[AI & 퍼스펙티브] AI 시대, 리더는 무엇을 해야 하는가

인공지능(AI)이 이제 우리 일상 곳곳에 깊숙이 스며들고 있다. 기술의 발전 속도가 그 어느 때보다 빠른 지금, AI에 대한 이해는 선택이 아닌 필수가 됐다. 이에 발맞춰 커뮤니케이션북스는 2024년부터 AI문고를 통해 교육, 의료, 산업, 사회, 예술, 철학, 국방, 인문 등 전 분야를 아우르는 AI 담론을 폭넓게 조명해왔다. AI문고는 2026년 4월 1일 현재 742종에 이르렀으며, 올해 10월말까지 1000종 발간을 목표로 하고 있다. 특히 AI 기술의 핵심 이론부터 산업계 쟁점, 일상의 변화까지 다각도로 다루면서 학계와 업계의 주목을 받았다. 또한 AI문고 저자들은 ‘AI 3대 강국 실현’을 위한 공동 성명서를 발표하며 사회적 책임을 강조하기도 했다. AI가 단순한 기술 혁신을 넘어 인간의 존엄과 지속가능한 미래로 이어지기 위해선 어떤 가치와 기준이 필요할까. 투데이신문은 AI문고 저자들이 제시하는 ‘지속가능한 AI 사회’를 향한 제언을 독자들에게 전한다.

기술 역량을 넘어선 리더십의 질문

최근 필자가 기업에서 가장 많이 요청 받는 강의와 자문 주제는 임원과 팀장을 위한 ‘AI 리더십’이다. 생성형 AI가 빠르게 확산되면서 조직 안에서 변화의 압력이 커지고 있다. 이미 많은 기업이 업무에 AI를 활용하고 있고, 일부 조직은 AI 에이전트 기반 자동화까지 실험 중이다. 리더, 특히 중간관리자에게 변화의 열쇠가 있다. 자연스럽게 조직에서는 새로운 질문이 등장한다. “AI 시대에 리더는 무엇을 해야 하는가.”

현장에서는 지금 리더의 ‘AI 활용 역량’에 가장 많이 투자하고 있다. 프롬프트를 잘 쓰는 능력, 데이터를 이해하는 능력, 새로운 AI 도구를 빠르게 익히는 능력이 강조된다. 물론 이러한 역량도 중요하다. 그러나 AI 시대 리더십을 단순히 기술 활용 능력으로 설명하기에는 부족하다. AI는 단순한 도구가 아니라 조직이 생각하고 협업하는 방식을 바꾸는 기술이기 때문이다.

최근 한 해외 연구진이 AI와 리더십을 다룬 60여 편의 논문을 종합 분석했다. 결론은 분명했다. AI 시대 리더에게 필요한 것은 기술 이해를 넘어 전략적 사고, 데이터 기반 의사결정, 민첩성, 그리고 정서적·사회적 지능을 아우르는 통합 역량이다. 즉 AI 리더십은 특정 기술 역량이 아니라, 조직이 AX 전환을 할 수 있도록 방향을 제시하고 변화를 촉진하는 리더십에 가깝다.

개인의 생산성이 팀의 성과로 이어지지 않는다

AI는 개인의 생산성을 크게 높이고 있다. 문서를 쓰고, 데이터를 분석하고, 아이디어를 만드는 속도는 이전과 비교할 수 없다. 그러나 개인의 생산성이 높아진다고 해서 팀의 성과가 자동으로 높아지는 것은 아니다.

사회심리학자 아이번 스타이너는 “팀 성과 = 잠재 성과 − 프로세스 손실”이라는 모델을 제시한 바 있다. 잠재 성과는 구성원의 능력과 자원을 최대한 발휘했을 때의 이론적 최고치이고, 프로세스 손실은 함께 일하는 과정에서 발생하는 비효율이다. 역할 분담의 모호함, 의사소통 비용, 책임감 분산, 무임승차가 모두 여기에 해당한다. 결국 팀 성과를 높이려면 개인의 능력을 끌어올리는 것보다 협업 과정의 손실을 줄이는 것이 더 결정적이다. 구글이 자사 고성과 팀의 비결을 분석한 ‘아리스토텔레스 프로젝트’가 같은 결론을 내렸다. 고성과 팀의 핵심은 뛰어난 개인이 아니라 심리적 안전감(psychological safety)이라는 것이다.

AI는 개인의 잠재 성과를 끌어올린다. 문제는 협업 구조가 그대로라면 프로세스 손실 역시 함께 커진다는 점이다. 실제 조직에서 AI 도입 이후 나타나는 문제 대부분이 이 영역에서 발생한다.

AI가 작성한 보고서를 두고 “AI가 그렇게 제안했다”는 말이 등장하는 순간, 판단의 책임 소재가 흐려진다. 리더 입장에서는 결과의 품질을 두고 누구에게 피드백해야 할지 애매해진다. AI는 시행착오를 줄여주지만, 동시에 경험을 통해 배우는 과정도 줄인다. 과거에는 데이터 분석 과정에서 오류를 수정하고 가설을 검증하는 그 자체가 학습이었지만, 이제는 AI가 곧장 답을 내놓으며 그 과정이 생략된다. 협업 방식도 달라진다. 예전에는 문제를 풀기 위해 팀원들이 토론하고 관점을 맞추는 시간이 필요했다. 이제는 각자가 AI에게 질문해 초안을 만든 뒤 결과만 공유한다. 효율은 높아지지만, 팀이 함께 사고하는 과정은 오히려 줄어든다. 여기에 AI 활용 능력에 따른 속도 격차가 더해지면, 팀 내부의 긴장도 커진다. 누군가는 몇 시간 만에 결과물을 만들어 오고, 다른 누군가는 며칠이 걸린다. 결국 AI 시대에는 단순히 기술을 도입하는 것보다 개인의 생산성 향상이 팀의 성과로 이어지도록 협업 구조와 의사결정 방식을 다시 설계하는 리더십이 중요해진다.

리더십의 본질은 그대로다

흥미로운 실험이 하나 있다. 하버드 케네디스쿨 연구진은 최근 AI 에이전트를 동원해 인간 리더의 역량을 측정하는 실험을 진행했다. 결과는 분명했다. AI로 구성된 팀을 잘 이끄는 리더는 인간으로 구성된 팀에서도 높은 성과를 냈다. AI 리더십과 인간 리더십이 전혀 다른 능력이 아니라, 상당 부분 같은 역량에 기반한다는 의미다.

특히 성과가 높은 리더들은 지시를 많이 하는 사람이 아니었다. 그들은 더 많은 질문을 던지고, 팀원 간 정보 교환을 촉진하며, 대화를 구조화했다. 리더의 역할은 문제를 직접 해결하는 것이 아니라 팀이 가진 정보를 연결하고 판단을 조율하는 것이다. 인간 팀에서는 공감과 긍정적 정서 또한 성과에 큰 영향을 미쳤다. AI 시대에도 리더십의 중심은 여전히 사람에게 있다는 뜻이다.

좋은 팀은 AI를 많이 쓰는 팀이 아니다

AI 시대 리더의 핵심은 기술을 잘 쓰는 사람이 되는 것이 아니라, 사람과 AI가 함께 작동하는 협업 구조를 설계하는 것이다. 이를 위해 리더는 몇 가지 근본적인 질문을 던져야 한다. 어떤 업무는 AI에게 맡기고, 어떤 판단은 인간이 책임져야 하는가. 개인이 AI로 만든 결과물을 팀의 집단적 사고 과정과 어떻게 연결할 것인가. AI 활용 능력의 격차가 팀의 균열로 번지지 않도록 어떻게 조율할 것인가.

좋은 팀은 AI를 많이 사용하는 팀이 아니다. 질문과 대화가 살아 있고, 사람의 판단과 AI의 분석이 연결되며, 구성원들이 서로의 지혜를 끌어낼 수 있는 구조를 가진 팀이다. 그러한 구조를 만들어내는 것이야말로 AI 시대 리더십의 본질이다. 결국 리더가 어떤 기준과 원칙으로 AI를 조직에서 활용하는지가 AI 시대 슈퍼 팀을 가르는 가장 중요한 가늠자가 될 것이다.

△ 윤명훈 원티드랩 사업총괄

필자 소개

원티드랩 사업총괄로 채용 AI와 교육·솔루션·변화관리를 포함한 AX 신사업을 이끌고 있다. 중앙대학교·가천대학교 겸임교수로 AI와 HR의 접점에서 실무와 연구, 교육을 병행하며, 『AI와 직원경험』 『AI와 인재채용』 『피플애널리스트들이 온다』 『스타트업 HR팀장들』(이상 공저 포함)을 집필했다. 기업·대학·공공기관에서 사람과 데이터, AI를 연결하는 강의와 자문을 하고 있다.