AI를 잘 쓰는 회사에서 AI로 다시 설계된 회사란

해마다 이맘때면 다음 해 사업계획을 준비합니다.

우리 회사의 경우 글로벌 영업 파트에서

7월말에 한해를 돌아보고

내년 타겟값을 포함한 영업 전략을 수립합니다.

올해는 유난히 계획안에 AI 기반 고객 응대,

AI를 활용한 문서 자동화,

AI 도입을 통한 생산성 향상등 AI를 통한 목표가 많습니다.

이 계획을 이루기 위한

“그래서 우리 회사의 일하는 방식과 조직 구조는 무엇이 달라지는가”

에 대한 답이 필요한 시점입니다

AI는 여전히 조직내 ‘도구’의 자리에 있고,

조직도와 의사결정 구조,

직무 정의는 3년 전과 똑 같은 게 현실입니다.

25년간 사람과 조직을 다뤄온 입장에서,

이 간극이 앞으로 몇 년의

기업 경쟁력을 가를 지점이라고 생각합니다.

그리고 이 질문을 정면으로 다루는 자리를 발견했습니다.

휴넷 CEO 포럼 FORESIGHT KOREA 2027

AI 활용 기업과 AI 네이티브 기업,

그 사이의 결정적 간극

이번 포럼의 주제는 AX : Transforming into an AI-Native Company입니다.

AX는 단순히 DX(Digital Transformation)의

다음 버전이 아닙니다.

흐름을 정리하면 이렇습니다.

AI → AX → AI-Native Company

• AI 단계 : 개별 구성원이 도구를 잘 쓰는 단계.

보고서를 빠르게 쓰고,

회의록을 자동으로 정리합니다.

성과는 ‘개인의 시간 절약’에 머뭅니다.

• AX 단계 : 업무 프로세스와 의사결정 구조 자체를

AI를 전제로

다시 설계하는 단계. 누가 판단하고, 어디까지 자동화하며,

사람은 어느 지점에 개입할지를 새로 정의합니다.

• AI-Native Company 단계 : AI가 회사의 운영체제(OS)가 되는 단계. 사업 모델, 조직 구조,

인재 요건, 고객 경험까지 AI를 기준으로 재편된 기업입니다.

지금 대부분의 기업은 첫 번째 단계에 머물러 있으면서,

두 번째와 세 번째 단계의 성과를 기대하고 있습니다.

“AI를 잘 활용하는 기업”과 “

AI를 중심으로 회사 자체를 다시 설계하는 기업”은

3년 뒤 완전히 다른 자리에 서 있을 것입니다.

경제 전망에서 자주 쓰이는 K자형 분화가 산업 안에서도,

심지어 같은 업종의 경쟁사 사이에서도 벌어질 수 있다는 뜻입니다.

전환을 빨리 시작한 기업과 그렇지 않은

기업의 격차는 시간이 지날수록 좁혀지는 것이 아니라 벌어집니다.

학습 곡선과 데이터 축적, 조직 역량은 복리로 쌓이기 때문입니다.

그래서 2027년 사업계획을 준비하는 지금,

AI를 IT 부서의 기술 이슈로 분류해 두는 것은 위험합니다.

AI는 경영전략이자 조직 설계이자 마케팅이며, 결국 고객 경험의 문제입니다.

FORESIGHT KOREA 2027 한눈에 보기

하루에 5개 트랙이 동시에 진행되는 구성이라,

참가 전에 자신의 관심사를 정리해 두는 편이 좋습니다.

저는 프로그램을 몇 번 훑어보면서 두 개 트랙에 표시를 해 두었습니다.

기조연설 — “모방의 한계를 넘는 최초의 질문"

본격적인 트랙 이야기에 앞서, 기조연설이 기대가 됩니다

서울대학교 공학전문대학원 이정동 교수의

「그랜드 퀘스트 : 모방의 한계를 넘는 ‘최초의 질문’」

AX 시대에 왜 ‘개념설계’ 역량이 핵심인지를 다루는 세션으로 안내되어 있습니다.

이 주제가 흥미로운 이유는 AI 시대의 역설을 정확히 건드리기 때문입니다.

AI는 이미 존재하는 것을 모방하고 조합하는 데 압도적으로 능합니다.

그렇다면 모방의 비용이 0에 수렴하는 세계에서 기업의 차별성은 어디에서 나올까요.

결국 “무엇을 물을 것인가”, 즉 문제를 정의하는

능력만 남습니다.

조직 관점에서 이 말은 꽤 무겁습니다.

지금까지 많은 기업이

‘정답을 빠르게 실행하는 사람’을 우수 인재로 정의해 왔습니다.

그 기준이 유효하지 않게 된다면, 채용 기준과 평가 체계는 어떻게 바뀌어야 할까요.

기조연설에서 이 질문의 실마리를 얻고 싶습니다.

제가 표시해 둔 첫 번째 트랙 — B. 경영전략·혁신

“AI 도입은 했는데 성과가 없다”는 말을 지난

1년간 정말 많이 들었습니다.

파일럿은 성공했는데 전사 확산이 되지 않고,

도구는 깔았는데 쓰는 사람만 씁니다.

이 트랙은 그 지점을 정면으로 다룹니다. 특히 눈길이

간 세션은 세 가지입니다.

AX 마스터플랜 : AI 네이티브 회사로 다시 태어나기 딜로이트 컨설팅 정찬욱

‘마스터플랜’이라는 단어를 쓴 것이 인상적이었습니다.

대부분의 AI 도입은 부서별 개별 시도로 시작해 서로 연결되지 않은 채 끝납니다.

전사 관점의 전환 로드맵을 어떤 순서와 단위로 짜야 하는지, 그 골격을 확인하고 싶습니다.

AI와 Biz성과창출 : ROI로 실현되는 Agent 기반 운영체계 삼일PwC 이승환

경영진 앞에서 AI 투자를 설명할 때

가장 곤혹스러운 질문이

“그래서 얼마를 버느냐”입니다. 에이전트 기반

운영체계를 ROI 언어로 번역하는 방법은,

내년 예산 확보를 준비하는 모든 실무 임원에게

필요한 내용입니다.

AI가 바꾸는 미래 기업 : AI 네이티브 컴퍼니

경희대학교 김상균

‘AI 네이티브 컴퍼니’라는 개념 자체의 정의를 잡아주는 세션으로 보입니다.

용어를 각자 다르게 이해한 채 회의를 하면

논의가 겉돕니다.

조직 안에서 공통 언어를 만들기 위해서라도

개념 정리는 필요합니다.

제가 표시해 둔 두 번째 트랙 — E. 조직인사·리더십

이 포럼에 가장 기대하는 트랙은 여기입니다.

인사를 업으로 삼는 사람의 편향일 수 있지만,

AX가 결국 무너지거나 성공하는 지점은 기술이 아니라 사람과 제도라고 믿기 때문입니다.

AI 네이티브 HR : ‘하이브리드 리소스’의 시대 동국대학교 이중학

‘하이브리드 리소스’라는 표현이 가장 강하게 남았습니다.

사람과 AI 에이전트가 함께 일하는 조직에서,

우리는 인력 계획을 여전히 ‘사람 수’로만

세워도 되는 걸까요.

인건비와 AI 운영비를 하나의 리소스

포트폴리오로 볼 수 있다면,

HR 기획의 문법 자체가 바뀝니다.

AX 시대, 일의 미래와 AI Native 직무 재설계

KAIST 서용석

직무기술서를 다시 쓰는 일은 미뤄두기 쉬운 과제입니다.

하지만 업무의 30%가 자동화되었는데 직무 정의가 그대로라면,

평가도 보상도 현실과 어긋나기 시작합니다.

재설계의 실제 절차를 확인하고 싶습니다.

AI가 만든 가짜 생산성의 덫 한국노동연구원 장지연

제목만으로 이미 설득당한 세션입니다.

AI 도입 후 산출물의 ‘양’은 분명히 늘었습니다.

그런데 늘어난 문서와 보고서가 정말 조직의 성과로 이어지고 있는지는 별개의 질문입니다.

오히려 검토 부담만 늘어난 것은 아닌지,

냉정한 진단을 듣고 싶습니다.

보상의 재설계 : 공정한 보상과 ‘정서적 연봉’

서울대학교 신재용

AI가 개인 간 생산성 격차를 키우는 국면에서 기존의 보상 체계는 빠르게 낡아갑니다.

‘정서적 연봉’이라는 개념을 보상 설계에 어떻게 구조화할 수 있을지가 궁금합니다.

오퍼레이터에서 ‘AI 디렉터’로 : AI와 일하는 법 노션코리아 박대성

개인적으로 가장 공감한 제목입니다.

실무자가 직접 손으로 처리하던 시대에서,

AI에게 일을 지시하고 결과를 판단하는

시대로 넘어가고 있습니다.

이는 역량 개발 체계 전체를 다시 짜야 한다는 뜻이기도 합니다.

2027년, 질문이 바뀌어야 합니다

포럼 홈페이지를 살펴보며 정리한 생각을 한 문장으로 요약하면 이렇습니다.

앞의 질문은 도구에 대한 질문이고, 뒤의 질문은

경영에 대한 질문입니다.

그리고 뒤의 질문에 답하려면 거시환경, 전략, 기술, 마케팅, 조직·인사를 한 번에 놓고 봐야 합니다.

FORESIGHT KOREA 2027이 다섯 개 트랙을 하루에

병렬로 배치한 이유도 여기에 있다고 생각합니다.

경영자와 실무 리더가 같은 날 같은 장소에서

서로 다른 트랙을 듣고,

돌아와 각자의 언어를 맞춰보는 것.

사업계획 시즌을 앞둔 조직에게 이보다 실용적인 준비는 많지 않을 것 같습니다.

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