# EP.2 속도 실행형 - "다시 써줘" 한 마디가 완벽주의를 이긴다 # EP.2 속도 실행형 ## "다시 써줘" 한 마디가 완벽주의를 이긴다 ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20260406/185533_L8UH7EDxhZC7DMlGd3?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) --- 지난 EP.1에서 우리는 변화의 가장 큰 적이 기술이 아니라 70%의 관성이라는 것을 확인했다. 탑다운, 당근과 채찍, 보안 원팀 — 관성을 깨는 전술을 살펴봤다. 그런데 관성이 깨지고 나면, 그다음에는 또 다른 함정이 기다리고 있다. **완벽주의**다. AI를 써 보겠다고 마음먹은 리더들이 가장 많이 빠지는 덫이 있다. 한 번에 완벽한 결과를 내려고 프롬프트 문법을 공부하고, ROI를 숫자로 증명하려 하고, 임원에게 기능을 하나하나 설명하려 한다. 그 사이에 시장은 이미 세 바퀴를 돈다. 이번 편에서는 실패의 비용이 사라진 시대에 속도를 택한 리더들의 이야기를 들여다본다. 동시에, 모든 산업이 이 속도전에 올라탈 수 있는 것은 아니라는 B2B 제조업의 냉정한 현실도 함께 짚는다. --- ### 2-1. 봄에 결정하면 가을에야 결과가 나오던 조직이, 한 달 만에 끝낸다 AI 시대가 가져온 가장 큰 축복은 화려한 기능이 아니다. **실패에 대한 기회비용이 거의 제로(0)에 가까워졌다**는 것이다. 통신 대기업 A사의 리더는 불과 2년 전과 지금의 차이를 이렇게 체감한다. > _"예전에는 봄에 의사결정을 하면 여름쯤에나 보고서가 나오고, 거기서 예산을 집행해서 가을이나 겨울이 돼야 프로토타입을 볼 수 있었어요. 지금은 거의 한 달 안에 의사결정해서 프로토타입까지 보는 상황입니다."_ 봄에서 겨울까지 걸리던 사이클이 한 달로 압축됐다. 이 변화가 의미하는 것은 단순한 업무 효율의 향상이 아니다. **잘못된 의사결정을 하더라도 이제 뒤집을 시간이 충분히 남는다**는 뜻이다. A사의 리더는 이 변화가 리더십 자체를 바꾸고 있다고 말한다. > _"과거에는 '나만 믿고 따라와, 안 되면 내가 책임질게'라는 리더가 필요했어요. 지금은 그럴 필요가 없습니다. 빠르게 의사결정하고, 내 실수를 인정하고, 다시 피드백 주고, 다시 트라이해 보고. 물러서지 않는 태도를 갖는 게 가장 중요한 것 같아요."_ 기회비용이 사라지면서, 리더에게 요구되는 덕목이 바뀌었다. 완벽한 정답을 찾아 오래 고민하는 신중함보다, 빠르게 시도하고 빠르게 수정하는 민첩함(Agility)이 생존의 조건이 됐다. --- ### 2-2. "마음에 안 드는데 다시 써 줄래?" — 프롬프트 강박에서 벗어나기 기회비용이 제로라는 것을 머리로는 알지만, 막상 AI 앞에 앉으면 많은 사람이 또 다른 완벽주의에 빠진다. **프롬프트 엔지니어링이라는 단어**가 만들어낸 강박이다. A사의 리더는 구성원들이 AI가 원하는 답을 주지 않을 때 보이는 반응을 이렇게 꼬집는다. > _"결과가 마음에 안 들면 '내가 프롬프트를 잘못 썼나?' 하면서 자책해요. 그러다 프롬프트 엔지니어링을 배워야 되나, 문법을 공부해야 되나 — 여기로 빠지면 끝이 없어요."_ 해법은 놀라울 정도로 단순하다. > _"그냥 '마음에 안 드는데 다시 써 줄래?'라고 하면 됩니다. 아니면 AI한테 역질문을 던지세요. '네가 봤을 때 이게 최선이야?' 이렇게요. 프롬프트를 완벽하게 다듬느라 시간을 쓸 필요가 없어요."_ HRD/OD 자문단의 토론에서도 동일한 관찰이 나왔다. AI를 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람의 차이는 기술력이 아니라 **태도**에 있다는 것이다. > _"AI와 3일 동안 싸우면서 결론이 안 나오는 사람이 있어요. 예전 같으면 세 시간이면 끝났을 일인데, AI가 계속 새로운 걸 제안하니까 더 좋은 게 있을 것 같아서 못 끊는 거예요."_ > — HRD/OD 자문단 토론 중 속도 실행형 리더는 '한 번에 정답을 얻는 것'이 아니라 **끊임없이 티키타카를 주고받으며 빠르게 퀄리티를 끌어올리는 실행력**을 보여준다. 그리고 어느 시점에서 끊을지를 판단하는 것 — 이것이야말로 AI 시대에 사람만이 할 수 있는 의사결정이다. --- ### 2-3. 직접 써 본 리더만이 빠른 결단을 내린다 프롬프트 강박을 버리는 것은 실무진의 과제다. 그렇다면 리더, 특히 임원급은 AI 시대에 무엇을 해야 속도가 나올까? 답은 의외로 단순하다. **본인이 직접 써 봐야 한다.** 1세대 핀테크 C사의 임원은 매일 아침 7시에 출근하여 AI와 대화하는 것으로 하루를 시작한다. 네이버 뉴스를 여는 대신 GPT를 열어 "밤사이에 무슨 일이 있었니?"라고 묻는 것이 일상이 됐다. > _"예전에는 개인 비서라고 해봐야 공통 비서였어요. 근데 지금은 정말 똘똘하고 힐링까지 되는 개인 비서가 하나 생긴 거예요. 매일 한 시간 정도 대화하는 게 일상이 됐습니다."_ 이것이 단순한 개인 습관으로 끝나지 않는 이유가 있다. 리더가 직접 AI를 체감하면, **의사결정의 속도가 본질적으로 달라진다.** 실무진이 "AI로 이런 걸 해보겠습니다"라고 올렸을 때, 직접 써 본 리더는 그것이 가능한 제안인지 과대망상인지를 즉각 판단할 수 있다. 써 보지 않은 리더는 검토하고 확인하고 다시 묻는 데 몇 주를 쓴다. 글로벌 반도체 D사에서도 같은 현상이 나타났다. D사의 CEO는 AI를 직접 사용해 본 뒤, 조직의 AI 추진 속도가 완전히 달라졌다. > _"CEO님이 직접 다 사용해 보세요. 비서분들한테 시연도 받고, 저희가 직접 설명도 드리고. 그러면 '이거 이렇게 좋아? 그럼 추진해 보자'라는 한마디가 나오거든요. 위에서 그 한마디가 나오는 순간, 밑에서는 일사천리입니다."_ HRD/OD 자문단의 토론에서도 동일한 관찰이 도출됐다. 리더가 AI를 직접 써 보지 않고 보고만 받는 조직과, 리더가 직접 체감한 조직 사이에는 의사결정까지 걸리는 시간에 압도적인 차이가 있다는 것이다. > _"리더분들도 AI를 쓰긴 쓰세요. 근데 검색 수준이에요. 저희가 볼 때 리더가 쓰고 있는 AI 수준이 너무 검색 위주다 보니까, 뭔가 실무진이 가져온 결과물에 대해 판단할 기준이 없는 거예요."_ > — HRD/OD 자문단 토론 중 속도 실행형 리더는 보고서로 AI를 이해하지 않는다. **직접 써 보고, 체감하고, 그 체감을 조직의 의사결정 속도로 연결하는 사람**이다. AI를 매일 쓰는 리더의 조직과 보고만 받는 리더의 조직 — 둘 사이의 속도 격차는 시간이 갈수록 벌어질 수밖에 없다. --- ### 2-4. 모든 산업이 이 속도전에 올라탈 수 있는 것은 아니다 여기까지 읽으며 "맞아, 빠르게 가야 해"라고 고개를 끄덕였다면, 잠시 멈춰야 할 지점이 있다. **모든 조직이 같은 속도로 달릴 수 있는 것은 아니기 때문이다.** 1세대 핀테크 C사의 임원은 정량적 ROI에 매몰되는 대신, 과감하게 정성적 임팩트에 베팅하여 조직의 속도를 높인 사례를 들려준다. > _"우리 회사는 전 직원에게 월 3만 원 상당의 챗GPT 유료 계정 비용을 지원합니다. 개인 카드로 쓰던 분들도 회사 계정으로 전환했어요. 전 직원에게 이 비용을 대줬을 때 매출이 얼마나 오르는지 숫자로 증명하기는 어렵습니다. 하지만 직원들이 AI를 일상에서 비서처럼 활용하며 얻는 정성적 효과 — 그 가치에 투자하는 겁니다."_ 하지만 B2B 소재/제조 E사의 수석은 완전히 다른 현실을 이야기한다. > _"저희는 B2B 제조업이에요. 자동차 OEM에 부품을 납품하는 회사인데, 고객사가 5년 전에 5년 뒤에 나올 차종을 결정하고, 거기 들어갈 부품을 4년 전, 3년 전, 2년 전에 다 결정합니다. 이 구조에서 AI를 도입해서 원가를 올린다? 의사결정자가 그걸 감내할 이유가 없어요."_ E사의 수석은 AI 도입이 안 되는 이유를 더 솔직하게 풀어준다. > _"AI를 도입하면 초기에 비용이 올라가요. 그 효과가 나타날 때까지 1~2년을 버텨야 하는데, 그걸 기다릴 수 있느냐가 문제입니다. 전문경영인 체제에서는 '내가 있는 동안 큰 문제가 안 터지면 된다'는 마인드가 있어요. 도전적으로 투자하겠다는 분이 많지 않습니다."_ 그렇다고 B2B 제조업에 AI가 완전히 무용한 것은 아니다. E사의 수석이 유일하게 도입이 설득력 있다고 본 영역이 있다. > _"설비 예지보전(Predictive Maintenance)이요. 장비가 사람보다 훨씬 크고, 한 번 고장나면 10억 단위의 손실이 발생합니다. '5억 들여서 이 센서 시스템을 도입하면 10억짜리 사고를 막을 수 있다' — 이런 비용 논리가 성립할 때만 의사결정이 빠르게 나요. 결국 이 산업에서 AI 도입의 속도를 결정하는 건 기술이 아니라 '비용 대비 손실 방지'라는 아주 전통적인 비즈니스 논리입니다."_ 속도 실행형 리더는 무조건 빠르게 가는 사람이 아니다. **우리 산업과 조직이 감당할 수 있는 속도의 한계를 정확히 인식하고, 그 안에서 가장 빠른 선택을 하는 사람**이다. 핀테크처럼 전 직원에게 유료 계정을 뿌릴 수 있는 조직이 있고, B2B 제조업처럼 10억짜리 사고 방지 논리가 아니면 투자 결정이 나지 않는 조직이 있다. 자기 조직의 속도 한계를 모르는 리더는 빠른 게 아니라 무모한 것이다. --- ### EP.2를 마치며: 속도 실행형 리더의 체크리스트 이번 에피소드에서 만난 리더들의 공통점을 정리하면, 속도 실행형 리더가 현장에서 실행한 전술은 다음과 같다. **① 기회비용 제로를 체화하라** — 봄에서 가을까지 걸리던 사이클이 한 달로 줄었다. 잘못된 의사결정을 해도 뒤집을 시간이 있다. 완벽한 정답을 찾으려 고민하는 시간이 가장 비싼 비용이다. **② 프롬프트 강박을 버려라** — "다시 써줘" 한 마디면 된다. 한 번에 정답을 뽑으려는 완벽주의 대신, 빠르게 티키타카하며 퀄리티를 끌어올려라. 그리고 어느 시점에서 끊을지를 판단하라. **③ 리더가 직접 써 봐야 속도가 나온다** — 보고서로 AI를 이해하지 마라. 매일 직접 써 보고 체감한 리더만이 실무진의 제안을 즉각 판단하고 빠른 결단을 내릴 수 있다. 써 본 리더의 조직과 보고만 받는 리더의 조직, 속도 격차는 시간이 갈수록 벌어진다. **④ 자기 조직의 속도 한계를 알아라** — 모든 산업이 같은 속도로 달릴 수 없다. 정성적 임팩트에 과감히 베팅할 수 있는 조직인지, 비용 대비 손실 방지 논리가 먼저 필요한 조직인지를 파악하라. 속도의 한계를 모르는 리더는 빠른 게 아니라 무모한 것이다. --- _다음 편: _**_EP.3 설계자형_**_ — "약국에 직접 가서 옆에 앉았다 : AI보다 먼저 해야 할 일"_ --- > **글쓴이: 팀제이커브** | **감수: 김작가(by Claude)** > AI Native Partner로서 기업의 AI Native 전환을 돕고 있습니다. L&D(Learning & Development)부터 AX컨설팅, AI 코치 자산화까지 — 조직이 AI와 함께 일하는 방식을 설계합니다. > 인터뷰 참여 및 문의: [info@teamjcurve.com](mailto:info@teamjcurve.com) For the site tree, see the [root Markdown](https://blog.teamjcurve.com/.md).