* 본 콘텐츠는 IGM 트렌드 리포트 '프리즘'에 수록된 글로, 총 3편으로 나누어 연재합니다. 이전 글(2/3) 읽기



"모든 디지털 직원에 사번을 주고, 현장에 배치하다"

미국에서 가장 오래된 은행, BNY는 AI를 단순한 업무 지원 도구가 아니라 새로운 노동력으로 활용하기 시작했다. 현재 BNY에는 ‘디지털 직원(Digital Employee)’이라고 불리는 AI 에이전트가 약 140개 있으며, 이들은 저마다의 직원 번호와 계정을 갖고 있다. 또한 디지털 직원은 모두 업무를 배정하고 성과를 검토하는 사람 관리자, 즉 에이전트 보스를 두고 있다.

그 중 결제·자금관리 운영 본부 총괄 담당자인 레이첼 루이스(Rachel Lewis) 사례를 보자. BNY의 결제 조직에서는 하루에도 수천 건의 예외 처리를 사람이 직접 해야 했다. 누락된 국가 코드, 잘못된 주소, 오류가 난 라우팅 정보 를 일일이 확인하고 수정하는 일이었다. 이를 해결하고자 RPA를 도입했지만, 복잡한 시스템을 일일이 조작해야 했고, 봇을 유지·보수하는 데도 상당한 인력이 필요했다. 결국 사람 직원은 본래 업무와 봇 관리, 두 가지 일을 동시에 떠안게 됐다. 2025년 봄, 루이스의 팀은 이 문제를 해결하기 위해 첫 번째 결제 디지털 직원을 만들었다.

디지털 직원은 거래 주소를 읽고 국가 코드를 확인한 뒤, 수정한 결제 건을 사람에게 최종 검토하도록 넘기는 업무를 수행한다. 루이스는 에이전트의 역할 범위를 의도적으로 좁게 설계했다. 금융기관에서는 잘못된 결제 하나가 막대한 자금의 이동을 멈출 수 있기 때문에, 신뢰성과 감사 가능성을 확보하기 위함이었다. 그 결과, 건당 5~6분 걸리던 결제 검증이 30초 이내로 줄었고 미해결 결제 조사 건수는 약 80% 감소했다. 루이스는 대시보드를 통해 처리량, 소요 시간, 누락 건수, 승인 결과 등을 실시간 확인하고, 디지털 직원의 성과가 기대에 미치지 못하면 신규 직원에게 하듯 코칭하고 재교육한다.

BNY는 이러한 경험을 조직 전체로 확장하고 있다. 2022년부터 AI 허브와 배포 플랫폼을 구축해 기반을 마련한 BNY는, 2025년부터 40시간 과정의 AI 부트캠프를 열어 전사적 육성에 나섰다. 35명으로 출발한 이 프로그램은 수료생 2,300명을 배출하며 기수당 800명이 참여할 정도로 성장했다. 모든 참가자는 자신이 담당하는 현장의 문제를 해결할 AI 프로토타입을 직접 구축해야 한다. 업무를 수행하는 사람을 넘어, AI와 함께 일하는 방식을 직접 설계하는 사람을 키워내는 것이 BNY의 AI 교육 목표다.



"인턴부터 정직원까지, AI 동료를 단계적으로 성장시키다"

미국의 보험 및 HR 컨설팅 기업, 원디지털(OneDigital)은 AI를 마치 신입사원 육성하는 것처럼 ‘단계별 성장 경로’에 따라 온보딩했다. 대표적인 첫 사례가 복리후생 컨설턴트 셸리 맥린(Shelley McLean)이 구축하고 관리한 AI 동료 ‘벤(Ben)’이다. 벤은 고유한 역할을 바탕으로, 사내 상담 시 셸리의 전문성과 판단 기준을 그대로 반영해 복리후생 관련 전문 과업을 수행한다. 벤은 처음부터 완벽한 상태로 투입되지 않았다. 먼저, 거의 1년 가까이 인턴십 단계를 거쳤는데, 실제 사례로 매일 테스트를 거치며 업무 지식의 빈틈을 보완해 나갔다. 이후 수습 단계에서는 실제 고객 업무를 처리하며 현업의 피드백을 반영했다. 마지막으로 정직원 단계에 이르러서야 전체 조직이 활용하는 정식 동료로 승격되었고, 지속적인 성과 평가와 교육을 이어갔다. 오랜 기간, 직원들이 벤의 성장 과정을 함께 지켜보았기에 신뢰가 자연스레 쌓였다. 한번은 벤이 잠시 오프라인 상태가 되자, 전국의 컨설턴트들이 셸리에게 “벤 무슨 일 있냐”며 동료의 안부를 묻듯 연락을 보내오기도 했다고 한다.

벤의 성공 이후, 원디지털은 리스크 전문가 ‘에이미(Amy)’, 퇴직연금 전문가 ‘니나(Nina)’ 등 전문 영역과 에이전트 보스가 명시된 AI 동료 라인업을 전사로 확장했다. 그 결과, 원디지털은 자체 집계한 주간 이용률(85.5%)이 업계 평균(15~20%)을 압도했다고 밝혔다. 원디지털은 이 성공의 핵심 요인으로, AI를 일괄 배포하는 기술 도구가 아니라 명확한 역할 부여, 책임질 사람 관리자(에이전트 보스) 지정, 지속적인 코칭과 피드백을 결합한 것이라고 꼽았다.


에이전트 보스 시대를 향한 조직과 개인의 과제

에이전트 보스 시대가 온다고 해서, 직원 개개인이 알아서 에이전트 팀을 꾸리기를 기다려서는 빠른 성과를 얻기 어렵다. 이미 리더와 일반 직원 사이에는 AI 활용 격차가 뚜렷하게 나타나고 있다. 마이크로소프트의 조사에 따르면, 에이전트 친숙도(리더 67% vs. 직원 40%), 에이전트 관리 기대감(리더 36% vs. 직원 21%), AI 정기 사용률(리더 69% vs. 직원 45%) 등 모든 지표에서 리더가 직원을 1.5배 가량 앞선다. 따라서 조직의 역할은 단순히 AI 사용법을 교육하는 수준에 머물러서는 안 된다. 조직은 에이전트를 도입할 과업을 선별하고, 필요한 에이전트를 구축·배포하는 동시에 구성원이 새로운 방식으로 일할 수 있도록 교육해야 한다.

나아가, 누가 어떤 에이전트로 결과를 냈는지 전사에 공유하고 학습하는 구조를 만들어야 한다. AI가 개인의 성장에 어떻게 도움이 되는지 체감하게 만들 때, 비로소 AI 도입은 자발적 참여로 이어지며 조직 전체의 변화로 확산된다.

개인 차원에서는 ‘전문성’이 핵심 무기가 된다. 2026년 앤트로픽(Anthropic) 해커톤에서도 1위는 개발자가 아닌 변호사였고, 나머지 4명 중 3명의 수상자도 비개발자였다. 이들은 자신이 매일 마주하는 문제를 정확히 알고, 무엇이 필요한지를 아는 전문성을 바탕으로 성과를 만들어냈다. 베인앤컴퍼니는 ‘AI로 실행할 수 있는 일이 많아질수록, 문제를 올바르게 정의하고 의사결정을 내리는 능력이 차별화 요소가 된다.’고 강조한다.

AI 시대에도 인간의 역할은 사라지지 않으며, 최종 결과물에 대한 책임 역시 언제나 사람에게 있다. 사람의 역할이 실행자에서 디지털 노동력을 설계하고, 조율하며, 성장시키는 '에이전트 보스'로 전환되었을 뿐이다. 앞으로 AI라는 새로운 노동력을 목적에 맞게 이끌고 최종 성과를 책임질 수 있는 리더십을 갖춘 조직과 개인만이 미래의 경쟁력을 확보할 수 있을 것이다.


<References>
· “Research acceleration: The view inside OpenAI”, 2026.9.6, OpenAI
· “Writing Code vs. Shipping Code: Productivity Effects Across Generations of AI Coding Tools”, 2026.9, NBER
· “The state of AI in 2026: On the road to ROI”, 2026.8.25, Mckinsey
· “Your AI agent can be a teammate. But it still needs a boss”, 2026.8.4, Fortune
· “AI at Work: Strategy Matters More Than Tools”, 2026.6.3, BCG
· “The making of a Frontier Firm: How AI is redesigning work at BNY”, 2026.5.12, Microsoft
· “How BNY's 150 AI Agents Work Alongside its Human Employees”, 2026.3.24, HR Chief
· “What Harvard And Microsoft Are Teaching Leaders About Winning With AI”, 2026.3.17, Forbes
· “What Leadership Looks Like in an Agentic AI World”, 2026.2.11, Harvard Business School
· “2025: The year the Frontier Firm is born”, Microsoft
· “How to Be an Agent Boss”, 2025.5.13, Microsoft
· “AI 시대, 사람 중심 조직에서 AI 기반 운영체계로의 전환”, 2026.6.8, Kearney