우리도 AI전환 한번 해볼까?하는 대표에게 이글을 공유하세요.

스탠퍼드 강연장에서 이야기를 시작해 볼게요. 졸업을 앞둔 한 학생이 브린욜프슨에게 물었습니다.

“우리 세대는 끝난 건가요?”

브린욜프슨은 이렇게 답했습니다.

“이제 누구도 당신의 직업을 정해주지 않습니다. 당신이 창조자가 되어야 합니다.”1

AI는 OO증폭기라고 하니, 그럼 질문 해보죠.

명료하지 않은 의도의 프롬프터와 자료를 대충 다 집어 넣습니다. 1만 자 짜리 그럴듯한 답변이 나옵니다. 수 만자의 답변이 쌓이자 “정리해서 보고서로 써줘”합니다. 그렇게 쓴 보고서 30페이지는 팀장의 슬랙창에 다시 쌓입니다. 회의에 들어가야 하는 팀장은 그 자료를 몽땅 코덱스에게 던지며 말합니다. “HTML로 대시보드 만들어”. 그리고 회의실, 각 부서 팀장은 대시보드를 펼쳐놓고 대표에게 판단을 전가합니다. 회의가 끝난 대표는 대시보드.html 파일을 자신의 LLM창에 넣고 말합니다. “이거 통합해서 결정할수 있게 정리하고 비판적인 의견 제시해”

요즘 회사의 흔한 토큰 낭비 현장입니다. 실행 비용이 제로에 수렴하자 판단 비용이 폭증합니다. 대부분의 회사와 개인은 AI를 실행의 증폭기로 쓰고 있습니다. 평소 5일 걸려야 했던 일을 커피 한잔 하고 오면 대신 해주다 보니 “생산성의 환각”에 빠져 있죠.

증폭기는 없는 것을 만들어내지 않습니다. 이미 있는 것을 키울 뿐이죠. 의도가 뚜렷한 사람은 예전보다 훨씬 많은 문제를 해결 하고, 시키는 대로 만들던 사람은 더 많은 ‘만들기’를 하게 됩니다. 그럼 AI를 얼마나 잘쓰느냐 이전에 이 질문을 던져봐야 합니다.

BCG 조사에 따르면 98%는 조직에 AI를 실험하고 있습니다. 모든 회사가 AI전환에 뛰어들었다는 의미입니다. 그러나 단 4%만이 전사 내재화를 하고 성과를 내고 있을 뿐입니다.34

왜 그럴까요? 국내외 모든 자료에서 각자의 그럴듯한 말로 분석하고 있는데 결국 이 한마디를 풀어서 말하고 있습니다.

2026년 7월 McKinsey 팟캐스트에서 Brynjolfsson이 이런 말을 합니다. LLM을 배포하는 게 어려운 일이 아니라 업무를 다시 설계하는 게 진짜 어려운 일이라고요. AI 전환의 병목은 일을 재설계하고, 사람이 그 변화에 적응하도록 만드는 것, 다시말해 조직을 바꿔야 가능하단 의미입니다.

그리고 이렇게 말합니다.

AI가 일할수 있게 조직을 아예 바꿔야 합니다. Microsoft는 2025년 Work Trend Index에서 AI 시대 조직의 진화를 세 단계로 정리했습니다. 한 게 있는데 이에 따르면 대부분의 회사는 1단계입니다.6

대부분의 회사가 현재 1단계, 조직은 그대로 두고 사람에게 AI를 붙인 상태이며 이것이 지속되면 AI with human assistant가 됩니다. 앞서 언급한 회사의 토큰낭비 현장이 그것입니다.

2단계가 사람과 에이전트가 일을 나눠 맡는 상태입니다. 다만 이 단계에서도 업무가 명확하게 정의되지 않으면, 사람은 AI를 관리하는 새로운 중간관리자가 됩니다.

3단계가 사람은 기준을 정하고 에이전트는 업무를 운영하는 상태 즉 AI-native입니다.

영업 담당자가 AI가 뽑은 공략 고객의 순위를 검증하지 않고 CRM에 옮기고, 마케터가 AI가 정한 타깃과 메시지는 둔 채 문장만 다듬습니다. 문서는 사람 이름으로 나가지만 무엇을 할지, 무엇이 좋은 결과인지는 AI가 정했습니다.

목표와 평가 기준을 사람이 쥐고 있을 때 AI는 부하가 되고, AI의 결론을 사람이 정리하기 시작하면 AI가 사수가 됩니다.

그럼 AI전환 도대체 뭐부터 해야할까요?

수십만 자의 글로벌 AI전환 현주소에 관한 보고서를 분석해보니 AI전환에 실패하고 있는 96%의 회사가 스스로 납득할수 밖에 없는 단 하나의 질문이 있더군요.

이 두가지가 해결되면 AI가 회사를 모조리 읽고, 가장 가치 있다고 판단되는 일을 수행합니다. 이게 바로 “우리도 AI전환 해볼까”하는 모든 회사의 대표들이 바라는 상태입니다. 해볼까하고 직원들에게 챗지피티/클로드 구독권 뿌리고 있다면 멈추세요.

대부분의 조직은 예외없이 모든 지식과 정보가 구성원의 머릿속과 슬랙창에 흩어져 있는 암묵적 조직입니다. 명시적 조직으로 바꾸는 게 먼저입니다. 모든 지식과 정보를 AI가 읽을수 있도록 문서화한 뒤에 Agent중심으로 조직 업무/운영체계를 재설계해야 하죠. GitLab이라는 회사가 좋은 사례입니다. 근데 놀랍게도 이회사는 이미 2015년에 AI전환 준비를 마쳤습니다.

GitLab은 2015년부터 사무실 없이 세계 각지의 구성원과 일했습니다. 시간대가 다른 동료들을 매번 회의에 불러 모을 수 없었습니다. 같은 시간에 만나 정보를 맞추는 방식이 Sync(동기 조직=회의하는 조직)라면, 각자가 기록을 읽고 자기 시간에 일을 이어가는 방식이 Async(비동기 조직)입니다.7

Async가 작동하려면 모두가 믿고 보는 하나의 기준이 필요합니다. 깃랩은 회사의 목표, 규칙, 업무 방식과 결정을 Handbook에 기록했습니다. 슬랙과 이메일은 대화가 지나가는 곳일 뿐, 최종 내용은 반드시 Handbook으로 돌아갔습니다. 이것이 SSoT, Single Source of Truth입니다.8

코로나로 회사들이 회의를 Zoom으로 옮길 때 깃랩의 원격근무 방식이 주목받은 이유도 여기에 있습니다. 장소만 바꾼 것이 아니라, 회사의 맥락을 사람의 머리와 회의에서 꺼내놓았기 때문입니다. Doist라는 회사는 팀 커뮤니케이션의 약 95%를 비동기로 운영하고, 회의를 기본값이 아니라 예외로 둡니다.9

이렇게 조직이 AI-Readable해지고, 그 기준을 읽은 에이전트가 일을 선택하고 실행해 결과까지 되돌려놓는 Agent Workflow가 더해지면 AI-native 조직이 됩니다. 책한권 읽고 출근한 대표가 “우리도 AI전환 해볼까?”라고 툭 던지면 이 질문을 해보세요.

그리고 이 장표를 제시하세요. 이것이 하나의 기준위에서 사람은 책임지고, AI는 실행하는 AI-native 기업의 체계입니다.