병원 AI 도입, '비용' 아닌 '직원 채용'입니다

혹시 잘못된 문제를 풀고 계신가요?

원장님, 진료를 마치고 텅 빈 병원에서 환자 차트 정리, 끝없는 실손보험 서류 발급, 까다로운 심사평가원 자료 제출... 정작 환자를 위한 공부나 병원의 미래를 위한 고민은커녕, 단순 반복 업무에 녹초가 된 적이 얼마나 많으신가요?

대한의사협회에 따르면 의사들은 근무 시간의 20% 이상, 즉 일주일에 하루는 온전히 진료 외 업무에 쓴다고 합니다. 환자 한 명을 더 돌볼 수 있었을 귀한 시간이 서류와 컴퓨터 앞에서 소모되고 있는 셈입니다. 결국 원장님은 의료 전문가인 동시에, 값비싼 행정 인력이 되어버리는 '생산성의 역설'에 빠지게 됩니다.

이 문제를 해결하기 위해 '자동화 프로그램'을 검색해보지만, 복잡한 기능과 만만치 않은 비용 앞에서 좌절했던 경험, 다들 있으실 겁니다.

혹시 문제의 본질을 잘못 짚고 있었던 건 아닐까요? 알베르트 아인슈타인은 말했습니다. "우리는 문제를 만들었을 때와 똑같은 수준의 생각으로는 그 문제를 해결할 수 없다."

만약 '만성적인 시간 부족'이라는 문제를 '소프트웨어 구매'가 아닌, '우리 병원의 첫 AI 동료'라는 완전히 새로운 생각의 틀로 바라본다면 어떨까요? 월급의 1/10 비용으로, 24시간 불평 없이 가장 생산성 높은 일을 해낼 동료를 얻는 관점으로 말입니다.

'소프트웨어 구매'라는 낡은 관점

우리는 왜 AI 도입에 실패할까요? 대부분 AI를 그저 '소프트웨어'로 보기 때문입니다. 자연스럽게 '가격 비교', '기능 목록'에만 집착하게 되죠. 결국 가장 저렴하거나 기능이 많은 제품을 고르지만, 우리 병원의 진짜 문제를 해결하지 못하고 '사용법만 어려운 비싼 장난감'으로 전락하기 일쑤입니다.

마치 최신형 스마트폰을 사서 전화와 문자만 쓰는 것과 같습니다. 복잡한 툴은 오히려 기존 업무에 '학습'이라는 짐을 더 얹을 뿐, 기대했던 생산성 향상은 일어나지 않습니다. 결국 남는 것은 '역시 AI는 시기상조야', '우리처럼 작은 병원엔 안 맞아'라는 값비싼 불신뿐입니다.

실제 성공 사례: AI로 1인 로펌을 세운 변호사 이야기

미국의 신참 변호사 브레빈(Brevin)의 사례는 병원의 이야기는 아니지만, 전문직에서 혼자서 AI를 직원으로 채용에 성공한 예입니다. 그는 자본금 없이 오직 노트북 한 대로 1인 로펌을 창업했습니다. 사무실도, 직원도 없이 거대 로펌과 경쟁해야 하는, 불가능에 가까운 도전이었습니다.

그의 무기는 '관점의 전환'이었습니다. 그는 비싼 '법률 전문 소프트웨어'를 찾는 대신, "만약 내가 월 3만원짜리 주니어 직원을 둔다면 어떤 일을 시킬까?" 라고 질문했습니다. 그는 ChatGPT와 같은 생성형 AI를 자신의 '주니어 변호사' 또는 '유능한 사무장'으로 정의했습니다.

그가 'AI 동료'에게 맡긴 업무는 구체적이었습니다.

• 수백 페이지에 달하는 사건 기록을 던져주고 '핵심 쟁점 요약 보고서' 작성 지시

• 의뢰인에게 보낼 이메일 초안 작성

• 법률 블로그 포스팅 아이디어 제안 및 초안 작성

• 사건 유형별 업무 체크리스트 제작

결과는 놀라웠습니다. AI 동료는 수십 시간이 걸릴 일을 단 몇 분 만에 처리해냈습니다. 브레빈 변호사는 반복적인 서류 작업에서 해방되어, 오직 '변론 준비'와 '의뢰인 상담'이라는 변호사 본연의 핵심 업무에만 집중할 수 있었습니다. 덕분에 그는 직원 한 명 없이도 여러 사건을 동시에 처리하며, 대형 로펌과 대등하게 경쟁하는 놀라운 생산성을 보여주었습니다.

브레빈 변호사의 성공은 최고의 기술을 찾았기 때문이 아니라, 기술을 바라보는 '관점'을 바꿨기 때문에 가능했습니다. 그는 AI를 '구매'한 것이 아니라, 자신의 '가장 유능한 주니어 직원'으로 '활용'한 것입니다.

AI를 '도구'가 아닌 '동료'로 만드는 생각의 전환

브레빈 변호사의 사례처럼, AI 도입의 성공은 기술이 아닌 생각의 전환에서 시작됩니다. 아래의 세 가지 생각의 흐름을 따라가 보십시오.

첫째, '어떤 AI가 좋은가?'가 아닌 '어떤 일을 맡길 것인가?'를 먼저 정해야 합니다.

AI의 기능 목록을 보기 전에, 원장님의 시간과 에너지를 가장 많이 소모하는 단순 반복 업무를 딱 하나만 정하십시오. '매주 반복되는 진료 데이터 정리', '환자에게 자주 설명하는 시술 후 주의사항 안내문 작성' 등이 좋은 후보가 될 수 있습니다. 시작은 거창할 필요가 없습니다. 가장 귀찮고, 가장 시간을 많이 잡아먹는 바로 그 업무입니다.

둘째, 막연한 기대가 아닌, 명확한 과제로 능력을 검증해야 합니다.

관심 있는 AI 툴을 찾았다면, '우리 병원의 실제 문제'를 과제로 던져 보십시오. "지난달 우리 병원 블로그에 올렸던 글 4개를 요약해서, 환자들 대기실에 붙여놓을 안내문으로 만들어줘" 와 같이 구체적인 결과물을 요구해야 합니다. 이때, 얼마나 빠르고 정확하게 '나의 의도'를 파악하는지를 보는 것이 핵심입니다.

셋째, '명령'이 아닌 '지시와 피드백'으로 길들여야 합니다.

AI는 한 번에 완벽한 결과물을 내놓는 마법 상자가 아닙니다. 똑똑한 신입사원과 같습니다. 처음에는 결과물이 만족스럽지 않을 수 있습니다. "더 전문적인 용어를 사용해줘", "환자들이 이해하기 쉽게 더 친절한 말투로 바꿔줘" 와 같이 구체적인 피드백을 통해 계속 수정하고 가르쳐야 합니다. 이 과정을 통해 AI는 점차 원장님에게 가장 잘 맞는 '맞춤형 동료'로 성장하게 됩니다.

'AI 동료'가 가져올 폭발적인 투자수익률(ROI)

피터 드러커는 말했습니다. "효율성은 일을 올바르게 하는 것이고, 효과성은 올바른 일을 하는 것이다."

AI 동료는 서류 작업, 데이터 정리, 자료 검색 같은 반복적인 일을 '효율적으로' 처리해줍니다. 그 덕분에 원장님은 '환자를 돌보고, 새로운 시술을 연구하며, 병원을 성장시키는' 가장 '효과성' 높은 일, 즉 의사만이 할 수 있는 올바른 일에만 집중할 수 있게 됩니다.

월 수십만 원의 AI 솔루션이, 과거 직원 2명이 매달렸던 보고서 업무를 1시간 만에 끝낸다는 사례가 있습니다. 하지만 진짜 가치는 그 이상입니다. 그 덕분에 원장님이 확보한 하루 2시간을 환자 진료에 더 쏟거나 고부가가치 시술을 1건 더 할 수 있다면, 그 ROI는 수백만 원이 아닌 수천만 원의 가치로 환산될 수 있습니다. 이것이 바로 AI 도입을 '비용'이 아닌 '생산성을 극대화하는 투자'로 봐야 하는 명백한 이유입니다.

소프트웨어 쇼핑을 멈추고, 당신의 첫 AI 동료에게 일을 맡겨보십시오

AI 도입의 성패는 기술이 아닌 '관점'에 달려있습니다. AI를 복잡한 기계가 아닌, 나의 시간을 벌어주고 병원의 성장을 함께할 동료로 바라볼 때 그 잠재력이 폭발합니다.

AI 동료가 궂은일을 도맡아 주는 덕분에, 원장님은 번아웃에서 벗어나 의사 본연의 역할에 집중하며 더 나은 의료 환경을 만들 수 있습니다.

이제 소프트웨어 쇼핑을 멈추십시오. 대신, 지금 바로 메모장을 켜고 원장님의 귀한 시간을 갉아먹는 반복 업무 3가지만 적어보십시오. 그것이 당신의 첫 AI 동료에게 맡길 최고의 업무 지시서가 될 것입니다.