[특별기고] 사람과 생태계, AI 시대 새로운 가치의 원천

이상문 교수의 ‘AI 시대 강점기반 경영’③

<이투데이 사람중심경험연구소(HXI) 출범을 맞아 고문을 맡은 세계적 강점기반 경영 석학 이상문 네브래스카주립대 석좌교수의 특별기고 'AI 시대 강점기반 경영'을 4회에 걸쳐 연재합니다. 이 칼럼은 HXI가 지향하는 사람중심경영의 이론적 토대를 제시하며 매주 수요일 게재됩니다.>
〈연재 순서〉
① AI 시대, 경영의 해답은 '사람의 강점'에 있다
② 끊임없는 격변, '미래지향적 스마트 기업'의 조건
③ 사람과 생태계, AI 시대 새로운 가치의 원천
④ 낙관과 두려움 사이, AI의 방향은 경영이 정한다

이상문 이투데이 사람중심경험연구소(HXI) 고문, 미국 네브래스카주립대학교 석좌교수

새로운 가치의 원천으로서의 인적 자산

생성형 AI, 에이전트형 AI, 피지컬 AI, 그리고 오토사피엔트 AI(Autosapient AI: 자율적이면서 인간과 유사한 AI)의 급속한 성장은 위험한 단순화를 부추겨 왔다. 기계가 더 많은 일을 할 수 있다면 사람을 가장 빨리 대체하는 기업이 승자가 된다는 생각이다. 이는는 기존 업무의 자동화를 미래 가치의 창출로 착각하는 것이다.

AI는 문서를 요약하고, 대안을 생성하며, 패턴을 감지하고, 코드를 작성하고, 의사결정을 지원하며, 직접 행동에 옮길 수도 있다. 이러한 역량은 생산성을 높일 수 있다. 그러나 어떤 문제에 주목할 가치가 있는지, 사람들이 어떤 미래를 추구해야 하는지, 어떤 트레이드오프(상충 관계)가 도덕적으로 용납될 수 있는지는 AI가 결정할 수 없다.

이러한 질문에 답하려면 인간의 강점이 필요하다. 창의성은 아직 존재하지 않는 가능성을 꿈꾸고 상상하게 해 준다. 실천적 판단력은 추상적인 지식을 구체적인 상황에 연결해 준다. 공감 능력은 관리자가 데이터로는 드러나지 않는 고객과 직원의 요구를 이해하도록 돕는다. 용기는 리더가 불확실한 상황에서도 행동할 수 있게 해 준다. 윤리적 책임감은 기술적으로 할 수 있는 일이라도 해서는 안 될 일의 한계를 정해 준다.

따라서 AI 시대에 가장 중요한 인재 전략은 기술 전문가를 누구보다 많이 확보하려는 경쟁이 아니다. 핵심은 구성원들이 이미 지닌 다양한 강점을 발견하고, 그 강점이 최고의 가치를 창출할 수 있는 여건을 만드는 것이다.

고객과 가장 가까운 직원들은 최고경영진보다 먼저 새로 생겨나는 요구를 알아차리는 경우가 많다. 생산 현장 근로자들은 공식 절차가 실제 업무와 어긋나는 지점을 잘 안다. 경험 많은 전문가들은 데이터베이스에 담기지 않는 암묵지를 보유하고 있다. 젊은 직원들은 새로운 문화 흐름과 기술 활용 방식을 빠르게 알아챈다. 외부 파트너들은 조직 내부에 없는 지식과 관점을 더해 준다.

경영자는 이러한 역량들을 연결해야 한다. 반복적이거나 위험하거나 데이터 집약적인 업무는 AI가 맡고, 사람은 발견, 관계 형성, 해석, 혁신에 더 집중할 수 있도록 직무를 재설계해야 한다.

학습에도 투자해야 한다. 교육이 최신 소프트웨어 사용법을 가르치는 데 그쳐서는 안 된다. 구성원들은 AI의 결과물을 비판적으로 검토하고, AI의 역량과 한계를 인식하며, 민감한 정보를 보호하고, 언제 인간의 검토가 반드시 필요한지 판단할 수 있을 만큼 AI를 충분히 이해해야 한다.

인간 중심 경영이란 모든 기존 일자리를 보존하거나 유용한 자동화에 저항하는 것을 의미하지 않는다. 기술은 언제나 일을 변화시켜 왔다. 인간 중심 경영이란 오히려 사람을 줄여야 할 과거의 비용이 아니라 미래를 창조하는 주체로 대하는 것이다.

미래지향적 기업은 업무 과정에서 사람을 얼마나 빨리 배제하느냐가 아니라, AI 역량과 인간의 재능을 얼마나 효과적으로 융합해 더 나은 결과를 만들어 내느냐로 성공을 측정한다.

에코노베이션(Econnovation)과 살아 숨 쉬는 혁신 생태계(Living Innovation Ecosystem)

오늘날의 문제는 매우 복잡해서 단일 제품이나 부서, 조직의 경계를 넘어서는 혁신이 필요하다. 경제 격차는 한 고용주가 해결할 수 있는 문제가 아니다. 디지털 격차는 인프라, 교육, 비용 부담, 기술 역량, 언어, 신뢰가 얽힌 문제다.

조직과 이해관계자들이 상충되는 목표를 추구하거나 공동의 이익을 인식하지 못할 때 목표 격차(Goal Divide)가 발생한다. 이들은 모두 생태계 차원의 문제다. 작은 구성 요소 하나를 개선한다고 해도 그 문제는 다른 곳으로 옮겨 갈 뿐일 수 있다.

에코노베이션(Econnovation)은 생태계(Ecosystem)와 혁신(Innovation)을 결합한 개념으로, 필자가 만든 신조어다. 이는 첨단 디지털 기술, 특히 오토사피엔트 AI의 지원을 받아 조직과 사회 전체의 이익을 위한 지능적 해법을 창출하는 생태계 중심의 혁신이다. 혁신은 기업 내부의 폐쇄적 연구에서 출발해 선택된 파트너와의 협업, 개방형 혁신, 플랫폼 기반 공동 혁신으로 발전해 왔다. 에코노베이션은 물리적·디지털 시스템으로 이루어진 네트워크 전체를 혁신의 영역으로 봄으로써 이러한 진화를 한 단계 더 확장한다.

공급망을 예로 들어 보자. AI를 좁은 범위에서만 적용하면 한 기업의 구매 비용을 절감하거나 수요를 예측하는 데 그칠 수 있다. 반면 생태계 접근 방식은 공급업체, 생산자, 물류 업체, 고객, 근로자, 지역사회, 환경 조건 등을 연결한다.

이러한 접근 방식은 효율성, 회복탄력성, 공정한 참여, 지속가능성 사이의 균형을 추구한다. 최상의 해법이 어느 한 지표를 극대화하지는 못할 수도 있다. 그러나 공급망에서의 총가치를 더 크게 만들고, 한 곳의 개선이 다른 곳의 피해로 이어질 가능성을 줄인다.

오토사피엔트(Autosapient) AI는 이러한 작업에서 강력한 파트너가 될 수 있다. 여기서 '오토사피엔트'란 학습하고, 추론하며, 의사결정을 내리고, 점점 더 높은 수준의 자율성을 갖고 행동할 수 있는 AI 시스템을 의미한다.

이러한 시스템은 복잡한 환경을 모니터링하고, 방대한 양의 구조화 및 비구조화 데이터를 통합하며, 사람들이 간과할 수 있는 관계를 파악하고, 조직 경계를 넘어 대응을 조율할 수 있다. 이 시스템이 작동하는 '살아 숨 쉬는 혁신 생태계'에서는 환경 변화에 맞춰 정보와 행동이 끊임없이 조정된다.

기술이 제공하는 것은 에코노베이션의 하드 인에이블러(Hard Enablers), 즉 컴퓨팅 인프라, AI, 연결된 센서, 로보틱스, 블록체인 등의 디지털 시스템뿐이다. 소프트 인에이블러(Soft Enablers)도 그에 못지않게 중요하다.

여기에는 아이디어 교환을 지원하는 문화, 선구적인 목표를 추구하는 리더, 협업을 가능하게 하는 구조, 그리고 전통적인 조직의 경계를 초월하는 인적 자원 생태계가 포함된다. 이러한 조건이 갖춰지지 않으면 아무리 진보된 AI라도 서로 연결되지 않은 실험의 모음에 그치고 말 것이다.

에코노베이션은 지향해야 할 이상에 가까운 개념이다. 대부분의 조직은 아직 생태계 전반에 걸친 완전히 통합된 자율적 혁신을 수행할 역량을 갖추지 못했다. 그럼에도 이 개념은 경영자에게 방향을 제시한다. 경영자는 AI로 어디서 비용을 절감할 수 있는지만 묻는 데 그치지 않고, 어떤 관계 구조가 문제를 낳는지, 누구의 지식이 빠져 있는지, 목표를 어떻게 조율할 수 있는지, 그리고 인간과 AI의 협력이 참여자 중 누구도 단독으로는 창출할 수 없는 가치를 어디에서 창출할 수 있는지를 물어야 한다.