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요즘 회사에서 AI를 안 쓰는 사람을 찾기가 더 어려워졌습니다. 회의록을 정리하고, 문서 초안을 만들고, 코드를 고치고, 엑셀 수식을 물어봅니다. 개인 단위로 보면 분명히 빨라진 일이 많습니다. 나도 이 부분은 인정합니다.그런데 이상한 점이 있습니다. 개인은 빨라졌는데 회사 전체가 10배 빨라졌다는 느낌은 잘 안 납니다. 도구는 늘었고, 계정도 늘었고, 교육도 했는데 조직의 병목은 그대로 남아 있습니다.생산성의 착시개인 생산성과 조직 생산성은 다릅니다. 한 사람이 빨라져도, 결정과 검수의 줄이 그대로면 회사는 그대로 느립니다.AI 도구가 많아져도 병목이 그대로면 회사는 바빠 보일 뿐 성과가 움직이지 않는다.빨라진 사람이 더 빨리 기다린다AI로 초안을 10분 만에 만들 수 있어도 결재가 3일 걸리면 회사는..

AI 메모리 도구가 많아지는 걸 보면 처음엔 조금 과해 보입니다. MemRosetta, Threadlens, Supermemory, Memory MCP 같은 이름들이 계속 나옵니다. 예전 같으면 “그냥 프롬프트에 다시 쓰면 되지”라고 생각했을 겁니다.그런데 AI를 업무에 계속 쓰다 보면 생각이 달라집니다. 같은 프로젝트 설명을 또 하고, 지난번 결정사항을 또 붙이고, 싫어하는 코드 스타일을 또 말합니다. 어느 순간 이상한 기분이 듭니다. 내가 AI에게 일을 시키는 게 아니라, AI에게 계속 인수인계를 하고 있습니다.반복 설명은 보이지 않는 비용하루에 한 번이면 괜찮습니다. 하지만 세션과 도구가 바뀔 때마다 반복되면, 사람은 AI의 사용자라기보다 맥락 운반자가 됩니다.기억은 거창한 기능이 아니라 흩어진 맥..