ChatGPT가 등장한 지 2년이 지났고, 현재 한국은 높은 AI 활용률과 구독률을 보이고 있습니다. 이처럼 AI는 더 이상 미래의 이야기가 아니라 현재 진행형이며, 다양한 도전과 시도를 이뤄가고 있습니다. 특히 AI가 ‘사람’을 편리하게 해주는 것을 넘어 ‘대체’하려는 시도는 놀랍습니다. 동시에 우리는 불안감을 느낍니다.

“내 일자리는 괜찮을까?”, “우리 조직은 어떻게 변해야 할까?”

이런 고민들 속에서 20년 넘게 조직을 연구해 온 김성준 교수(국민대학교 경영대학)는 조금 다른 관점을 제시합니다. AI 시대를 ‘일자리의 종말’이 아닌 ‘일의 진화’로 바라보며, 기술이 발달할수록 오히려 인간성이 조직의 핵심 경쟁력이 될 것이라고 말합니다. 특히 AI 시대 조직관리의 핵심과 전략에 관해서는 최근 출간한 『AI가 바꾸는 일터의 미래』에서 깊게 다루고 있습니다.

이러한 주제로 IMHR이 김성준 교수님과 기술이 조직과 일을 어떻게 바꿔왔는지 그리고 우리가 AI 시대를 어떻게 준비해야 할지 이야기를 나눠봤는데요. 이번 인터뷰에서는 조직관리와 AI, 그리고 일과 AI의 관계를 들여다보며, 신간 저서에 담기지 않은, IMHR의 관점에서 던진 질문과 그에 대한 답변도 함께 담았습니다.

“AI 시대의 조직, 일의 진화를 말하다” 인터뷰 콘텐츠를 통해 여러분에게 필요한 인사이트는 무엇일지 찾아보는 시간이 되길 바라며, 도서 증정 이벤트(클릭)에 참여해주신 분들을 추첨해 『AI가 바꾸는 일터의 미래』 신간을 5분께 보내드릴 예정이니, 많은 관심과 참여 바랍니다!

 

👉 주요 인터뷰 내용은 오디오(07:22)로도 들으실 수 있습니다. ※ AI 음성으로 생성된 요약본입니다.

 

 

우리가 일하는 방식에서 이미 시작된 변화

 

  20년 넘게 조직 연구를 해오시면서, 최근 AI 시대를 맞아 가장 큰 변곡점을 느끼신 순간이 있으실까요?

제가 조직을 연구하면서 늘 관심을 두었던 주제는 사람들이 어떻게 협업하고, 학습하며, 제도를 만들어가는가였습니다. 그런데 최근 몇 년 사이, 그 과정에 AI가 본격적으로 개입하기 시작한 것을 보면서 큰 충격을 받았습니다. 예를 들어, 과거에는 상사가 좋아하는 보고서를 만들기 위해 직원이 밤새워 고민했지만, 지금은 GPT에 상사의 선호를 학습시켜 목차와 문장을 추천받는 사례가 등장했습니다. 또 어떤 팀장은 코칭 전자책을 통째로 GPT에 넣어두고, 팀원과 면담하기 전에 AI에게 조언을 구합니다. 이제 AI는 더 이상 단순한 도구가 아니라, 비서, 조언자, 연구원, 코치처럼 조직 안에서 사람이 수행하던 역할을 부분적으로 대신하고 있습니다.

제가 연구하는 방식이 크게 뒤바뀐 것도 변곡을 느낀 순간입니다. 흔히 연구하는 일이야말로 세상에서 가장 고루한 작업이라고 말하곤 합니다. 그 고루한 작업조차 AI에 크게 영향을 받고 있습니다. 제가 연구를 하다 보면, 크롬에 무수히 많은 탭들이 열려 있습니다. 제미나이, 챗GPT, 클로드 등과 대화하고 협업하면서 연구를 수행하는 탓입니다. 탭하나 열 때마다 무슨 박사급 인력 하나가 늘어나는 기분입니다. 과거에는 특정 대학교에 소속된, 거기에 한 연구실에 배속된 인력들만 부릴 수 있었습니다. 그런데 지금은 챗GPT 대학교, 클로드 대학교, 제미나이 대학교, 그록 대학교 등의 연구원들에게 무한정으로 과업을 지시하는 느낌입니다.

더구나 효율은 말할 수 없이 높아졌습니다. 과거에는 특정 주제로 논문을 찾아 읽고 정리하는 데만 몇주 걸렸습니다. 그런데 이제는 프롬프트 한 줄만 입력하면 관련 논문 수십 편을 요약하고, 핵심 인사이트를 뽑아내며, 기존 연구와의 차이까지 정리해줍니다.

 

기술은 늘 일터를 바꿔왔습니다

 

  AI 시대, 일자리 종말이 아닌 일의 진화로 바라보신 이유는 무엇일까요?

AI가 우리 일터와 일자리를 어떻게 바꿀지를 전망하려면, 무엇보다도 과거를 먼저 살펴봐야 한다고 믿었습니다. 그래서 저는 시계를 거슬러 올라가 1800년대 초반부터 현대에 이르기까지, 인류가 경험한 범용기술의 궤적을 꼼꼼히 살펴보았습니다. 증기기관, 기관차, 철골구조, 엘리베이터, 타자기, 전화기, 복사기, 팩스, 컴퓨터, 인터넷과 같은 문명이기는 단순한 기술의 진보가 아니라, 조직의 구조와 인간의 일하는 방식을 근본적으로 바꾼 전환점이었습니다.

예를 들어, 증기기관은 생산과 판매를 물리적으로 분리시켜 대규모 제조업과 유통망을 탄생시켰습니다. 기관차는 인간이 인지하는 공간의 범위를 지역 단위에서 국가·세계 단위로 확장시켰습니다. 철골구조와 엘리베이터는 도시를 수직적으로 확장시켜 고층 빌딩이라는 새로운 일터 환경을 만들어냈습니다. 타자기는 사무실의 분업 구조를 촉발시켰을 뿐 아니라, 여성 노동력을 대거 유입시키며 직무 위상과 성별 역할에까지 변화를 가져왔습니다. 전화기는 ‘즉각 연결’이라는 개념을 현실화해 의사결정의 속도와 조직의 역동성을 근본적으로 바꾸었습니다. 이어서 복사기와 팩스는 문서를 실시간으로 공유하게 하여 정보 전달 방식을 재편했고, 컴퓨터와 인터넷은 지식 근로자 시대와 가상 조직의 출현을 가능하게 했습니다.

이 흐름에서 우리가 얻을 수 있는 교훈은 분명합니다. 기술은 늘 효율성을 높이고, 학습 방식을 바꾸며, 협업과 분업을 재편하고, 직무의 위상과 의사결정 구조를 흔들어 왔다는 점입니다. 그리고 그 과정에서 인간의 존엄성, 즉 “우리가 어떻게 일할 것인가, 어떤 존재로 남을 것인가”에 대한 문제의식도 반복적으로 제기되었습니다.

한편, 인공지능은 범용기술이긴 하지만 기존에 등장했던 타자기, 전화기, 컴퓨터 등과는 확연한 차이가 있습니다. 그 중 가장 근본적인 특징이 바로 “지능을 갖춘 기술”이라는 점입니다. 지금까지 인류가 경험한 그 어떤 문명 기술도 지능을 내장하지는 못했습니다. 증기기관은 힘을, 전화기는 연결을, 컴퓨터는 계산과 저장 능력을 제공했을 뿐입니다. 그러나 AI는 언어를 이해하고 맥락을 해석하며, 심지어 스스로 학습해 개선하는 능력까지 보유하고 있습니다.

이 차이는 곧바로 조직과 일터에 엄청난 파급을 미칩니다. 과거 범용기술이 시간과 공간을 압축했다면, 인공지능은 지능의 압축(intelligence compression) 입니다. 다양한 분야에 중급 수준의 지식과 식견을 갖추고 있는 박식가입니다. 게다가 AI는 인간이 개입하지 않아도 스스로 성능을 고도화할 수 있는 재귀적 자기 개선(recursive self-improvement) 능력을 지니고 있습니다. 이는 기술사에서 전례 없는 사건입니다. 증기기관이나 인터넷은 반드시 인간의 설계와 개량 과정을 거쳐야 발전할 수 있었습니다. 하지만 AI는 인간과의 상호작용 속에서 스스로 배우고, 그 배움을 토대로 더 나은 결과를 만들어냅니다.

그로 인해 인공지능은 우리 상당수 일자리를 크게 위협할 수 있습니다. 대표적인 직업군이 마로 컨택센터(contact center) 상담원들입니다. 우리나라 100만명에 가까운 ‘콜센터’ 노동자들을 대체하리라 예견되고 있습니다. 그렇기에 누군가는 AI가 일자리에 종말을 가져온다고 말합니다. 저 역시도 그 같은 견해에 동조합니다. 그러나, ‘종말’이라고 하기에는 왠지 우리 인류가 지레 겁을 먹고 일찍 포기하는 듯한 느낌이 듭니다.

어두운 전망 가운데서도, 인류는 답을 찾아내리라 믿습니다. 그래서 저는 ‘일의 진화’라고 부르고 싶습니다. 역사를 돌이켜보면, 그래도 희망적인 단서들이 있습니다. 증기기관이 등장했을 때, 수많은 장인과 노동자들이 일자리를 잃을 것이라 우려했지만, 그 결과는 새로운 제조업과 유통망의 출현이었습니다. 전화기가 도입되었을 때 서신 전달 업무가 줄었지만, 동시에 실시간 연결을 필요로 하는 관리직과 전문직이 크게 늘어났습니다. 컴퓨터와 인터넷 역시 단순 계산·사무직의 일부를 대체했지만, 그 덕분에 소프트웨어 개발자, 보안 전문가, 온라인 마케터 같은 새로운 직업군이 생겨났습니다.

우리는 지금 ‘종말’을 두려워하기보다, 어떤 진화를 준비해야 하는가를 고민해야 합니다. 그것이야말로 AI 시대를 살아남고, 더 나아가 성장할 수 있는 가장 현실적이고도 희망적인 태도라고 생각합니다.

 

변화에 맞춰 “의식적으로 재설계”하는 조직

 

  교수님이 보시는 ‘훌륭한 조직’이란 무엇인요? 특히 AI 시대에 살아남고 성장하는 조직은 어떤 모습일까요?

제가 생각하는 훌륭한 조직은 규모가 큰 기업도, 영업이익이 큰 기업도 아닙니다. 인류와 사회, 그리고 고객들에게 기여할 수 있는 건설적인 미션을 가지고, 이를 효율적이고 효과적인 방식으로 달성해 내는 조직이 가장 훌륭하다고 믿습니다. 즉, do the right thing와 동시에 do the thing right하는 조직입니다.

AI 시대에는 이 정의가 더욱 중요해집니다. 기술은 조직이 “더 빨리, 더 많이” 하는 것을 가능하게 하지만, 그것이 반드시 “옳은 일”과 연결되는 것은 아닙니다. 따라서 AI 시대에 살아남고 성장하는 조직은 단순히 생산성과 속도를 추구하는 곳이 아닙니다. 고객과 기술, 그리고 시장을 고려할 때 가장 가치 있는 일은 무엇인가를 먼저 묻고, 그 일을 AI와 인간이 협력해 가장 효과적으로 수행하는 방법을 찾는 곳입니다.

아이러니하게도, 저는 요즘 들어 과거 인류학자들이 관찰했던 마누스 부족이 떠오릅니다. 이들은 태평양의 작은 섬에서 살던 원시 부족이었지만, 단순히 환경에 끌려다니지 않았습니다. 오히려 스스로 문화를 ‘의식적으로’ 다루었던 공동체였습니다. 기후나 외부 환경이 변하면, 그들은 모두 모여서 “이제 우리는 어떻게 살아가야 하는가?”라는 질문을 던지고 함께 논의했습니다. 그리고 합의한 내용을 새로운 규범과 실천으로 만들어냈습니다.

흥미로운 점은, 같은 시기 다른 부족들은 외부의 충격에 수동적으로 대응하다가 큰 혼란을 겪었지만, 마누스 부족은 달랐다는 겁니다. 미군이 섬에 상륙했을 때, 그들은 기존의 문화를 고수하는 대신, 새로운 제도와 질서를 빠르게 학습하고 변형시켜 스스로를 적응시켰습니다. 즉, 환경 변화에 맞춰 문화를 의식적으로 재설계하고 학습하는 능력이 있었던 것입니다.

AI 시대의 훌륭한 조직 역시 마누스 부족과 닮아야 합니다. 단순히 “더 빨리, 더 많이”를 외치는 곳이 아니라, 환경이 어떻게 변하고 있는지 관찰하고, 앞으로 무엇을 해야 하는지 끊임없이 질문하며, 합의와 학습을 통해 자신들의 방식을 바꾸는 조직이어야 합니다. AI라는 외부 충격이 닥쳤을 때, 기술을 무비판적으로 수용하거나 두려움에만 사로잡히는 대신, “우리에게 맞는 활용법은 무엇인가? 어떤 문화를 새로 설계해야 하는가?”를 집단적으로 성찰할 수 있어야 합니다.

 

“인간성 수호 위원회”가 필요한 시대

 

  책에서 강조하신 ‘AI 시대일수록 인간성 회복이 중요한 전략’이라는 부분이 인상적이었습니다. 왜 ‘인간성 회복’이 중요한 전략이 되는지, 그리고 이를 조직에서 실제로 어떻게 실행할 수 있을까요?

제 책에서는 AI 시대에는 ‘인간성 수호 위원회’ 같은 기능이 조직에 만들어져야 할지도 모른다고 주장하였습니다. 왜냐하면 기술은 본래 인간을 돕기 위해 개발되었지만, 이제는 오히려 인간의 설 자리를 위협하는 역설적 상황이 벌어지고 있기 때문입니다. 조직 안에 AI와 에이전트가 실제 ‘구성원’처럼 자리 잡게 되면, 인간이 다수에서 소수로 밀려나는 순간이 올 수도 있습니다. 이때야말로 조직이 의도적으로 ‘인간을 위한 공간’을 제도적으로 보호해야 하는 시기라고 생각합니다. 이 위원회는 단순한 인권 보장 기구가 아니라, 조직의 영혼을 지키는 최후의 보루입니다. 그 임무는 구체적이고 현실적입니다.

첫째, AI가 구성원에게 미치는 영향을 평가하는 일입니다. 예컨대 어떤 기업이 새로운 인공지능 평가 시스템을 도입했다고 합시다. 이때 위원회는 그것이 단순히 성과를 잘 측정하는 도구인지, 아니면 구성원들의 자율성과 자기 존중감을 훼손하는 장치인지 면밀히 검토해야 합니다. 장차 기업의 연례 보고서에는 ‘올해 AI가 구성원들에게 미친 영향’이 반드시 포함될지도 모릅니다.

둘째, ‘인간 고유 보호 구역’을 설정하는 일입니다. 정서적 중재, 신뢰 구축, 도덕적 판단, 창의적 통찰, 공동체 형성과 같은 기능은 인간만이 수행할 수 있습니다. 위원회는 이 영역들이 효율성이라는 이름으로 자동화되지 않도록 보호선을 긋고 방어해야 합니다. 이는 마치 생물다양성을 지키기 위한 자연 보호구역과 같습니다. 조직 차원에서 “여기는 AI가 들어올 수 없는 영역”이라고 – 가능할 수 있다면 – 선포하는 것이죠.

셋째, ‘비효율의 권리’를 보장하는 일입니다. 업무는 효율적일수록 좋지만, 관계는 효율만으로 유지되지 않습니다. 느리고 반복적이며 모호하고 감성적인 대화들이 쌓여야 신뢰와 유대감이 만들어집니다. 그런데 AI가 조직 구석구석에 스며들면, 모든 것이 속도와 효율성의 잣대로만 재단될 위험이 있습니다. 위원회는 “잡담도 조직의 자산이다”, “감정 교류는 업무 효율보다 더 중요할 수 있다”는 선언을 규범으로 세워야 합니다.

넷째, 정서 회복 공간을 운영하는 일입니다. 초고속, 초효율의 업무 환경은 많은 구성원들을 탈진시킵니다. AI가 모든 프로세스를 빠르게 몰아붙이는 시대일수록, 구성원들에게는 숨을 고르고 마음을 회복할 수 있는 장치가 필요합니다. 위원회는 명상 프로그램, 비판 없는 수다 모임, 이야기 나눔 세션 등을 마련해 구성원이 자기 통제감과 정서적 안정을 되찾을 수 있도록 도와야 합니다.

마지막으로, 구성원의 목소리를 대변하는 공식 창구가 되어야 합니다. 새로운 AI 시스템을 도입할 때마다 구성원들은 불안, 혼란, 윤리적 우려를 느낍니다. 위원회는 이 목소리를 대변해 “이 기술이 우리의 존엄성을 침해하지 않는가?”, “우리 공동체의 유대감을 약화시키지 않는가?”와 같은 질문을 공개적으로 검토하는 절차를 마련해야 합니다.

결국 ‘인간성 수호 위원회’는 단순히 미래적 공상이 아니라, AI가 조직의 일상에 깊숙이 스며든 시대를 위한 현실적 안전장치입니다. 효율성의 파도가 아무리 거세게 몰아쳐도, 조직이 ‘인간다움’이라는 항로를 잃지 않도록 지켜주는 등대 역할을 하게 될 것입니다.

 

 

AI 도입에 필요한 대원칙

 

  조직관리자나 인사담당자가 AI 도입 전에 미리 준비하고 챙겨야 할 핵심적인 것들을 뽑아본다면요?

‘AI를 도입한다’는 말이 무색하게 현재 상당수 구성원들이 생성형 인공지능을 기본적으로 활용하고 있는 것 같습니다. 그럼에도 회사 차원에서 제대로 활용하려면 여러 준비가 필요합니다.

첫째, 데이터 관리 및 활용입니다. 현재 기업들에 축적되어 있는 데이터 중 상당수는 인공지능에 친화적이지 않습니다. 파일마다 제각각 기준으로 작성되어 있어 검색이 어렵고, 동일한 내용이 여러 버전으로 중복되어 있거나, 담당자가 바뀔 때마다 명명 규칙조차 달라지는 경우가 많습니다. 이렇게 정리되지 않은 데이터는 AI가 학습하거나 추론하는 데 치명적인 장애물이 됩니다. 따라서 체계적인 데이터 표준화, 메타데이터 관리, 중복 제거 작업이 반드시 선행되어야 합니다. 예컨대 문서명 규칙을 통일하거나, 데이터 입력 항목을 표준화하고, 접근 권한을 명확히 하는 것부터 시작해야 합니다.

둘째, 보안 원칙입니다. 직원들이 이미 외부 공개형 AI에 민감한 자료를 붙여 넣는 경우가 많습니다. 이는 기업 기밀이나 개인정보가 외부 서버에 유출되는 심각한 위험을 낳습니다. 따라서 회사 차원에서는 어떤 데이터를 외부 AI에 절대 넣어서는 안 되는지, 사내용 안전한 AI 환경은 어떻게 구축할 것인지에 대한 명확한 원칙과 보안 체계를 마련해야 합니다.

셋째, 책임 원칙입니다. AI가 만들어 낸 결과물을 그대로 활용하다가 오류가 발생했을 때, 그 책임을 AI에게 물을 수는 없습니다. 결국 책임은 최종적으로 인간에게 있습니다. 따라서 “AI는 참고 도구이고, 최종 결정은 인간이 내린다”라는 원칙을 조직 차원에서 명문화해 두는 것이 필요합니다. 이러한 원칙이 없으면, 현장에서 누가 책임을 져야 하는지 모호해져 혼란이 발생할 수 있습니다.

 

불확실성을 줄이는 것이 변화관리의 핵심

 

  AI 도입 과정에서 직원들의 불안감과 저항을 어떻게 관리해야 할까요? 특히 ‘직무 대체’에 대한 우려를 어떻게 다뤄야 할지 궁금합니다.

인공지능을 도입하는 과정에서 가장 큰 장애물은 기술 자체가 아니라 사람들의 불안감입니다. 특히 “내 일이 언제까지 유지될까?”, “조직이 우리를 언제 대체할까?”라는 두려움은 아주 현실적입니다. 최근 어느 IT 기업 사례가 좋은 예입니다. 당시 언론은 “AI가 대체할 수 있는 직무에는 신규 채용을 하지 않겠다”는 보도를 내놓았고, “AI는 24시간 일 시켜도 불평하지 않는다”는 자극적인 문구까지 달았습니다. 그 회사는 즉시 사실이 아니라고 부인했지만, 이미 개발자 커뮤니티는 발칵 뒤집혔습니다. “불과 몇 년 만에 상황이 정반대로 바뀌었다”, “신입보다 AI가 더 낫다”는 댓글들이 쏟아졌습니다. 진실 여부와 무관하게, AI가 직무를 흔들 수 있다는 인식 자체가 구성원들을 불안하게 만든 것입니다. 불안은 대부분 불확실성에서 비롯됩니다. 불확실성이 커질수록 불안은 증폭되고, 몰입과 생산성은 떨어집니다. 따라서 조직은 AI 도입 시 무엇보다 불확실성을 줄이는 것에 집중해야 합니다.

A사의 사례가 좋은 교훈을 줍니다. 이 회사가 디자인 자동화 툴을 도입하려 했을 때 “디자이너 절반은 해고된다”, “팀이 해체된다”는 루머가 빠르게 퍼졌습니다. 아직 변화가 시행되지도 않았는데 불확실성만으로 불안이 증폭된 것입니다. 이에 경영진은 전사 타운홀 미팅을 열고 분명하게 메시지를 전달했습니다. “AI는 반복적 초안 작업에 쓰일 뿐, 브랜드 감성과 창의적 설계는 인간의 고유 영역이다. 디자이너들은 앞으로 더 많은 아이디어와 고객 맞춤형 작업에 집중하게 될 것이다. 이를 위해 회사는 교육과 실습 기회를 제공하고, 변화는 1년에 걸쳐 단계적으로 추진하겠다.” 이후에도 분기별 진행 상황을 공개하고 인공지능 도입 로드맵을 상시 공유했습니다. 그 결과 불안은 눈에 띄게 줄어들었습니다.

이 사례에서 배울 수 있는 교훈은 명확합니다. AI를 도입할 때는 반드시 왜 바뀌는지, 무엇이 바뀌는지, 언제 어떻게 바뀌는지를 구체적으로 설명해야 합니다. 또한 AI가 대체하는 영역과 인간이 맡아야 할 영역을 분명히 구분해 주어야 합니다. 여기에 더해, 직원들이 새롭게 필요한 역량을 미리 준비할 수 있도록 리스킬링(reskilling)과 업스킬링(upskilling)을 지원해야 합니다. 예를 들어 회계 입력 업무가 자동화된다면, 해당 직원은 데이터 분석과 재무 인사이트 보고라는 새로운 업무를 맡을 수 있습니다. 이를 위해 데이터 시각화 툴을 배우는 것이 리스킬링입니다. 반대로 이미 데이터 분석을 하고 있는 직원이 AI 기반 예측 모델링 기법을 추가로 익히는 것은 업스킬링입니다. 기업은 직무별 AI 영향도를 면밀히 분석하고, 그에 맞는 맞춤형 학습 경로를 설계해 제공해야 합니다.

결국, 직원들의 불안을 관리하는 가장 효과적인 방법은 불확실성을 줄이고, 학습과 성장의 기회를 보장하는 것입니다. AI 시대에 가장 위험한 것은 기술이 아니라, 조직이 불안을 방치하는 태도입니다. 반대로 가장 강력한 전략은 구성원들에게 “당신은 사라지지 않는다, 단지 역할이 진화할 뿐이다”라는 메시지를 행동으로 보여주는 것입니다.

 

회색 지대를 줄이는 AI 거버넌스와 윤리 가이드라인

 

  회사의 규정이나 윤리 경영, 컴플라이언스 측면에서 어떤 변화가 필요할까요? AI 시대에 맞는 새로운 기준이나 가이드라인이 필요할까요?

지금까지 컴플라이언스 규정은 주로 주로 재무적 투명성, 내부자 거래, 개인정보 보호, 직장 내 괴롭힘 방지 등 ‘인간 중심의 리스크’를 다루는 데 초점이 맞춰져 있었습니다. 그런데 AI가 조직 깊숙이 들어오면 전혀 새로운 차원의 리스크가 발생합니다. “AI에게 일부 판단을 맡겼다가 잘못된 결정을 내렸을 때 책임은 누구에게 있는가?”, “AI가 생성한 결과물의 저작권은 어떻게 되는가?”, “AI와 인간의 협업 과정에서 빚어지는 문제들을 어떻게 다룰 것인가?” 같은 질문들입니다.

일례로, 성희롱에 대해서는 대다수 조직이 무관용 원칙을 갖고 있습니다. 그런데 만일 관리자나 구성원이 디지털 동료에게 성적인 농담을 끊임없이 던진다면, 우리는 이것을 어떻게 규정해야 할까요? AI 에이전트는 인간이 아니므로 법적·물리적 피해를 입는 것은 아니지만, 조직 문화 차원에서 이는 결코 가볍게 넘어갈 일이 아닙니다. 왜냐하면 디지털 동료를 대하는 태도는 곧 인간 동료를 대하는 태도로 이어지기 때문입니다. 만약 누군가가 “AI니까 괜찮다”는 명분으로 성차별적·모욕적 발언을 일삼는다면, 이는 조직 내 존중과 신뢰의 문화를 근본적으로 훼손하게 됩니다.

인간과 인간 간 협업을 넘어서, 인간과 AI, 그리고 AI와 AI가 서로 협업하는 환경에서는 기존 규정으로는 다루기 어려운 회색 지대가 급격히 늘어납니다. 그래서 저는 AI 시대에는 최소한 AI 거버넌스와 윤리 가이드라인을 마련해야 한다고 생각합니다. 조직은 AI 도입과 활용에 대한 원칙을 명문화해야 합니다. 예를 들어, (1) AI가 활용 가능한 영역과 금지 영역, (2) AI 산출물 검증 절차, (3) AI 사용 시 반드시 인간의 최종 책임자가 명시되어야 한다는 원칙 등을 규정해야 합니다. 이를 위해 일부 기업은 ‘AI 윤리 위원회’를 두고, 기술 도입 단계에서부터 윤리적 영향을 심사하는 절차를 도입하고 있습니다.

 

업무를 재구성하는 도구

 

  요즘 많은 조직에서 AI 활용 교육을 하고 있습니다. 지금은 단순한 활용법 위주의 교육이 많은데, 어떤 교육이 필요하다고 보시나요?

요즘 많은 조직에서 AI 활용 교육을 하고 있습니다. 그 초기에는 LLM 역사와 원리, 기능 소개와 활용법 시연, 프롬프팅 방법에 집중한 경향이 있었습니다. 예컨대 “이 버튼을 누르면 요약이 되고, 이렇게 입력하면 번역이 된다”는 식의 툴 중심 교육이 주를 이루지요. 이런 접근은 입문 단계에서는 의미가 있지만, 실제로 조직의 경쟁력을 높이는 데는 한계가 있습니다. 교육의 방향은 목적에 맞게 차별화되어야 합니다.

최근에는 각 직군별로 기존 과업들을 분석하고 해체해서 AI로 대체하거나 증강하거나 창조할 수 있는 영역들을 학습자들이 찾도록 하는 방식이 점차 늘어나고 있습니다. 단순히 “AI로 무엇을 할 수 있다”가 아니라, “영업은 고객 분석과 제안서 작성에, 인사팀은 채용 공고 설계와 보고서 요약에, R&D는 아이디어 탐색과 코드 생성에 어떻게 적용할 수 있는가”처럼 직무별 시나리오 중심으로 교육이 실행되고 있습니다.

경영진과 임원급 대상으로도, 단순히 AI 기술과 그 파괴력을 소개하는 교육만이 아니라, 그분들이 현재 수행하고 있는 과업들을 스스로 정리하게 하고, 각 과업 요소마다 AI로 대체 가능한 부분, 증강할 수 있는 부분을 찾도록 돕는 기업들이 있습니다. 예컨대, 임원들이 자주 하는 의사결정 업무를 분해해 보면 동향 분석, 내부 보고 검토, 전략 대안 비교, 최종 승인 등의 단계가 있습니다. 이 중 동향 분석이나 보고서 요약은 AI가 상당 부분 대체하거나 자동화할 수 있습니다. 그러나 전략 대안 간의 가치 판단은 인간 고유의 몫으로 남습니다. 이런 훈련을 통해 경영진은 AI를 단순히 ‘배워야 할 기술’이 아니라 ‘업무를 재구성하는 도구’로 인식하게 됩니다.

 

문제를 정의하고 AI와 협력해 해결하는 사람

 

  마지막으로, 앞으로 10년 후 우리가 일하는 모습에서 가장 극적으로 달라질 점 하나를 꼽는다면 무엇일까요? 그리고 개인과 조직 차원에서 지금부터 준비해야 할 것이 있다면, 또는 ‘일의 의미’를 잃지 않기 위해 실천해야 할 점이 있다면 조언 부탁드립니다.

과거 범용기술들의 궤적을 보면 ‘일을 잘게 쪼개서 효율성을 극대화’한 경향이 있습니다. 일례로, 전기와 전동기 기술이 개발되면서 컨베이어 벨트 방식의 조립이 가능하게 되었습니다. 그전에는 자동차 장인 한 명이 자동차 한 대를 처음부터 끝까지 조립을 해야 했습니다. 그런데 컨베이어 벨트 방식으로 일을 잘게 쪼개서 비숙련 노동자를 저렴한 인건비로 볼트만 조이게 하거나 문짝만 달게 하였습니다. 그리하여 학습 곡선을 급격히 끌어 올리고 속도를 높일 수 있었습니다.

반면, AI는 지능의 압축입니다. 지식과 전문성의 장벽을 크게 낮추기 때문에, 점차 인접 과업/직무들을 통합할 수 있습니다. AI 시대는 분업적 효율성이 아니라, ‘통합적 효율성’을 누릴 수 있습니다. 즉 인접 직무를 통합함으로 그 협업자들 간에 커뮤니케이션 비용, 우선순위 조율 비용, 갈등 해결 비용을 최소화 할 수 있습니다. 예를 들어, 과거에는 마케팅 팀이 시장조사를 하고, 데이터팀이 분석을 하고, 전략팀이 결과를 종합해 보고서를 작성하는 식으로 업무가 분절되어 있었습니다. 하지만 AI는 데이터를 불러오고, 분석하고, 초안을 정리하는 과정까지 한 번에 지원할 수 있습니다. 그러면 한 사람이 AI를 활용해 세 단계의 업무를 통합 수행할 수 있으며, 그 결과 여러 부서 간 조율로 발생하던 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 이런 추세라면, 조직 안에서 인간이 설 자리는 매우 협소해질 전망입니다.

과거 분업적 효율성이 강조되던 시절에는, 직무를 최대한 세분화하여 특정 영역의 전문성을 전면에 내세우는 것이 곧 경쟁력이었습니다. 예를 들어 “저는 퍼포먼스 마케팅 전문가입니다”라는 자기 홍보 문구만으로도 노동시장에서 상당한 가치를 가질 수 있었습니다. 마케팅이라는 큰 영역 안에서조차 세분화된 한 분야의 경험과 기술을 깊이 있게 다루는 것이 강점으로 여겨졌기 때문입니다.

그러나 AI가 열어가는 ‘통합적 효율성’의 시대는 이러한 패러다임을 뒤흔들고 있습니다. 이제는 한 영역에만 갇혀 있는 전문성이 예전만큼 매력적으로 들리지 않을 수 있습니다. AI가 빠르게 학습하고 실행할 수 있는 영역일수록 인간만의 희소가치는 급격히 줄어들기 때문입니다. 오히려 AI를 활용해 문제 정의 → 해결 시도 → 결과 창출의 전 과정을 설계하고 조율할 수 있는 사람에게 더 높은 가치가 부여됩니다.

따라서 자기 소개 방식도 바뀌어야 합니다. 단순히 “저는 퍼포먼스 마케팅 전문가입니다”가 아니라, 이렇게 말할 수 있어야 합니다. “저는 마케팅 현장에서 이런 문제의식을 가졌습니다.” “그 문제를 이렇게 정의했습니다.” “비록 그 세부 영역의 전문성은 부족했지만, AI 기술을 활용해 이런 방식으로 접근했고, 이런 결과를 도출했습니다.” 이런 방식은 단순히 전문 영역의 깊이를 강조하는 것이 아니라, 문제 감지 능력, 문제 정의 능력, AI를 통한 해결 설계 능력을 드러내는 것입니다. 이는 AI 시대에 더욱 소구력 있는 스토리텔링 방식입니다. 이 차이는 단순한 직무 설명에서 문제 해결 과정의 이야기로 전환하는 것입니다. AI 시대의 노동시장은 “나는 어떤 지식과 전문성을 갖고 있다”보다 “나는 어떤 문제를 정의하고, AI와 협력해 해결할 수 있다”는 능력을 가진 사람을 더 높이 평가할 가능성이 큽니다.

그래서 이렇게 노력해 보시길 추천드립니다. 먼저, 개인 차원에서는 자기 정체성을 “특정 직무의 전문가”로 한정하기보다, 문제를 정의하고 AI를 도구로 활용해 해결할 수 있는 사람으로 재구성해야 합니다. 다시 말해, 앞으로의 커리어는 자격증이나 전문 직함보다는 “내가 어떤 문제를 어떻게 해결해왔는가”라는 이야기로 채워져야 합니다. 이를 위해 평소에 작은 문제라도 스스로 정의해 보고, AI를 통해 다양한 해결 시도를 해보며, 그 과정을 기록으로 남기는 습관을 가지는 것이 좋습니다. 이것이 곧 ‘AI 시대형 포트폴리오’가 됩니다.

다음으로, 일의 의미를 잃지 않기 위한 실천이 필요합니다. AI가 많은 업무를 대신해 줄수록, 우리 인간에게 남는 것은 판단·책임·가치 부여라는 고유한 역할입니다. 효율성을 넘어, “내 왜 이 일을 하는가”, “내 일이 회사와 고객에게 어떻게 연결되는가”를 끊임없이 살펴야 합니다. 그리고 내 일을 어떻게 조정해야 하는지, 그걸 효율적이고 효과적으로 달성하기 위해서 AI 기술을 어떻게 접목해야 하는지를 탐구해야 합니다.

HR x AI를 고찰해보며, 여러분이 공감하는 중심 생각을 찾으셨나요? “AI가 발달할수록 오히려 인간성이 더 중요해진다”는 김성준 교수님의 메시지처럼, 우리가 준비해야 할 것은 단순히 새로운 기술을 도입하는 것이 아니라, 그 기술과 함께 살아갈 수 있는 조직문화와 인간적 역량이라는 점을 다시 한 번 생각해보게 됩니다.

앞으로 다가올 변화는 쉽지 않고, 예상을 훌쩍 벗어나기도 할 것입니다. 하지만 변화의 핵심에 ‘사람’을 둔다면, 우리는 지속가능한 조직과 성장을 만들어낼 수 있다고 믿습니다. 여러분은 어떤 준비를 하고 계신가요?

 

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