1주 · 시청–광화문 배송 회사에 트럭이 생기면

AI 에이전트 시대의 개인과 조직의 변화
2027년 1학기 · 유호현 · 읽기·토론 세미나

달리기 릴레이 · 사람의 능력에 맞춰 일을 나눈 회사

도시의 짧은 구간마다 사람이 달리며 배송을 이어 가는 기존 강의 삽화
그림 1 · 사람의 능력에 맞춰 일을 작은 구간으로 나눈 배송 회사. 1주에는 다섯 장면 전체를 소개하고, 2주에 이 첫 장면을 자세히 다룬다. 기존 강의의 원본 이미지 (새 탭)

1교시 · 트럭 사례 강의

상자를 들고 나르던 회사에 트럭이 들어왔다

시청에서 광화문까지 상자를 보내는 가상의 회사가 있다. 이 회사 직원들은 상자를 들고 달려서 배송한다. 어느 날 이 회사에 트럭이 들어온다. 상자를 옮기는 방법이 바뀌면 그 일을 해 온 직원들의 하루 업무와 회사의 앞날도 바뀔 수 있다. 이 수업은 한 학기 동안 이 사례를 단계별로 다루면서 사람의 능력, 일하는 방식, 회사가 존재하는 이유를 분석한다.

1. 달리기 실력으로 직원을 평가하는 회사

상자가 들어오면 첫 번째 직원이 출발한다. 첫 번째 직원은 자기 구간을 달린 뒤 상자를 다음 직원에게 넘긴다. 다음 직원도 자기 구간을 달린다. 상자는 이렇게 여러 직원을 거쳐 광화문에 도착한다. 회사는 오랫동안 이 이어달리기 방식으로 일해 왔다. 그래서 직원들은 누구를 어느 구간에 배치할지, 어디에서 상자를 넘길지, 비가 오면 어느 골목을 피할지 알고 있다. 새 직원은 선배 뒤를 따라 달리며 일을 배운다. 회사의 업무 방법은 문서보다 직원들이 오래 반복해서 일하며 익힌 기술과 습관으로 전해진다.

이 회사에서 인정받으려면 빨리 달리고 상자를 정확하게 넘겨야 한다. 가장 빠른 직원은 자기 기록을 자랑스러워한다. 오래 일한 직원은 신입이 상자를 놓치려는 순간을 미리 알아차리고 먼저 도와준다. 그래서 동료들은 이 직원에게 자주 도움을 청한다. 이 회사에서 달리기 실력은 배송을 해내는 능력이면서, 직원이 회사에서 자기 역할을 인정받는 근거다. 직원들은 하루 일을 마치면 오늘도 다른 사람에게 필요한 일을 했다고 느낀다.

고객의 관심은 직원의 달리기 기록과 다른 데 있다. 고객은 상자가 약속한 시간에 손상 없이 도착하기를 바란다. 오랫동안 직원의 달리기 기록과 고객의 만족은 함께 오르내렸다. 직원이 빨리 달려야 상자도 빨리 도착했기 때문이다. 이런 상태가 오래 이어지자 회사 사람들은 달리기를 잘하는 것과 배송을 잘하는 것을 같은 일로 여기게 되었다. 업무를 나누는 방법, 직원을 평가하는 기준, ‘일을 잘한다’는 말의 뜻이 모두 달리기 실력을 기준으로 정해졌고, 그 방식이 굳어졌다.

2. 트럭 도입 후에도 유지된 구간별 인계

직원들은 트럭 적재함의 크기에 놀란다. 여러 사람이 번갈아 들고 옮기던 상자를 트럭에는 한 번에 실을 수 있기 때문이다. 어떤 직원은 이제 덜 뛰어도 되겠다고 생각한다. 다른 직원은 달리기를 가장 잘하던 자신이 앞으로 무엇으로 인정받을지 걱정한다. 같은 트럭을 보고 어떤 사람은 부담이 줄었다고 느끼고, 어떤 사람은 회사에서 자기 역할이 줄어들까 걱정한다. 직원들은 몸이 덜 힘들어진다는 기쁨과 오래 익힌 실력이 덜 중요해질 수 있다는 불안을 함께 느낀다.

회사는 직원들에게 트럭을 나누어 준다. 하지만 업무 구간은 당분간 기존대로 유지한다. 직원은 각자 자기 구간을 운전하고, 구간 경계에 도착하면 상자를 다음 트럭으로 옮겨 싣는다. 도로를 달리는 시간은 짧아졌지만, 상자를 싣고 내리는 시간과 기다리는 시간은 그대로 남아 있다. 빨리 도착한 직원은 다음 차량이 올 때까지 기다린다. 직원이 트럭에 타고 내리는 일도 새로 생겼다. 회사는 트럭 도입의 효과를 알고 싶어 한다. 그런데 고객이 상자를 받는 시각을 재면, 구간별 운전 기록만 볼 때와 다른 결과가 나올 수 있다.

AI를 쓰는 부서에서도 비슷한 일이 생긴다. AI로 보고서 초안은 빨리 만들지만, 직원은 같은 자료를 다른 양식에 다시 입력하고 결재를 기다린다. 다음 부서는 내용을 다시 정리한다. 그래서 초안을 만드는 시간과 최종 결정을 내리는 데 걸리는 시간을 따로 재야 한다. 실제 사례를 배송 회사 사례와 비교할 때에는 세 가지를 묻는다. 어느 작업이 빨라졌는지, 누가 무엇을 기다리는지, 최종 결과가 얼마나 달라졌는지다. 이 세 가지에 답하려면 도구를 쓴 사람의 경험과 업무 전체의 기록을 함께 조사해야 한다.

3. 트럭 위원회가 정하는 규칙과 그 목적

트럭이 늘어나자 회사는 트럭 위원회를 만든다. 위원회는 운전 자격을 정하고, 주차 장소를 찾고, 사고가 났을 때 누가 어떤 책임을 질지 정해야 한다. 상자를 들고 달릴 때와 트럭을 운전할 때는 생길 수 있는 사고의 크기와 종류가 다르기 때문이다. 직원들도 기준을 원한다. 어디까지 스스로 결정해도 되는지, 문제가 생기면 누구에게 연락해야 하는지 알고 싶어 한다. 위원회가 현장 직원의 의견을 충분히 듣고 규칙을 만들면, 직원들은 사고 걱정을 덜고 새로운 일을 시도할 수 있다.

위원회의 결정을 보면 회사가 무엇을 중요하게 여기는지 알 수 있다. 위원회는 배송을 안전하게 하려고 상자를 싣는 기준과 운행 기준을 바꿀 수 있다. 반대로 기존 구간과 기존의 승인 권한을 유지하려고 매번 도장을 받게 할 수도 있다. 두 규칙은 겉으로 보면 비슷한 절차지만, 직원이 실제로 하는 일은 달라진다. 그래서 규칙을 평가할 때는 규칙을 만든 목적, 규칙으로 줄어든 위험, 규칙 때문에 늘어난 대기 시간을 함께 따져야 한다. 기존 방식에서 쓸모 있던 절차가 트럭 배송에서는 시간만 늘릴 수 있다. 반대로 예전에는 생략하던 확인 절차가 트럭 배송에서는 꼭 필요해질 수도 있다.

직원들의 반응은 한 가지로 정리하기 어렵다. 기준이 생겨서 안심하는 직원이 있고, 회의에서 자기 경험이 무시된다고 느끼는 직원도 있다. 관리자는 사고를 걱정하면서, 자신의 승인 없이 일이 진행되는 상황을 낯설어한다. 각 사람의 반응에는 생계, 책임, 권한, 인정에 관한 걱정이 섞여 있다. 그래서 트럭의 성능만 설명해서는 직원들의 반응을 충분히 이해하기 어렵다. 누가 어떤 부담을 떠안는지, 누가 결정에 참여하는지 물어보면, 같은 변화를 사람마다 다르게 받아들이는 이유를 알 수 있다.

4. 배송 경로 재설계

한 직원이 상자가 이동하는 경로를 처음부터 끝까지 따라가 본다. 그리고 상자를 왜 여러 번 내렸다가 다시 싣는지 의문을 갖는다. 이 직원은 출발지에서 한 번 실은 상자를 한 트럭으로 목적지까지 옮기자고 제안한다. 회사가 오래 유지해 온 구간 나누기를 바꾸자는 제안이다. 지금까지는 자기 구간을 빨리 끝내는 직원이 좋은 평가를 받았다. 이 제안을 받아들이면 회사는 출발부터 도착까지 걸린 시간과 배송의 정확성을 함께 평가해야 한다. 직원마다 맡은 구간의 기록을 더하는 방식으로는 새 업무의 성과를 설명하기 어렵기 때문이다.

회사는 상자를 한 번에 모아 싣고, 도착지에서 내리는 순서를 정하고, 경로와 고객과 약속한 배송 조건을 함께 조정해 본다. 이렇게 하려면 운전하는 사람, 상자를 실을 준비를 하는 사람, 고객의 사정에 맞춰 경로를 바꾸는 사람이 필요하다. 골목을 잘 알던 직원의 경험은 예상하지 못한 상황을 처리할 때 쓸모가 있다. 관리자는 속도와 함께 지연, 비용, 안전도 점검한다. 업무를 나누는 기준이 바뀌었으므로 누가 무엇을 결정할지도 다시 정해야 한다. 여러 사람이 함께 책임지는 결과를 어떻게 평가할지도 회사가 새로 정해야 할 문제다.

직원마다 새 역할을 배우는 속도가 다르다. 교육받을 기회도 다를 수 있다. 직원이 더 어려운 판단을 맡았는데 권한과 보상이 그대로라면, 직원은 부담을 느낀다. 자신이 오래 쌓은 경험 가운데 무엇을 새 업무에 쓸 수 있는지 설명을 듣고 싶어 하는 직원도 있다. 회사가 업무 흐름을 바꾸는 동안 직원들은 자기 경력을 다시 평가한다. 직원들은 자신이 잘하던 일이 새 업무에서도 쓸모가 있는지, 앞으로 무엇을 배워야 하는지 고민한다. 그래서 회사는 새 조직도를 만들 때 학습 시간, 직무 전환 지원, 평가 기준도 함께 마련해야 한다.

5. 전국 배송과 회사의 사업 범위

트럭으로 더 많은 상자를 더 먼 곳까지 보낼 수 있게 되자, 회사는 배송 지역을 넓히는 방안을 검토한다. 다른 도시로도 배송할 수 있는지 따져 본다. 전국 배송을 하려면 상자를 모으고 나누는 물류센터가 필요하다. 여러 차량의 위치와 운행 상황을 확인하는 관제센터도 검토해야 한다. 지연과 사고에 대응하는 방법, 새 고객을 찾는 방법, 협력 업체와 일하는 방식도 정해야 한다. 이 단계에서 회사의 관심은 트럭 한 대를 잘 운전하는 문제에서 여러 지역의 배송 약속을 정하고 지키는 문제로 옮겨 간다.

‘회사 전체의 미션을 다시 정한다’는 말은 이 단계에서 구체적인 결정을 뜻한다. 회사는 누구의 상자를 어디까지 보낼지, 어떤 배송은 직접 맡고 어떤 배송은 협력 회사에 연결할지, 고객이 무엇에 돈을 낼지 정해야 한다. 이 결정에 따라 필요한 시설, 인력, 책임, 권한이 달라진다. 물류센터 운영과 관제처럼 새로운 전문 직무가 생길 수도 있다. 직원들도 자신의 역할을 설명할 새 표현을 찾는다. 달리기 실력으로 인정받던 직원이 배송 계획을 세우는 일을 새로 배워 맡을 수도 있다.

회사는 전국 배송 외에 다른 방안도 검토할 수 있다. 시청과 광화문 사이에서 배송의 신뢰도를 더 높이는 방안도 있고, 다른 회사의 배송망에 참여하는 방안도 있다. 어느 방안을 고르든 수요, 비용, 안전, 노동 조건을 따져 봐야 한다. 직원의 앞날도 어느 방안을 고르느냐에 따라 달라진다. 회사 규모가 커질 때 새 역할을 맡고 싶은 직원도 있고, 익숙한 지역의 고객을 더 잘 챙기고 싶은 직원도 있다. 회사가 어떤 방향으로 바뀔지는 이런 선택과 직원들과의 협의 결과에 따라 달라진다.

6. 배송 성과와 직원이 실제로 배운 능력

트럭을 운전한 직원은 전보다 많은 상자를 더 먼 곳까지 보냈다. 이 직원이 새로 할 수 있게 된 일은 항목별로 따져 봐야 한다. 이 직원은 운전, 상자 싣기, 돌발 상황 대응 능력을 새로 익혔을 수 있다. 동시에 회사가 마련한 차량과 경로의 도움도 받았다. 달리기 실력이 어떻게 바뀌었는지는 따로 확인해야 한다. 이 직원의 배송 성과에는 직원이 배운 것, 도구의 성능, 회사의 지원이 함께 섞여 있다. 직원이 무엇을 배웠는지 알려면 완료된 배송 기록과 직원이 직접 내린 판단을 함께 비교해야 한다.

AI로 보고서를 완성한 경우에도 확인할 점이 여러 가지다. 사용자가 보고서 내용을 설명할 수 있는지, 틀린 근거를 찾아 고칠 수 있는지, 다른 자료를 받아도 알맞은 기준을 세울 수 있는지 확인해야 한다. 사용자는 초안 작성을 도구에 맡기는 동안 질문을 정하고, 자료를 고르고, 결과를 검토하는 능력을 길렀을 수 있다. 반대로 중요한 판단까지 도구의 답을 그대로 받아들였을 수도 있다. 보고서를 만드는 과정에서 누가 어떤 결정을 했는지 단계별로 확인하면, 사람이 익힌 능력과 도구에 의존한 부분을 점차 구분할 수 있다.

AI를 업무에 쓸 때에는 트럭 운행과 다른 종류의 위험도 검토해야 한다. 생성형 AI의 답변에는 오류나 근거 없는 내용이 섞일 수 있다. 업무를 계속 수행하는 에이전트에게 시스템 접근 권한을 주면, 에이전트의 잘못된 판단이 시스템의 실제 변경으로 이어질 수 있다. 그래서 이 수업은 배송 회사 사례로 업무 변화에 관한 질문을 만들고, AI의 정확성, 실행 권한, 확인 절차와 복구 절차는 실제 자료로 따로 검토한다. 배송 회사 비유는 업무 변화를 이해하는 데 쓰고, 기술의 성능은 실제 자료로 확인한다는 뜻이다.

1교시 마무리 · 트럭을 믿는 정도와 실제 확인을 구분하자

배송량이 늘어난 직원이 자신감을 얻었더라도 무엇을 직접 판단했는지는 따로 살펴봐야 한다. 회사가 확인할 시간을 줄였다면 점검 생략을 직원의 태도만으로 설명하기도 어렵다. 2교시에는 이 가상 회사에서 계속 분석할 문제를 하나 고르고, 확신과 확인 행동, 결과를 나누어 최초 사례 기록을 작성한다. 학생은 이 기록에 근거와 수정 내용을 더하며 기말 설계서까지 이어 간다.

3교시의 배정 논문은 Lee et al. (2025)의 생성형 AI와 비판적 사고에 관한 설문 연구 한 편이다. 지식노동자가 보고한 확신과 노력의 관계를 읽고, 2교시에 정한 질문이 실제로 어떤 자료를 요구하는지 비교한다. 읽은 뒤에는 ‘확인 노력이 줄었다’는 응답을 ‘능력이 낮아졌다’는 판단으로 연결한 부분을 고치고, 그 판단에 필요한 추가 관찰을 설계서에 적는다.

2교시 · 한 학기 동안 분석할 사례와 질문 정하기

이번 실습의 기록을 같은 누적 설계서에 저장한다. 3교시의 논문 분석과 동료의 반론을 검토한 뒤 수정하고, 수정한 이유와 근거를 남긴다.

가상 배송 회사에서 분석할 문제 하나 고르기

1교시에는 시청–광화문 배송 회사의 변화의 흐름을 살펴봤다. 직원들은 트럭을 받아 더 많은 상자를 옮길 수 있지만, 구간별 인계와 달리기 기록 중심의 평가는 당분간 유지된다. 2교시에는 이 가상 회사 안에서 한 학기 동안 따라갈 문제 하나를 고른다. 예를 들어 ‘트럭으로 구간 운송량이 늘었을 때 직원이 결과를 확인하는 방식과 회사의 평가 기준은 어떻게 달라지는가’를 선택할 수 있다. 각자 관심 있는 직원과 관련 업무를 정하되, 같은 회사의 규칙과 동료 관계까지 분석 범위에 포함한다. 이후 주차에는 이 사례의 설명과 설계를 계속 고친다.

선택한 문제를 사건, 해석, 미확인 정보로 나누어 적는다. ‘직원이 인계 확인을 생략했다’는 사례에 설정된 사건이고, ‘트럭을 믿어서 확인을 줄였다’는 해석이다. 확인할 시간이 부족했거나 다음 직원이 점검하기로 합의했을 가능성도 적는다. 사례에 없는 사실은 조사할 항목으로 남긴다. 가상 인물의 발언을 추가할 때에는 수업을 위한 설정임을 표시한다. 학생의 직장 경험은 질문을 떠올리는 데 참고할 수 있으며, 제출물에는 식별 가능한 직원·고객 정보와 실제 내담자 자료를 넣지 않는다.

확신, 확인 행동, 수행 결과를 다른 항목으로 기록하기

사례 기록에는 직원 자신이 일을 해낼 수 있다는 확신, 도구가 일을 해낼 수 있다는 확신, 직원이 도구의 결과를 평가할 수 있다는 확신을 각각 적는다. 여기에 실제로 수행한 확인 행동과 배송 결과를 별도 항목으로 둔다. 확인 행동은 상자 수 대조, 고객 수령 조건 확인, 오류 발견 후 수정 요청처럼 관찰 가능한 행동으로 표현한다. 결과는 배송 정확성, 지연, 누락으로 구분한다. 확신이 높은 직원이 언제나 정확하게 판단한다고 가정하지 않고, 어느 자료가 있어야 믿음과 수행의 일치를 판단할 수 있는지 정한다.

이 구분을 바탕으로 첫 연구 질문을 쓴다. ‘트럭을 믿는 직원은 확인을 덜 하는가’라는 질문에는 업무 난도, 인계량, 확인 시간, 동료의 역할이라는 경쟁 설명을 붙인다. 자기보고 질문은 경험을 이해하는 데 쓰고, 행동과 결과를 확인하려면 어떤 기록이 필요한지 덧붙인다. 수업에서는 질문지와 기록 항목을 설계하며 실제 직원 조사는 수행하지 않는다. 3교시에는 Lee와 동료들의 측정 항목을 읽고, 자신이 작성한 질문 가운데 노력에 대한 인식과 실제 능력을 섞은 문장을 찾아 수정한다.

누적 설계서 양식 내려받기 · Markdown

3교시 · 논문 한 편 분석

주차별 읽기 자료 · 필수 논문은 아래 한 편이다. 개념과 연구 설계, 결과와 한계를 분석하고 2교시 설계를 수정한다.

Lee et al. (2025) · AI를 쓸 때 생각의 노력은 어디로 가는가

지식노동자의 생성형 AI 사용 경험을 조사한 자기보고 설문 연구. 사고의 실행과 노력에 대한 인식을 분석한다.

1. 논문 소개

Lee와 동료들은 지식노동자 319명에게 업무에서 생성형 AI를 사용한 경험을 물었다. 참여자는 업무에서 적어도 주 한 번 AI를 쓰는 사람들이었고, 이들이 제공한 사례는 936개다. 연구자들은 각 사례에서 참여자가 비판적 사고를 실행했다고 느끼는지, AI를 쓸 때 비판적 사고에 드는 노력이 어떻게 달라졌다고 느끼는지 분석했다.[1]

그림 1은 사례마다 묻는 질문과 사용자마다 묻는 질문을 나누어 보여 준다. 과제의 종류, 확신, 비판적 사고의 실행, 노력은 사례별로 묻는다. 업무를 성찰하는 경향, 일반적인 AI 신뢰 등은 사용자별로 묻는다. 숫자로 답한 응답은 어떤 조건에서 변화가 보고되는지 분석하는 데 쓴다. 자유롭게 쓴 답변은 참여자가 겪은 경험의 내용과 이유를 파악하는 데 쓴다.[1]

설문 설계 도식. 중앙에는 생성형 AI 사용 사례별 과제·사고 질문과 사용자별 요인이 있고, 이것이 왼쪽의 정성 분석과 오른쪽의 정량 분석으로 연결된다.

Lee et al. · 그림 1: 무엇을 묻고 어떻게 분석했는가

중앙 위쪽은 사례별 응답이고, 아래쪽은 사용자별 요인이다. 왼쪽은 자유서술 응답을 읽고 해석하는 정성 분석이고, 오른쪽은 수치 응답을 분석하는 정량 분석이다. 카드 세 장은 참여자 한 명에게 여러 사례를 묻는 설문 구성을 나타낸다.

Lee et al. (2025), CHI ’25, Figure 1, 원문 PDF 7쪽. © 2025 저자·권리자. CC BY 4.0. 이용 조건

원문 그림 영역 발췌 · 한국어 해설은 수업에서 작성.

2. 논문의 주요 내용과 이론

연구는 세 가지 확신을 따로 묻는다. 참여자가 특정 과제를 AI 없이 해낼 수 있다는 확신, AI가 그 과제를 해낼 수 있다는 확신, AI의 결과를 평가할 수 있다는 확신이다. 분석 결과, AI의 과제 수행 능력에 대한 확신이 높을수록 비판적 사고를 덜 실행했다는 보고와 연결되었다. 자신의 과제 수행 능력에 대한 확신이 높을수록 비판적 사고를 더 실행했다는 보고와 연결되었다. 이 관계는 설문에서 관찰한 연관성이다. 한쪽이 다른 쪽의 원인인지 밝히려면 추가 연구가 필요하다.[1]

그림 2는 지식, 이해, 적용, 분석, 종합, 평가 활동에서 참여자가 느낀 노력의 변화를 보여 준다. 파란색은 노력이 줄었다는 응답, 회색은 비슷했다는 응답, 주황색 계열은 늘었다는 응답이다. 막대 안의 수치는 각 응답 범주가 차지하는 비율이다. 평가 활동에서는 노력이 늘었다고 답한 비중이 다른 활동보다 두드러진다. 이 그림으로 참여자들이 어떤 활동을 더 쉽게 해냈다고 느꼈고, 어떤 활동에서 확인할 일이 늘었다고 느꼈는지 볼 수 있다.[1]

100퍼센트 누적 막대그래프. 지식, 이해, 적용, 분석, 종합, 평가의 여섯 활동에서 AI를 쓸 때 노력이 줄었다, 비슷했다, 늘었다고 답한 비율을 보여 준다.

Lee et al. · 그림 2: 활동별로 느낀 노력의 변화

왼쪽부터 지식, 이해, 적용, 분석, 종합, 평가다. 진한 파랑과 연한 파랑은 노력이 줄었다는 응답, 회색은 비슷했다는 응답, 주황색 계열은 늘었다는 응답이다. 각 수치는 해당 응답의 비율이다. 예를 들어 42%는 그 범주를 고른 응답의 비중이다. 노력이 얼마나 줄었는지와 실제 능력이 어떻게 변했는지는 따로 측정해야 한다.

Lee et al. (2025), CHI ’25, Figure 2, 원문 PDF 13쪽. © 2025 저자·권리자. CC BY 4.0. 이용 조건

원문 그림 영역 발췌 · 한국어 해설은 수업에서 작성.

연구자들은 자유서술 응답을 분석해, AI를 쓰면 비판적 사고에 드는 노력이 세 방향으로 옮겨 간다고 설명한다. 첫째, 정보를 모으던 사람이 사실을 검증하는 일을 맡는다. 둘째, 답을 직접 만들던 사람이 AI의 응답을 자기 상황에 맞게 통합하는 일을 맡는다. 셋째, 과업을 직접 수행하던 사람이 목표와 과정, 결과를 관리하는 일을 맡는다. 참여자들의 경험에서 도출한 이 구분은 AI가 맡은 일과 사람이 새로 맡은 일을 나누어 파악하는 데 도움이 된다.[1]

이 연구가 무엇을 측정했는지도 알아 두어야 한다. 연구는 참여자가 스스로 보고한 경험과 노력의 변화를 다룬다. 일부 응답자는 업무 전체에 드는 노력과 비판적 사고에 드는 노력을 혼동했다. 또 참여자가 자기 능력을 확신하는 정도와 객관적인 전문성은 따로 확인해야 한다. 표본이 영어에 능숙하고 AI를 정기적으로 쓰는 사람들이어서, 다른 집단에 결과를 적용할 때는 주의해야 한다. 장기적으로 사고 능력이 어떻게 바뀌는지는 실제 과제 평가와 시간에 걸친 관찰로 따로 조사해야 한다.[1]

3. AI 에이전트 시대의 시사점

초안을 만드는 시간이 줄었다면, 줄어든 시간을 어디에 쓰는지 확인해야 한다. 그 시간에 근거를 확인하고, 자신의 상황에 맞게 내용을 고치고, 결과에 책임질 수 있는지 점검할 수 있다. 이때 ‘나는 이것을 만들 수 있다’, ‘AI는 이것을 만들 수 있다’, ‘나는 결과를 평가할 수 있다’를 따로 물으면, AI에 맡길 일과 사람이 확인할 일을 구체적으로 나눌 수 있다.

조직의 검토 규칙은 검토자가 실제로 검토할 수 있는 조건과 함께 정해야 한다. 검토자가 원문을 볼 수 있는지, 합격 기준을 아는지, 오류를 찾았을 때 수정하거나 실행을 멈출 수 있는지, 일정에 검토 시간이 들어 있는지 확인해야 한다. 이런 조건이 갖춰져야 확인 절차가 배송 회사의 형식적인 도장 찍기처럼 되는 일을 줄일 수 있다.

이 연구는 지식노동자가 생성형 AI를 사용한 경험을 조사했다. 시스템을 직접 수정하고 업무를 계속 수행하는 에이전트까지 논의를 넓히면, 실행 권한, 승인 단계, 작업 기록, 중단 절차와 복구 절차까지 검토해야 한다. 이런 조직 설계가 효과가 있고 안전한지는 별도의 자료와 평가로 확인해야 한다. 이 내용은 논문의 연구 결과에 포함되지 않으며, 논문의 구분을 바탕으로 수업에서 추가로 다룰 질문이다.

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3교시 · Lee의 설문으로 최초 사례 설명 점검하기

자기보고 설문의 분석 단위와 추론 범위

Lee와 동료들은 업무에서 생성형 AI를 정기적으로 사용하는 지식노동자 319명에게서 936개 사용 사례를 수집했다. 사례별로 과업에 대한 자신과 AI의 수행 확신, 결과를 평가할 확신, 비판적 사고의 실행과 노력에 대한 인식을 질문하고, 자유서술 응답을 함께 분석했다. 한 사람이 여러 사례를 제공하므로 사람 수준의 특성과 사례 수준의 조건을 구분해 읽는다. 자유서술 분석은 노력이 사실 검증, 응답 통합, 과업 관리로 옮겨 가는 경험을 설명하는 데 기여한다.

AI의 수행 능력에 대한 높은 확신은 비판적 사고를 덜 실행했다는 보고와, 자신의 수행 능력에 대한 높은 확신은 더 실행했다는 보고와 연결되었다. 이 관계를 해석할 때 과업 난도와 사용자의 경험, 기억에 남은 사례를 선택하는 과정, 노력 문항의 해석을 검토한다. 설문이 보여 주는 것은 참여자가 보고한 경험과 그 연관성이다. 객관적인 수행 변화와 장기적인 능력 변화는 별도 측정을 요구한다. 학생은 논문의 질문과 결과가 자기 설계서의 어느 주장까지 뒷받침하는지 표시한다.

배송 사례에 필요한 자료와 최초 설명 수정

배송 직원이 ‘트럭을 쓰고 확인이 쉬워졌다’고 말했다면, 실제 점검이 줄었는지, 같은 점검을 더 빠르게 했는지, 동료에게 점검을 넘겼는지 확인해야 한다. 논문의 노력 구분을 참고해 상자 수 확인, 예외 조건 통합, 전체 배송 관리의 항목을 나눈다. 트럭의 물리적 운송과 생성형 AI의 정보 산출은 오류가 생기는 방식이 다르므로 사례를 적용할 때 이 차이도 기록한다. 지속적으로 행동하는 에이전트의 권한과 안전에 관한 주장은 이 설문에서 직접 얻을 수 있는 범위를 벗어난다.

2교시 문서에서 확신을 실제 전문성으로 취급한 문장을 고치고, 직원 보고, 확인 행동 기록, 배송 결과를 구분하는 자료 계획을 추가한다. ‘확인 감소는 과신 때문이다’라는 초기 설명에는 시간 압박과 역할 분담이라는 대안을 붙인다. 조직운영 제안은 검토 기준과 시간, 수정 권한을 확인하는 조건부 제안으로 작성한다. 상담심리 설계서에는 직원의 해석을 확인할 질문과 조직조건을 함께 추가한다. 수정 기록에는 논문에서 확인한 내용과 수업에서 제안한 내용을 구분해 적는다.

해설의 원문 근거

아래는 이번 주 지정 논문 한 편의 원문과 근거 위치다. 배송 회사와 상담·조직 사례에 적용한 해석은 연구에서 확인한 결과와 구분한다.

  1. [1] Lee et al. (2025) · Critical thinking survey (원문 PDF · 새 탭)

    Lee et al. (2025) §3: 설문과 측정; §4–5: 자기보고 결과; §6.1: 확신과 인과 한계; §6.2: 세 가지 이동; §6.3: 자기보고·표본·일반화의 한계.

상담심리학 대학원에서의 적용 · 상담심리 관점 · 직원의 경험을 잠정적으로 사례개념화하기

상황, 해석, 정서, 행동과 조직조건 연결하기

같은 가상 직원의 경험을 상황, 상황에 대한 해석, 정서, 행동, 행동 뒤의 결과로 정리한다. 트럭을 받은 직원이 ‘내 판단보다 차량 기록이 더 중요해졌다’고 말한다는 설정을 선택했다면, 인정받을 기회가 줄었다는 해석과 걱정, 확인을 미루는 행동 사이의 가능한 연결을 쓴다. 직원이 중요하게 여기는 가치와 도움을 구할 수 있는 동료도 적는다. 사례개념화는 현재 자료를 설명하는 잠정적 가설이며, 직장 장면 몇 개만으로 심리장애나 지속적인 성격 특성을 판단하지 않는다.

정보 수집 계획에는 직원이 직접 설명해야 알 수 있는 경험과 조직 기록으로 확인할 조건을 나누어 적는다. 확인을 줄인 이유를 묻는 면담 질문 옆에 작업량과 검토 시간, 수정 권한을 확인할 자료를 붙인다. 대안 설명으로 숙련에 따른 효율적인 확인, 시간 압박, 책임 분담의 불명확성을 검토한다. 지원의 첫 후보는 확인 기준을 함께 정하고 필요한 시간을 확보하는 방안이다. 평가에서는 직원의 부담 보고와 확인 행동의 변화를 따로 보도록 설계한다. 이 계획의 임상적 효과는 아직 확인할 근거가 없다.

누적 과제 · 누적 설계서 · 사례 범위와 최초 설명 작성

최종 제출물의 첫 장 만들기

한 학기 최종 산출물은 연구에 근거한 하나의 조직운영 설계서다. 첫 장에는 사례명, 중심 직원과 관련 역할, 업무의 시작과 끝, 선택한 문제, 연구 질문, 초기 설명, 경쟁 설명, 부족한 자료를 적는다. 상담심리 전공자는 같은 사례를 사용하는 사례개념화·조직조건·개입/평가 설계서로 작성하고 상황과 경험, 유지 조건, 보호 자원, 지원 후보를 함께 기록한다. 두 전공 모두 가상 배송 회사의 동일한 사건에서 출발하며, 매주 이 문서에 분석과 근거를 추가한다.

근거 기록에는 출처의 문헌 ID, 연구 대상과 방법, 직접 뒷받침하는 주장, 사례에 적용한 추론, 남은 불확실성을 둔다. 이번 주 문헌 ID는 critical-thinking이다. 2교시 초안을 보관한 뒤 3교시 토론 후 바꾼 문장과 바꾼 이유를 같은 장의 수정 기록에 남긴다. 최종 평가는 질문과 근거의 연결, 대안 검토, 수정의 타당성을 중심으로 준비한다. 운영 시간과 평가 비중은 추후 합의할 사항으로 남긴다. 과제 범위는 분석과 설계이며 실제 시스템 구축이나 외부 실행을 요구하지 않는다.

남기는 것 · 1주에 고른 가상 배송 회사의 문제로 누적 설계서 첫 장을 작성한다. 사례 범위·연구 질문·세 종류의 확신·확인 행동·결과·경쟁 설명·추가 자료 계획을 포함하고, 3교시 Lee 논문 검토 후 수정한 주장과 이유를 남긴다. 상담심리 전공자는 같은 사건의 잠정 사례개념화와 조직조건·지원/평가 질문을 함께 작성한다.

출처와 서지 확인

h-index는 표시한 대표 저자 1명의 OpenAlex 조회값(2026-10-06)이며 숫자를 누르면 출처를 볼 수 있다. 미확인 값은 생략했다. 저자의 연구 영향력을 참고하는 지표다. 개별 논문의 품질은 연구 내용과 방법으로 판단한다.

저자 소개와 학술적 의의는 아래 공개 출처에 근거한다. 주차별 선정 이유는 수업을 위한 해석이며, 고전 이론을 에이전트에 대해 검증된 결론으로 취급하지 않는다. 원문의 판본과 접근·재배포 조건은 각 읽기 자료에 표시했다.

읽기와 토론의 원칙

트럭 그림으로 업무와 사업의 여러 선택을 살펴본다. AI의 오류와 불확실성은 실제 사례와 문헌으로 검토한다. 경험과 해석, 연구 결과와 가치 판단을 구분하며 강사의 전망에도 근거를 들어 반론을 제시할 수 있다.

원문을 확인하고 AI를 사용한 범위를 밝힌다. 개인 경험의 공개는 선택이며, 실제 내담자·고객·동료의 민감정보나 비공개 조직 자료를 AI·공유 공간에 입력하지 않는다. 평가와 운영 안내는 전체 강의계획에서 확인한다.