AI 가 '일(Work)'의 정의를 바꾼다. 조직의 변화관리는 어디서 시작되어야 하는가?
“Piloting gen AI is easy, but creating value is hard.”
그렇습니다. AI를 시도해보는건 너무나 쉬워진 지금, 사람들은 혼란스럽습니다. 이것을 어떻게 써야할지.
아니, 쓰는건 쉬운것 같은데. 이걸 이렇게 쓰는게 맞나? 라고 생각합니다. 자칫하면 돼지목에 진주목걸이가 되는건 아닌지. 정작 손목에 있는 애플 워치도 알람과 전화기, 만보기 정도로 쓰고 있는 저를 돌아보면서.
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이 글은 「Reconfiguring work: Change management in the age of gen AI」 (McKinsey, 2025.8) 의 아티클을 보고나서 그 내용을 요약 하면서 제 생각을 함께 버무린 글입니다. 중간중간 기사 원문 인용(이탈릭체) 및 요약이 섞여있습니다. 원문 아티클 전부를 보고 싶은분은 위 아티클 제목을 클릭하시면 보실 수 있습니다.
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“Gen AI has invaded the workplace, but its impact remains elusive. While two-thirds of global companies use gen AI, these deployments are proving to be nothing like past enterprise software projects… employees are already doing so three times more than their leaders realize.”
따끈따끈한 2025년 8월의 맥킨지 아티클을 보고 있자니 이미 전 세계의 2/3의 기업이 GenAI를 도입하고 있다고 하는군요. 이 속도도 이미 어마어마한데 더 놀라운 것은 직원들은 이미 리더들이 생각하는것보다 3배이상 적극적으로 AI를 사용하고 있다는 것이죠. 이렇게 많이 이용하고 있는데 그 변화의 속도는, 그리고 리더의 인식은 왜 따라가지 못하는 걸까요? 리더의 눈에는 아직도 직원들이 AI를 충분히 이용하고 있지 않은 것 같은데. 왜 직원들은 본인이 AI를 충분히 활용하는 것을 리더에게 알리지 않을까요?
그 마음은 어렵지 않게 짐작이 가능합니다. 내 일이 AI로 인해 더 빨라지고 잘하게 된다는 것을 리더가 알게 된 순간. 왠지 두렵지 않나요? 내 일이 언제든 대체 가능해진다는 생각. 그리고 그만큼 리더가 일을 더 많이 시킬거란 생각. 그냥 몰래 휙 쓰고 입을 다물고 AI로 절약한 그 시간을 즐기고 싶은 생각. AI를 사용해 시간을 절약해본 직장인이라면 누구나 한번쯤, 아니 한번도 안해 본 사람은 있어도 한번만 해보진 않았을. 그 생각.
이 아티클은 이런 AI의 등장으로 활용하는 기업과 직원이 급성장하면서 그에 따른 변화관리(Change managment) 에 대한 가이드를 제공합니다. 그리고 리더십의 변화 가이던스에 대한 팁도요.
변화관리 Step 1: Craft a North Star based on outcomes, not tools
“It’s tempting to view gen AI as just another tool… An organization reconfigured around AI will have humans and gen AI agents working together seamlessly… The North Star should define how an organization will create value and competitive advantage from gen AI.”
AI를 그냥 하나의 앱으로, 도구로 생각하면 참 쉽습니다. 그렇게 생각하고 싶은 유혹이 들기 마련이죠. 그냥 이거 툴 하나 익혔다, 자격증 하나 땄다. 나 AI 좀 할 줄 안다. 하고 그렇게 끝내고 싶습니다. 그러나 궁극적인 방향성은 그 결과 (outcome)에 있지 얼마나 툴(tool)을 잘쓰냐가 아닙니다. 하루에도 수십개인지 수백개인지 모를 AI툴이 쏟아져 나옵니다. 기술의 발전 속도는 무섭습니다. 기존의 방식대로 이 툴을 이용할줄 아는 자격증으로 승부를 본다면 수백개를 따도 모자랄 판입니다. 유투브나 SNS에는 AI 툴을 활용해 돈을 버는 방법, 툴을 사용하는 기술에 대한 영상이 수도 없이 올라옵니다. 그러나 사람들이 주목하는건 결국 이 툴을 활용해 ‘돈’을 얼마나 벌었냐이지. 그 툴을 얼마나 잘 사용하는 가가 아니지요. 기업에서도 직원들 교육을 진행하며 교육을 이수했냐, 그래서 이 툴을 쓸 줄 아냐가 평가지표가 되어서는 안됩니다. 그걸로 아웃풋을, 결과를 만들어낼 수 있냐. 라는게 궁극적인 방향성이고, 그것은 기존의 결과와는 좀 더 다른, AI를 사용해 낼 수 있는 결과가 기준이 될 것입니다. 결국 AI는 하나의 도구 보다는 "Capability (역량)” 으로 다뤄져야 한다는 말입니다. 어쨌거나 단순 자격증보다는 활용능력이 중요하다는 말이구나.. 그리고 그걸로 결국 ‘돈 = 매출= 비즈니스가치창출' 하란 얘기구나 하면 핵심을 이해하신겁니다. 그러나 그렇게 되기 위해서는요? 네.. 맞습니다. 리더십이, 우리의 대표님이, 그분께서도 AI를 잘 아셔야 합니다 ^-^ 그게 제일 어렵다고요? ㅋㅋ 네 맞습니다 맞고요…
변화관리 Step 2 : Build trust with accessible data, governance, and enterprise wisdom
“Creating foundational trust in gen AI use throughout the organization is essential… Building a foundation of trust also requires leaders to treat data accessibility as a first-class work stream and a key component of the change management process.”
요즘 AI가 거짓말을 한다. 없는 말을 막 만들어낸다라는 말들을 많이 합니다. 사실 AI를 쓰면서 그것이 만들어내는 데이터, 인사이트, 결론 등에 신뢰도가 없다면, 그 것을 사용하기를 주저하게 되고 결론에 자신이 없게 되기 마련입니다. 아티클에서는 AI 성과가 높은 기업일수록 신뢰·안전·거버넌스 체계에 두 배 가까운 투자를 한다는 메시지를 던지고 있습니다. (아래 표 참조)
위 표를 보면 결국 생성형 AI 고성과 기업(EBITDA의 ≥10%를 AI에 기여)은 신뢰 구축 활동에 더 많이 투자한다는 것을 볼 수 있죠. 간단한 해석을 아래 덧붙입니다.
기술 인재에게 AI 리스크 인식·대응 능력을 요구하는 비율: 고성과 기업 68%, 일반 기업 34%.
리스크 완화 프로세스를 개발 과정에 내재화: 고성과 기업 44%, 일반 기업 23%.
AI 모델의 감사·편향 검증·위험 평가 설계: 고성과 기업 43%, 일반 기업 18%.
전사적 책임 AI 거버넌스 위원회/이사회 운영: 고성과 기업 24%, 일반 기업 18%.
결국 AI가 사용하는 데이터에 대한 신뢰도, 그것을 리스크 완화할 수 있는 프로세스와 거버넌스를 갖추고 있어야 기업내 AI활용성을 좀 더 범용화 할 수 있다는 것이죠. 특히, 의사 결정 프로세스에 있어 사람이 중간에 반드시 data crosscheck 를 하고 데이터 왜곡이나 빠트린 부분이 없는지를 검증하는 부분이 반드시 들어가 있어야 그 최종 결정에 확신이 실리게 됩니다.
변화관리 Step 3: Reimagine workflows to evolve toward AI teams
“Bolting gen AI onto existing processes will not encourage widescale uptake… Instead, leaders can put gen AI at the center of workflows, entirely reconfiguring how work takes place.”
결국 AI를 단순 도구가 아닌 아웃풋을 생성해 낼 수 있는 인간과 함께 협업하는 “Digital worker”로 재해석 하는 순간 AI를 단순히 프로세스에 덧붙이는 접목(plug-in) 방식은 한계가 생깁니다.
즉, AI를 이용해라 라는 프로세스 하나 추가하는 것은 효과가 매우 적은 반면 AI를 중심에 놓고 업무 플로우를 다시짜는 방안을 제안합니다.
예를 들면 맥킨지는 내부 생성형 AI 플랫폼인 Lilli 활용을 이끌기 위해 여러 방식을 적용했습니다.
시니어 리더들은 모든 팀 미팅에서 “Lilli에게 물어봤나요?” 라는 질문을 던지며 사용을 적극적으로 롤모델링했습니다.
신규 입사자는 온보딩 과정에서 Lilli 사용법을 배우고, 전사적인 정기 리스크 교육에는 올바른 사용법에 대한 안내가 포함되었습니다.
또한 플랫폼 참여도를 높이기 위해 지속적인 기능 추가를 진행했습니다. 예를 들어, 회사 템플릿으로 PowerPoint 슬라이드를 자동 생성하거나, 스프레드시트를 작성하거나, 클라이언트 제안서 초안을 만드는 기능이 추가되었습니다.
그 결과는요.
2023년 7월 Lilli 출시 이후, 맥킨지 전 세계 직원의 92%가 Lilli를 사용, 74%는 정기적으로 활용하고 있습니다.
정보 수집·분석 업무에 쓰이는 시간을 30% 이상 절감했습니다.
현재까지 Lilli는 1,900만 건 이상의 프롬프트에 응답했습니다.
즉, Lilli를 모든 업무의 일부로 만들고, “Lilli는 팀의 일원”이라는 기대치를 설정한 덕분에, 사용은 빠르게 조직 내에서 일상(normalized) 으로 정착되었습니다.
내용이 좀 많죠? ㅎㅎ 총 두편의 글로 이번 아티클을 소화해보려고 하는데요. 이번 첫번째 글에서는 기업에서 AI를 도입할 때, 임원진을 AI transformation에 적극적으로 개입하여 좀 더 스케일을 확장시키려고 해야할때 변화관리 차원의 방향성 설정, 거버넌스 설계 그리고 업무프로세스 설계까지 얘기해보았습니다. 다음 글에서는 좀 더 구체적으로 직원들을 어떻게 적극적이고도 공개적으로? 업무에 AI를 활용하도록 할지, 그리고 조직의 리더십이 해야할 Action 위주로 또 얘기해볼까 합니다
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