휴넷CEO

기업의 88%가 AI를 사용하지만 영업이익 개선을 체감한 기업은 39%에 불과하다. 격차는 예측을 얼마나 빠르게 의사결정과 행동으로 연결하느냐에서 벌어진다. 예측 AI는 과거 데이터와 뉴스·SNS의 초기 신호를 분석해 수요, 가격, 재고 변화를 앞서 읽는다. 특히 매일 반복되는 작은 예측 실패를 줄이는 데 효과적이다. 경영자는 “어떤 AI를 쓸까”보다 “우리 조직은 어떤 결정을 반복해서 늦게 내리는가”를 먼저 물어야 한다.

완벽하게 꾸민 공간보다 어딘가 덜 완성된 공간이 사람을 더 편하게 만들 때가 있다. 건축가 나가사카 조는 사용자가 채울 여지를 남기는 방식을 ‘반건축’이라 부른다. 그가 설계한 블루보틀과 이솝의 공간은 제품의 높은 완성도와 대비되는 거친 재료와 빈틈을 통해 사람과 지역의 이야기가 들어올 자리를 만든다. 혁신은 때로 ‘집요하게 덜 하는 것’에서 시작된다.

AI 에이전트는 더 이상 질문에 답하는 도구에 머물지 않는다. 조직의 데이터와 시스템에 접근해 지속적으로 역할을 수행하고, 일정 범위에서 판단과 실행까지 맡기 시작했다. 따라서 기업이 AI를 대하는 태도 역시 달라져야 한다. 디지털 노동력 관리를 위한 운영 원칙 ‘AI 직원 5R’을 소개한다.

물리학에서는 완전한 질서와 무질서 사이, 외부의 자극과 피드백을 받아들이며 새로운 패턴이 만들어지는 영역을 ‘혼돈의 모서리’라고 한다. 모네는 빛과 색의 경계를 허물어 회화의 규칙을 바꿨고, 존 케이지는 침묵까지 음악의 영역으로 끌어들였다. 혁신 역시 익숙한 질서를 완벽하게 지키는 곳이 아니라 새로운 자극과 만나 실험하고 적응하는 경계에서 탄생한다.

미국 중심의 패권이 흔들리고 중국이 부상하면서 세계는 ‘무질서 시대’에 들어섰다. 광운대학교 김희교 교수는 지경학의 시대에 국가 안보와 기업의 생존이 하나가 됐으며, 한국은 더 이상 강대국 사이의 ‘새우’가 아니라 신질서를 설계할 수 있는 국가라고 진단한다. 변화하는 국제질서와 주요국의 대응을 통해 정부와 기업, 시민이 나아갈 전략을 살펴본다.

AI 시대 HR의 핵심은 직무와 역량의 재편에 있다. WEF는 2030년까지 1억7,000만 개의 일자리가 생기고 9,200만 개가 사라져 7,800만 개가 순증할 것으로 전망하지만, 근로자 핵심 역량의 39%는 달라질 것으로 본다. 기업은 AI 인재를 새로 뽑는 것만으로 이 변화에 대응할 수 없다. 새로운 역할을 설계하고 기존 구성원의 AI 리터러시와 판단·협업 역량을 지속적으로 키워야 한다.

AI 시대의 경영 문제는 데이터와 논리로 풀 수 있는 ‘퍼즐’과 사람의 감정과 맥락을 읽어야 하는 ‘미스터리’가 뒤섞여 있다. LG전자, 듀오링고 등 혁신 조직은 문제를 발견하고 해법을 찾는 단계마다 사고 기어를 바꾼다. 리더의 경쟁력도 더 빨리 생각하는 능력이 아니라 결정적 순간에 사고의 기어를 바꾸는 능력에 있다. 문제에 맞는 사고방식을 선택하고 전환하는 ‘하이브리드 씽킹’이다.

신규 시장 진입의 성공은 제품을 얼마나 빨리 들여놓느냐보다 현지 시장의 ‘선택 구조’ 안으로 들어가는데 있다. 도요타와 BYD는 현지에 맞춰 제품을 바꿨고, 아마존은 사업 방식을 바꿨다. 변방에 머물던 캘리포니아 와인도 ‘파리의 심판’이라는 작은 진입점을 통해 세계 시장의 인정을 받았다. 핵심은 자사의 강점이 현지의 가치로 번역되는 첫 번째 접점을 찾는 것이다.

일본의 원전 회귀는 AI와 반도체 시대에 전력이 곧 국가 경쟁력이고 산업 주도권임을 보여준다. 후쿠시마 원전 사고 이후 일본은 기술만으로는 무너진 원전 생태계를 되살릴 수 없다는 현실을 경험했다. 전력 확보와 산업 기반 유지가 다시 핵심 과제로 떠오른 한국에도 이는 중요한 경고다. 에너지를 단순한 비용으로만 바라보는 순간, 미래 산업의 경쟁력까지 잃을 수 있다.

500년 전의 예술가 알브레히트 뒤러. 그는 당대 최고의 화가였지만 완성에 들어가는 시간과 원가가 높아 수익성이 낮은 유화를 버리고 판화를 중심으로 사업을 피벗, 유럽 전체를 시장으로 만들었다. 여기에 자신의 이름을 브랜드화하고 모방품으로부터 출처와 신뢰를 지켰다. 그는 작품의 자산화, 브랜드와 신뢰 등 비즈니스의 선구안을 가진 예술가였다.

AI는 방대한 언어를 정리해 그럴듯한 답을 만들지만, 현실의 의미와 문제의 우선순위까지 결정하지는 못한다. 괴델의 불완전성 정리가 체계의 한계를 보여주듯, 정교한 AI도 경영 판단을 완성할 수 없다. 결국 성과의 차이는 더 많은 답이 아니라, 고객과 현장을 직접 보고 올바른 문제를 선택해 자원을 집중하는 경영자의 판단에서 나온다.

고객의 성향에 따라 다른 가격을 제시하는 감시 가격이 단기 수익과 장기 신뢰 사이의 새로운 경영 딜레마를 낳고 있다. 감시 가격은 단기 수익에는 유리해 보여도 차별을 인지한 고객의 분노와 규제, 브랜드 신뢰 훼손으로 돌아올 수 있기 때문이다. AI 시대의 가격 전략은 더 많은 이익을 추구하는 기술이 아니라, 고객 신뢰를 지키는 경영 철학이 되어야 한다.