바이브 워킹 뜻 — AI를 써도 회사가 빨라지지 않는 이유 (트렌드코리아 2027 ⑥)
지난 2년 동안 회사마다 “AI 전환”을 외쳤다. 직원들은 AI로 이메일을 쓰고, 회의록을 정리하고, 발표 자료를 만들었다. 그런데 회사 전체가 그만큼 빨라졌을까?
김난도 교수는 영상에서 많은 기업이 “그렇지 않다”고 고백한다고 전한다. 《트렌드 코리아 2027》의 여섯 번째 키워드 바이브 워킹은 이 질문에서 출발한다.
바이브 워킹이란
바이브 워킹은 AI를 많이 쓰는 것이 아니라, 사람과 AI가 한 흐름으로 일하도록 일의 구조 자체를 다시 짜는 것을 말한다.
이름은 요즘 개발자들 사이에서 쓰는 바이브 코딩에서 왔다. 코드를 한 줄씩 직접 짜는 대신, 원하는 느낌과 방향을 말로 설명하고 AI가 코드를 쓰게 하는 방식이다. 바이브 워킹은 이 방식을 일 전체로 넓힌 것이다.
왜 AI를 써도 빨라지지 않을까
영상에서 설명한 이유는 두 가지다.
첫째, AI 활용이 개인의 일에만 머물렀다. 이메일과 회의록은 빨라졌지만, 부장님께 결재를 받는 속도 같은 조직의 의사결정은 그대로다. 혼자 빨리 달려도 앞의 신호등이 바뀌지 않으면 도착 시간은 같다.
둘째, 오히려 일이 늘었다. AI가 지어낸 틀린 내용을 고치고, AI가 쓴 티가 나지 않게 “사람이 쓴 것처럼” 다듬느라 시간이 더 드는 경우까지 있다.
새 기술이 들어오면 생산성은 바로 오르지 않고, 한동안 제자리걸음을 하다가 어느 순간 크게 뛴다는 연구가 있다. 그래프 모양이 알파벳 J를 닮아 J커브라고 부른다. 지금 많은 조직이 그 바닥 구간에 있다는 진단이다.
일을 다시 짜는 세 단계
- 일을 AI가 읽을 수 있게 만든다. “보고서 써 줘” 같은 막연한 지시로는 AI가 일을 잘하지 못한다. 회사가 가진 자세한 자료와 업무 내용을 AI가 읽을 수 있는 형태로 정리해 둔다.
- AI 에이전트에게 일을 연결한다. 에이전트는 실제로 일을 실행하는 작은 AI들이다. 사람들이 팀을 이뤄 일하듯, 여러 에이전트가 힘을 합쳐 일하도록 짝을 맞춘다.
- 사람의 자리를 정한다. 모든 일을 AI가 할 수는 없다. 사람은 오케스트라 지휘자가 된다. 지휘자는 모든 악기를 연주하지 못해도, 각 악기가 언제 들어오고 어떻게 어울릴지를 정한다.
내가 지휘자가 되어 본 경험
이 대목을 읽으며 요즘 내가 일하는 방식이 떠올랐다. 나는 AI와 대화창 하나로 일하지 않는다. 블로그, 기록, 일정처럼 일의 종류마다 대화창을 따로 열어 두고, 각자 맡은 일을 하게 한다. 그리고 하나의 “본부” 창이 각 창의 결과를 모아 정리한다.
처음에는 대화창 하나에 모든 걸 시켰다. 그랬더니 대화가 길어질수록 앞에서 정한 규칙을 잊고 엉뚱한 답을 했다. 일을 나누고, 각자 읽어야 할 지침을 파일로 정해 두고 나서야 흐름이 잡혔다. 책이 말한 1단계(일을 읽을 수 있게)와 3단계(사람이 지휘)를 나도 모르게 해 온 셈이다.
해 보니 알게 된 것
솔직히 말하면 지휘자 역할이 생각보다 쉽지 않다. AI가 여럿이면 각자 낸 결과가 서로 부딪칠 때가 있고, 그걸 알아채고 정리하는 건 결국 내 몫이다. AI가 일을 많이 할수록 사람이 확인할 것도 함께 늘어난다.
그래도 방향은 맞다고 생각한다. AI를 “더 많이” 쓰는 것보다 “어디에, 어떤 순서로” 쓸지 정하는 일이 더 중요하다. 다음 글에서는 새 손님보다 단골에 집중하는 기업들의 이야기, 리:텐션 전략을 읽는다.
출처: 김난도 외, 《트렌드 코리아 2027》(미래의창, 2026) / 트렌드코리아 공식 유튜브 요약 영상 / 2026-09-30 출간 간담회 보도. 연재 안내: 트렌드코리아 2027 키워드 10개 한눈에