최근에 저는 McKinsey의 "AI 시대, 가치에 인재를 다시 연결하기"라는 제목의 기사를 읽었습니다.
요즘 저는 한 사람이 AI를 활용해 얼마나 많은 일을 증폭시킬 수 있는지 실험하고 있습니다. Claude Code로 직접 제품을 만들고, Obsidian에서 지식 베이스를 구축하는 식이죠. 이 기사는 바로 그 문제, 즉 "AI라는 전제하에 가치를 극대화하려면 어떤 사람을 어떤 업무에 배치해야 하는가?" 를 McKinsey 특유의 구조로 정리하고 있어서 매우 흥미로웠습니다.
특히 '인재(talent)'라는 개념 자체가 가치의 원천으로서 AI로 인해 근본적으로 변화하고 있다는 지점이 와닿았습니다. 이는 고용하는 쪽과 고용되는 쪽 모두에게 관련성이 높은 이야기라고 생각합니다.
후반부에서는 이 기사가 던지는 질문에 대한 개인적인 소회를 적어보겠습니다.
먼저, 'Talent to Value'란 무엇인가?
본론에 들어가기 전에 기본 개념을 간단히 살펴보겠습니다.
McKinsey에는 'Talent to Value' 라는 유명한 프레임워크가 있으며, 10년 넘게 사용되어 왔습니다. 대략적으로 말하면 이런 개념입니다.
회사 가치의 약 80%는 불과 30~50개의 '핵심 역할(critical roles)'에서 창출됩니다. 따라서 그 핵심 역할을 식별하고 최고 인재를 배치하면 영향력을 극대화할 수 있다는 것입니다.
흥미로운 점은 이러한 핵심 역할이 반드시 최상위에 있는 것은 아니라는 사실입니다. 기사에 따르면 핵심 역할 중 CEO에게 직접 보고하는 경우는 약 5~10%에 불과하며, 대부분은 2~3단계 아래에 존재합니다. 즉, '중요한 사람'을 보는 것이 아니라 '가치의 원천이 어디에 있는지' 냉철하게 파악하는 것입니다.
이 논리는 AI 시대에도 전혀 빛바래지 않았습니다. 하지만 한 가지는 결정적으로 변했습니다.
가치는 더 이상 '역할(roles)'만으로 창출되는 것이 아니라, 인간과 AI 에이전트가 동적으로 결합된 '시스템'에 의해 창출됩니다.
생성형 AI가 '일하는 방식'을 바꾼 반면, 에이전틱 AI는 '누가(또는 무엇이) 일을 하는지'를 바꾸었습니다. 인간과 지능형 시스템이 나란히 협력하는 새로운 하이브리드 인력이 등장하고 있습니다. 이것이 바로 인재 전략을 '재연결(rewired)'해야 하는 이유이며, 이 기사의 핵심 주제입니다.
이 기사는 기존 Talent to Value의 4단계를 AI 시대에 맞게 업데이트하고 새로운 5단계를 추가했습니다. 순서대로 살펴보겠습니다.
❶ 1단계: 지속적으로 가치 매핑하기
과거에는 사업부나 제품 라인에 목표를 할당하여 가치를 매핑하고, 그 지도를 가지고 한동안 싸울 수 있었습니다.
하지만 AI 시대에는 기술 발전이 역량을 너무 빨리 상품화하여 전통적인 계획 주기로는 따라잡을 수 없는 속도로 가치의 원천이 이동합니다. 중기 계획을 세우기도 전에 가치 포인트가 이미 옮겨져 있습니다.
따라서 선도 기업들은 가치 할당을 일회성 계획이 아닌 '지속적인 프로세스' 로 다루기 시작했습니다. AI가 어디서 우위를 창출(또는 파괴)하는지 동적으로 추적하고, 새로운 기회에 인재와 에이전트를 신속하게 재배치하는 것입니다.
기사에 나온 예시가 시사하는 바가 컸습니다. Johnson & Johnson은 약 900개의 생성형 AI 사용 사례를 식별했지만, 가치의 80%는 그중 10~15%의 이니셔티브에서 창출되었습니다. 결과적으로 회사는 '광범위한 장기 실험'에서 가장 많은 가치를 창출하는 사용 사례로 지속적으로 좁혀 나가는 방식으로 전환했습니다.
씨앗을 여기저기 뿌리기보다는 가치가 있는 곳을 찾아 집중하라는 것입니다. 당연한 말처럼 들리지만, AI 이니셔티브가 목적 없이 확산되기 쉬운 시대에 강력한 교훈입니다.
❷ 2단계: 핵심 역할과 에이전트 식별하기
개인적으로 가장 흥미로웠던 부분입니다.
과거에는 '핵심 역할을 정하고 그 자리에 사람을 앉히는' 단순한 문제였습니다. 하지만 AI가 업무를 '작업(task)' 단위로 분해하는 세상에서는 이야기가 달라집니다. 어떤 작업은 자동화되고, 어떤 작업은 인간이 보조하며, 어떤 작업은 인간이 주도합니다.
McKinsey는 관점을 'Talent to Value'에서 'Talent and Agents to Value'로 전환할 것을 제안합니다.
구체적인 절차는 다음과 같습니다. 먼저 가장 가치가 높은 영역을 식별합니다. 다음으로 이를 '역량, 기술, 작업'으로 분해합니다. 그리고 각 작업에 가장 적합한 방식에 따라 '인간, 에이전트, 또는 둘의 하이브리드'를 할당합니다.
많은 경우, 진정한 가치 단위는 더 이상 단일 역할이 아니라 인간과 에이전트가 협력하여 결과를 창출하는 '시스템'입니다.
중요성이 증가하는 역할로는 AI 성과에 책임을 지는 도메인 리더, AI 제품 소유자, 인간-에이전트 워크플로우를 설계하는 아키텍트, 프롬프트 엔지니어, 에이전트에 컨텍스트를 제공하는 데이터/지식 전문가 등이 있습니다. 또한 에이전트 운영 플랫폼 리드, 에이전트 거버넌스 연락책 등 완전히 새로운 역할도 등장하고 있습니다.
❸ 3단계: AI로 '가치를 증폭'할 수 있는 사람을 엄격히 식별하기
3단계는 2단계와 밀접하게 연결됩니다.
전통적으로 사람들은 역할에 필요한 '지식, 기술, 자질, 경험'을 기준으로 평가되었습니다. AI 시대에는 이것만으로는 충분하지 않습니다. 지식은 AI를 통해 점점 더 접근 가능해지고 있으며, 업무 자체가 변화함에 따라 경험은 쓸모없어질 수 있기 때문입니다.
McKinsey는 평가 축의 전환을 제안합니다.
목표는 더 이상 '역할에 인재를 맞추는 것'이 아니라, 개인이 AI를 사용하여 가치를 얼마나 증폭시킬 수 있는지 식별하는 것입니다.
이를 위해 'AI 슈퍼 유저'라는 개념이 도입됩니다. 즉, AI를 사용하여 이전에는 팀 전체가 필요했던 작업을 수행할 수 있는 사람입니다. 기사는 다음과 같은 자질을 가진 사람을 우선시할 것을 제안합니다. 자신과 팀의 AI 리터러시를 향상시키는 능력, AI를 통해 운영과 워크플로우를 재구상하는 능력, 문제 설정, 창의성, 판단력을 사용하여 변화를 주도하는 능력, 결정을 내리고 책임을 지는 능력.
실제 사례로 Meta가 인용됩니다. Meta는 각 핵심 역할에 필요한 기술과 '기대되는 AI 영향력'을 정의하고, 직원들이 AI를 사용하여 어떻게 가치를 창출하는지 평가하기 시작했습니다. 기사는 다음과 같이 강조합니다.
AI에 대한 광범위한 접근이 자동으로 차별화된 결과로 이어지지는 않습니다. 주변 사람들을 압도적으로 능가하기 위해 AI를 통합하는 소수의 사람들만이 존재할 뿐입니다.
단순히 도구를 나눠준다고 해서 격차가 생기지는 않습니다. 동일한 AI를 가지고도 돌파하는 사람과 그렇지 못한 사람이 있습니다. 이 차이를 식별하는 것이 인재 전략의 핵심입니다.
한편, 기사는 인재 확보를 위해 '매입(buy), 구축(build), 차용(borrow)'을 혼합할 것을 제안하지만, 핵심 AI 역량을 위해 외부 인재에 지나치게 의존하면 확장하거나 가치를 유지하기 어려운 취약한 조직이 된다고 경고합니다. 외부 CMO로 일하는 입장에서 이 점은 아프면서도 공감되는 지점이었습니다! (웃음)
❹ 4단계: 최고 경영진 자체 검토하기
Talent to Value는 궁극적으로 리더가 이 프로세스를 소유하고 운영할 수 있는지에 달려 있습니다. 하지만 기사는 많은 경영진이 여전히 AI 리터러시가 부족하여 일관된 가치 의제를 정의하거나, 핵심 역할의 우선순위를 정하거나, 효과적인 인재 결정을 내리지 못한다고 날카롭게 지적합니다.
따라서 최고 경영진과 이사회는 AI에 정통해져서 직접 경험하고 기존의 가정에 도전해야 합니다. 조직의 계층 구조를 '감독'하는 대신, 인재, AI, 워크플로우, 자원 할당의 동적 시스템을 '운영'하는 쪽으로 나아가야 합니다.
기사는 지난 18개월 동안 많은 Fortune 500대 기업이 AI 전략에 초점을 맞추기 위해 리더십 팀을 개편했으며, 때로는 조직 재설계나 임원 퇴사가 수반되기도 했다고 언급합니다. 경영진 층이 가장 먼저 재연결되고 있는 것으로 보입니다.
❺ 5단계 (신규): '누가 했는가'보다 '시스템이 어떻게 작동했는가'
AI 시대를 위한 이 새로운 단계는 2단계와 함께 제게 가장 인상 깊었습니다.
에이전틱 조직에서 평가의 근본적인 질문이 바뀝니다.
'누가 일을 했는가?'에서 '시스템이 얼마나 잘 작동했는가?'로 바뀝니다.
결과는 더 이상 개인에게만 귀속되지 않으며, 인간-에이전트 협업 전체 시스템의 성과에 의해 결정됩니다. 따라서 평가는 인간과 에이전트를 위해 별도로 설계되면서도 상호 보완적으로 이루어져야 합니다. 에이전트는 '의사 결정 품질, 신뢰성, 속도, 비용'으로 평가되는 반면, 인간은 '비즈니스 영향력, AI 워크플로우를 정의하고 개선하는 능력, 윤리적인 AI 사용, 교차 팀 협업'으로 평가됩니다.
기사가 전달하는 핵심은 이것입니다.
대부분의 조직이 어려움을 겪는 이유는 뛰어난 인재나 첨단 AI 도구가 부족해서가 아니라, 명확한 책임 소재와 피드백 루프를 갖춘 '일관된 시스템'으로 통합하는 데 실패하기 때문입니다.
사람과 AI는 있지만 결과가 나오지 않습니다. 그 원인은 '연결'에 있습니다. 기사는 리더들에게 자본 할당과 동일한 엄격함으로 이 시스템을 운영할 것을 촉구하며 마무리됩니다.
개인적인 소회
글이 길어졌지만, 읽으면서 생각난 두 가지를 적어봅니다.
❶ '역할'에서 '동사'로 식별의 해상도를 높여야 한다
2단계에서는 핵심 역할에 대한 할당을 어떻게 생각할지 논의했습니다. 제가 아직 완전히 내재화하지 못한 것은 이 '식별'을 실제로 어떻게 수행할 것인가입니다.
기사는 '작업으로 분해하라'고 말하지만, 그 작업의 '해상도'에 대해서는 언급하지 않습니다. 제 현재 생각은 역할을 '명사'로 보면 AI화 가능성을 판단할 수 없지만, '동사' 수준으로 분해하면 할당이 명확해진다는 것입니다.
예를 들어, '리크루터'라는 명사로는 AI가 할 수 있는지 알 수 없습니다. 하지만 '지원자 스크리닝', '면접 분위기 파악', '오퍼 수락 설득'과 같은 동사로 분해하면 어떤 작업이 에이전트에 적합하고 어떤 작업이 인간에게 필요한지 알 수 있습니다. 스크리닝은 에이전트에게, 분위기 파악은 인간에게 맞는 작업입니다.
역할을 동사 수준으로 분해해야만 인간과 AI 간의 할당을 판단할 수 있습니다. 이것이 2단계를 실행하는 핵심 열쇠라고 생각합니다.
❷ AI는 '증폭기'일 뿐, 증폭할 것이 없는 사람에게는 통하지 않는다
3단계의 'AI로 가치를 증폭할 수 있는 사람을 식별하라'는 점이 제게 깊이 각인되었습니다.
기사는 Meta의 예시로 '소수의 사람들만이 돌파한다'고 말하지만, 왜 일부 사람들만 증폭하는지에 대한 이유는 다루지 않습니다. 제 가설은 AI는 엄밀히 말해 증폭기이며, '기반'—스스로 일을 하는 습관—이 부족한 사람에게는 증폭할 것이 애초에 없다는 것입니다.
따라서 누군가가 'AI 증폭기'인지 판단하려면 AI는 잠시 제쳐두고 이렇게 물어볼 것입니다. "지난 1년 동안 새로 배우거나 시도해본 것은 무엇인가요?" AI에 국한하지 않고 질문함으로써 단순히 도구에 편승한 사람과 항상 자신의 역량을 확장해 온 사람을 구별할 수 있습니다. 후자에 AI가 더해질 때 비로소 진정한 증폭이 일어납니다.
...
AI 시대의 인재에 대한 논의는 종종 '어떤 직업이 사라질까'로 빠지곤 하지만, 이 기사는 한 걸음 더 나아가 '인간과 AI를 어떻게 결합하고, 평가하고, 연결할 것인가'라는 디자인 문제로 재구성한 점이 인상적이었습니다. 매우 알찬 읽을거리였습니다.
고용하는 쪽이든, 고용되는 쪽이든, 자신을 확장하는 방법에 대해 고민하는 쪽이든, 이 기사는 많은 통찰을 제공한다고 생각합니다.
이상입니다. 읽어주셔서 감사합니다! 🙇
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