[GB 인사이트] AI 시대의 총무, 왜 도메인 지식이 진짜 경쟁력이 되는가

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최근 소프트웨어 업계에서는 AI가 개발자의 역할을 얼마나 대체할 수 있는지에 대한 논의가 활발하게 이어지고

있다. 오늘은 아론 브레트호르스트(Aaron Brethorst)의 통찰을 빌려 우리 경영지원 총무 담당자들이 AI 시대에

어떤 경쟁력을 갖춰야 할지 고민해 보려 한다.

(출처: Domain Expertise Has Always Been the Real Moat, Aaron Brethorst)

아론 브레트호르스트는 소프트웨어 개발의 가장 어려운 부분은 코드를 작성하는 것이 아니라 문제를 이해하는

것이라고 설명한다. 급여 시스템을 만들기 위해서는 급여 업무를 이해해야 하고, 회계 시스템을 만들기 위해서는

회계 업무를 이해해야 하며, 의료 시스템을 만들기 위해서는 의료 현장을 이해해야 한다는 것이다.

그는 AI가 코드를 생성할 수는 있지만 도메인을 이해할 수는 없다고 주장한다. 그리고 바로 이 지점이 앞으로

기업 경쟁력의 핵심이 될 가능성이 높다고 설명한다. 흥미로운 점은 이러한 논리가 소프트웨어 산업보다

오히려 경영지원 총무 조직에 더욱 직접적으로 적용된다는 사실이다. 계약 관리, 자산 관리, 구매 운영, 문서 관리,

비용 통제, 감사 대응과 같은 경영지원 업무는 단순한 행정 업무가 아니다. 기업 운영 전반에 대한 이해와 수많은

예외 상황에 대한 판단 경험이 축적된 영역에 가깝다. 결국 AI 시대에도 가장 중요한 것은 업무 수행 능력이 아니라

기업 운영의 원리를 이해하는 도메인 지식일 수 있다.

1. AI는 업무를 수행하지만 업무의 맥락까지 이해하지는 못한다

최근 AI는 문서 작성, 계약 검토, 데이터 분석, 업무 자동화 등 다양한 영역에서 활용되고 있다.

경영지원 총무 조직 역시 예외는 아니다. 구매 요청서 작성, 계약서 초안 검토, 자산 데이터 정리, 문서 분류,

운영 보고서 작성 등의 업무는 상당 부분 자동화가 가능해지고 있다. 하지만 실제 현장에서 중요한 것은

업무 결과물이 아니라 그 결과가 조직의 운영 기준에 적합한지 판단하는 과정이다. 예를 들어 AI는 계약서의 위험

조항을 찾아낼 수 있다. 그러나 해당 조항이 우리 회사의 보안 정책과 충돌하는지, 과거 유사 사례에서 어떤 문제가

발생했는지까지는 이해하지 못한다. AI는 자산 데이터를 정리할 수 있다.

하지만 어떤 자산이 실제 관리 대상인지, 어떤 자산이 운영 리스크로 이어질 수 있는지는 스스로 판단하지 못한다.

즉, AI는 업무를 수행할 수 있지만 업무의 맥락과 조직의 운영 원리까지 이해하지는 못한다.

2. 총무 조직의 경쟁력은 업무 처리 능력이 아니라 운영 이해도에 있다

많은 기업들은 총무 업무를 지원 업무로 인식한다. 하지만 실제 현장에서 총무 조직이 수행하는 역할은 훨씬

복합적이다. 먼저, 계약을 관리하고, 구매를 통제하며, 자산을 운영하고, 비용을 관리하며, 감사에 대응한다.

이 과정에서 중요한 것은 시스템 사용 능력이 아니다. 기업이 어떤 원리로 운영되는지 이해하는 능력이다.

예컨대 동일한 구매 요청이라도 회사마다 승인 기준이 다르다. 동일한 계약서라도 조직마다 검토 포인트가 다르다.

동일한 자산이라도 관리 방식과 책임 체계가 다르다. 결국 경영지원·총무 담당자는 업무를 처리하는 사람이 아니라

기업 운영의 기준을 이해하고 유지하는 사람에 가깝다.

3. 총무 업무의 핵심 자산은 '암묵지'다

아론 브레트호르스트는 도메인 전문성이 쉽게 복제되지 않는 이유를 설명한다. 수천 번의 업무 경험 속에서 형성된

판단 기준과 예외 상황에 대한 이해는 단순한 매뉴얼이나 프롬프트만으로 대체하기 어렵다는 것이다.

경영지원 총무 업무 역시 마찬가지다. 숙련된 담당자는 데이터를 보는 것이 아니라 운영 흐름을 본다.

계약서를 보면 리스크를 먼저 확인하고 구매 요청을 보면 통제 포인트를 먼저 확인하며 자산 현황을 보면 관리

공백을 먼저 확인한다. 이러한 판단 능력은 단순한 업무 경험이 아니라 오랜 기간 축적된 암묵지에서 나온다.

그리고 바로 이 암묵지가 AI 시대에도 가장 강력한 경쟁력으로 남을 가능성이 높다.

4. 앞으로의 총무는 업무 담당자가 아니라 운영 설계자가 된다

AI가 발전할수록 반복 업무는 계속 자동화될 것이다. 그러나 운영 기준을 설계하는 역할은 오히려 더 중요해질 수

있다. 어떤 데이터를 관리할 것인가, 어떤 승인 체계를 적용할 것인가, 어떤 리스크를 통제할 것인가,

어떤 운영 이력을 축적할 것인가, 이러한 질문에 대한 답은 AI가 아니라 조직이 결정해야 한다.

결국 미래의 경영지원 총무 조직은 업무를 수행하는 조직이 아니라 기업 운영 구조를 설계하는 조직으로 변화할

가능성이 높다.

5. AI 시대의 해자는 기술이 아니라 도메인 지식이다

과거에는 시스템이 경쟁력이었다. 이후에는 데이터가 경쟁력이라는 평가가 많았다. 하지만 AI 시대에는 또 다른

변화가 나타나고 있다. 동일한 AI를 누구나 사용할 수 있게 되면서 기술 자체는 빠르게 평준화되고 있다.

반면 특정 산업과 업무를 깊이 이해하는 도메인 지식은 여전히 복제하기 어렵다. 이는 경영지원 총무 조직에도

동일하게 적용된다.

• 계약 관리 경험

• 자산 운영 경험

• 구매 통제 경험

• 감사 대응 경험

• 운영 리스크 관리 경험

위의 경험은 단기간에 만들어지지 않는다. 그리고 이러한 경험이 축적될수록 조직의 운영 경쟁력 역시 높아질

가능성이 크다.

6. 결론

아론 브레트호르스트는 "진짜 해자는 언제나 도메인 전문성이었다"고 말한다. 이 통찰은 AI 시대의 경영지원 총무

조직에도 그대로 적용될 수 있다. AI는 업무를 수행할 수 있다. 하지만 기업 운영의 원리를 이해하고, 기준을

정의하며, 예외 상황을 판단하는 역할까지 완전히 대체하기는 어렵다. 결국 앞으로의 총무 경쟁력은 얼마나 많은

업무를 처리하는가가 아니라 기업 운영을 얼마나 깊이 이해하고 있는가에 의해 결정될 가능성이 높다.

AI가 발전할수록 경영지원 총무 담당자의 역할이 사라지는 것이 아니라 오히려 더욱 전략적으로 변화하는 이유도

여기에 있다. GB 그레이트비는 단순한 업무 자동화 솔루션이 아니다. 구매, 계약, 자산, 문서, 승인 흐름을 하나의

운영 체계로 연결하여 조직의 운영 지식이 데이터로 축적될 수 있도록 지원하는 AI 기반 경영지원 플랫폼이다.

핵심은 업무를 대신 처리하는 것이 아니라 기업이 보유한 도메인 지식을 지속 가능한 운영 경쟁력으로 전환하는 데

있다.