“잘한다”는 말을 듣던 신입이 어느 날 설명 앞에서 막히는 모습을 보면, 기대했던 만큼 마음도 복잡해집니다. 2026년 10월 30일 보도된 ‘박보검 닮은 신입 왔다’는 이야기는 AI를 쓰는 신입과 그 결과물을 받아보는 선배 사이의 간격을 보여줍니다.
제미나이 답변은 빠른데, 왜 설명은 어려울까요?
기사 속 선배 A씨는 신입이 업무 결과물로 구글 AI 제미나이의 답변을 가져온다고 말합니다. 프로젝트 관리 업무를 맡은 B씨도 시장조사와 보고서 작성이 빠른 신입을 좋게 봤지만, 정리의 근거를 묻자 답을 듣기 어려웠다고 전합니다.
숙제 답은 있는데 풀이 과정은 모르는 것 같다는 B씨의 표현이 오래 남습니다. 결과가 그럴듯해도, 왜 그렇게 썼는지 설명하고 질문에 따라 고칠 수 없다면 함께 일하는 사람은 답답할 수 있습니다.
AI는 저연차의 걱정을 덜어줄까요?
한경닷컴과 리멤버의 설문조사에서 사원·대리 70%는 AI로 업무 시간이 줄었다고 답했습니다. 저연차 직장인 58%는 스트레스도 줄었다고 응답했습니다. 반복해서 물어도 눈치를 보지 않아도 되고, 사수가 없는 환경에서 업무를 배우는 창구가 되기도 합니다.
온라인 MD C씨는 후배가 “선배보다 AI가 더 잘 가르쳐준다”고 한 말을 듣고 자신의 설명 방식을 돌아봅니다. 바이오·화장품·제약 분야 스타트업의 D씨는 기술적인 상품 기획을 혼자 맡아 메일 표현까지 AI에 확인한다고 합니다. AI 활용을 두고 선후배 어느 쪽만 탓하기 어려운 이유가 여기에 있습니다.
결과물에 설명을 더하는 작은 방법
저는 AI가 만든 결과물을 받을 때, 답만 확인하기보다 근거와 수정 과정을 함께 나누는 편이 서로에게 도움이 된다고 생각합니다. 신입은 제출할 때 다음 세 가지를 짧게 덧붙여볼 수 있습니다.
- 어떤 질문을 AI에 했는지
- 답변 가운데 무엇을 채택하고 무엇을 확인했는지
- 어떤 부분은 아직 확신이 없어 검토가 필요한지
선배라면 “왜 이렇게 했어?”라는 질문에 더해 “어떤 근거를 확인했는지 같이 볼까요?”라고 물을 수 있습니다. 팀의 AI 활용 기준도 결과물의 출처와 검토 책임을 어디까지 나눌지부터 정하면 막막함이 줄어듭니다. 이는 기사에 나온 갈등을 바탕으로 한 실무적 제안입니다.
결론
AI를 쓴다는 사실만으로 신입의 역량을 판단하기는 어렵습니다. 결과를 이해하고 설명하며 함께 수정하는 과정이 있어야 업무가 이어집니다. AI를 쓰는 일이 괜찮을까 걱정된다면, 우선 오늘 맡은 업무에서 AI 답변의 근거와 내가 확인한 부분을 한 줄씩 기록해보세요. 선배와 신입이 그 기록을 함께 살펴보는 것만으로도 서로를 이해할 실마리가 될 수 있습니다.
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