오후 세 시 회의가 아침부터 신경 쓰입니다. 몇 주 동안 준비한 프로젝트가 중단됐다는 소식을 팀원들에게 전해야 하기 때문입니다. 조금 전까지도 한 동료는 시안을 고치고 있었는데... 열심히 준비한 걸 알기에 더 입이 떨어지지 않습니다.

 '고생했다는 말부터 할까.'

 '회사 사정을 먼저 설명하면 좀 나을까.'

 이처럼 난처한 상황이 꼭 팀장만 겪는 일은 아닙니다. 상사에게 일정이 늦어진다고 보고할 때, 고객에게 약속을 지키기 어렵다고 알리 때도 우리는 같은 생각을 합니다.

 "아... 이 얘기를 어떻게 꺼내지." 하고 말이죠.

 조금이라도 덜 실망하게 하고 싶어서 말을 고릅니다. 그런데 조심하느라 서론이 길어지고, 돌려 말하느라 핵심이 흐려지면 상대는 오히려 더 불안해질 수 있습니다. 듣고 싶은 답이 나오지 않으니까요.

 불편한 이야기를 잘 전하는 사람들은 이런 순간에 무엇부터 말할까요? 이번 경영인사이트에서는 입이 떨어지지 않는 순간, 대화를 시작하고 마무리하는 데 도움이 되는 4단계 대화법을 소개합니다. 같은 소식을 전하는 말이 어떻게 달라지는지, 실제 업무에서 쓸 수 있는 예시와 함께 살펴봅니다.

 휴머노이드와 피지컬 AI가 생산 현장에 들어오면서 숙련공이 로봇을 가르치는 선생님으로 변신하고 있습니다. 메르세데스-벤츠 공장에서는 숙련공들이 증강현실 안경과 원격 조작 장치를 활용해 로봇에 부품 운반과 조립 전 품질 검사 노하우를 전수합니다. 테슬라도 인간의 동작을 로봇에 학습시키는 데이터 수집 전담 인력을 채용했습니다. 현장에서 쌓은 경험은 로봇의 성능을 높이는 핵심 자산입니다. 국제 학술지에 실린 연구에서는 사람이 동작을 시연하고 오류를 바로잡자 로봇의 조립 시간이 9.6초에서 5.4초로 줄고 성공률은 49.7%에서 100%로 높아졌습니다. 국내 포스코에서도 로봇이 고위험 설비 점검을 맡으면서 기존 노동자가 정밀 진단과 안전 관리로 역할을 넓히고 있습니다. 다만 국제로봇연맹은 일부 현장 인력에게는 단순 잔무만 남을 수 있다며, 더 높은 기술을 다루도록 재교육과 직무 결정권을 보장해야 한다고 강조했습니다.

 기업의 AI 투자가 성과로 이어지려면, 직무 기반 학습과 업무 재설계를 동시에 추진하는 것이 중요하다는 제언이 나왔습니다. 삼일PwC가 48개국 직장인 4만9364명을 조사한 결과, 최근 1년간 업무에 AI를 활용한 비율은 64%로 전년보다 10%포인트 늘었습니다. 그러나 주요 실무를 맡는 직원 중 교육·역량 개발 자원을 이용할 수 있다는 응답은 40% 미만에 그쳤습니다. 이에 전문가들은 직원들에게 AI 사용을 요구하는 것만으로는 부족하며, 직무마다 AI를 어떻게 활용할지 배우게 하고, 업무 절차와 역할도 이에 맞춰 조정해야 한다고 강조했습니다. 아울러 학습이 추가 업무 부담이 되지 않도록 지원하고, 관리자의 역량과 직원들의 신뢰를 높여야 AI 활용이 생산성과 성장으로 이어질 수 있다고 밝혔습니다.

 단기 육아휴직 초기 급여 수급자 4명 중 3명은 남성으로 나타났습니다. 고용노동부에 따르면 8월 20일부터 9월 14일까지 급여를 받은 근로자 25명 가운데 남성은 19명, 여성은 6명이었습니다. 올해 7월까지 전체 육아휴직 급여의 남성 수급자가 여성의 약 3분의 2였던 것과 대조적입니다. 단기 육아휴직은 자녀의 질병·사고나 휴업·휴교로 돌봄 공백이 생겼을 때 연 1회, 1주 단위로 최대 2주까지 사용할 수 있는 제도입니다. 전문가들은 짧은 기간이 업무 공백과 인사평가에 대한 부담을 낮춰 남성의 참여를 이끌었을 가능성이 있다고 분석합니다.