[특별대담] 어느날 AI가 내 옆자리로 출근했다

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[특별대담] 어느날 AI가 내 옆자리로 출근했다 완벽가이드

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[특별대담] 어느날 AI가 내 옆자리로 출근했다

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“모든 회사의 IT 부서는 AI 에이전트가 움직이는 HR 부서가 될 것이다.” 젠슨 황 엔비디아 CEO가 올해 초 던진 이 말은 당시에 과장처럼 들렸다. 그러나 오픈AI가 지난 9월 25일 공개한 GDPval 평가 결과는 이것이 예언이 아니라 이미 진행 중인 현실임을 보여줬다.AI 모델들은 법률, 금융, 회계, 마케팅 등 9개 주요 산업의 1,320개 실무 과제에서 평균 14년차 인간 전문가와 동등하거나 그 이상의 평가를 받았다. 보고서 작성, 데이터 분석, 계약 검토 같은 반복적·분석적 지식 노동에서 AI는 이미 전문가 수준에 도달했다. 숫자는 냉정하다. 그리고 현장은 달라지고 있다. 글로벌 대기업들은 중간 관리자를 대폭 줄이고 조직을 평평하게 재편하고 있으며, 스타트업에서는 단 한 명의 개발자가 AI 에이전트 여러 개와 팀을 이뤄 과거 10명이 하던 프로젝트를 완수하고 있다. HR(Human Resource)이 Hybrid Resource로 재정의되면서, 누구를 채용할 것인가부터 리더가 무엇을 해야 하는가까지, 일하는 기존의 방식의 모든 방식을 바꾸고 있다. 변화의 핵심은 ‘일의 재정의’다. AI가 ‘실행(Execution)’의 영역을 맡으면서, 인간의 가치는 ‘무엇을 할 것인가’를 정의(Definition)하고 ‘그것이 제대로 됐는가’를 평가(Evaluation)하는 역할로 변했다. 문제는 이 전환이 너무 빠르다는 것이다. 어제까지 가치 있던 기술이 오늘은 쓸모없어지고, 어제까지 필요했던 인력이 불필요해지는 속도를 조직이나 개인이 따라잡지 못하고 있다. 이에 IT 업계에서 20년 이상 일하며 AI 트렌드를 분석해온 김지현 SK경영경제연구소 부사장, 2008년 국내 최초로 구글에 회사를 매각한 뒤 지금도 AI 기반 창업 현장에서 뛰는 노정석 비팩토리 대표, 여러 기업의 AI 전환(AX)을 최전선에서 이끌고 있는 하용호 데이터오븐 대표를 만났다. 세 사람은 각자의 자리에서 AI가 일의 본질을 어떻게 바꾸고 있는지, 그 변화의 한복판에서 무엇이 살아남고 무엇이 사라지는지를 생생하게 목격하고 있다. AI 동료 시대, 조직의 재편 Q. AI가 ‘도구’에서 ‘동료’로 전환되면서 조직 구조는 어떻게 바뀌고 있습니까? 김지현 가장 극적인 변화는 중간 관리자의 소멸입니다. 예전에는 경영진의 지시를 실무자에게 전달하고 실무자의 보고를 정리해서 올리는 역할이 필요했는데, AI가 그 역할을 하니까 중간 관리층이 필요 없어지는 거죠. 실제로 대기업에서 신입사원 채용을 줄이거나 아예 안 하는 곳도 생겼어요. 대신 팀장급의 역할은 오히려 더 중요해졌습니다. 이제는 AI 에이전트들을 관리하고, 전략적인 의사결정을 내리고, 팀원들이 AI와 잘 협업할 수 있게 만드는 것이이 핵심 역할이 됐어요. 하용호 팀의 구성도 바뀌고 있죠. 여러 명의 사람이 모여 한 팀이 되는 것이 아닌 소수의 사람에 AI 에이전트 여럿이 한 팀이 됩니다. AI가 방대한 정보에서 에센스를 뽑아내는 데 탁월하기 때문에, 대표-중간관리자 한 명-실무자로 바로 연결되는 평평한 구조가 가능해졌습니다. 마이크로소프트 같은 빅테크는 이미 중간 관리자를 대폭 줄이고, 그들을 실무자로 전환시키고 있습니다.노정석 가장 근본적인 변화는 가치 창출의 중심축 이동입니다. 과거에는 ‘실행’ 자체에 가치가 있었습니다. 얼마나 많은 코드를 짜는지, 얼마나 많은 보고서를 만드는지가 중요했죠. 하지만 AI로 ‘실행’의 비용이 거의 0이 되면서, 인간의 가치는 ‘정의’와 ‘평가’로 완전히 옮겨갔습니다. “무엇을 할 것인가?”, “왜 해야 하는가?”를 결정하는 능력이 핵심이 됐습니다. AI 도입으로 중간 관리자 축소·조직 구조의 단순화 (출처: ‘IT 트렌드 2025’) Q. 조직이 재편되고 팀이 소형화되면서 생산성이 극대화되는 사례들이 나타나고 있습니다. ‘1인 유니콘’ 시대도 가능하다고 보십니까? 노정석 충분히 가능합니다. 저희 회사에서 진행한 ‘Power of One’ 프로젝트가 증거입니다. 과감하게 팀을 해체하고 모든 프로젝트를 개인 단위로 전환했습니다. 한 명의 시니어 엔지니어가 Claude Code로 기획부터 프론트엔드, 백엔드, 배포까지 혼자 처리합니다. 과거 10명이 하던 일을 한 명이 하는 거죠. 프로젝트 속도는 상상 이상으로 빨라졌고, 개인의 성취감도 극대화됐습니다. 1인 유니콘 시대는 시기의 문제인데 3개월 후에 나오냐, 3년 후에 나오냐, 혹은 10년 후에 나오냐 차이입니다.김지현 매년 초에 CES에 다녀와서 보고서를 씁니다. 2년 전에는 6명이 3주 걸려 보고서를 만들었는데 올해는 2명이서 1주일 만에 보고서를 완성했습니다. AI를 적극 활용한 결과죠. 완성도는 100점에서 80점으로 떨어질 수 있지만, 그건 전략적 선택입니다. 완벽한 100점이냐, 빠른 80점이냐를 판단하는 시대가 된 겁니다. 이런 변화는 조직 구조 자체를 바꾸고 있습니다

상세 분석

. AI는 능력 있는 인재를 증강시켜 다재다능하게 만들죠. 조직은 직무 중심에서 일 중심으로 재편되고, 팀은 소형화되며 효율은 극대화되고요. 그 과정에서 AI를 능숙하게 다루는 1인 기업의 성장도 가속화될 겁니다. 실행에서 판단으로, 일의 본질 변화 Q. AI 시대, ‘일’의 정의는 어떻게 바뀌고 있습니까? 하용호 일이라는 단어는 하나지만, 그 안에는 여러 레이어가 있습니다. 아래로 내려갈수록 단일 직무 전문성이고, 위로 올라갈수록 가치 중심입니다. AI가 이 피라미드의 하위 레이어를 점점 더 많이 대체하고 있습니다. 따라서 앞으로의 일은 ‘가치를 디자인하고 전달하는 것’으로 재정의될 겁니다. 예전에는 ‘무지성으로 벽돌만 날랐다’면, 이제는 ‘집이 주는 가치가 무엇인지’를 고민해야 합니다. 노정석 미래의 ‘일’은 ‘목표를 설정하고, AI를 오케스트레이션해서 결과를 검증하는 고차원적인 지적 활동’입니다. 과거에는 ‘일’이 기획, 설계, 구현, 테스트라는 세분화된 태스크의 연속이었죠. 하지만 이제 이 과정 대부분을 AI가 수행합니다. 일의 시작은 코딩이 아니라 AI와 함께 명세(Tech Spec)와 실행 계획을 짜는 것입니다. 이 설계 문서가 새로운 시대의 소스 코드입니다. 김지현 재미있는 건 기술은 엄청 변했는데 일의 본질은 안 바뀐다는 겁니다. 웹 시대부터 AI 시대까지 지켜보면서 느낀 건데, 바뀐 건 ‘어떻게(How)’ 일하느냐는 거고, ‘왜(Why)’ 이 일을 하는지, 이 일이 주는 의미는 똑같습니다. 다만 일하는 ‘형태’는 완전히 바뀌죠. 단순 반복 작업은 AI가 다 해버리니까, 사람은 더 전략적이고 복합적인 판단을 하는 쪽으로 가게 됩니다. Q. 실제 업무 현장에서 AI를 어떻게 활용하고 계십니까? 하용호 저는 AI 비서 에이전트를 직접 만들어 사용합니다. 팀원 14명이 하루에 만드는 티켓이 140개라면, 과거에는 일일이 팀원별 티켓을 확인해야 했죠. 그러나 이제는 AI가 모든 글을 읽고 각 멤버가 어떤 문제에 봉착해 있는지, 무엇을 어려워하고 있는지를 매일 아침 리포트로 정리해줍니다. 예전에는 일일이 클릭해서 봐야 했지만, 지금은 10분이면 전체 상황 파악이 끝납니다. 그래서 여러 회사 일을 동시에 볼 수 있게 됐습니다.김지현 우리 회사 직원들을 보면 AI 활용 수준이 정말 극명하게 나뉘어요. 크게 네 부류인데, 아예 AI를 거부하는 사람들, 챗GPT로 간단한 질문만 하는 사람들, 본인이 돈 내고 유료 버전 쓰면서 적극 활용하는 사람들, 그리고 자기 업무에 딱 맞는 AI 툴을 만들어달라고 IT팀에 요청하는 사람들입니다. 흥미로운 점은 AI를 잘 활용하는 사람들을 보면 대부분 원래부터 일을 잘하던 사람들이라는 겁니다. 이들은 AI를 어떤 업무에 어떻게 사용해야 하는지 알아요. 예전에 2배 잘하던 사람이 이제 20배 이상 잘하는 거예요. 에이전트가 가져올 우리 직장의 조직 체계 변화 생존을 위한 새로운 역량 Q. AI 시대에 개인이 반드시 갖춰야 할 핵심 역량은 무엇입니까? 김지현 세 가지 원칙이 있습니다. 첫째, 계속 두드려라. 한 번 물어보고 끝내지 말고 계속 파고들어야 합니다. “왜 이렇게 답했지?”, “근거는 뭐지?”, “다른 관점에서는?” 이런 질문을 계속 던져야 합니다. 둘째, 답을 얻으려 하지 말고 배우려고 써라. AI한테 묻는 건 내가 배우고 깨닫기 위한 거지, AI의 답 자체가 목적이 되면 안 됩니다. 셋째, AI한테 휘둘리지 마라. AI는 도구예요, 결정하는 존재가 아닙니다. 최종 결정과 책임은 항상 사람이 지는 겁니다.

정리

노정석 저는 우선 깊이 있는 도메인 전문성이라고 봅니다. AI는 만능 도구지만, 특정 분야의 깊이 있는 지식 없이는 제대로 활용할 수 없습니다. 그 다음은 시스템적 사고와 문제 정의 능력인데 복잡한 문제를 잘게 쪼개고, AI가 해결할 수 있는 형태로 재구성하는 능력이죠. 마지막으로 언러닝(Unlearning) 능력입니다. 어제의 ‘Best Practice’가 오늘의 ‘Legacy’가 되는 시대니까요. 새로운 도구에 대한 개방적 태도를 가지고 기존 성공 방식에 얽매이지 않는 유연성이 생존의 필수 조건입니다. 하용호 가장 중요한 건 PO(Product Owner) 마인드입니다. 모든 멤버가 “이 제품이 어떤 가치를 전달해야 하는가”를 고민해야 합니다. 그리고 극도로 명확한 커뮤니케이션 능력이 필요합니다. AI에게 일을 잘 시키는 것은 일주일 된 주니어에게 일을 잘 시키는 것과 비슷합니다. 상황을 잘 설명하고, 만족하는 결과물이 어떤 건지 명확히 전달하는 능력이죠. 여기에 판단 가능한 전문성이 뒷받침돼야 합니다. AI가 이상한 방향으로 갈 때 이상과 정상을 판별할 수있어야 하죠. 다만 ‘모든 걸 직접 수행하는 전문성’이 아니라 ‘판단할 수 있는 정도의 전문성’입니다. Q. 일자리 대체에 대한 우려, 어떻게 보십니까? 노정석 단기적으로는 대체 효과가 더 클 겁니다. 주니어 레벨의 반복 업무는 AI로 빠르게 대체되고 있고, 실제로 많은 기업이 신규 채용을 줄이고 있습니다. 하지만 장기적으로는 새로운 기회가 폭발적으로 창출될 겁니다. 다만 그 기회는 기존 ‘취업’ 시장이 아니라 ‘창업’ 생태계에서 나타날 겁니다. AI는 한 개인이 회사 역할을 할 수 있게 만드는 궁극의 레버리지입니다. 과거 10명의 팀이 해야 했던 일을 이제 1~2명이, 심지어 혼자서도 할 수 있습니다. 균형은 ‘대기업이 100명을 해고하는 동안, 100명의 1인 창업가가 새로운 시장을 만드는’ 방식으로 맞춰질 겁니다. 김지현 솔직히 균형이 쉽게 맞춰질 것 같지는 않습니다. 새로운 직업도 생기긴 하지만, 없어지는 일자리만큼 생길까는 회의적입니다. 그래서 사회적 안전망이 필요합니다. 기업도 단순히 사람을 자르는 게 아니라, 기존 직원들이 새로운 역할로 전환할 수 있게 교육하고 지원해야 합니다. 리더가 먼저 AI를 써야 하고요. “너희들 AI 써!” 하면서 본인은 안 쓰면 직원들이 따라올 리가 없죠. 2-3년 후에는 AI 잘 쓰는 사람이 못 쓰는 사람을 대체할 거예요. 지금이 정말 중요한 시기입니다.하용호 많은 사람이 ‘AI로 예전에 못했던 일을 할 수 있다’는 것과 ‘직업의 세계를 유지한다’는 것을 뭉뚱그려 이야기하는데, 이 둘은 완전히 별개입니다. 우리가 어떤 능력에 돈을 지불한 이유는 그 사람이 그걸 해줄 수 있기 때문이었습니다. 우리가 공기에 돈을 지불하지 않는 이유는 그게 다 널려 있어서죠. 만약 AI 기술이 특수한 직군의 능력을 ‘공기화’시켰다면, 사람들이 거기에 돈을 지불할 것인가는 굉장히 명확합니다. 양적으로는 사라지는 일자리가 많을 것이고, 새로 생기는 일자리로의 전환은 매우 어려울 겁니다. 인터뷰가 끝나고 되짚어보니 세 전문가가 말하는 핵심 메시지는 동일했다. AI는 미래의 기술이 아니라 현재 진행형이라는 것, 그 변화 속도는 우리의 예상을 훨씬 뛰어넘는다.김지현 부사장은 “2–3년 후에는 AI 잘 쓰는 사람이 못 쓰는 사람을 대체할 것”이라며 지금이 기업에서 적극적으로 AI를 수용해야 하는 중요한 시기라고 말한다. 하용호 대표는 시스템 재구축의 필요성을 강조한다. “직원이 100(사람 20명, AI 80개)인데 우리가 사용하는 시스템은 사람 20명에 맞춰져 있나요, AI 80개에 맞춰져 있나요? 시스템을 앞으로 더 늘어날 AI 직원에 맞게 재구축하는 것이 바로 AX입니다.” 노정석 대표는 “한국적인 강점을 가진 원맨들이 유니콘이 될 수 있는 또 한 번의 기회를 중요하게 보고있고 새로운 가능성도 보인다”고 했다.AI 시대의 노동은 단순히 기술 도입의 문제가 아니다. 그것은 우리가 무엇을 가치 있게 여기고, 어떤 미래를 원하며, 인간으로서 어떤 역할을 할 것인가에 대한 근본적인 질문과 같다. The post [특별대담] 어느날 AI가 내 옆자리로 출근했다 appeared first on MIT 테크놀로지 리뷰 | MIT Technology Review Korea.

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