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사회

KT朴允永代表、人事刷新で経営色鮮明に AI転換へ外部人材を前面配置

李専務は30年以上にわたり金融ITと情報保護を担当してきた人物だ。... 外部人材で戦略推進力を強化、内部昇進で運営を安定化 ITとネットワークなど中核運営組織は、内部昇進者を中心に配置した。...

KT朴允永代表、人事刷新で経営色鮮明に AI転換へ外部人材を前面配置

安全・法務・広報・財務に外部専門家、意思決定と実行力を強化

IT・ネットワークは内部昇進中心、運営の安定性を確保

KT代表の朴允永氏

[インサイトコリア=申光烈 記者]

KTの朴允永代表が、人事と組織改編を通じて自身の経営方針を明確にしている。機能別に外部専門家を前面に配置する一方、核心となる運営組織は内部昇進で維持する構造を取り、組織の安定性と実行力の強化を急いでいる。

業界によると、朴代表は就任後、主要ポストを中心に人事再編を加速している。前任の金永燮社長体制の痕跡を薄めると同時に、機能別に組織を再整列した。外部専門家を前面に出すことで、意思決定のスピードと実行力を同時に高める狙いだ。

今回の人事の最大の特徴は、セキュリティー、法務、広報、財務などの業務に外部人材を大幅に投入した点にある。情報セキュリティー室、すなわちCISOのトップには、金融決済院出身の李相云専務を招いた。李専務は30年以上にわたり金融ITと情報保護を担当してきた人物だ。通信網と結びついたセキュリティー体制の高度化に重点を置くものとみられる。

法務室長には、大検察庁公安企画官を務めた宋奎鐘・前国家情報院監察室長が選任された。規制対応と内部統制能力を同時に強化する布石と解釈される。さらに、科学技術情報通信部の情報セキュリティー・プロジェクトマネージャーである金昌五氏は、来月中旬にKTの最高個人情報責任者として合流する予定だ。

対外コミュニケーション機能も強化された。広報室長には、韓国記者協会長を務めた金東勲・元ハンギョレ新聞記者が任命された。一部では、最近のハッキング事故やセキュリティー脆弱性をめぐる議論、ガバナンス関連の問題が相次ぐなか、企業の評判管理と対外コミュニケーションの重要性が一段と高まったことも人事に影響したとみている。

一方、AX、すなわち人工知能転換組織は、朴允永体制に入って前面に浮上した。KTは、戦略策定、技術開発、事業遂行に分かれていた機能を統合し、AX事業部門を新設した。トップには朴相元・前三井KPMGコンサルティング代表を招いた。技術組織ではなく、事業組織としてAIを扱うというシグナルだ。

AX Tech本部長にはサムスンSDSに在籍していた梁在英氏が、AX未来技術院長にはLG AI研究院出身の崔正奎氏が内定した。さらに、ネイバー、現代自動車、ハンファ生命などを経た自然言語処理専門家の金俊錫氏が、AX未来技術院のエージェンティックAIラボ長として加わった。

外部人材で戦略推進力を強化、内部昇進で運営を安定化

ITとネットワークなど中核運営組織は、内部昇進者を中心に配置した。KTの玉京和副社長と金永仁ネットワーク部門長が代表例だ。

2人はいずれもKT内部で長く勤務し、技術と運営の双方を経験してきた。玉副社長は1992年に研究開発院に入社し、通信網管理システムの電算化、自動化、プラットフォーム開発を主導し、運営効率の改善を進めてきた。有線・無線通信技術とソフトウエア開発の両方を経験し、IT組織全般への理解を深めてきた人物で、最近までプラットフォームと運営組織を統括していた。

金副社長は2021年にネットワーク戦略本部長を務め、中長期の方向性を設計した。その後、地域組織を率いて現場での実行力を検証された。戦略と現場の双方を経験した経歴をもとに、ネットワーク品質と安定性を同時に管理できる適任者との評価を受けている。

こうした人事は、成長と安定という2つの軸を分けてアプローチしようとする戦略と読める。AIやB2Bなどの新事業領域では外部人材を通じて素早く競争力を確保する一方、通信インフラとサービス運営は内部経験が蓄積された組織を中心に維持し、リスクを最小化する構想だ。

AIに代表される新事業は、既存の通信事業とは性格が異なるため、内部能力だけでは限界が明確だ。市場変化のスピードも速く、技術と事業モデルの迅速な検証と適用が求められる。そのため、外部人材を活用して事業化能力を短期間で確保しようとする戦略が勢いを増している。反対に、ネットワークとシステム運営は安定性と連続性が核心となる領域であり、検証済みの内部人材を中心に組織を維持することが効率的だとの分析だ。

鮮文大学経営学科の金容熙教授は「今回の人事は、ガバナンス改編に合わせて戦略機能を再編した事例だ」と評価した。そのうえで「新事業と本業を分離して管理しようとする構造が反映された」と述べた。

さらに「組織変化の幅が大きいだけに、成果評価には時間が必要だ。少なくとも2四半期以上は見守らなければ、実際の効果を判断することは難しい」と付け加えた。

- この記事はChatGPTによって翻訳されました。(이 기사는 챗GPT가 번역했습니다.)

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