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영업·생산·구매 에이전트가 각자 최선의 판단을 해도 회사 전체의 목표와 규칙이 연결되지 않으면 결과는 충돌할 수 있다. 에이전트가 늘수록 기업에는 공식 기억과 정책, 결정권, 실행 기록을 하나로 연결하는 ‘Company AI Brain’이 필요하다. 핵심은 모든 판단을 중앙 AI에 맡기는 것이 아니라 통제와 증거는 공통화하고 실행 책임은 현업에 두는 것이다.

AI 자동화 범위를 확대했다가 인간의 판단과 경험이 필요함을 확인하고 인력 강화로 유턴하는 기업이 늘고 있다. 반면 업무를 세분화하고 AI의 자율권, 인간 개입 조건, 성과 기준을 설계하며 생산성을 성장과 인재 육성으로 연결한 기업들도 있다. AI 도입의 성패는 얼마나 많은 사람을 줄였느냐가 아니라 사람과 AI의 역할을 어떻게 다시 설계했느냐에 달려 있다.

AI 에이전트의 확산은 사람과 AI가 일을 나누는 방식을 다시 설계하는 AX의 문제다. 성공하는 기업은 기술보다 업무 재설계와 조직의 역량 구축에 더 많이 투자하고, 구성원의 불안과 저항을 관리하며 새로운 협업 방식을 정착시킨다. AX의 승부처는 사람과 AI의 역할을 다시 나누고, 인간에게 무엇을 남길지 결정하고, 조직이 더 빨리 배우도록 일하는 방식을 재설계하는 데 있다.

챗봇이 답을 만드는 AI라면 에이전트는 실제 업무를 움직이는 AI다. 목표를 위임받아 필요한 도구를 선택하고, 시스템을 실행하며, 결과에 따라 다음 행동까지 바꾼다. 이에 따라 기업의 AI 성과 기준도 사용자 수와 질문 횟수에서 완료한 업무와 결과로 이동한다. 조직 역시 직무보다 업무 흐름을 중심으로 재설계되고, 관리자는 사람과 AI의 역할·권한·예외를 설계하는 ‘업무 설계자’가 된다.

혁신의 성패는 기술보다 사고방식과 조직의 태도에서 갈린다. 《패턴 파괴자들》은 남들이 보지 못한 기회를 발견하고 미래에서 거꾸로 현재를 설계하는 사고법을, 《혁신은 왜 실패하는가》는 기술만 바꾸면 문제가 해결된다는 ‘전략적 조급증’과 합의된 오답의 함정을 보여준다. 두 책을 겹쳐본 답은 이렇다. 성공은 비합의적 정답에서, 실패는 합의된 오답에서 시작되었다.

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.