AI가 직원을 대체한다고 생각하는 CEO는 그저 나쁜 CEO다

• LLM 도구는 직원이 자발적으로 배우고 업무 보조 도구로 선택할 때 강력해질 수 있지만, 전사적 강제 사용과 해고 위협은 좋은 활용법이 아님
• 최근 3개월 동안 전달된 4건의 사례에서 CEO들은 전사 메일로 AI 도구를 즉시 배우지 않으면 다른 직장을 찾으라는 식의 메시지를 보냄
• 토큰 사용량 리더보드처럼 사용량 자체를 보상하는 방식은 LLM을 잘 쓰는 법이 아니라 비생산적 사용을 늘릴 수 있음
• CEO가 에이전트 도구로 작동하는 프로토타입이나 계약서를 만들었다고 해도, 코드 리뷰·조항 검증·보안·법적 준수 같은 실제 작업은 여전히 필요함
• LLM의 힘은 잘 쓰는 직원이 더 많은 일을 하도록 돕는 데 있으며, 더 적은 인간이 필요하다는 뜻이 아님

CEO의 AI 과잉 반응

• 최근 3개월 동안 CEO가 AI에 과도하게 반응한 사례 4건이 전달됨
• 공통적으로 전사 메일에서 LLM 도구를 즉시 배우고 사용하지 않으면 다른 직장을 찾으라는 식의 메시지가 나타남
• 일부 회사는 컨설턴트를 불러 팀에 도구 사용법을 가르치거나, 오피스 아워와 내부 AI 해커톤을 운영함
• 모든 사례의 핵심은 AI가 놀라운 기술이므로 직원들이 업무에서 항상 사용해야 한다는 압박으로 정리됨

잘못된 장려 방식

• 몇몇 회사는 토큰 사용량 리더보드를 만들었고, 이는 LLM을 잘 쓰도록 장려하는 방식으로 부적절함
• AI를 잘 쓰려면 토큰을 희소한 자원으로 보는 법을 배워야 함
• 단순히 토큰 사용량이 많을수록 좋은 사용으로 세면 비생산적 사용이 쉽게 늘어남
• LLM 도구는 강력하고 중요할 수 있지만, 실제 유용성에는 여러 문제와 한계가 있음

강제 사용과 자발적 선택의 차이

• LLM은 사용자가 도구를 잘 배우고 자발적으로 업무 보조 도구로 선택할 때 강력해질 수 있음
• 강제로 LLM 도구를 쓰게 된 사람은 그 도구를 잘 쓰는 법을 배우지 못함
• 직원들도 AI 도구의 힘과 한계를 더 깊이 이해하면 이익을 얻을 수 있음
• LLM의 힘은 잘 사용되고 자발적으로 사용될 때 직원들이 더 많은 일을 하도록 돕는 데 있음

CEO가 놓치는 실제 업무

• Box CEO Aaron Levie는 AI 신봉자이면서도 CEO가 AI에 과도하게 빠지는 이유를 설명함
• CEO들은 AI로 가치를 만들기 위해 마지막 단계에서 필요한 실제 업무와 충분히 떨어져 있어 “AI psychosis”에 취약함
• “AI psychosis”라는 용어는 오해를 부를 수 있으며, 여러 심리학자와 정신과 의사가 부정확하고 문제를 더 키울 수 있다고 비판한 표현임
• CEO가 AI를 사용할 때 좋은 결과만 보고, 에이전트로 지속 가능한 결과를 만들기 위해 필요한 다음 10개 또는 20개의 작업을 고려하지 않음
• CEO가 “멋진 제품 프로토타입을 만들었다”고 해도, 실제 프로덕션 투입 전 코드 리뷰와 문제 수정이 필요함
• CEO가 “계약서를 생성했다”고 해도, 상대방에게 보내기 전 모든 조항 검증과 기존 계약과의 연결 작업이 필요함

작동과 규모 있는 제품의 차이

• “작동하는 것”, “잘 작동하는 것”, “규모 있게 잘 작동하는 것”, “특정 환경에서 규모 있게 잘 작동하는 것”은 서로 다름
• 회사가 많은 직원을 두는 이유는 CEO가 잘 보지 못하는 작지만 중요한 세부사항을 채우기 위함임
• 보안, 법적 준수, 접근성은 CEO가 놓치기 쉬운 세부사항의 예시임
• 에이전트 도구로 작동하는 무언가를 만드는 것은 가능하지만, 대중 시장용 제품을 잘 만들고 안전하게 쓰이도록 하려면 훨씬 많은 작업이 필요함
• 에이전트 코딩 도구도 일부 작업을 도울 수 있지만, “내가 하나 만들었다”에서 “그러므로 누구나 만들 수 있다”로 뛰어넘으면 지식과 경험 있는 사람을 고용하는 이유를 놓침

개인화 도구와 카고 컬트 사고

• LLM 도구의 최선의 사용 사례는 대중 시장용 도구 제작보다 특정 작업 수행을 돕는 완전 개인화된 도구 제작에 있음
• CEO가 조직 어딘가에서 직원들이 컴퓨터로 일해 결과를 만든다는 사실만 보고, 자신이 Claude Code로 무언가를 만드는 일이 같은 일이라고 여기면 카고 컬트 사고가 됨
• CEO가 보지 못하는 직원들의 추가 단계와 처리 작업은 여전히 필요함
• CEO가 Claude Code 같은 에이전트 도구로 무언가를 만들고 그것이 작동하는 모습을 보면, 많은 직원이 왜 필요한지 잘못 판단할 수 있음

해고 논리와 기업 서사

• CEO가 AI 기술에 전면적으로 몰입한 뒤 곧바로 직원 절반을 해고할 수 있다고 결론 내리는 모습은 어둡게 희극적인 상황으로 묘사됨
• LLM 도구 때문에 대규모 인력을 해고할 수 있다고 생각하는 회사들은 곧 자신들이 틀렸다는 점을 알게 됨
• 필요한 것은 더 적은 인력이 아니라 생산적으로 일하는 법을 아는 더 많은 인력임
• 기업이 대규모 해고의 이유로 LLM을 내세우는 경우 대부분은 구실로 사용함
• 과잉 채용을 했다는 설명보다 “AI 효율성”이라는 설명이 Wall Street에 더 받아들여지기 쉬운 이야기임

CEO가 배워야 할 것

• CEO는 기술이 어떻게 작동하는지 배워야 하며, 여기에는 기술의 한계 이해가 포함됨
• CEO가 바이브 코딩으로 만든 프로토타입이 프로덕션 준비가 끝났다고 생각한다면 직접 출시해 결과를 보게 해야 함
• CEO가 바이브 코딩한 계약서가 변호사가 검토한 계약서만큼 견고하다고 생각한다면, 문제가 생겼을 때 법률 비용이 어떻게 되는지 보게 됨
• AI 도구는 강력하지만, 직원의 일을 대체한다고 믿는 CEO는 나쁜 CEO임