자신을 대신하여 회의에 참석하는 "AI 트윈" - 일이 더 편해질까, 아니면 본인이 불필요해질까?

자신을 대신하여 회의에 참석하는 "AI 트윈" - 일이 더 편해질까, 아니면 본인이 불필요해질까?

월요일 아침, 정례 회의에 참석하는 것은 동료 본인이 아니라 그 사람의 지식과 역할을 계승한 AI――. 그런 장면이 먼 SF가 아니라 기업의 데모 영상으로 등장했다.

미국의 AI 기업 Fusemachines는 2026년 9월 17일, "AI Twin"이라는 기술 구상을 발표했다. 이 회사가 공개한 "The Future Monday Morning Meeting"에서는 인간 직원들 사이에 결석한 동료의 AI 트윈이 회의에 참석한다. 진행 상황을 보고하고, 질문에 답하며, 제안을 하고, 참가자들과 업무를 조정하는 내용이다.

지금까지의 AI 어시스턴트가 "요청받은 문서를 요약한다"거나 "일정을 검색한다"는 단발적인 지원을 중심으로 했던 것에 비해, AI 트윈이 목표로 하는 것은 특정 개인을 조직 내에서 지속적으로 대리하는 존재이다. 편리한 도구가 한 단계 발전하여 "본인을 대신해 발언하고 행동하는 분신"이 되려고 하고 있다.

하지만 이번 발표를 곧바로 완성품의 출시로 받아들이는 것은 이르다. 공개된 것은 미래의 직장을 그린 데모이며, 실제 도입 기업, 오답률, 본인다움의 평가 방법, 가격, 제공 시기 등은 밝혀지지 않았다. Fusemachines 자체도 AI 트윈을 장기적인 비전으로 설명하며, 그 구성 기술을 기존 제품에 단계적으로 응용해 나갈 방침을 보이고 있다.

 


"얼굴과 목소리를 닮은 챗봇"이 아니다

Fusemachines의 설명에 따르면, AI 트윈은 단순히 본인과 닮은 영상이나 음성을 생성하는 시스템이 아니다. 음성 AI, 대화 지능, 에이전트형 AI, 기업 내의 문맥, 기억, 지식 검색, 보안, 거버넌스, 복수 에이전트의 연계, 실시간 대화 등을 결합한다.

목표는 그 사람이 "무엇을 알고 있는가"뿐만 아니라, 어떤 책임을 지고, 무엇을 우선시하며, 과거에 어떤 판단을 해왔는지를 이해하는 것이다. 적절한 허가와 관리가 있는 것을 전제로, 문서, 회의, 프로젝트, 커뮤니케이션, 과거의 의사 결정을 참조하여 본인을 대신해 질문에 답하거나, 조언하거나, 허가된 작업을 실행하는 것이다.

이 구상이 실현되면, AI 트윈은 검색창 너머에 있는 만능 어시스턴트가 아니라, "영업부의 A씨", "개발 책임자의 B씨"라는 고유의 역할을 가진다. 일반 지식보다도 그 회사와 본인에게 고유한 문맥이 가치의 중심이 된다.


가장 큰 이점은 "동시에 여러 장소에 갈 수 있는 것"

지식 노동자의 하루는 회의와 연락으로 잘게 나뉘기 쉽다. 정례 보고, 정보 공유, 진행 확인을 위해 집중 작업이 중단되고, 참석이 필요하지만 본인이 아니어도 되는 장면은 실제로 적지 않다.

AI 트윈이 일상적인 회의를 맡아 요점을 본인에게 돌려줄 수 있다면, 인간은 고객과의 협상, 창의적인 설계, 어려운 판단, 부하의 지원 등에 시간을 돌릴 수 있다. 시차가 있는 국제 팀에서는 심야 회의에 분신을 참석시키는 사용법도 고려할 수 있다. 전문가의 지식을 사내의 다른 부문에 전달하거나, 퇴직이나 이동으로 잃기 쉬운 조직 지식을 남기는 가능성도 있다.

더 나아가, 본인이 병이나 육아, 간병 등으로 일시적으로 일할 수 없을 때, 정형적인 정보 제공을 AI 트윈이 보조하는 것도 상정할 수 있다. 잘 설계된다면, "언제든지 본인을 호출하는 직장"이 아니라, "본인을 호출하지 않아도 돌아가는 직장"에 가까워질지도 모른다.

그러나 같은 기능은 반대쪽에서 보면, 회사가 본인의 부재를 신경 쓰지 않고 업무를 돌릴 수 있는 시스템이기도 하다. 생산성을 높이는 분신이 결국 인원 감축의 근거로 사용되지 않을 보장은 없다.


문제는 AI가 발언한 순간에 "누구의 말"이 되는가

회의에서 AI 트윈이 "이 사양으로 진행합니다"라고 답했을 때, 그 발언은 본인의 승인인가. 아니면 참고 의견에 불과한가. 거래처에 대한 약속, 채용의 평가, 계약 조건, 예산의 승인 등, 말 자체가 조직을 움직이는 장면에서는 약간의 오해라도 손실로 이어질 수 있다.

AI는 과거의 기록에서 본인다운 답변을 생성할 수 있어도, 본인이 오늘 새로운 사정을 알고 생각을 바꾼 것까지 자동적으로 이해할 수는 없다. 과거의 판단을 충실히 재현할수록, 오래된 편견이나 오류도 고정화할 우려가 있다. "본인다움"과 "현재의 본인의 의사"는 같은 것이 아니다.

최소한 필요한 것은 AI임을 명시하고, 발언마다 권한을 표시하며, 참조한 정보의 기록, 중요한 판단의 인간 승인, 나중에 검증할 수 있는 감사 로그, 그리고 즉시 중지할 수 있는 시스템일 것이다. EU의 AI 규제에서도, 사람이 AI와 접하고 있다는 것을 알리는 투명성이나 AI 생성물을 식별할 수 있도록 하는 사고방식이 중시되고 있다. AI 트윈의 경우, "이 상대는 AI다"라고 표시하는 것뿐만 아니라, "본인으로부터 무엇을 맡았고, 무엇은 맡지 않았는가"까지 알아야 상대가 적절히 판단할 수 있다.


학습 데이터는 본인만의 것이 아니다

AI 트윈을 똑똑하게 만들려면, 이메일, 채팅, 회의록, 고객 정보, 사내 문서, 평가 이력 등 대량의 업무 데이터가 필요하다. 그러나 그 기록에는 본인 외의 발언이나 개인 정보, 거래처의 비밀도 포함된다.

직원이 자신의 이메일을 AI에 학습시키는 것에 동의하더라도, 이메일을 보낸 고객이나 동료까지 동의한 것은 아니다. 회의 참가자의 목소리나 표정을 사용할 경우, 용도, 저장 기간, 삭제 방법, 모델 개선을 위한 2차 이용을 명확히 할 필요가 있다.

퇴직 시의 처리도 어렵다. 본인의 AI 트윈을 회사가 그대로 보유할 수 있는가. 회사의 문서는 기업 자산이지만, 말투, 판단 경향, 경험의 조합은 개인의 직업적 인격에 가깝다. 퇴직 후에도 "전 직원의 분신"이 고객과 계속 대화한다면, 지적 재산뿐만 아니라, 인격이나 신용의 이용이라는 문제가 발생한다.


젊은 층에서 "경험하는 일"을 빼앗을 가능성

AI 트윈은 저부가가치의 일을 맡아 인간을 고부가가치의 일로 이동시킨다고 설명되기 쉽다. 하지만 젊은 층이 처음부터 고도의 판단을 할 수 있는 것은 아니다. 회의록을 작성하고, 문의에 답하며, 선배의 회의를 듣고, 실패가 작은 일을 반복함으로써 조직의 상식과 고객 감각을 익힌다.

정형 업무를 AI가 모두 대행하면, 베테랑은 편해져도 다음 베테랑이 자라기 어렵다. AI 트윈이 지식을 보존하는 한편, 인간 측의 지식 계승이 약해지는 역설이다.

도입 효과를 측정하려면, 줄일 수 있었던 회의 시간이나 처리 건수만으로는 충분하지 않다. 젊은 층이 얻은 경험, 판단력의 성장, 고객과의 관계, 팀 내의 신뢰 등, 수치화하기 어려운 자산도 평가해야 한다.


SNS에서는 "분신"보다 "대체 인원"에 대한 불안도

Fusemachines는 발표에 맞춰 LinkedIn 등에서 "AI 트윈에 절대 맡기고 싶지 않은 것은 무엇인가"라고 물었다. 공개된 지 얼마 되지 않아, 이 발표 자체에 대한 폭넓은 반응은 아직 충분히 축적되지 않았다. 그래서 이미 SNS에서 이루어져 온 AI 트윈을 둘러싼 논의를 보면, 기대와 경계의 축이 뚜렷하다.

긍정적인 의견에서는 AI 트윈을 "생산성을 몇 배로 하는 존재"로 간주하고, 정형 작업을 맡김으로써 인간이 고객과의 관계 구축이나 중요한 의사 결정에 집중할 수 있다는 시각이 있다. 여러 언어로 지식을 전달할 수 있는 것과 전문가의 조언을 더 많은 사람에게 확산할 수 있는 점을 평가하는 목소리도 있다.

한편으로는 "회사가 자신을 높게 평가해서 분신을 만드는 것인가, 아니면 자신을 해고할 준비인가"라는 두 가지 해석이 나란히 있다. AI 트윈이 미래의 직무 요건이 될 가능성을 지적하는 게시물에는, 업무의 일부는 AI가 재현할 수 있어도, 신뢰, 인간 관계, 영향력, 책임 있는 판단은 쉽게 복제할 수 없다는 반응이 이어졌다.

또한, 정형 업무를 AI에 넘긴 후, 인간에게 남는 것이 정말로 창조적이고 여유 있는 일인지, 아니면 AI가 만든 대량의 성과물을 계속 감독하는 일인지에 대한 의문도 있다. 절약된 시간이 휴식이나 학습으로 돌아가지 않고, 단순히 업무량의 증가로 변한다면, AI 트윈은 일하는 방식을 풍요롭게 하기보다는 본인을 상시 가동시키는 장치가 될 수 있다.

SNS의 논의에서 보이는 공통점은, 찬성파도 신중파도 "AI에 모든 것을 맡기면 된다"고 생각하지 않는다는 것이다. 차이는 AI에 의해 인간의 가치가 확장된다고 보는지, 기업이 인간을 쉽게 분리할 수 있게 된다고 보는지이다.


일본 기업에서는 "분위기를 읽는 분신"이 더 위험하다

일본의 직장에서는, 결재 권한이 문서상으로는 명확해도, 회의에서의 애매한 동의나 사전 조율이 실질적인 의사 결정이 되는 경우가 있다. AI 트윈이 "검토하겠습니다", "문제없다고 생각합니다"라고 대답했을 뿐인데, 주변이 승인으로 받아들일 가능성이 적지 않다.

반대로, 누가 책임자인지 모르는 회의를 AI끼리 계속하고, 마지막에 인간만이 책임을 지는 사태도 생각할 수 있다. 도입 전에 결정해야 할 것은 성능이 아니라, AI가 참석할 수 있는 회의, 열람할 수 있는 정보, 약속할 수 있는 범위, 반드시 본인에게 돌려야 할 판단의 선을 긋는 것이다.

현실적인 도입은, 갑자기 본인과 똑같은 분신을 회의에 보내는 형태는 아닐 것이다. 먼저 회의록의 요약, 과거 자료에서의 답변 후보, 일정 조정, 본인이 사전 승인한 정례 보고 등, 영향이 제한된 용도부터 시작해야 한다. 다음으로, AI의 발언에 "제안", "미승인", "본인 확인 완료" 등의 상태를 붙여 권한을 단계적으로 넓힌다. 아바타의 외모보다도, 이 권한 설계야말로 제품의 신뢰성을 결정한다.


AI 트윈은 "본인의 복제"가 아니라 "권한을 가진 대리인"

AI 트윈이라는 단어는 또 다른 자신이 일해주는 매력적인 이야기를 만든다. 그러나 실무상으로는, 본인을 완전히 복제하는 기술이 아니라, 대량의 개인·조직 데이터에 접근하고, 제한된 권한으로 행동하는 소프트웨어 대리인으로 생각하는 것이 더 정확하다.

그 관점에 서면, 물어야 할 항목도 달라진다. "얼마나 본인과 닮았는가"가 아니라, "어떤 데이터를 사용하는가", "무엇을 결정할 수 있는가", "누가 감독하는가", "잘못되면 멈출 수 있는가", "기록을 지울 수 있는가"이다.

Fusemachines의 데모가 보여준 것은, 회의에서 인간을 해방하는 미래이자, 본인의 지식과 인격이 본인으로부터 분리되어 조직 내를 걷기 시작하는 미래이기도 하다. 기술적인 놀라움은 이미 입구에 불과하다.

AI 트윈이 인간의 능력을 확장하는 분신이 될 것인가, 본인이 없어도 계속 일하는 대체 인원이 될 것인가. 그 차이를 결정하는 것은 모델의 영리함보다도, 도입하는 조직이 정하는 권한, 투명성, 이익의 분배, 그리고 "인간에게 남길 일"에 대한 의지이다.


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