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[IT뉴스]AI 도입했는데 생산성은 그대로?…“리더부터 일하는 법 바꿔야”
온카뱅크관리자
조회:
31
2026-09-30 16:47:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">장태원 멀티캠퍼스 센터장·김성준 국민대 경영대학원 교수 인터뷰<br>“개인 생산성과 조직 생산성은 완전히 다른 게임”<br>AI로 보고서만 늘면 ‘가짜 일’ 오히려 폭증해<br>“CEO·임원이 직접 써봐야 사람·AI 역할 재설계 가능”</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="KtHQ2MWITV"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="74acf79104f3f49a8358e92487042f5235c1c5576641a896c01b2de7b8a91f67" dmcf-pid="9FXxVRYCS2" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="지난 29일 서울 대치동 멀티캠퍼스 선릉 강의실에서 장태원 멀티캠퍼스 개발운영센터장(왼쪽)과 김성준 국민대 교수(오른쪽)이 질문에 대답하고 있다. / 사진=멀티캠퍼스 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/30/ked/20260930164149795teer.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="qc34B6SrT8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/30/ked/20260930164149795teer.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 지난 29일 서울 대치동 멀티캠퍼스 선릉 강의실에서 장태원 멀티캠퍼스 개발운영센터장(왼쪽)과 김성준 국민대 교수(오른쪽)이 질문에 대답하고 있다. / 사진=멀티캠퍼스 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="65492edb5431a5a63827a79c87b05fbe535123e19beed33c355ec2196727f26e" dmcf-pid="23ZMfeGhh9" dmcf-ptype="general">“개인의 생산성과 조직의 생산성은 완전히 다른 게임입니다.”</p> <p contents-hash="4668ffbb7d90cf3d374b474ab597366b1eaded485fa2635e3766df45e2b697d7" dmcf-pid="V05R4dHlSK" dmcf-ptype="general">김성준 국민대 경영대학원 교수는 지난 29일 기자와의 인터뷰에서 기업들이 인공지능(AI)을 도입하고도 뚜렷한 성과를 내지 못하는 이유를 이같이 설명했다.</p> <p contents-hash="920b8ae84d61dea8751b90db08c4cfb4d84425b35818998644b6506e993696d2" dmcf-pid="fp1e8JXSlb" dmcf-ptype="general">직원 개개인은 AI를 활용해 업무 시간을 크게 줄이고 있다. 하지만 이런 변화가 곧바로 조직 전체의 생산성 향상으로 이어지는 것은 아니라는 얘기다.</p> <p contents-hash="2fd9b7025094dd9545ba8c33fab77169a4b37575498ff292a14ffba8c3bd10e9" dmcf-pid="4Utd6iZvTB" dmcf-ptype="general">김 교수는 “AI를 쓰면서 개인 생산성이 30~40% 높아졌다고 느끼는 직장인들이 있다”며 “그런데 조직 관점에선 ‘생산성에 무슨 변화가 있느냐’는 질문에 변화가 없다는 답이 나온다”고 말했다.</p> <p contents-hash="1eae44ddcb86b14cca838649cd02439e5ea0bdecf59ae0ab2c4a6d51afc9c98c" dmcf-pid="8uFJPn5Tyq" dmcf-ptype="general">장태원 멀티캠퍼스 인재개발교육센터장도 기업들이 아직 AI 도입의 과도기를 지나고 있다고 진단했다. 장 센터장은 “지금은 AI로 인한 생산성 향상을 측정할 지표와 기준 자체를 명확하게 설정하지 못한 단계”라며 “어떤 일에 AI를 적용하고 업무 프로세스를 어떻게 바꿀지, AI와 사람이 할 일을 어떻게 나눌지를 먼저 정의해야 한다”고 조언했다.</p> <p contents-hash="1f47a6ce73745873545dfb58dc34c7550afa34fa86b6ec794c47c6fd625794ad" dmcf-pid="673iQL1yvz" dmcf-ptype="general">삼성SDS 자회사인 멀티캠퍼스는 종합 인적자원개발·기업교육 전문 기업이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="22580b85938ef46f7359f5cbe0d830d3e6c912bed3cb7ef2bf3f1ec03d544a8f" dmcf-pid="PNnYhHd8S7" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="김성준 국민대 교수가 기자의 질문에 대답하고 있다. / 사진=멀티캠퍼스 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/30/ked/20260930164151095jypt.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="BPdwNmKpS4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/30/ked/20260930164151095jypt.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 김성준 국민대 교수가 기자의 질문에 대답하고 있다. / 사진=멀티캠퍼스 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="e9d2280f8fec8ec74ba7d984d092944532700af1febf7b8574524c4c75d16ba9" dmcf-pid="QjLGlXJ6hu" dmcf-ptype="general">심지어 AI가 기존 업무의 비효율까지 증폭시킬 수 있다는 지적도 나왔다. 김 교수는 대표적인 사례로 보고서를 들었다.</p> <p contents-hash="500cf71be99702787effceb047806185599702e65e8c68890643a4ce1ecbcb88" dmcf-pid="xAoHSZiPvU" dmcf-ptype="general">그는 “구두로 얘기해도 될 내용을 논리적으로 보이는 '억지 보고서'로 꾸리는 게 대표적인 가짜 일”이라며 “AI가 들어오면 가짜 일에 잠식된 조직의 가짜 일이 더 폭증한다”고 했다.</p> <p contents-hash="9895fd086c0a37c8055d9008fe0423e51030b9cc03210d28852fe65a2d2f9663" dmcf-pid="yUtd6iZvSp" dmcf-ptype="general">과거엔 인력의 한계로 한 주에 10건 작성하던 보고서를 AI를 이용해 30~40건 만들 수 있게 되면 오히려 이를 검토해야 하는 리더들에겐 병목이 발생할 수 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="dccd976a26be233e01aefadc6e3b0de97f3fdefb64ac61269a6a3f4ce44c6766" dmcf-pid="WuFJPn5Tv0" dmcf-ptype="general">AI가 만든 문서가 겉으로는 그럴듯해도 해당 기업의 사업과 조직 상황에 맞지 않을 가능성도 있다. 김 교수는 “개인마다 보고서를 만드는 시간이 빨라지면서 보고서가 폭증했다”며 “범용 AI는 우리 회사와 업의 맥락을 모르기 때문에 ‘그럴듯한’ 결과물이 많아질 수 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="1f0a8769ae59d9eb5e5ea27f978d95ef344ac4b416e3ae8ca1337f4c813f40c6" dmcf-pid="Y73iQL1yW3" dmcf-ptype="general">인재를 평가하는 기준도 달라지고 있다. 김 교수는 30~40대 핵심 인재 60명을 대상으로 연구한 결과를 언급했다. 그는 이를 인용해 “예전에는 정보를 빨리 찾고 자료를 빨리 만들고, 상사가 물었을 때 답이 바로 나오는 사람이 일을 잘하는 사람이었다”며 “지금은 정보의 옥석을 가려내고, AI가 만든 결과물을 판단하고, 좋은 기준을 갖고 맥락을 연결해 의미를 만드는 능력이 중요해졌다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="1070faa42106ac1d2a29de73a67d4c92054db957556ea90bbd8c51294d70d9a7" dmcf-pid="Gz0nxotWWF" dmcf-ptype="general">AI 시대에는 오히려 리더의 의사결정 부담이 커질 것이라는 전망도 나왔다. 장 센터장은 “정보가 많아졌다고 결정이 쉬워지는 것은 아니다”며 “무엇을 우선하고 무엇을 포기할지에 대한 기준을 리더가 더 분명하게 가져야 한다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="4cb2b2e1366ee31e3fbb8525849e290b94d24cae032e9f2b342cd81398df0a53" dmcf-pid="HqpLMgFYSt" dmcf-ptype="general">특히 경영진이 직접 AI를 사용해보는 과정이 필요하다는 게 두 사람의 공통된 설명이다. 김 교수는 “연차가 오래된 임원일수록 ‘이건 이렇게 해야 한다’는 자신만의 성공방정식이 확고하다”며 “과거의 습관이 해체돼야 AI와 제대로 일할 수 있는 새로운 습관이 생긴다”고 말했다.</p> <p contents-hash="fc4bab6482007cc4f830cd917734b1c29e26a72f886031c114dc82526781326d" dmcf-pid="XBUoRa3Gh1" dmcf-ptype="general">이어 “임원과 CEO가 직접 AI와 일해봐야 사람은 얼마나 필요하고 에이전트는 어떻게 활용할지 리소스 계획을 세울 수 있다”고 했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ec146a8546a2818cd21cf95db3771bc526e759c03167a606cfae402ea19469f4" dmcf-pid="ZbugeN0Hl5" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="장태원 멀티캠퍼스 개발운영센터장이 기자의 질문에 대답하고 있다. / 사진=멀티캠퍼스 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/30/ked/20260930164152344ojbr.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="bwevsyx2Sf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/30/ked/20260930164152344ojbr.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 장태원 멀티캠퍼스 개발운영센터장이 기자의 질문에 대답하고 있다. / 사진=멀티캠퍼스 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="f44f71c9d107452e8908ed156412dbb83790e83255c1430a5aa9eb105f7f8dde" dmcf-pid="5K7adjpXTZ" dmcf-ptype="general">멀티캠퍼스도 이런 변화에 맞춰 리더 교육을 확대하고 있다. 하나의 경영 사례를 재무와 조직·인사 등 여러 관점에서 분석하는 통합형 케이스 스터디 등을 운영하고 있다. AI 시대 팀장의 새로운 판단과 역할에 초점을 맞춘 ‘AI 팀장 리더십’ 과정도 선보였다.</p> <p contents-hash="b62e61cdfec143d53203ccda4ddb31a95bf2bbc196a22dfbf65574eaed6d8bbc" dmcf-pid="19zNJAUZvX" dmcf-ptype="general">장 센터장은 “2027년 리더가 마주할 가장 큰 과제는 변화에 대한 관리”라며 “AI를 어디에 어떤 목적으로 쓸지 우선순위를 정하고, 그 변화를 실제 성과로 연결하고 조직 안에 지속적으로 정착시키는 것이 중요해질 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="facb56c989d3a1499bdf86d7289018823763f4cd1f4bd73c7b38ef7f7b3e7f1c" dmcf-pid="t2qjicu5vH" dmcf-ptype="general">라현진 기자 raraland@hankyung.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 한국경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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