AI 시대, 퇴사자와 함께 사라지는 조직의 판단 기준

This opinion piece by Kim Kyung-min, CEO of Reverse Mountain, discusses how AI has expanded individual employees' workload, causing tacit knowledge and judgment criteria to accumulate in single people rather than the organization. When such an employee leaves, handover documents and saved prompts fail to transfer the reasoning behind decisions, halting work. The article suggests leaders should ask about discarded options, reasons behind good results, and whether judgments are reusable, then record these as three-line notes organized by task rather than by person, later consolidating them into team manuals.

这篇专栏由Reverse Mountain代表金庆珉（音译）撰写，探讨了AI如何扩大员工的工作范围，使判断经验和隐性知识集中在个人身上。当该员工离职时，交接文件和保存的提示词无法传达决策背后的判断标准，导致工作中断。文章建议领导者应询问被舍弃的选项、优秀成果背后的原因，以及判断是一次性的还是可重复使用的标准，并按任务而非按人整理成三行记录，之后汇总为团队手册。

リバースマウンテン代表キム・ギョンミン氏によるこのコラムは、AIが従業員の業務範囲を広げたことで、判断の経験や暗黙知が個人に蓄積される問題を論じている。その従業員が退職すると、引き継ぎ資料や保存されたプロンプトだけでは判断の根拠が伝わらず、業務が停止してしまう。記事はリーダーが「捨てた選択肢」「良い結果の理由」「一度限りか再利用可能な基準か」を尋ね、人ではなく業務単位で三行の記録として残し、後にチームマニュアルへ統合することを提案している。

Cette tribune de Kim Kyung-min, PDG de Reverse Mountain, explique comment l'IA a élargi la charge de travail des employés, entraînant une accumulation de connaissances tacites et de critères de jugement chez les individus plutôt que dans l'organisation. Lorsqu'un tel employé quitte l'entreprise, les documents de transmission et les prompts sauvegardés ne transmettent pas le raisonnement derrière les décisions, ce qui interrompt le travail. L'article suggère que les dirigeants demandent quelles options ont été écartées, pourquoi un bon résultat a été obtenu, et si un jugement est ponctuel ou réutilisable, puis consignent ces éléments en trois lignes organisées par tâche plutôt que par personne, avant de les intégrer dans des manuels d'équipe.