되었고, 그런 능력을 키워가는 데 집중해야겠다고 다짐하게 되었습니다.

릴리 이번 챕터에서 ‘정보를 끌어내는 힘이 더 중요해진 시대’라는 구절이 굉장히 인상 깊었습니다. 아무리 좋은 AI 도구를 가지고 있어도 내가 어떻게 질문을 하느냐에 따라 나오는 답변의 질이 달라진다는 것을 업무에서 매일 체감하고 있기 때문에, 질문력이라는 능력이 점점 더 중요해지고 있다는 사실에 깊이 공감했습니다. 실제로 고객과 통화를 하다 보면 다양한 질문이 쏟아져 들어오는데, 그 중에서도 고객이 정말로 궁금해하는 핵심 포인트를 파악하고 그 문제를 정확히 해결해드리는 것이 중요합니다. 그리고 대부분의 경우, 이 핵심적인 한 가지 문제만 해결되면 고객은 매우 만족해하시고 신뢰도도 높아지는 것을 느낍니다. 그래서 저는 그 통화 속에서 고객의 본질적인 질문이 무엇인지를 빠르게 캐치해내는 능력을 더욱 키워야겠다고 생각하게 되었습니다. 또 AI와 시스템, 그리고 사람의 역할을 조율하는 능력도 중요하다는 문장을 읽으며, 요즘 케니와 까를로스가 부가세 신고 프로세스를 자동화하기 위한 시스템 도입을 시도하고 있는 것을 떠올리게 되었습니다. 그 과정에서 실무자로서 저도 피드백을 드리고 있는데, 이러한 작은 시도들이 모여 결국에는 신고 기간 중 단순 반복 업무에서 해방되는 중요한 전환점이 될 수 있다고 기대하고 있습니다. 그리고 마지막으로 AI는 어디까지나 수단이고, 궁극적인 목적은 사람이 되어야 한다는 말을 다시 한번 깊이 새기게 되었습니다. 아무리 좋은 기술이 있어도 그것이 실무에 편리하게 적용되지 않거나, 의미 있게 쓰이지 않는다면 아무 소용이 없다는 생각을 했고, 앞으로도 AI 도입을 맹목적으로 따르기보다는 상황과 목적을 충분히 고려해서 신중하게 선택하고 활용하는 사람이 되고 싶다고 다짐하게 되었습니다.

루나 이번 챕터에서 가장 인상 깊었던 문장은 ‘AI는 도구이지 판단이 아니다’였습니다. 요즘 AI가 워낙 빠르게 발전하고 있고, 많은 사람들이 업무에서 적극적으로 활용하고 있지만 저는 이 문장을 보면서 다시 한번 AI를 어떤 관점으로 바라봐야 할지 생각해보게 되었습니다. AI에게 판단을 맡기기보다는, AI는 어디까지나 나를 도와주는 친구처럼 활용해야 한다는 생각이 들었습니다. GPT나 제미나이 같은 프로그램들은 훌륭한 개발자분들이 만들어 주신 것들이고, 제가 직접 만들 수는 없지만, 그 좋은 프로그램을 상황에 맞게 어떻게 똑똑하게 사용할 수 있는지에 대한 학습 능력은 스스로 키워야 한다고 느꼈습니다. 최근 서점에 가보면 AI를 ‘학습시키는’ 방법에 관한 책들이 베스트셀러로 올라와 있더라고요. 그만큼 AI는 이미 우리 삶 깊숙이 들어와 있고, 단순히 어떤 프로그램을 ‘쓰느냐’보다 ‘어떻게 쓰느냐’, 그리고 그걸 얼마나 내 업무에 맞게 학습시켜서 사용할 수 있느냐가 훨씬 더 중요해졌다고 생각합니다. 그리고 챕터 내용 중 AI가 요청한 문장을 매끄럽게 정리해준다는 문장을 보면서 한편으로는 약간 걱정도 되었습니다. 글을 매끄럽게 정리해주는 기능은 정말 유용하지만, 반대로 사람이 글을 조리 있게 쓰는 능력이 퇴화되는 건 아닐까 하는 생각도 들었기 때문입니다. 글쓰기라는 건 단순히 문장을 나열하는 것을 넘어서 사고력과 논리력을 기르는 작업이기도 한데, AI가 너무 잘 정리해주다 보면 그 과정에서 제가 훈련될 기회가 줄어들 수 있다는 걱정도 되었습니다. 그래서 앞으로는 AI가 정리해 준 문장을 무조건적으로 믿기보다는 한 번 더 검토하고, 내가 직접 구성하는 연습도 병행해야겠다고 생각했습니다. 결국에는 AI를 도구로 잘 활용하되, 나의 능력은 잃지 않는 방향으로 균형 있게 써야겠다는 생각이 들었던 챕터였습니다.

레오 이번 챕터를 읽으면서 고등학생 때 처음 AI에 대해 들었던 기억이 났습니다. 그때 AI가 등장하면서 가장 먼저 사라질 직업 1순위로 ‘세무사’가 언급되었고, 저도 그 이야기를 듣고 ‘이쪽 업계는 절대 가지 말아야겠다’고 생각했었습니다. 그런데 지금은 직접 세무업에 몸담고 있고, 또 AI를 활용한 업무 개선을 실질적으로 해보면서 그때의 생각이 얼마나 단편적이었는지 깨닫게 되었습니다. 요즘은 오히려 AI를 경계하기보다는, AI를 더 잘 활용하는 사람과 경쟁해야 한다고 생각하고 있습니다. AI가 사람을 대체하는 것이 아니라, AI를 얼마나 효율적으로 활용하느냐에 따라 사람의 가치가 달라지는 시대라는 것을 몸소 느끼고 있습니다. 특히 저는 다양한 자동화 업무를 구현하면서 ‘AI는 도구다, 판단자는 아니다’라는 문장이 가장 인상 깊었습니다. AI가 아무리 정확하게 데이터를 분석하고 결과를 내놓는다 해도, 그것이 실제 업무에 적용 가능한지, 고객에게 어떤 영향을 미치는지를 판단하는 것은 결국 사람이 해야 할 일이라는 점을 다시 한번 실감했습니다. 예를 들어 김앤장 같은 대형 로펌에서도 AI를 활용해 사건을 수임할지 말지를 판단한다고 들었는데, 그 목적도 사건의 승소 가능성이나 리스크를 AI가 분석하고 사람이 결정하는 구조더라고요. 우리도 그런 구조로 AI를 활용할 수 있을 거라는 생각이 들었습니다. 최근에 양도세나 상속세, 세무조사 등 굉장히 크고 복잡한 이슈들이 자주 들어오는데, 이런 이슈들을 걸러주는 역할을 AI가 해주고, 사람은 그것을 분석하고 의사결정을 내리는 구조로 가면 훨씬 효율적인 업무 운영이 가능하겠다는 생각이 들었습니다. 결국 AI는 보조자이고, 그 결과를 해석하고 책임지는 것은 사람이라는 원칙을 잊지 않고 앞으로도 AI를 적극적으로 도입하되 판단은 제가 직접 내리는 방식으로 업무를 해나가고 싶습니다.

한나 이번 챕터를 읽으면서 지난주에 들었던 내용과 자연스럽게 연결되는 느낌을 받았습니다. 특히 ‘AI가 말하는 것을 그대로 믿어서는 안 된다, 판단은 사람의 몫이다’라는 문장이 계속 머릿속에 남았습니다. 저도 평소에 챗GPT나 제미나이를 활용해서 업무를 하고 있지만, AI가 제공하는 결과물을 그대로 사용하는 것이 아니라 반드시 한 번 더 검토하고 수정해서 사용하려고 합니다. 예를 들어 질문을 대충 던지면, AI가 매우 넓은 범위에서 정보를 주거나 제가 원하지 않았던 방향으로 답을 해주는 경우도 많았습니다. 반면, 질문을 구체적으로 던지면 그만큼 제가 원하는 방향에 가까운 답을 얻을 수 있었기 때문에, AI를 어떻게 활용하느냐는 결국 사람이 어떤 질문을 하느냐에 달려 있다는 것을 절실하게 느꼈습니다. 요즘은 ‘누가 더 잘 AI를 쓰느냐’가 아니라 ‘누가 더 잘 질문하느냐’의 싸움으로 바뀌었다는 말이 정말 와닿았습니다. 또한 최근에 고객센터나 챗봇 도입 등으로 사람이 직접 응대하는 일이 점점 줄어들고 있지만, 결국 해결되지 않는 중요한 문제는 사람이 나서서 해결해야 한다는 것도 계속 느끼고 있습니다. 그래서 저는 이번 챕터를 읽고 나서, 사람이 해야 할 일이 오히려 더 정교해지고 복잡해졌다는 생각을 했습니다. 단순한 반복 업무는 AI가 처리해주겠지만, 중요한 판단과 의미를 만드는 일은 여전히 사람이 해야 하는 몫이라는 사실이 더욱 분명해진 것 같습니다. 그래서 앞으로는 단순히 AI를 잘 활용하는 기술자가 아니라, 의미 있는 문제를 해결하고 그 안에서 가치 있는 판단을 할 수 있는 사람이 되어야겠다는 생각이 강하게 들었습니다. 지금 내가 하는 일이 정말 가치 있는 일인지, 사람이 해야 하는 일인지 항상 되돌아보며 일해야겠다고 다짐했습니다.

샬롯 이번 챕터를 읽고 AI에 대한 생각이 많이 달라졌습니다. 처음에는 저도 AI가 사람의 일자리를 빼앗는 존재라고 생각했습니다. 그런 두려움 때문에 AI라는 단어를 들으면 막연한 불안감이 먼저 들었던 것도 사실입니다. ‘그렇다면 앞으로 사람은 어떤 일을 하며 살아가야 할까’라는 질문도 스스로에게 던져보았습니다. 하지만 이 책을 읽고 난 후에는 생각이 조금씩 바뀌게 되었습니다. AI는 단순히 사람의 일을 없애는 존재가 아니라, 사람과 함께 협력해서 단순한 노동으로부터 해방시켜 주는 존재일 수 있다는 시각을 가지게 되었기 때문입니다. 물론 그 과정에서 우리가 얼마나 적극적으로 AI를 받아들이고, 활용 방식을 고민하느냐에 따라 그것이 위기가 될 수도 있고 기회가 될 수도 있다는 것도 함께 깨달았습니다. 결국은 받아들이는 사람의 태도에 따라 AI는 위협이 될 수도, 든든한 조력자가 될 수도 있다는 생각이 들었습니다. 저도 업무에서 단순 반복 작업이나 시간을 많이 잡아먹는 업무를 줄일 수 있도록 AI를 어떻게 활용할 수 있을지를 더 많이 고민해보고, 나에게 맞는 방식으로 적절하게 사용하는 법을 익혀야겠다고 느꼈습니다. 또 한편으로는 AI가 처리해주는 일들을 통해 확보된 여유 시간 동안 내가 무엇을 더 창의적으로 할 수 있을지도 생각해보게 되었습니다. 지금보다 더 질적으로 나은 결과물을 만들 수 있도록, 그리고 사람만이 할 수 있는 감정과 공감을 더 많이 발휘할 수 있도록, AI를 보조 도구로 활용하면서 저의 인간적인 능력은 더 깊이 있게 성장시켜야겠다고 생각했습니다.

올라프 이번 챕터를 읽고 제가 AI에 대해 처음 관심을 가지게 되었던 중학교 2학년 때가 떠올랐습니다. 그때 처음 GPT 1.0이라는 말을 뉴스에서 접했고, 학교에서도 AI와 관련한 강의가 있었는데, 그때 강사님께서 하셨던 말씀이 지금까지도 기억에 남습니다. “AI는 운동할 때 먹는 단백질 보충제 같은 거다. 있으면 좋지만 없어도 살 수는 있다.” 그 당시에는 그 말이 이해가 잘 가지 않았는데, 지금 와서 다시 생각해보니 AI는 진짜로 그런 존재인 것 같다는 생각이 듭니다. 실제로 최근에 테슬라 자율주행을 체험해본 일이 있었는데, 처음에 주차장에서 30분 넘게 한 방향으로만 계속 돌아가며 출차를 못하는 모습을 보고, ‘아직 AI는 완전하지 않구나’라고 느꼈습니다. 그런데 이후에는 학습된 방향대로 계속 주행하는 것을 보고 또 한 번 놀라게 되었습니다. 업무에서도 저는 GPT와 제미나이 두 가지를 함께 사용하는데, 제미나이는 질문을 정교하게 만들어주고 GPT는 그에 대한 깊이 있는 답을 해주는 식으로 보완 관계가 잘 맞아떨어지는 것을 자주 느낍니다. 그렇게 서로 다른 AI의 장점을 이해하고, 상황에 맞게 활용하면 업무 효율성이 훨씬 올라간다는 것을 실감하게 됩니다. 또한 AI에게 아무 말이나 던졌을 때도, AI가 그걸 이해하기 쉽게 바꾸어서 대답해주고, 거기에 제가 다시 질문을 던지면 더 구체적인 답을 얻을 수 있다는 걸 경험하면서 질문력의 중요성도 다시 한 번 느끼게 되었습니다. 업무를 하다 보면 국세청 홈페이지나 홈택스 같은 곳에서 정보를 찾기 어려울 때가 있는데, 예전에는 그런 질문에 AI가 이상한 답을 하곤 했지만, 요즘은 정말 정확하고 상세하게 답변을 주는 경우가 많아져서 그만큼 AI의 실용성도 함께 느끼고 있습니다. 결국 AI는 내 일을 대신해주는 존재가 아니라, 내가 더 잘 일할 수 있게 도와주는 도구라는 인식을 갖고, 앞으로도 잘 활용해나가고 싶다는 생각이 들었습니다.

지니 이번 챕터를 읽고 저는 AI를 어떻게 사용하고 있는지를 되돌아보게 되었습니다. 저는 평소에 챗GPT를 주로 문장을 깔끔하게 정리해주는 용도로 자주 활용하고 있고, 특히 단순한 표현을 정중하게 바꾸거나 더 고급스러운 단어로 바꾸고 싶을 때 많이 사용합니다. 그런데 정작 제가 정말 궁금한 세법적인 내용이나 전문적인 법령 관련 질문에 대해서는 AI를 잘 사용하지 않고 있는 것을 느꼈습니다. 그 이유는 아직 AI가 세법적인 깊은 부분에 대해서는 정확하지 못하다고 느끼기 때문이고, 그래서 AI가 알려준 내용을 다시 확인하느라 오히려 시간이 더 걸리는 경우가 많았습니다. 그래서 중요한 정보일수록 AI보다는 제가 직접 찾아보는 것이 낫겠다는 생각을 했던 것 같습니다. 하지만 이번 챕터를 통해 그런 생각이 오히려 AI의 발전을 방해할 수도 있겠다는 깨달음을 얻었습니다. 저처럼 단순한 질문만 반복적으로 하는 사용자들이 많다면, AI가 더 복잡하고 정교한 질문에 대한 학습을 하지 못하게 되고, 결국 발전 속도도 느려질 수 있기 때문입니다. 그래서 이제는 좀 더 다양한 방식으로 AI를 활용해보고, 더 복잡한 질문도 던져보면서 AI의 정확도를 높이는 데에도 일조할 수 있어야겠다는 생각이 들었습니다. 그 과정에서 저 스스로도 질문하는 능력을 키우고, AI의 답변을 더 정확하게 활용할 수 있는 역량을 갖춰야겠다고 느꼈습니다. 결국 AI는 도구일 뿐, 그 도구를 어떻게 활용하느냐에 따라 그 효용이 달라지는 것이기 때문에, 앞으로는 질문 방식, 활용 방식에 대해서도 더 공부하고 연구하면서 AI와 함께 성장할 수 있도록 노력하겠습니다.

아론 이번 챕터의 주제를 보면서 저는 세상의 변화 속도가 정말 빠르다는 것을 다시금 실감하게 되었습니다. AI가 처음 도입되었을 때는 단순히 ‘세상이 좋아지고 있다’는 막연한 기대감만 있었지만, 막상 취업 준비를 하게 되고 일을 시작하면서는 그 기대감이 불안으로 바뀌었습니다. AI가 너무 빨리 발전하면서, 앞으로는 정말 사람이 할 일이 줄어드는 것이 아닐까 하는 걱정이 생겼고, 내가 어떤 역량을 갖춰야 할지를 진지하게 고민하게 되었습니다. 그러다 새로운 일자리를 구하고, 실제로 AI가 활용되는 업무를 하게 되면서 ‘변화한 시대에 나도 맞춰서 변화해야 한다’는 생각을 하게 되었습니다. 그래서 이번 챕터를 읽으면서 AI가 할 수 없는 일, 즉 사람만이 할 수 있는 일에 대해서 더 많이 고민하게 되었습니다. 대표적인 것이 감정과 소통이라고 생각합니다. 사람 간의 관계에서 발생하는 감정의 교류는 AI가 결코 대신할 수 없고, 그 영역은 오직 사람만이 해낼 수 있는 것이기 때문에, 그런 역량을 키우는 것이 지금 우리가 해야 할 일이라고 느꼈습니다. 또 하나 인상 깊었던 것은 AI를 활용은 하되, 의존해서는 안 된다는 점이었습니다. 예전에 보았던 애니메이션 영화 속에서, 사람들에게 모든 것을 AI가 대신해주는 세상이 너무 편리해 보였지만, 결국 사람들은 자기관리가 전혀 되지 않고 스스로 무기력한 상태가 되어버리는 모습을 보며 ‘저렇게 되면 안 되겠다’는 경각심도 들었습니다. AI는 단순한 일들을 대신 처리하게 하되, 최종 판단과 의사결정은 사람이 해야 한다는 원칙을 잊지 말아야 한다고 생각합니다. 그렇게 할 때 AI는 우리에게 진정한 도구가 될 수 있고, 우리는 우리만의 가치를 지켜갈 수 있을 것이라는 믿음을 갖게 되었습니다.

노아 이번 챕터를 읽으면서 제가 AI를 사용하는 방식에 대해 다시 한 번 진지하게 돌아보게 되었습니다. 특히 ‘기술이 일을 대신하고 사람이 의미를 만든다’는 제목에서 느껴지는 무게가 꽤 크게 다가왔습니다. 저는 챗GPT를 자주 사용하는 편인데, 너무 습관적으로 사용하고 있는 것은 아닌가 하는 경각심을 다시 한번 느꼈습니다. 예를 들어서 거래처 대표님께 전달할 자료를 정리할 때, 사실 제 나름대로 충분히 논리적이고 예의 바르게 정리해 놓은 상태임에도 불구하고, 습관처럼 ‘문장 정리해줘’, ‘조금 더 정중하게 바꿔줘’, ‘좀 더 고급스러운 표현으로 말해줘’라는 요청을 반복하고 있었습니다. 이 과정에서 문득 든 생각이, 처음에 작성한 제 문장이 충분히 괜찮았음에도 불구하고, AI의 도움을 계속 받다 보니 오히려 더 많은 시간을 소비하고 있다는 것이었습니다. 이럴 바에는 그냥 제 선에서 충분히 고민하고 한 번에 정리하는 것이 훨씬 더 낫지 않을까 하는 생각도 들었습니다. 효율적이기 위해 사용하는 도구가 오히려 비효율을 낳고 있는 모순적인 상황이 된 것 같았기 때문입니다. 또 하나는 제가 헷갈리는 세법적 지식을 AI에게 물어봤을 때입니다. AI에게 법령이나 사례를 제시해 달라고 요청했음에도 불구하고, 결국에는 제가 AI의 답변을 다시 검토하고 직접 검색해보는 일이 반복되었는데, 이 역시 제가 정보를 처음부터 찾았다면 훨씬 더 빨랐겠다는 생각이 들었습니다. 그래서 이번 챕터를 통해 단순히 AI를 ‘많이’ 사용하는 것이 중요한 게 아니라, ‘어떻게’ 똑똑하게 사용할 것인지, 그리고 정말 나의 시간을 절약할 수 있는 방식으로 전략적으로 접근해야겠다는 다짐을 하게 되었습니다.

직스 이번 챕터의 주제가 AI였던 만큼, 제가 입사하기 전 채용 준비를 하던 때가 자연스럽게 떠올랐습니다. 당시 저는 자기소개서를 작성하면서 챗GPT의 도움을 많이 받았고, 제가 세무법인에 들어가고 싶은 이유, 또 어떤 업무를 하게 될지, 그리고 그 업무를 어떻게 풀어 써야 자기소개서에 잘 담길지를 GPT에게 물어봤습니다. 그때 정말 정확하고 정리된 형태의 내용을 제공받았고, 덕분에 자기소개서를 좀 더 자신 있게 작성할 수 있었던 것 같습니다. 저는 그 경험을 통해 AI가 단순히 정보를 주는 도구를 넘어, 나의 생각을 구조화해주고 방향을 제시해주는 굉장히 유용한 도구라는 인식을 가지게 되었습니다. 그리고 지금도 업무 중에 AI를 활용할 때마다 그때의 경험이 생각납니다. 특히 저는 AI가 간단한 일을 빠르게 처리해주는 데 매우 효과적이라고 생각합니다. 예를 들어 고객에게 전달할 내용을 정리할 때, 저 혼자 생각해서 말하는 것보다 AI에게 내용을 요청하고 거기서 나온 문장을 조금만 다듬으면 더 좋은 퀄리티의 답변이 나올 때가 많습니다. 하지만 동시에 저는 사람이 해야 할 일이 분명히 있다고 생각합니다. 특히 고객이 어떤 정보에 대해 궁금해할 때, 단순한 데이터 전달이 아니라 고객의 눈높이에 맞게 설명하고, 그 사람의 상황에 맞춰서 말해주는 것은 사람이 해야 할 일이라고 생각합니다. 그래서 저는 AI가 정보를 정리해주는 역할을 하고, 그것을 고객 맞춤형으로 가공하는 것이 제 역할이라고 생각하고 있습니다. 결국 AI는 혼자 판단하지 않고, 저에게 도움을 주는 보조자이며, 그 결과물을 책임지고 전달하는 것은 제가 해야 할 몫이라는 것을 잊지 않으려 합니다.

조이 이번 챕터를 읽으면서 처음에는 오히려 머릿속이 복잡해졌습니다. AI를 어떻게 활용할지에 대한 생각이 선명하게 떠오르지 않았고, 사실 제 업무 환경에서는 AI를 적극적으로 도입할 여건도 아직 갖춰지지 않았다는 생각이 먼저 들었습니다. 특히 저는 지금 1인 체제로 노무 업무를 하고 있어서, 업무 자체를 AI로 어떻게 효율화할지보다는 함께 일할 사람이 한 명 더 있었으면 좋겠다는 생각이 더 많이 들었습니다. 그래서 솔직히 말하면, 챕터를 읽고도 AI 도입에 대한 현실적인 상상이 잘 안 됐습니다. 하지만 깊이 있게 생각해보니, 결국 이 챕터의 핵심은 AI가 판단자가 아니라는 점이었습니다. 즉, AI를 아무리 잘 사용한다고 해도 최종적인 판단과 설계는 사람의 몫이라는 사실에 동의했습니다. 고객과의 커뮤니케이션을 하다 보면 그들이 어떤 상황에 있는지, 어떤 배경을 갖고 있는지를 가장 잘 알고 있는 사람은 그 업무를 맡고 있는 저 자신입니다. 그런 점에서 AI가 100% 정답을 줄 수는 없고, 결국 그 도구를 어떻게 사용하고 어떤 맥락에서 활용할지를 결정하는 것은 저 같은 담당자의 역할이라는 것을 다시 한 번 느끼게 되었습니다. 또 하나 느낀 점은 질문의 중요성입니다. 같은 상황이라도 어떤 방식으로 질문하느냐에 따라 AI의 답이 달라진다는 것을 느끼면서, 저는 앞으로 AI를 쓸 때에도 단순히 기능만 쓰는 것이 아니라, ‘이 상황에서 어떤 방식으로 물어보는 것이 최선일까’를 먼저 고민해야겠다는 생각을 하게 되었습니다. 결국 AI는 수단이고, 목적은 사람이기 때문에, 앞으로도 저는 AI를 완전히 의지하기보다는, 잘 활용할 수 있는 방식에 대해서 더 깊이 고민하며 나아가고 싶습니다.

켈리 저는 평소에 GPT를 정말 자주 사용하는 편입니다. 특히 고객과 채팅으로 소통할 때, 그 문장을 좀 더 명확하고 쉽게 전달하고 싶을 때 GPT에게 도움을 요청하곤 합니다. 처음에는 단순히 말투나 형식을 바꾸는 수준이었는데, 점점 질문하는 기술이 늘다 보니 더 정확하고 효율적인 답을 빠르게 얻을 수 있게 되었고, 그렇게 얻은 답변을 고객에게 전달하면 고객도 이해하기 쉬워하고, 제 입장에서도 소통이 한결 수월해졌습니다. 이 챕터를 읽고 난 후에는 ‘정보를 갖고 있는 것’보다 ‘정보를 어떻게 끌어내느냐’가 훨씬 더 중요하다는 사실을 다시금 느끼게 되었습니다. 특히 AI는 내가 어떤 질문을 하느냐에 따라 반응이 완전히 달라지기 때문에, 질문 자체를 설계하는 능력, 그리고 내가 원하는 답에 가까운 방향으로 질문을 조율하는 능력이 점점 더 중요해질 거라는 생각이 들었습니다. 또 앞에서 노아가 말한 내용 중, 무조건적인 의존보다는 활용하는 방법을 연구해야 한다는 말에 전적으로 동의합니다. 처음에는 AI가 너무 편하고 빠르다 보니 무작정 의존하는 경향이 있었는데, 지금은 오히려 ‘이걸 꼭 GPT에게 물어봐야 하나?’를 먼저 생각하게 됩니다. 그렇게 고민하고 나서 질문을 던지면 오히려 더 빠르고 정확하게 원하는 결과를 얻을 수 있게 되는 것 같습니다. 앞으로도 AI를 그냥 빠르게 답을 주는 기계로만 보기보다는, 내가 원하는 것을 어떻게 끌어낼지 고민하게 만드는 협업 파트너로 생각하며 사용하고 싶습니다.

페리 이번 챕터의 주제는 제가 최근 몇 달간 실무를 하면서 깊이 고민했던 주제와 매우 밀접하게 연결되어 있어서 개인적으로 더욱 몰입해서 읽게 되었습니다. 저는 평소에도 AI에 대해 관심이 많은 편인데, 올해 특히 두 번의 충격적인 경험을 통해 AI가 우리 실무에 얼마나 깊숙이 들어왔는지를 체감하게 되었습니다. 첫 번째는 올해 초 위하고에서 진행했던 종합소득세 자동신고 시스템 교육에 참석했을 때였습니다. 그 자리에서 AI를 활용한 신고 자동화 시스템을 시연해주었는데, 클릭 두 번으로 50개가 넘는 신고서 서식을 단 몇 분 만에 자동으로 작성해주는 모습을 보고 정말 큰 충격을 받았습니다. 물론 완벽하지는 않았고, 사람이 검토하고 보완해야 할 부분도 많았지만, 그것조차도 AI가 ‘검토 필요 영역’과 ‘검토 불필요 영역’을 구분해서 정리해주는 것을 보면서 단순 업무의 경계가 이렇게까지 무너질 수 있겠구나 하는 생각이 들었습니다. 두 번째는 국세청이 발표한 ‘모두채움 안내 대상자 수’ 관련 자료를 보면서였습니다. 올해 종소세 신고 대상자가 약 1300만 명이었는데, 이 중 무려 700만 명에게는 국세청이 AI 기반으로 자동 계산된 신고서를 안내한 것입니다. 이 숫자가 말해주는 것은 앞으로 더 많은 개인 납세자들이 세무사 없이도 스스로 신고를 하게 될 수 있다는 것이고, 이는 우리가 단순 신고 업무에만 의존하고 있다면 어느 순간 더 이상 고객이 필요하지 않게 될 수도 있다는 뜻이었습니다. 그래서 저는 이제는 AI를 두려워할 것이 아니라, 얼마나 잘 활용할 수 있는지에 따라 우리의 경쟁력이 결정된다는 것을 절실하게 느끼게 되었습니다. 예전에는 엑셀이나 파워포인트를 잘 다루는 사람이 ‘일 잘하는 사람’으로 평가받았다면, 앞으로는 AI 툴을 능숙하게 활용하고, 그것을 실무에 맞게 조율할 수 있는 사람이 진정한 전문가로 인정받을 것이라고 생각합니다. 앞으로도 더 다양한 시도와 실험을 해보며 AI와 함께 성장할 수 있는 역량을 키워야겠다고 다짐하게 된 챕터였습니다.

모아나 이번 챕터를 읽으면서 제가 AI를 어떻게 사용하고 있는지를 스스로 점검해보는 계기가 되었습니다. 저는 AI를 사용한다고 해도 굉장히 간단하고 제한적인 방식으로만 사용해왔던 것 같아요. 예를 들면 문장을 정리할 때 “이거 할 건데 이렇게 말해줘”라고 아주 간단하게 요청하는 정도였고, 나머지는 제가 직접 다듬거나 조합해서 사용하곤 했습니다. 또 최근에는 고객이 ‘상여에 왜 소득세가 붙냐’고 물어보셨을 때, 솔직히 저는 내용을 알고는 있었지만 설명하기가 너무 복잡하고 막막했어요. 그래서 질문을 그대로 챗GPT에 넣어봤더니 정말 이해하기 쉬운 설명이 나와서, 그 내용을 토대로 고객에게 전달했던 경험이 있습니다. 그리고 개인적으로는 독서 후 책의 내용을 정리할 때도 종종 GPT를 활용하곤 합니다. 책의 내용을 한 줄 요약하거나, 인상 깊은 문장을 중심으로 요약해달라고 하면 정말 잘 정리해줘서 도서 노트처럼 활용할 수 있었고, 때로는 ‘왜 이 문장이 좋았냐’고 GPT가 저에게 반문하는 경우도 있어서 그 대화를 통해 생각을 더 확장할 수 있었던 경험도 있었습니다. 생활 속에서도 예를 들어 냉장고에 남은 재료를 말하면 일주일 식단을 짜주는 등의 활용도 해보면서 AI가 생각보다 실용적이고 다양하게 활용 가능하다는 점을 새삼 느꼈습니다. 그런데 이번 챕터를 읽고 보니 제가 AI를 사용하는 방식이 여전히 단편적이고 제한적이라는 생각이 들었습니다. 앞에서 노아가 말한 것처럼 AI에게 습관적으로 요청만 하지 말고, 어떤 방식으로 질문을 하고 어떤 구조로 활용할지에 대해 더 많이 고민하고 공부해야겠다는 자극을 받았습니다. 또 예전에 대학교 면접에서 ‘AI 판사 vs 인간 판사 중 누가 더 나은가’라는 질문을 받았던 기억도 떠올랐는데, 그때 저는 인간을 선택했던 이유가 결국 인간만이 감정을 이해하고 공감할 수 있다는 점 때문이었습니다. 지금 와서도 그 생각은 여전히 유효하다고 생각하고, 앞으로도 사람만이 가질 수 있는 감정과 이해력, 관계의 온기를 어떻게 업무에서 더 잘 드러낼 수 있을지를 고민하면서 AI를 적절히 활용해가고 싶습니다.

다야 저는 사실 AI를 자주 사용하지는 않는 편입니다. GPT나 제미나이를 사용할 때에도, 답변이 과연 맞는지 계속 검토해야 하고, 또 검색해보는 과정이 반복되다 보니 차라리 처음부터 제가 직접 찾는 것이 더 빠르겠다는 생각이 들어버려서 오히려 사용을 꺼리게 되었습니다. 그런데 최근에 AI를 사용하면서 ‘편리하다’고 느낀 경험이 하나 있었습니다. 강아지 관련해서, 예를 들면 ‘몇 kg짜리 강아지에게 사료를 얼마큼 줘야 하는지’, ‘오메가3 영양제를 함께 줘도 괜찮은지’ 등의 정보를 AI에게 물어보면, 적정량이나 조합 여부를 계산해주는 것이 생각보다 굉장히 정확하다는 걸 느꼈습니다. 그때 처음으로 AI가 단순한 정보 외에도, 어느 정도 계산과 조합 능력을 갖추고 있구나 싶었고, 업무에서도 이런 식의 활용이 가능하지 않을까 하는 생각이 들었습니다. 또 앞에서 켈리가 말한 내용처럼, 요즘 국세청에서도 AI 도입이 활발하게 진행되고 있어서, 앞으로는 기본적인 신고 정보들이 국세청에서 이미 세팅된 자료를 통해 자동으로 안내될 수 있을 것 같고, 그만큼 세무사의 역할도 달라질 수밖에 없다는 생각이 들었습니다. 그래서 고객이 “국세청에서도 알아서 해주는데 왜 굳이 세무사에게 맡겨야 하느냐”고 물을 때, 우리는 ‘국세청은 단순한 자료 기준으로만 계산하지만, 우리는 고객의 실제 사정을 듣고, 더 정교하고 맞춤형으로 신고를 설계해줄 수 있다’는 것을 강조해야 한다고 생각합니다. AI가 주는 기본 정보 이상의 가치를 전달할 수 있어야 하고, 고객에게 신뢰를 줄 수 있어야 우리가 이 직업을 계속 유지할 수 있을 것 같다는 위기감과 동시에 사명감을 느꼈습니다. 앞으로는 단순한 정보 수집을 넘어서, 사람만이 줄 수 있는 정교한 상담과 판단 능력을 더 키워야겠다고 다짐하게 되었습니다.

마리아 이번 챕터를 읽으면서 주변 동료들이 AI를 얼마나 다양하게 활용하고 있는지를 보며 놀라기도 하고 자극도 많이 받았습니다. 저는 사실 GPT와 잘 친하지 않은 편입니다. 업무 외적으로는 거의 사용해본 적이 없고, 업무 중에도 문장 다듬기보다는 엑셀 함수나 집계 방식 같은 기술적인 부분에서 조금 도움을 받을 때만 사용하는 수준이었습니다. 예를 들어 “더 편하게 집계하는 수식 알려줘”라든지, “더 효율적인 엑셀 함수 없을까?” 정도로만 질문을 던지고, 그 답변을 검토하며 활용하는 정도였습니다. 그런데 동료들이 식단을 짜거나 책 정리를 하거나 고객 소통 방식까지도 AI에게 요청하고 활용하고 있다는 이야기를 들으면서, ‘나는 너무 한정된 방식으로만 AI를 쓰고 있었구나’라는 자각이 들었습니다. 특히 저는 고객에게 설명을 할 때, 더 쉽게 전달하고 싶다는 생각은 항상 가지고 있었는데, 그때마다 “이걸 쉽게 설명하려면 어떤 비유를 써야 할까?” 같은 고민을 많이 했습니다. 그래서 GPT에게 ‘이런 개념을 설명하고 싶은데, 이미지나 키워드 중심으로 쉽게 설명할 수 있는 방법을 알려줘’라고 물어본 적이 있었고, 그때의 경험이 업무에 매우 도움이 되었던 기억이 있습니다. 또 하나 놀라운 점은 AI가 이전에 제가 어떤 질문을 했는지를 기억하고, 다음 질문에 그 내용을 반영해서 더 정확한 답변을 해준다는 점이었습니다. 이걸 경험하면서 AI는 단순한 툴이 아니라 ‘기억하는 협업자’라는 인식도 갖게 되었습니다. 그만큼 AI에게도 꾸준히 입력을 주고, 계속 학습시키면 나에게 맞는 조력자가 될 수 있다는 생각이 들었고, 앞으로는 저도 더 많은 방식으로 활용해보고 싶다는 의욕이 생겼습니다. 아직까지는 제가 AI에게 의사결정을 맡길 수는 없지만, 그 결정을 더 빠르고 정확하게 내릴 수 있도록 돕는 데 있어서는 최고의 도구라는 생각이 들었습니다.