뉴욕에서 HR 쪽에 있는 사람들과 이런저런 이야기를 하다 보면 요즘 채용 분위기가 확실히 달라졌다는 걸 느낀다.

예전에는 경력 몇 년, 어느 대학, 무슨 자격증이 있느냐가 상당히 중요했다. 물론 지금도 중요하기는 하다.

이제는 AI 기술이 다양하게 사무실에서 사용되면서 "이 사람이 들어오면 실제로 AI로 일을 얼마나 잘해낼 수 있느냐" 질문이 더 중요해졌다.

HR 쪽 사람 이야기를 들어보면 회사가 원하는 사람은 단순히 ChatGPT를 사용할 줄 아는 사람이 아니다.

이제 그 정도는 엑셀 사용할 줄 안다는 것과 비슷해지고 있다. 중요한 것은 AI를 자기 업무에 어떻게 갖다 붙이느냐다.

예를 들어 똑같이 마케팅 경력 7년인 두 사람이 있다고 하자.

한 사람은 시장조사하고 경쟁업체 분석하고 보고서 만드는 데 이틀이 걸린다.

다른 사람은 AI를 이용해 기초자료를 몇 시간 만에 정리하고 남은 시간에는 그 자료가 맞는지 확인하고 전략을 짠다.

회사에서는 누구를 더 탐낼까. 답은 뻔하다.

그렇다고 AI가 만들어준 것을 그대로 복사해서 제출하는 사람을 좋아한다는 이야기는 아니다.

잘 알다시피 할루시네이션이라고 해서 AI는 틀린 정보도 상당히 그럴듯하게 이야기한다.

결국 자기 분야를 빠삭하게 잘 알아야 무엇이 맞고 틀렸는지 판단할 수 있다.

그래서 앞으로 몸값이 올라갈 사람은 묘한 조합을 가진 사람일 것 같다.

자기 분야를 제대로 알고, AI도 잘 쓰고, 마지막 판단도 능수능란하게 혼자서 잘 할 수 있는 사람이다.

여기에 하나가 더 있다면 일일이 지시하지 않아도 문제를 찾아내는 능력.

상사가 "이것 조사해서 금요일까지 가져와"라고 해야 움직이는 사람과 "지난달 고객 이탈률을 보니까 이 부분에 문제가 있는 것 같습니다. 제가 데이터를 조금 더 확인해보겠습니다"라고 먼저 말하는 사람은 다르다.

AI가 발전할수록 단순히 지시받은 일을 수행하는 사람의 가치는 오히려 떨어질 수 있다.

지시받은 일 자체를 AI가 상당 부분 해버리기 때문이다.

뉴욕 회사들이 사람을 뽑는다고 해서 무조건 젊은 사람만 유리한 것도 아니다.

40대, 50대가 가진 업무 경험은 생각보다 큰 자산이다.

다만 "나는 이 일을 20년 했으니까 내 방식대로 한다"에서 멈추면 곤란하다. 20년 경험에 새로운 도구를 붙여야 한다.

회사가 정말 좋아하는 사람은 결국 혼자서 잘 업무량 처리하고, 문제가 생기면 해결책을 찾아오고, AI가 틀린 답을 내놓으면 잡아낼 수 있으며, 고객이나 동료와는 사람답게 소통하는 사람이다.

이런 직원은 회사에서도 함부로 내보내기 어렵다.

그리고 한 단계 더 나아가야 한다. 회사에서 없어서는 안 될 사람이 되고 싶다면 "나는 열심히 일합니다"만으로는 조금 부족하다.

내가 들어와서 시간을 얼마나 줄였는지, 비용을 얼마나 아꼈는지, 매출이나 고객 만족도를 얼마나 높였는지 보여줄 수 있어야 한다.

채용 담당자가 찾는 사람도 결국 AI를 안다고 말하는 사람이 아니라 AI까지 이용해서 결과를 만들어내는 사람이다.

세상이 좀 야박해진 것 같지만 회사라는 곳은 원래 사람의 노력보다 결과를 먼저 보는 곳이다.

AI 시대에는 그 결과를 만들어내는 속도까지 훨씬 빨라지고 있을 뿐이라고 본다.