[AI시대의 협업에 대해 고민하다] 4부 AI시대, 우리에게는 어떤 리더가 필요할까?

리더십의 성공방정식을 바꾸는 두 가지 기술

몇 년 전 조직 내부의 리더십 프로젝트를 맡아 꽤 오랫동안 리더십을 공부한 적이 있다. 참여적 리더십, 변혁적 리더십, 서번트 리더십, 진성 리더십, 상황적 리더십 등 시중에 나온 책과 교육을 찾아다니며 우리 조직에 맞는 리더십이 무엇인지 고민했다.

각 이론은 저마다 설득력 있는 이야기를 하고 있었다. 좋은 리더에게는 전문성과 비전이 필요하고, 공감하고 경청하며, 필요한 순간에는 앞장설 줄도 알아야 한다. 구성원을 성장시키기 위해 위임할 수 있어야 하고, 윤리적이고 공정하며 겸손해야 한다.

리더십은 어느 한 가지 역량만으로 설명되지 않았다. 여러 이론이 강조하는 요소를 하나씩 합치다 보면, 결국 전문성과 실행력, 관계 역량과 훌륭한 인품을 두루 갖춘 ‘육각형 리더’가 그려졌다. 어쩌면 당연한 일이다. 우리는 단지 성과를 잘 내는 사람이 아니라, 인간적으로도 신뢰하고 따를 수 있는 훌륭한 리더와 함께 일하고 싶기 때문이다.

그런데 그 내용들을 보면서 고민에 고민을 거듭할수록 마음 한편에 질문이 남았다.

이 많은 리더십 개념을 안다고 실제 리더십이 달라질까? 그 리더십을 교육받는다고 그 리더십이 장착될까? 본인이 부족한 리더십을 알면 그 부분을 개발하려고 스스로 노력하게 될까?

리더십 이론은 리더가 지향할 방향을 알려준다. 그러나 방향을 안다는 사실만으로 오랫동안 익숙해진 행동이 쉽게 달라지지는 않는다. 리더의 행동을 실제로 움직이는 힘은 그 사람이 지금까지 성과를 만들어온 방식, 다시 말해 자신만의 성공방정식에 더 가깝기 때문이다.

리더는 자신의 성공방정식대로 움직인다

명확한 지시로 성과를 만들어온 리더는 분명한 지시를 신뢰한다. 구성원을 한 사람씩 코칭하며 성장시켜온 리더는 대화와 코칭을 자신의 강점으로 여긴다. 중요한 문제가 생길 때마다 직접 뛰어들어 해결해 온 리더는 자신의 전문성과 개입이 성과를 만든다고 믿는다.

이런 방식은 단순한 취향이 아니다. 자신을 지금의 자리까지 데려온 실제 경험이며, 스스로의 역량을 증명해준 방법이다. 실무자로서 성공했던 방식이 리더가 된 뒤에도 반복되기 쉽고, 그 방식은 시간이 지나면서 리더십 스타일과 가치관으로 굳어진다.

익숙한 기술과 행동→ 반복된 성과→ 나만의 성공방정식→ 리더십 방식과 가치관

그래서 다른 리더십이 필요하다는 평가를 받거나 새로운 이론을 배운다고 해도 행동이 쉽게 바뀌지 않는다. 기존 방식은 이미 여러 번 자신을 성공시킨, 가장 익숙하고 안전한 방법이기 때문이다.

그렇다면 리더의 성공방정식은 어떻게 넓어질 수 있을까.

나는 새로운 리더십 개념을 하나 더 알려주는 것만으로는 충분하지 않다고 생각한다. 리더가 지금까지 사용하지 않았던 기술을 실제 업무에서 써보고, 그 기술이 사람과 성과를 바꾸는 경험을 해야 한다.

지시를 주로 사용하던 리더가 좋은 질문을 통해 구성원의 경험을 끌어내고, 그 과정에서 자신이 미처 보지 못한 문제를 발견했다고 해보자. 그 리더는 ‘참여가 중요하다’는 개념을 이해하는 데 그치지 않고, 참여가 판단의 질을 어떻게 바꾸는지 직접 경험하게 된다. 반대로 코칭과 합의를 중요하게 여기는 리더가 긴급한 상황에서 명확하게 결정하고 책임지는 경험을 통해 더 좋은 결과를 냈다면, 필요할 때는 지시와 결단도 중요한 리더십 기술이라는 사실을 새롭게 받아들이게 될 것이다.

리더가 이미 가진 강점은 잘 드는 칼처럼 계속 활용하면 된다. 다만 그 칼 하나로 모든 상황을 해결하려 하지 말고, 새로운 기술을 익혀 필요할 때 꺼내 쓸 수 있는 도구를 늘려가는 것이다. 결국 리더십의 성장은 기존의 강점을 버리는 것이 아니라, 새로운 무기를 하나씩 장착하며 선택할 수 있는 행동의 폭을 넓혀가는 과정에 가깝다.

새로운 기술→ 이전과 다른 행동→ 새로운 결과와 성공 경험→ 성공방정식의 확장→ 리더십 방식과 가치관의 확장

개념은 리더십이 향할 방향을 보여준다. 그러나 리더의 실제 행동을 바꾸는 것은 새로운 기술을 사용하고, 그 기술로 이전과 다른 성과를 만들어본 경험이다.

AI 시대의 리더에게 필요한 두 가지 기술

AI 시대에는 리더가 익혀야 할 기술도 달라진다. 나는 그중에서도 실제 업무를 바꾸는 두 가지 기술이 특히 중요하다고 생각한다.

첫 번째 기술은 AI 도구를 잘 사용하는 수준을 넘어선다. AI가 조직의 일과 역할, 업무 흐름을 어떻게 바꾸는지 이해하고 이를 다시 설계하는 능력이다.

두 번째는 각자가 가진 경험과 정보를 꺼내 서로의 생각과 판단을 연결하고, 이를 공동의 선택과 실행으로 이어지게 하는 퍼실리테이션 기술이다.

AI는 실행의 범위를 넓히고, 퍼실리테이션은 사람들의 판단을 연결한다. 이 두 기술이 함께 작동할 때 개인의 생산성은 팀의 성과로 확장되고, 이를 설계하고 이끄는 힘은 새로운 리더십의 기술이 된다.

첫 번째 기술: AI가 바꾸는 일의 구조를 다시 설계한다

리더가 조직에서 AI를 가장 잘 사용하는 기술자일 필요는 없다. 모든 AI 도구의 기능을 알고 직접 자동화를 구현해야 하는 것도 아니다. 그러나 기술이 현재 무엇을 가능하게 하는지, 자신의 조직에서 어떤 일이 달라질 수 있는지는 이해해야 한다.

AI가 어디까지 자료를 찾고 분석할 수 있는가. 기존 업무의 어느 부분을 자동화하거나 보조할 수 있는가. 무엇은 사람이 검토하고 책임져야 하는가. 어떤 기술과 전문가가 필요한가. AI를 활용했을 때 업무의 속도뿐 아니라 비용과 품질, 고객가치는 어떻게 달라지는가.

이런 질문에 답할 수 있어야 조직의 방향도 제대로 잡을 수 있다.

나 역시 회사 내에서 AI관련 프로젝트를 이끌면서 이 문제를 경험한 적이 있다. 당시에는 관련 기술을 충분히 알지 못해 방향을 잡는 데 거의 반년이 걸렸다. 무엇을 구현할 수 있는지, 어떤 기술이 필요한지, 누구와 함께해야 하는지조차 쉽게 판단하기 어려웠다. 방향이 잡힌 뒤에는 여러 전문기술자가 참여해 프로젝트를 마칠 수 있었다.

그 경험을 통해 리더가 기술의 최정점에 있을 필요는 없지만, 기술의 흐름을 이해하고 방향을 정하며 필요한 사람을 불러 모을 수 있을 만큼의 기술문해력은 갖추어야 한다는 사실을 배웠다. 기술에 대한 이해가 크게 벌어지면 리더와 실무자 사이의 대화 자체가 어려워지고, 결국 중요한 방향을 실무자 개인에게 떠넘기는 상황도 생길 수 있다.

AI 업무설계는 새로운 도구를 기존 업무에 하나씩 덧붙이는 일이 아니다. 현재의 업무 흐름을 다시 살펴보고, 사람과 AI가 맡을 일을 새롭게 나누는 과정이다.

• AI가 더 빠르고 정확하게 할 수 있는 일은 무엇인가.

• 사람이 직접 판단하고 책임져야 하는 일은 무엇인가.

• 반복되는 업무 가운데 자동화할 수 있는 것은 무엇인가.

• AI가 들어오면 기존의 어떤 보고와 확인 절차를 줄일 수 있는가.

• 그 결과 확보된 시간과 역량은 어디로 옮길 것인가.

특히 마지막 두 질문이 중요하다.

조직은 새로운 일을 추가하는 데에는 익숙하지만, 오래된 일을 줄이는 데에는 의외로 서툴다. 기존의 보고서와 회의, 승인과 확인 절차는 그대로 둔 채 AI를 사용해 더 많은 결과를 만들라고 요구한다면, AI는 일을 줄이는 기술이 아니라 업무량과 복잡성을 높이는 기술이 될 수도 있다.

그래서 리더는 “AI로 무엇을 더 할 수 있는가”와 함께 물어야 한다.

이제 무엇은 하지 않아도 되는가. 무엇을 줄이거나 없앨 수 있는가. 그 여력으로 어떤 더 중요한 일을 할 것인가.

AI를 잘 활용한 결과가 단지 더 많은 일을 맡는 것으로 끝난다면 구성원은 자신의 업무를 적극적으로 자동화하고 싶어 하지 않을 것이다. 반복업무가 줄어든 뒤 어떤 새로운 문제를 맡게 되는지, 어떤 판단과 책임을 더 가질 수 있는지, 무엇을 배우며 성장할 수 있는지가 보여야 변화에 참여할 동기도 생긴다.

따라서 AI 업무설계 기술은 AI를 잘 사용하는 능력만을 의미하지 않는다.

현재의 일을 사람과 AI 사이에서 다시 나누고, 불필요한 일을 덜어내며, 확보한 역량을 새로운 가치로 이동시키는 능력이다.

두 번째 기술: 사람들의 서로 다른 판단을 연결한다

일의 구조를 잘 설계했다고 조직이 저절로 움직이는 것은 아니다.

리더가 보는 조직의 방향, 실무자가 아는 현장의 현실, 각 분야 전문가가 가진 경험은 서로 다르다. AI는 방대한 자료와 여러 대안을 빠르게 제공하지만, 그중 무엇을 조직의 선택으로 삼을지 책임지지는 않는다.

필요한 정보와 판단이 여러 사람에게 흩어져 있을수록 이를 꺼내고 연결하는 과정이 필요하다. 이것이 퍼실리테이션 기술이다.

퍼실리테이션은 바텀업 방식에서만 필요한 것이 아니다.

리더가 명확한 비전과 방향을 가지고 탑다운으로 결정한 경우에도 대화는 필요하다. 구성원이 왜 이 방향으로 가야 하는지 이해하고, 현장에서 예상되는 장애물과 우려를 말할 수 있어야 한다. 역할과 책임을 나누고, 실행 중 어떤 상황이 생기면 다시 판단할 것인지도 정해야 한다. 방향이 정해졌다는 이유로 이런 과정을 생략하면 리더의 의도는 남지만 실제 실행은 기대와 다르게 흘러갈 수 있다.

반대로 구성원에게서 많은 아이디어가 나온다고 좋은 결정이 자동으로 만들어지는 것도 아니다. 아이디어를 한눈에 펼쳐놓고, 어떤 기준으로 평가할지 합의하며, 장점과 위험을 비교해야 한다. 무엇을 선택하고 무엇을 보류할지, 첫 번째 선택이 실패하면 어떤 대안을 사용할지도 정해야 한다.

탑다운에서는 정해진 방향이 현장의 실행으로 소화되는 과정이 필요하고, 바텀업에서는 다양한 생각이 하나의 선택과 책임으로 수렴되는 과정이 필요하다. 두 경우 모두 퍼실리테이션이 작동한다.

퍼실리테이션은 모든 것을 합의로 결정하는 방식이 아니다. 어떤 방식으로 결정하든 필요한 정보와 생각을 드러내고, 그 판단이 실제 실행으로 이어지도록 만드는 기술이다.

퍼실리테이션을 잘한다는 것은 퍼실리테이티브 리더십이라는 하나의 스타일을 강화한다는 뜻은 아니다. 함께 생각하고 논의하는 방법을 알게 되면, 지시가 필요한 순간에는 더 명확하게 지시할 수 있고, 코칭이 필요한 순간에는 더 좋은 질문을 던질 수 있으며, 변화가 빠른 상황에서는 구성원의 판단을 빠르게 연결해 대응할 수 있다. 결국 퍼실리테이션은 특정한 리더십 유형 하나를 선택하게 하는 기술이 아니라, 상황에 따라 지시·코칭·지원·위임 등 다양한 리더십 방식을 더 잘 사용할 수 있도록 행동의 폭을 넓혀주는 기술에 가깝다.

리더가 모든 회의를 직접 퍼실리테이션할 필요는 없다. 다만 어떤 문제는 개인과 AI에게 맡겨도 되는지, 언제 사람들의 판단을 다시 연결해야 하는지, 누구의 경험이 필요한지는 알아볼 수 있어야 한다.

그리고 함께 논의하기로 했다면 과정도 설계할 수 있어야 한다. 먼저 각자가 생각할 시간을 줄 것인지, AI의 분석을 어느 시점에 보여줄 것인지, 서로 다른 관점을 어떻게 펼쳐놓을 것인지, 어떤 기준으로 선택하고 누가 결정할 것인지가 명확해야 한다.

AI 업무설계 기술은 어디까지 사람과 AI에게 맡길지를 보게 한다. 퍼실리테이션 기술은 어디에서 사람들의 판단을 연결하고 어떻게 결정과 실행으로 넘어갈지를 다루게 한다.

두 기술은 서로를 필요로 한다.

AI 업무설계 없이 퍼실리테이션만 하면 기존 업무방식을 놓고 좋은 대화를 하는 데 머물 수 있다. 반대로 퍼실리테이션 없이 AI 업무설계만 하면 효율적인 프로세스는 만들 수 있어도 사람들의 경험과 판단, 책임과 실행의지가 충분히 연결되지 않을 수 있다.

두 기술이 리더의 성공방정식을 바꾼다

AI 업무설계와 퍼실리테이션은 리더에게 업무를 수행하는 새로운 방법만 추가하지 않는다. 이 기술을 통해 이전과 다른 성과를 경험하면, 리더가 사람과 조직을 바라보는 방식도 달라질 수 있다.

AI와 업무구조를 다시 설계해본 리더는 자신이 세부적인 방법까지 모두 지시하지 않아도 구성원과 AI가 더 빠르고 정교하게 일할 수 있다는 것을 경험하게 된다.

퍼실리테이션을 통해 여러 사람의 판단을 연결해본 리더는 의견이 많으면 일이 느려진다는 기존의 믿음에서 벗어나, 필요한 관점을 적절한 과정으로 연결하면 오히려 판단의 질과 실행력이 높아질 수 있다는 사실을 경험하게 된다.

그 경험이 반복되면 리더의 성공방정식도 달라진다.

“내가 직접 알려주어야 일이 된다”에서“목적과 권한, 일의 구조가 분명하면 사람들이 더 잘할 수 있다”로.

“의견이 많으면 결정이 늦어진다”에서“필요한 관점을 적절한 과정으로 연결하면 결정이 더 좋아진다”로.

“AI는 실무자가 사용하는 도구다”에서“AI는 팀의 일하는 구조를 다시 설계하는 자원이다”로.

이런 변화는 리더에게 지시나 코칭, 위임 가운데 하나만 선택하게 하지 않는다. 상황에 따라 사용할 수 있는 리더십 방식의 범위를 넓힌다. 리더의 기존 강점 위에 새로운 기술과 성공경험이 더해지면서 무엇이 효과적인 리더십인지에 대한 믿음과 가치관도 확장된다.각각 무엇을 맡는지, 누가 어디까지 판단할 수 있는지, 언제 다시 함께 논의할지가 보이는 상태에 가깝다.

이런 의미에서 AI 시대의 좋은 리더에게는 퍼실리테이터적 역량이 더 중요해질 것이다. 모든 답을 직접 내놓기보다, 필요한 질문과 사람을 연결하고 더 나은 판단이 만들어지는 과정을 설계해야 하기 때문이다.

AI 시대의 리더십은 새로운 개념보다 새로운 기술에서 시작된다

리더십은 결국 결과로 평가된다. 그러나 결과는 우연히 만들어지지 않는다. 어떤 문제를 선택하고, 사람과 AI의 역할을 어떻게 나누며, 누구의 판단을 연결하고, 결정이 실행과 학습으로 이어지게 할지를 설계한 과정이 결과의 질을 바꾼다.

리더십 개념은 리더가 향할 방향을 알려준다. 하지만 실제 행동을 바꾸는 것은 새로운 기술을 사용하고, 그 기술로 이전과 다른 성과를 만들어본 경험이다.

AI 시대의 리더에게 필요한 핵심 기술은 두 가지다.

첫째, AI가 바꾸는 일의 구조를 이해하고 다시 설계하는 기술.

둘째, 사람들의 서로 다른 판단을 연결해 실행으로 이어지게 하는 퍼실리테이션 기술.

리더는 이 두 기술을 실제 업무에서 사용하면서 자신이 모든 답과 방법을 직접 가지고 있지 않아도 더 나은 성과를 만들 수 있다는 경험을 하게 된다. 그 경험이 기존의 성공방정식을 바꾸고, 사용할 수 있는 리더십 방식과 가치관을 넓힌다.

AI 시대의 리더십은 AI와 사람이 함께 일하는 구조를 설계하고, 그 안에서 사람들의 판단이 연결되도록 만드는 두 가지 기술을 익혀가는 일이라는 생각이 든다. 이것이 아직 하나의 정립된 리더십 이론은 아닐지라도, AI 기술과 퍼실리테이션을 자신의 영역 밖에 두어온 리더들이 그 경계를 넘어 새로운 리더십의 가능성을 경험하는 계기가 되기를 바라며 이 글을 마친다.

[ 시리즈 전체 4편의 글을 읽어주신 분들께 진심으로 감사드립니다. ]

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