팟캐스트: AI 격변 시대의 변화 관리

FT 기자들과 경영대학원 전문가들이 기업 리더들이 신기술에 어떻게 대응해야 하는지에 대해 나누는 대화를 들어보세요.

게시일 2026년 6월 5일

특별 녹화 대담에서 FT 프로젝트 퍼블리싱 에디터 올리버 랠프는 Skema Business School의 마틸드 기용, IMD Business School의 마이클 왓킨스, FT 글로벌 교육 에디터 앤드루 잭과 함께 관리자들이 AI를 다루면서 직면하는 과제와 비즈니스 스쿨 연구가 활용 가능한 전략을 어떻게 조명하는지에 대해 이야기를 나눕니다.

아래 대담은 오늘날 비즈니스 리더들이 직면한 핵심 질문에 관한 최신 비즈니스 스쿨 인사이트를 소개하는 Management Insights 시리즈의 일부입니다.

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대본

Oliver Ralph: 지금 가장 뜨거운 화두가 AI라는 점은 분명합니다. AI는 기업에 막대한 기회를 창출하는 동시에, 이 기술을 도입해야 하는 경영진에게 만만치 않은 과제를 안겨주고 있습니다. 마틸데, 가르치고 함께 일하는 경영진들은 자신들이 직면한 상황에 대해 어떤 이야기를 하고 있습니까?

Matilde Guilhon: 세 가지 긴장 관계에 주목해야 한다고 생각합니다. 첫째는 속도와 준비도 사이의 긴장입니다. 이사회는 신속한 추진을 요구하지만, 인력은 준비되지 않았기 때문입니다. 둘째는 중앙집중화입니다. AI 전략의 실질적인 주인은 누구입니까? 본사가 맡아야 합니까, 아니면 사업부에 초점을 맞춰야 합니까? 셋째, 아마도 가장 중대한 문제일 텐데, 효율성과 신뢰 사이의 긴장입니다. 가장 명확한 투자수익률 사례는 물론 인원 감축과 관련된 경우입니다. 그리고 이런 사례야말로 제대로 다루지 못하면 직원들의 신뢰를 무너뜨릴 가능성이 가장 큽니다.

Sebastian Raisch와 Sebastian Krakowski가 ‘자동화와 증강의 역설’이라고 부르는 현상에 관한 흥미로운 연구가 있습니다. 조직은 AI를 활용해 인간의 업무를 대체할 것인지, 아니면 인간의 역량을 강화할 것인지 사이에서 긴장에 직면합니다. 둘 중 어느 쪽을 택할지는 순전히 기술적인 문제가 아니라 정치적인 문제입니다. 그 선택이 조직이 직원들의 가치를 어떻게 평가하는지를 보여주기 때문입니다.

OR: 앤드루, 사람들이 주요 과제에 대해 어떤 이야기를 하고 있습니까? 연구자들은 이 주제에서 어디에 관심을 집중하고 있습니까?

Andrew Jack: 과제가 더욱 심화되고 있습니다. 코로나19 이후 한때 다소 추상적으로 보였던 많은 문제들이 실제로 기업 운영에 직접적인 영향을 미치고 있습니다. 특히 분쟁과 지정학적 긴장, 그리고 [미국 대통령 도널드] 트럼프의 관세가 그렇습니다. 여기에 파괴적 요인으로서의 AI가 덧씌워졌습니다.

하지만 AI를 받아들여야 한다는 고용주와 기업에 대한 동종 업계의 압박과, AI를 의미 있게 활용하는 방법 사이에는 괴리가 있습니다. AI가 실제로 얼마나 비용을 절감해 주는지, 또 인력에 어떤 잠재적 위험과 영향을 미칠 수 있는지에 대한 문제입니다.

OR: 마틸데, 연구의 상당 부분에서 과거 기술적 격변의 사례를 살펴보셨습니다. AI로 인한 격변이 과거 사례들과 유사하다고 생각하십니까? 기업들이 과거의 격변에 대처한 방식에서 얻을 수 있는 교훈이 있습니까?

MG: 격변의 위협이나 실제 격변이 발생한 각각의 시기마다 공통적인 점은 일자리 대체에 대한 두려움과 재교육의 필요성입니다. 하지만 AI의 경우 다른 점은 그 범위와 속도입니다.

AI는 지식 노동자가 하는 일의 핵심, 즉 추론과 초안 작성, 분석을 직접 겨냥합니다. 반면 이전의 기술 혁신 물결은 주로 거래 업무나 운영 업무를 뒤흔들었습니다. 따라서 여기서 역량 강화와 역량 파괴를 구분하는 고전적 이론으로 돌아가 보는 것이 흥미롭다고 생각합니다. 이전의 기술 혁신 물결은 지식 노동자에게 대체로 역량을 강화하는 것이었습니다. 이미 하고 있었고 할 줄 알았던 일을 더 잘할 수 있도록 도구를 제공했기 때문입니다. 하지만 AI의 경우에는 더 모호합니다. AI는 역량을 파괴할 수도, 강화할 수도 있으며, 이는 실제로 어떻게 도입되느냐에 달려 있습니다. 바로 이 모호성 때문에 이전의 기술 혁신 물결보다 심리적으로 더 힘든 것입니다. 지식 노동자에게 AI가 직업적 정체성에 실질적인 위협이 되기 때문에 심리적으로 더 큰 부담이 됩니다.

OR: 마이클, 관리자들은 AI라는 과제에 어떻게 접근하고 있습니까? AI는 관리자들에게 조직 차원의 과제이자 직업적 과제이며, 동시에 개인적인 과제가 될 수도 있는데요.

Michael Watkins: 첫 번째로 꼽고 싶은 것은 이 기술에서 비롯되는 심각한 정체성의 문제입니다. 특히 AI가 매우 빠르게 발전하고 있기 때문에 그렇습니다. 오늘날 우리가 여전히 의지하고 있다고 느끼는 것이 내일이면 쉽게 사라질 수 있습니다.

AI 도입과 관련해 몇 가지 고려해야 할 점이 있습니다. 하나는 팀에 미치는 영향인데, 제 생각에는 이 부분이 충분히 주목받지 못했습니다. 우리 모두 AI와 거의 반향실 같은 대화에 빠지는 경향이 있습니다. AI는 우리의 기분을 좋게 해주려 하죠. 그래서 저는 때때로 멈춰서서 이렇게 말해야 합니다. ‘저에게 잘 보이려 하지 말고, 이 문제를 조금 더 엄격하게 다뤄주세요.’ 그런데 리더십팀의 구성원들이 각자 AI와 이런 상호작용을 한 뒤 그 결과를 팀에 가져온다면, 정보가 왜곡되고 리더십팀 내 입장이 고착되는 실제 위험이 있습니다. 따라서 제가 보기에 우리가 직면한 가장 중대한 과제 중 하나는 팀이 AI를 활용해 실제로 정보 공유와 통합을 더 강화할 수 있도록 돕는 방법입니다.

오늘날 AI를 둘러싼 가장 큰 논쟁은 결국 고용에 어떤 영향이 미칠 것인가 하는 점일 것입니다. 한쪽에는 일자리의 종말이라는 전망이 있고, 다른 한쪽에는 우리 모두가 매력적인 활동에 참여하게 될 것이라는 유토피아적 전망이 있습니다. 현실은 그 중간 어딘가에 있습니다. 증거는 명확하지 않습니다. 비용이 낮아지면서 고용이 계속 잠식되는 모습을 보게 될 것이라고 생각합니다. 하지만 오늘날 우리가 직면한 가장 큰 질문은 앞으로 3~5년 동안 이 기술이 고용에, 나아가 사회에 어떤 영향을 미칠 것인가 하는 점일 것입니다.

AJ: 제가 궁금한 또 다른 점은 AI가 더 수평적인 조직을 만들고, 기업과 기타 조직에서 권력의 위계를 거의 뒤집을 수 있느냐는 것입니다. 어쩌면 젊은 직원들이 C레벨 임원들보다 이러한 기술을 더 능숙하게 다루거나, 적어도 본능적으로 더 잘 활용할 수 있기 때문입니다. 그리고 이것이 권력의 역학과 의사결정 방식을 어떻게 바꾸는지도 궁금합니다.

MG: 저는 위계의 변화를 목격하고 있다고 생각합니다. 특히 젊은 사람들이 AI를 단순히 정보 제공과 대화의 방식으로 사용하는 데 그치지 않고 에이전트를 구축할 수 있는 조직에서 그렇습니다. 따라서 팀 내에서 분명히 변화가 일어나고 있다고 생각합니다. 저는 조직 내에서 다른 사람들에게 모범 사례를 가르치는 챔피언, 이른바 ‘디자인 챔피언’ 한 명을 두는 방식은 전혀 믿지 않습니다. AI를 활용하는 것은 팀 전체의 노력이 되어야 한다고 생각합니다.

MW: 제가 덧붙이고 싶은 점은 지난 150년 동안 조직 설계가 인간의 인지적 한계에 의해 제약받아 왔다는 것입니다. 우리가 기능별 조직을 두고, 사일로를 만들며, 근본적으로 통합을 고민해야 하는 이유는 모두 우리의 인지 능력의 한계에서 비롯됩니다. 그런데 에이전트형 AI 시스템의 네트워크는 이러한 제약을 근본적으로 허물고 있습니다.

이는 설계의 관점에서 볼 때 우리가 기능과 전문성의 관점에서 사고하던 방식에서 벗어나, 수평적 흐름과 그 수평적 흐름의 우선성을 중심으로 사고하게 된다는 의미입니다. 이는 조직 설계에 대한 사고방식을 근본적으로 바꿉니다. 조직을 더 수평적으로 만들기도 합니다. 동시에 전반적인 의사결정과 거버넌스의 문제를 제기합니다. 누가 책임을 지는가라는 매력적인 질문도 던집니다. 거버넌스와 관련한 질문은 정말 흥미롭습니다.

OR: AI가 너무 빠른 속도로 변화를 일으키고 있기 때문에 이제는 6~12개월 뒤 현실이 어떻게 될지조차 말하기가 매우 어렵습니다. 따라서 관리자는, 특히 규모가 매우 크고 잠재적으로 변화가 느린 조직의 관리자라면, 변화해야 하지만 근본적으로 알 수 없는 미래를 위해 변화를 실행해야 합니다.

MW: AI와 관련한 가장 큰 두 가지 질문은 고용에 미치는 순효과와 실행 속도입니다. 이 두 가지가 전반적인 사회적 영향의 규모를 대체로 결정할 것입니다.

역량의 최전선이 계속해서 눈앞에서 멀어져 갈 때 어떻게 대응해야 할까요? 답은 우선 이전보다 더 신속하게 감지하고 대응할 수 있어야 한다는 것입니다. 많은 조직의 계획 수립 주기는 현재 벌어지는 일을 계속 따라가기에는 지나치게 깁니다. 또한 선택지의 관점에서 생각해야 합니다. 우리는 어떤 선택지를 시도하고 발전시킬 것인가? 사태가 어떤 궤도로 나아가는지 알게 되면 그 궤도를 따라 속도를 높이기 시작할 수 있습니다. 이처럼 감지와 대응의 주기 시간을 단축하는 일이 매우 중요합니다. 실험에 참여할 수 있는 능력도 중요하지만, 더욱 결정적으로는 특정 선택지에 자금을 투입하는 능력이 필요합니다.

MG: 오늘날 전략 계획을 세우는 것은 매우 어렵습니다. 앞으로 몇 년 동안 무엇이 닥칠지 모르는 상황에서 무언가를 계획하는 것은 지속 가능성이 높지 않습니다. 그래서 우리는 시나리오 계획으로 더 많이 이동하고 있습니다.

그리고 이것이 바로 최고의 컨설팅 회사들이 하고 있는 일입니다. 이들은 이제 기업이 3년 또는 5년의 전략 계획을 수립하도록 돕는 것이 아니라, 오늘날 우리가 보유한 방대한 데이터 덕분에 가능해진 다양한 시나리오를 구상하도록 돕고 있습니다. 따라서 몇 년 동안 유효하고 지속 가능한 AI 전략을 수립하는 것이 최선의 방안은 아닙니다. 다만 우리가 추구하고자 하는 가치와 관련해, 기업으로서 AI를 어떻게 활용할 것인지에 관한 무언가는 분명해야 합니다.

하지만 이는 우리가 구축하려는 경쟁우위의 유형, 핵심 프로세스에서 인간이 어떤 역할을 하기를 원하는지, 그리고 데이터의 위치와도 관련이 있습니다.

변화 속도가 매우 빠른 환경에서는 우리가 방어해야 할 고정된 입지를 중심으로 구축한 지속 가능한 전략이라는 개념이 오히려 부담이 됩니다.

MW: [전략 전문가] 리타 맥그래스는 일시적 경쟁우위에 대해 저술했으며, 이 주장의 극단적인 형태는 미래에 지속 가능한 경쟁우위의 유일한 형태가 적응이라고 말합니다. 하지만 이는 분명 지나치게 강한 주장입니다. 중요한 경쟁우위의 원천은 여전히 존재할 것이기 때문입니다. 글로벌 광산 기업은 앞으로도 사업을 둘러싼 방어 가능한 해자를 갖게 될 것입니다. 따라서 우리는 이 주장을 극단적으로 받아들이고 싶지는 않습니다.

하지만 다른 거의 모든 유형의 경쟁우위가 더욱 일시적인 것이 되어가고 있다는 점은 분명합니다. 따라서 기업의 리더인 우리는 어떤 경쟁우위의 원천에 투자할 것인지 근본적으로 다시 생각해야 합니다. 적응 능력은 분명 그중 하나입니다. 저는 경쟁우위에 미치는 영향뿐 아니라 조직 설계에 미치는 영향도 함께 생각합니다. 그리고 이 두 가지를 결합해 보면, 현재는 다소 무법지대와 같은 상황입니다.

OR: 전형적인 전략 계획 대신, 많은 시나리오를 구축할 수 있는 일련의 원칙이 필요하다는 생각은 고위 경영진과 이사회가 기업의 미래를 바라보는 방식에 커다란 변화를 요구합니다. 이사회가 사고방식을 그 정도 규모로 전환할 준비가 되어 있다고 보십니까?

AJ: 저는 그렇지 않다고 봅니다. 과거에는 AI와 기술 전반이 최고경영진이나 이사회에 보고되는 여러 우선순위 중 하나에 불과했다는 인상을 분명히 받게 됩니다. 이제는 기술에 대한 통찰과 우선순위 부여가 훨씬 더 강화된 것으로 보입니다. 분명 리더십 차원에서 아직 충족되지 않은 수요가 존재합니다.

MG: AI 전략이 주의를 분산시키는 요인이 될 위험도 큽니다. 이는 실제 도입은 매우 저조한데 엄청난 리더십의 시간과 역량을 소모하는 AI 전환의 한 형태입니다. 여기에는 역량의 함정이 있다고 생각합니다. 한편으로는 실제 진전 대신 진전하는 듯한 모습이 나타납니다. 측정 지표가 활동에 관한 것이기 때문입니다. 예를 들어 AI를 주제로 작성된 전략 자료의 수나, 알고리즘 경영을 활용해 공급업체를 평가하는 방식 등이죠. 우리는 결과에, 즉 업무가 실제로 어떻게 변화했는지에 충분히 집중하지 못하고 있습니다. 이러한 새로운 지표가 없기 때문입니다. 적절한 측정 도구 없이 활동에만 많은 관심을 기울이고 있습니다.

OR: 마이클, 앞서 많은 파일럿 프로젝트의 성과가 기대에 못 미친다고 말씀하셨습니다. 파일럿 자체의 성과가 부진한 것입니까, 아니면 측정의 문제입니까? 기업들은 AI 실험과 관련해 올바른 항목을 측정하고 있습니까?

MW: 결과 측정은 어떤 투입 요소를 이야기하느냐에 따라 크게 달라진다고 생각합니다. 예를 들어 현재의 컴퓨팅 비용은 상황을 상당히 흐리게 만듭니다. AI가 더 깊이 도입되려면 반드시 일어나야 할 가장 중요한 일 중 하나는 컴퓨팅 비용이 크게 낮아지는 것입니다. 실제로 그렇게 될 것이지만, 문제는 그 시점이 언제냐입니다.

하지만 파일럿 프로젝트가 실패하거나 기대에 못 미치는 이유에 대한 제 견해는 조금 다릅니다. 파일럿의 범위가 어떤 의미에서는 지나치게 좁게 정의됐다고 생각합니다. “어떤 프로세스의 특정 부분을 개선해 보자”거나 “특정 업무를 자동화해 보자”는 식이죠. 만약 조직 설계가 이제 기능이 아니라 흐름을 중심으로 이뤄진다는 제 생각에 동의한다면, 파일럿도 기능이 아니라 흐름에 초점을 맞춰야 합니다. 고객 여정처럼 하나의 전체 비즈니스를 관통하는 전체 흐름에 에이전틱 AI를 실제로 어떻게 적용할지 고민하기 시작할 때 비로소 진정한 혜택이 보이기 시작합니다.

저는 [5월에] IMD에서 디지털 프로그램을 가르치면서 참가자들을 대상으로 설문조사를 실시했습니다. 조직이 현재 상황을 충분히 신속하게 감지하고 대응할 수 있다는 의미에서 준비가 돼 있다고 생각한 참가자는 40%에 불과했습니다. 그렇다면 60%는 소행성이 도착하기를 기다리는 공룡과 같은 상태인 셈입니다. 저는 그 점을 매우 우려하고 있습니다.

AJ: 제가 또 하나 궁금하게 생각하는 것은 의존성입니다. 리더십 팀은 클라우드와 데이터는 물론이고, 미국이나 중국의 통제를 받는 플랫폼 위에 도구와 애플리케이션을 구축하는 제3자에 의존할 때 어떤 안전장치를 고려해야 할까요? 각종 분할과 새로운 규제가 나타나고 있는 상황에서, 이러한 의존성이 새로운 차원의 불확실성을 만들어내며 조직이 이에 어떻게든 적응하거나 이를 예측해야 한다고 보십니까?

MG: 기술 주권 문제는 대기업의 우려가 점점 커지고 있습니다. 제가 보기에 문제가 되는 점은 이 사안이 대기업에 의해 잘 처리되는 것처럼 보인다는 것입니다. 대기업은 서로 다른 규제가 적용되는 여러 지역에서 사업을 영위하고 있고, 각기 다른 데이터 규정을 준수해야 한다는 사실 자체가 기술 주권 문제에 대응하도록 요구하기 때문입니다. 문제는 이러한 사안을 해결할 준비가 충분히 갖춰지지 않은 중소기업에 더 크게 있습니다. 그리고 이들이 더 많은 도움을 필요로 하는 주체라고 생각합니다. 특히 학계와 연구자들로부터 말입니다.

MW: 이는 기업의 경계에 대해, 그리고 기업이 잠재적으로 중개자 역할을 잃는 문제에 대해 상당히 중요한 질문을 제기합니다. 시스템에서 가치 창출을 실제로 통제하는 주체는 누구입니까? 고객과의 접점을 누가 통제하는지가 중요한 문제가 됩니다.

작지만 기민한 기업들이 가치사슬의 일부를 맡아 대기업이 대응하는 속도보다 훨씬 빠르게 이를 자동화하고 있습니다. 따라서 이는 에이전틱 AI가 미치는 영향과, 잠재적으로 모델을 통제하는 기업을 포함해 누가 여기서 가치를 가져가는지에 관한 정말 근본적인 질문을 던진다고 생각합니다. 지도자들이 반드시 고민해야 할 매우 중요한 문제라고 봅니다.

이 녹취록은 간결성과 명확성을 위해 편집됐습니다.

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