휴넷CEO

AI와 불확실성의 시대에는 정답을 빠르게 내는 능력보다 올바른 질문을 던지는 능력이 더 중요해진다. 좋은 질문은 숨어 있는 팩트를 찾고, 대안을 넓히며, 실행 역량을 점검하고, 정보의 의미를 해석하게 만든다. 또한 회의실에서 말하지 못한 불안과 반대 의견까지 끌어올린다. 이를 위해 리더는 조직이 놓친 질문을 발견해야 한다. 전략의 실패는 잘못된 답보다 끝내 묻지 못한 질문에서 비롯되기 때문이다.

AI는 업무의 문턱을 낮추지만, 아무리 대단한 AI도 초보자를 곧바로 전문가로 만들지는 못한다. 기업 실험을 통한 결과를 보면, AI는 비교적 낮은 전문성이 필요한 과업에서는 비전문가의 성과를 크게 높였지만 맥락의 판단과 완성도가 중요한 과업에서는 경험의 차이가 여전히 성과를 갈랐다.

성장은 모든 기업의 목표지만, 빠른 성장이 언제나 좋은 전략은 아니다. 지속적이고 수익성 있는 성장은 시장 수요와 이를 감당할 내부 역량이 균형을 이룰 때 가능하다. 성장 전략을 세울 때는 얼마나 빨리 성장할지, 어디에서 새로운 수요를 찾을지, 필요한 자원을 어떻게 확보할지 결정해야 한다. 시장 기회만이 아니라 조직이 감당할 수 있는 성장 속도를 먼저 읽어야 한다.

우리는 종종 누군가의 과도한 관심과 몰입을 그저 취미나 개인적 취향으로 치부하지만, 그런 열정이 미래의 기회일 수도 있다. 실제로 혁신은 일과 열정, 재미와 전략이 연결될 때 탄생하며, 사소한 개인의 관심사가 새로운 산업과 시장으로 확장되기도 한다. 어쩌면 조직의 다음 성장 동력은 회의실이 아니라 누군가가 퇴근 후에도 놓지 못하는 집요한 관심사 속에 숨어 있을지 모른다.

식물은 움직이지 못하지만, 결코 수동적인 존재가 아니다. 빛과 중력, 소리와 진동을 감지하고, 상황에 따라 성장 방향과 방어 반응을 바꾼다. 조직도 마찬가지다. 구성원의 줄어든 발언, 사라진 질문, 무거워진 분위기 등 작고 조용한 변화는 위기의 신호일 수 있다. 현명한 리더는 조직이 보내는 작은 떨림과 미세한 변화를 먼저 읽고 대응한다.

토큰 이코노미 ②편에서는 AI 토큰의 가능성 이면에 숨은 위험을 살펴본다. 토큰 사용량의 증가는 과연 생산성과 기업 가치의 상승을 의미할까? 사용량 중심의 평가는 가짜 노동과 비용 폭증을 부르고, 기술 부채와 보안 리스크를 키울 수 있다. AI 성과는 토큰 소비량이 아니라 가치 전환율, 재사용률, 업무 프로세스 통합도, 신뢰도를 기준으로 판단해야 한다. 진정한 경쟁력은 토큰을 고객 가치와 수익으로 전환할 때 완성될 것이다.

AI 시대 기업 경쟁력의 새로운 단위로 ‘토큰’이 떠오른다. 실리콘밸리 기업들은 토큰 사용량을 생산성의 지표로 삼고, AI 에이전트를 중심으로 조직 구조와 성과관리, 인재 전략을 재설계하고 있다. 중요한 것은 토큰의 사용량보다 실제 업무 성과와 혁신, 매출로 얼마나 전환하느냐에 있다. 연속기획 첫 편에서는 토큰 이코노미가 열어가는 생산성 혁신과 새로운 조직, 인재 경쟁력의 가능성을 살펴본다.

한무제는 선대가 남긴 번영 속에 숨어 있던 구조적 문제를 간파하고, 한나라의 새로운 성장 질서를 만들었다. 그는 유학을 통치 이념으로 세우되 법가적 실행력을 결합했고, 출신보다 능력을 기준으로 인재를 등용했다. 또한 국내 정치를 안정시키고, 이를 바탕으로 대외 도전에 나섰다. 중흥은 과거 유산의 빛과 그림자를 냉정하게 읽고 미래의 질서를 재창조하는 일이다.

기술과 미학의 결합은 이제 소비재 혁신의 핵심 축이다. 테크풀뷰티는 뷰티 제품에 기술을 더해 개인화와 맞춤화를 구현하지만, 소비자가 기술의 이해에 부딪히는 순간 마찰이 생긴다. 반면 뷰티풀테크는 기술 제품에 아름다움을 입혀 ‘갖고 싶은 감정’을 만든다. 이제 기술 로드맵보다 소비자의 노력을 줄이고 보이지 않는 가치를 보이게 만드는 경험 설계에 집중해야 한다.

미국의 디자이너이자 건축가인 네리 옥스만이 제시하는 미래는 자연을 이용하는 경제가 아니라 자연과 협력하는 경제다. 옥스만은 디자인과 공학, 생물학을 융합해 인간과 자연이 함께 재료와 공간을 만드는 새로운 산업의 가능성을 보여준다. 파괴적 혁신은 당장의 효율을 넘어 100년, 1000년 뒤의 먼 미래를 먼저 보는 시선에서 시작된다.

아웃소싱은 이제 비용 절감 수단이 아니라 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 전략이 됐다. 외부 인력 활용은 민첩성과 효율성을 높이지만, 지식 축적과 조직 통제의 위기라는 새로운 과제를 남긴다. 결국 중요한 것은 무엇을 아웃소싱할 것인가보다 외부 인력과 파트너를 얼마나 효과적으로 관리하고 통합할 수 있는가에 있다. 미래의 경쟁력은 조직의 경계 밖에 있는 역량까지 연결하고 활용하는 능력에서 결정된다.

이제 누구나 AI 모델을 쓸 수 있는 시대가 됐다. 그렇다면 승부는 어디서 갈릴까? 구글이 2026년 I/O에서 내놓은 답은 명확하다. AI 시대의 승부는 더 이상 어떤 모델을 쓰느냐가 아니라, 기업이 보유한 데이터를 얼마나 잘 활용해 업무와 조직을 혁신하느냐에 달려 있다는 것이다. 결국 AI가 평준화될수록 기술보다 기업 고유의 데이터를 활용하는 방식이 경쟁력을 결정하게 될 것이다.