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  [칼럼] 너도나도 쓰는 AI, 그런데 성과 만드는 리더… N새글

  ​AI 도입했는데, 왜 성과는 그대로일까?“우리 회사도 재작년부터 인공지능(AI)을 도입했어요. 필요하다고 해서 교육도 많이 했어요. 근데 잘 모르겠어요. 성과도 그렇고, 왜 달라진 것이 별로 없는 걸까요?”최근 한 대기업의 임원교육을 진행하면서 나온 질문이다. 최근 몇 년간 누구보다도 앞다퉈 AI를 도입했던 기업들이 겪고 있는 공통적인 모습이라고 해도 과언이 아니다.왜 이런 상황이 발생하는 것일까?사실 기업의 AX(AI Transformation) 프로젝트를 위해 미팅과 인터뷰를 하는 과정에서 그 이유는 바로 드러난다. 기업들의 상황을 좀 더 이해해보면 실제로 변화에 대한 온도차가 있음을 알 수 있다. 핵심 질문이 바뀌어야 한다. “AI를 도입했는가”가 아니라 “AI를 중심으로 조직을 움직이는 방식과 성장의 방식을 다시 설계했는가”이다.가장 우선적으로 필요한 것은 AI 사용 능력을 활용하는 AI 기반 리더십(AI Powered Leadership)이다.AI 붙였더니 일이 더 늘었다?리더는 업무 설계자(Work Architect)가 되어야AI가 조직에 들어오면 가장 먼저 바뀌어야 하는 것은 사람이 아니라 일의 구조다. MIT Sloan Management Review(2023)에 따르면 AI 도입에 성공한 기업과 실패한 기업의 차이는 기술 수준이 아니라 업무 재설계(Workflow Redesign) 여부였다. 혁신에 성공했다고 평가받는 기업들은 70% 이상이 업무 프로세스 자체를 재설계했고, 어려움을 겪은 기업들은 기존 업무에 AI를 선택적인 사용 툴로 추가했다는 것이다.이러한 사례가 많다. 예를 들어 모건스탠리는 생성형 AI를 도입하면서 직원에게 “AI를 써보라”고 하지 않았다. 대신 리더에게 이런 요구를 했다고 한다. AI 도입과 함께 고객 상담 흐름을 재설계하고, 다소 불필요한 업무를 선정하는 과정 속에서 필요한 것들을 챙기고 의사결정을 지원하는 작업들을 진행하는 것에 집중한 것이다.업무 구조를 다시 설계하는 것이 중요하다. 지금의 업무 흐름(Flow)을 점검하고 과제(Task) 단위로 분해하는 작업이 필요하다. 그리고 자동화를 가능케 하는 AI를 포함해 역할을 재정의하고 개인의 과제와 조직 전체의 업무 프로세스를 재설계하는 것이 중요하다.이 역할을 수행하지 않으면 AI는 단지 “일을 하나 더 늘리는 도구”가 될 수 있다. 이렇게 보면 AI 전환(AI Transformation)의 본질은 IT 프로젝트가 아니라 리더십 프로젝트가 맞을 수 있다.조직 전체의 AI 활용 역량 높이는 전제 조건, '문화' 많은 기업의 AI 활용 수준을 표현하는 말이 있다. ‘각자도생’이다. 개개인은 나름대로의 소심하거나 과감한 AI 활용 경험을 갖고 있는데 이 시도와 노력들이 조직과 팀의 역량으로 전이되지 못하고 있다는 말이다.전문기관 가트너(2024)에 따르면 생성형 AI 라이선스를 제공받은 직원 중 정기적으로 활용하는 비율은 약 25~30% 수준에 불과하다고 말하고 있다. 이유는 다양하다. 써도 인정을 받지 못하거나 잘못 사용하게 되는 경우에 책임을 져야 하거나 하는 경우다.AI의 적극적인 활용을 통해 조직과 팀의 역량을 키우고 조직행동을 바꿀 수 있도록 해야 한다. 그러기 위해 재설계된 업무와 일의 프로세스에서 필요한 스킬과 역량의 확장이 있어야 한다. 학습해야 할 것이 많은 것이다.당연히 실패나 실수가 공존한다. 이를 위해서도 심리적인 안정감, 시도와 실험을 허용하는 문화를 만드는 것이 중요하다. 실패를 용인하는 문화, 빠른 실패를 통해 살아 있는 학습을 유도하고 팀의 성장 자산으로 이어가게 하는 것이다.한 단계 더 나아가면 조직 내에서의 포지션의 변화도 유연하게 만들고 받아들이는 문화가 필요하다. 과거의 변화 혁신과 다른 점이 있다면 그 중심에 AI와 AI 활용 경험이 있다는 것이다.이런 경험이 축적되는 과정에서 조직과 팀의 생산성과 효율성에 대한 목표와 지표관리가 이뤄진다. 결과적으로 개인 활용이 아니라 팀 생산성 개선 중심의 AI 활용 문화가 형성되는 것이 중요하다. AI를 활용한 조직문화를 구축하는 것이다.진짜 경쟁력은 AI 자체가 아니라,리더의 의사결정 속도AI 기반 리더십이 챙겨야 할 것이 바로 AI를 활용한 의사결정이다. AI 시대에 앞서 나아가고 있는 기업들의 진짜 경쟁력은 AI 활용 자체가 아니라 의사결정 속도일 것이다. 결국 생산성과 효율성 모두 리더의 판단과 결정, 그리고 그 속도가 중요하다.맥킨지 연구(2023)에 따르면 AI를 효과적으로 활용하는 조직은 의사결정 속도가 20~30% 향상되고 있고 관리자의 의사결정 과정에서의 부담과 시간 낭비를 줄이고 있다고 한다. 그리고 데이터 기반의 판단과 의사결정이 팀과 조직의 AI 혁신을 긍정적으로 만들고 있다. 결국 판단과 책임, AI 리스크에 대한 오너십을 명확하게 하고 체계를 갖추는 것이 중요하다.정리하면 AI를 활용한 의사결정의 구조를 설계해야 하고 그 판단에 대한 기준을 명확히 해나가야 한다. 결국 데이터를 활용한 해석의 오류를 잡아내거나 해결할 수 있는 기준과 역량을 세팅함으로써 의사결정의 속도를 높일 수 있을 것이다.AX 성패를 가르는 4가지 프레임워크이러한 일련의 체계적인 과정을 통해 AI 기반 리더십은 업무흐름(Workflow), 인적역량(Workforce), 조직문화 운영체계(Culture OS), 거버넌스(Governance)의 네 가지 프레임으로 실행할 수 있게 된다.이 과정을 챙기는 것은 리더의 몫이다. 리더와 리더십이 주도적으로 이끌어야 한다. 일회성의 혁신을 외치는 것이 아니라 길지만 빠른 호흡으로 변화를 관리해 나가야 한다. 그리고 그 변화의 주 대상은 구성원들의 경험이다.많은 리더들이 바빠서 하는 실수가 있다. 자신을 포함해서 구성원들의 경험을 자산화하는 것에 소홀한다는 점이다. 대부분의 혁신이 그러해왔듯이 시작할 때 에너지는 가득한데 점점 시간이 지날수록 희미해지는 현상을 이번에도 반복하고 있다고 본다.AX 프로젝트의 성공을 꾀한다면 AX 과정에서 만들어지는 AX 경험을 귀하게 여기고 똑똑하게 사용할 수 있어야 한다. 단계적이고 체계적인 팀과 조직 특성을 살린 AX 경험 로드맵을 갖고 함께 만들어가야 한다. 그리고 그것이 눈에 보이는 성과로 연결되는 경험으로 연결될 때 비로소 AI 기반 팀, AI 기반 성과(AI Powered Team, AI Powered Performance)가 작동될 수 있다.AI 시대에 조직의 성과 창출과 성장을 고민하고 있다면 일단 질문을 바꿔보자. “우리 조직은 AI를 얼마나 쓰고 있는가”가 아니라 “AI를 중심으로 우리 조직의 일하는 방식이 바뀌었는가?”이제는 모두가 안다. AI는 도입만 하면 그냥 효과가 나는 기술이 아니다. 어떻게 쓰는가에 따라 효과는 확연히 다르다. 그리고 그것을 설계하는 것이 바로 리더의 역할이다.더 정확히 말하면 AI 기술을 통해 이루고자 하는 변화가 무엇인지, 어떤 설계와 실천이 필요한지, 그리고 그 변화와 지향점을 조직구성원과 어떻게 나누고 소통할 것인지를 고민해야 한다.AX 활동을 통해 얻고자 하는 메시지를 명확히 하라AX 리더십을 위해 가장 중요한 것 한 가지를 더 챙겨보자. 전환(Transformation)이라는 말을 이해할 필요가 있다. 수많은 혁신활동에 나름 익숙해져 있는 상황에서 또 하나의 혁신을 위한 단어일 수 있다.하지만 엄밀히 말하면 전환은 쉽지 않은 단어다. 전환은 단순히 바뀌거나 바꾸는 것이 아니다. 진지하게 설명해보면 존재와 정체성의 의미가 달라질 수 있고 형식이 아닌 체질을 바꾸는 것일 수 있다. 다른 표현으로는 방식을 아예 다르게 한다는 것이다. 형태를 넘어서 새로운 형식으로 재구성되는 것을 의미한다. 그에 맞는 역할과 역량도 달라져야 하는 것은 당연한 것일 수 있다.원하든 원하지 않든 과거로 돌아가지 못하는 비가역성 특성을 갖고 있는 말이다. 그렇다보니 ‘어떻게 개선할까’, ‘무엇을 새롭게 도입할까’가 아닌 ‘우리가 무엇이 되어야 하고 무엇을 해야 하는가’가 더 중요할 수 있다. AX를 통해 얻고자 하는 것이 분명해야 한다는 말이다.많은 기업들의 AX 활동에서 이 메시지가 뚜렷하지 않거나 이해가 소홀한 경우가 많다. 이에 공감하는 기업들은 역할(Role), 사고방식(Mind-set), 일하는 방식(Way)에 대한 전환과 변화에 더 많은 시간과 공을 들이고 있다. 어찌 보면 성공 여부를 가르는 가장 핵심 요소이기 때문이다. 이젠 좀 지겨울 수도 있는 이야기지만 역시 AX의 핵심도 사람과 공감이 있다. 이 이야기의 시작에서 언급한 기업이 놓친 가장 큰 실수다.김광진 IGM세계경영연구원 교수* IGM 한경비즈니스 칼럼을 정리한 글입니다.

  작성자 작성일 13:43 조회 8
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  [프리즘] 직원 71%가 AI 몰래 쓴다? '섀도우 A…

  AI를 활용한 회의록 요약, 이메일 작성은 이제 기본이다. 경쟁사 동향을 분석하고, 전략 보고서를 작성하고, 신사업 아이디어를 발굴하고, 리스크 시나리오를 검토하는 일까지… 구성원들은 이미 AI를 일상의 업무 도구로 사용하고 있다. 그 효과는 수치로도 확인된다. PwC 조사에서 AI를 사용해 본 직원 4명 중 3명은 생산성과 업무 품질이 향상됐다고 답했다. 특히 매일 AI를 쓰는 '파워 유저'의 10명 중 9명은 이미 업무 개선을 경험했을 뿐 아니라, 앞으로 더 많은 것을 기대한다고 했다 . EY는 AI를 효과적으로 활용할 경우, 조직 생산성이 최대 40% 향상될 수 있다고 밝혔다. AI를 쓰지 않는 조직은 이 격차를 고스란히 경쟁 열위로 떠안게 된다.하지만 현장에서 쓰이는 AI 도구가 모두 회사의 공식 승인을 받은 것은 아니다. 여기서 등장하는 개념이 '섀도우 AI(Shadow AI)'다. 회사의 공식 승인이나 보안 검토 없이, 구성원이 스스로 찾아 사용하는 AI 도구 전반을 말한다. 개인 계정으로 AI 서비스를 구독하거나, 팀끼리 클라우드 기반의 자동화 도구를 활용하는 것 모두가 여기에 해당한다. 섀도우 AI는 일부 직원만의 이야기가 아니다. EY 조사에 따르면 기업 내 AI 활동의 50% 이상이 공식 승인 없이 이루어지고 있으며 , Microsoft의 조사에서는 직원의 71%가 회사의 승인 없이 AI 도구를 사용한 경험이 있다고 답했다.섀도우 AI의 문제는 '보이지 않는다'는 데 있다. 조직이 인지하지 못하는 사이 데이터가 오가기 때문에, 문제가 생겨도 어디서 어떻게 터졌는지 추적할 방법이 없다. 실제로 JP모건체이스는 직원들이 ChatGPT에 민감한 금융 데이터를 입력할 수 있다는 우려가 제기되자 즉각 사용을 제한했다. 내부 전용 AI 플랫폼을 구축한 기업은 공식 도구 사용을 유도할 수 있지만, 그럴 여력이 없는 기업 대부분은 AI 사용을 장려하면서도 이를 효과적으로 관리하지 못하는 상황에 놓여 있다. 가령, 고객 리스트 분석을 맡은 구성원이 더 효과적인 작업을 위해 외부 AI에 데이터를 입력했다고 하자. 그 직원은 업무를 잘 해내려 했을 뿐이지만, 수천 명의 고객 정보는 이미 승인되지 않은 AI 서비스로 넘어간 뒤다. 외부 AI 서비스는 입력된 데이터를 모델 학습에 활용하거나 제3자에게 넘길 수 있다.관리되지 않은 섀도우 AI는 분명 위험하다. 하지만 AI 사용 자체를 막는 것도 답이 아니다. 이미 생산성과 업무 품질 향상의 핵심 도구가 된 AI를 금지하는 조직은, 보안 리스크 대신 도태의 위험을 택하는 셈이다. 섀도우 AI는 없애야 할 문제가 아니라, 관리되어야 할 대상이다. 구체적으로 어떻게 할 수 있을까?먼저 물어보라"우리 구성원들은 지금 어떤 AI를 쓰고 있는가?" 이 질문이 조직 내 AI 사용 현황 가시화하는 출발점이다. 단, 대화의 목적이 중요하다. 위반을 잡아내는 감시가 아니라, 실무 현장을 이해하려는 대화여야 한다. 구성원들이 AI 사용 경험을 편하게 공유할수록, 혁신 사례와 위험 신호를 더 빨리 포착할 수 있다.‘허용 구역'을 만들어라전면 금지도, 전면 허용도 답이 아니다. 어떤 데이터는 AI에 넣어도 되는지, 어떤 데이터는 절대 안 되는지를 구성원들이 이해할 수 있는 언어로 전달해야 한다. 일반적으로 기업들은 데이터를 네 가지로 나눈다.(1) Public: 이미 외부에 공개된 정보(보도자료, 공개 IR자료, 홈페이지 콘텐츠)는 AI에 자유롭게 입력할 수 있다.(2) Internal: 사내 공지나 업무 매뉴얼처럼 내부 업무용 일반 문서는 조건부로 허용된다. 어떤 AI 도구를 쓰는지, 데이터가 어디에 저장되는지 확인한 뒤 사용해야 한다.(3) Confidential: 고객 정보·재무 데이터·미공개 전략 계획처럼 유출 시 비즈니스 손실과 계약 위반으로 이어지는 정보다. 외부 AI 입력은 원칙적으로 금지된다.(4) Restricted: 개인식별정보(PII)·금융거래정보·영업 비밀처럼 법령으로 보호되는 데이터다. 유출 시 과징금·형사처벌 등 법적 제재가 직결되기 때문에, 어떤 경우에도 외부 AI에 입력해서는 안 된다. 물론 어떤 데이터가 어느 등급에 속하는지는 기업마다, 업종마다 다르다.현장의 실험을 조직의 자산으로 만들어라섀도우 AI는 나쁜 것만이 아니다. 섀도우 AI의 확산은 구성원들의 '더 빠르고 스마트하게 일하고자 하는 욕구’에 기인하기도 한다. 공식 AI 도구의 도입 절차가 복잡하거나 기능이 미비할 경우, 현장은 스스로 대안을 찾게 된다. 이에 섀도우 AI를 단순한 보안 리스크로만 규정하기보다 혁신의 신호로 파악할 필요가 있다. 섀도우 AI로 의미 있는 성과를 낸 구성원이나 팀이 있다면, 그 경험이 조직 전체의 자산으로 만들어보자.KPMG· University of Melbourne이 실시한 조사에서 직원의 57%가 AI를 사용했음을 숨기고 AI가 생성한 결과를 자신의 것으로 제출한다고 답했다 . 지금 이 순간에도 당신의 구성원 중 누군가는 섀도우 AI를 쓰고 있을 가능성이 높다. 문제는 "쓰는가, 안 쓰는가"가 아니다. 조직이 "알고 있는가, 모르고 있는가"다. 구성원의 '보이지 않는 혁신'을 키우고 싶다면, 사용 관리 기준부터 마련해야 할 것이다.<References>· Prevent data leak to Shadow AI, September 2025, Microsoft Security· Balancing innovation and risk: how AI is reshaping cybersecurity, Tech Trends 2026 - Trend #5, Deloitte· Shadow AI: How stealth productivity is strangling enterprise AI adoption. And creating a security nightmare…, IDC· EY 2025 Work Reimagined· EY survey: autonomous AI adoption surges at tech companies as oversight falls behind, 04 Mar 2026, EY· Rise in ‘Shadow AI’ tools raising security concerns for UK organisations, October 13, 2025, Microsoft· 2025년 글로벌 직장인 설문조사, November 2025, PwC

  작성자 작성일 06-01 조회 64
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  [프리즘] AI 시대 필수 역량, 내러티브 애질리티를 …

  * '내러티브 애질리티' 콘텐츠는 IGM 트렌드 리포트 'PRISM'에 게시된 글로, 총 2편으로 나뉘어 연재됩니다. 이전 글 보기나이키(Nike)의 Why Do it?"시대에 발맞춰 브랜드의 서사를 동기화하다"나이키는 시대의 감각에 맞게 브랜드 서사를 유연하게 조정한 대표적인 사례다. 나이키의 슬로건 ‘Just Do it’은 오랫동안 강력한 브랜드 철학이자 메시지로 자리해왔다. 이 슬로건은 역경을 극복하는 강인한 스포츠 정신을 전파한다는 나이키의 핵심가치를 함축하고 있다. 그러나 최근 몇 년 사이 나이키의 주요 고객층인 젊은 세대의 정서적·문화적 맥락이 바뀌었다. 일명 ‘불안 세대’라고도 불리는 이들은, 빠른 변화 속도와 높은 사회적 긴장 속에서 성장했으며 불안과 피로를 일상적으로 경험한다. 그들에게 역경 앞에서 “그냥 해(Just do it)”라고 말하는 기존의 서사는 이전만큼 공감을 얻기 어려워졌다. 출처: Nike이러한 맥락 속에서, 나이키는 2025년 ’Why Do it?’ 캠페인을 공개했다. 기존의 ‘Just Do it’ 캠페인이 위대한 스포츠 선수들을 주인공으로 삼아 승리와 성취, 한계를 극복해내는 개인의 의지를 강조해 왔다면, 새롭게 공개된 ‘Why Do it?’은 보다 근본적인 질문을 던진다. 사람들은 왜 운동을 하는가, 그들에게 운동이 지니는 가치는 무엇인가. 이 질문은 운동의 의미를 경쟁과 승리에서 개인의 삶과 감정, 그리고 순수한 즐거움의 맥락으로 다시 가져온다. 정신 건강, 자기다움, 일상의 즐거움을 중요한 가치 기준으로 삼는 지금의 세대에게 훨씬 설득력 있는 메시지다. 이는 브랜드의 핵심 철학은 유지하되, 타겟 고객의 심리적 변화에 맞춰 서사의 축을 빠르게 이동시킨 내러티브 애질리티의 전형이다.엔비디아(Nvidia)의 AI Factory"시대에 앞서는 서사로 시장을 선점하다"엔비디아의 성공 요인은 '압도적인 GPU 성능'일 것이다. 여기에 젠슨 황(Jensen Huang)은 내러티브 애질리티를 더했다. 그는 단순히 칩을 파는 것이 아니라, 기술의 구조를 '재정의'함으로써 시장의 자본 흐름을 바꾸고 있다. 젠슨 황은 2024년 GTC 기조연설에서 데이터 센터를 ‘지능(intelligence)을 생산하는 AI 공장(AI Factory)’으로 규정했다. 그의 이 한마디는 데이터센터를 ‘비용’이 아닌 ‘수익 창출처’로 정의하며 전세계 경영자의 인식을 바꾸어 놓았다.주목할 점은 엔비디아와 젠슨 황의 서사가 기술이 움직이는 속도에 앞서, 선제적으로 진화한다는 것이다. 2026년 3월 그는 AI 산업을 “5층 케이크(AI is a 5-layer cake)”에 비유하며 서사를 확장했다. AI 산업이 단일 기술이 아니라 에너지, 칩, 인프라, 모델, 애플리케이션에 이르는 하나의 생태계를 이룰 것이며, 엔비디아는 산업 생태계의 설계자이자 전체를 작동시키는 핵심 플랫폼이 될 것이라는 선언이다. 젠슨 황은 기술적 스펙을 나열하기보다, 시장이 따라올 수밖에 없는 서사를 먼저 제시한다. 엔비디아가 GPU 칩 생산 기업을 넘어 AI 산업을 리드하는 비결이다.이처럼, 내러티브 애질리티는 단순히 마케팅 전략 그 이상이다. 기술과 산업의 흐름을 읽고 그 변화가 만들어 낼 새로운 질서를 먼저 정의하는 역량이자, 서사를 통해 시장의 방향을 앞당기는 역량이다. 즉, 이야기의 민첩성은 새로운 시장의 자본과 생태계를 선점하는 최상위의 경영 전략이 될 수 있다.리더, 최고서사책임자(CNO)가 되어야AI 시대, 누구나 무엇이든 쉽고 빠르게 만들어낼 수 있다. 기술의 속도는 더 이상 차별화된 경쟁력이 아니라 생존을 위한 기본값이 되었다. 이제 중요한 것은 그 속도를 추격하는 것이 아니라, 기술의 변화와 시의적인 맥락 그리고 조직의 서사를 실시간으로 동기화하는 것이다. 같은 기술이라도 어떤 맥락에서 어떻게 의미를 부여하는가에 따라 전혀 다른 결과로 이어지기 때문이다.이제 리더는 단순히 목표를 제시하는 사람이 아니라, 변화의 속도(Agility) 위에서 맥락(Context)을 장악하고 서사(Narrative)를 정렬하는 ‘최고서사책임자(CNO)’가 되어야 한다. 이 세 가지를 하나의 흐름으로 움직이게 만드는 리더십 이야말로, 급변하는 시대 속에서 조직이 가질 수 있는 가장 강력한 자산이 될 것이다.<References>· “비즈니스 트랜스포메이션은 왜 실패하는가: 성공하는 리더의 차별화된 전략”, Kearney Insight, 2026.01.16· “AI is a 5layer cake”, Jensen Huang, Nvidia Blog, 2026.03.10· “Narrative Agility: How Brands Win the Moment Without Losing Themselves”, Nicholas Love, Dope Thinkers Only, 2025.10.29· “Valentino trashed for ‘tacky’ and ‘lazy’ AI ad: Fashionistas accuse luxe couture brand of choosing ‘efficiency over artistry’”, New York Post, 2025.12.03· “Agentforce Marks Salesforce’s Critical Pivot To Autonomous AI”, Forbes, 2025.12.08· “Nike Reintroduces “Just Do It” to Today’s Generation with “Why Do It?” Campaign”, Nike Newsroom, 2025.09.04

  작성자 작성일 05-21 조회 115
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  [프리즘] AI 시대, 브랜드 서사를 주도하라! 내러티…

  * '내러티브 애질리티' 콘텐츠는 IGM 트렌드 리포트 'PRISM'에 게시된 글로, 총 2편으로 나뉘어 연재됩니다.최근 글로벌 기업들은 앞다퉈 ‘이야기꾼’을 채용하고 있다. 지난 1년 간 ‘스토리텔러’라는 직함이 포함된 채용 공고는 전년 대비 두 배 증가했으며, 구글과 마이크로소프트, 노션은 스토리텔링을 별도의 기능 조직으로 신설하고 있다. 왜 지금, 이런 채용 트렌드가 나타나고 있는 걸까?AI는 모두의 생산 속도를 비약적으로 끌어올리고 있다. 이제 중요한 것은 하던 일을 더 빠르게 하는 것에 그치지 않는다. 빠르게 변화하는 시대의 맥락 속에서, 우리가 무엇을 왜 하는지에 대해 유연하게 조정해 나가야 한다. 맥락을 읽지 못하는 조직은 아무리 신기술을 도입하고 트렌드를 따라가더라도 남이 만든 판 위에서 움직이는 플레이어로 남는다. 이제 경쟁력의 중심은 ‘누가 더 빠르게 움직이는가’에서 ‘누가 민첩하게 시대의 이야기를 주도하는가’로 이동하고 있다. 지금, 맥락을 읽고 서사를 실시간으로 재구성하는 역량, 내러티브 애질리티(Narrative Agility)에 주목해야 하는 이유다.기술과 서사의 속도가 어긋나는 순간, 실패는 시작된다2025년 12월, 럭셔리 패션 브랜드 발렌티노(Valentino)가 공개한 한 영상이 큰 파장을 불러일으켰다. 영상 속에서는 발렌티노의 가방에서 한 여성이 고개를 내밀며 등장하고, 모델들의 신체가 뒤틀리거나 서로 연결되며 브랜드 로고로 변한다. 어딘가 기괴하면서도 초현실적인 이 광고는 AI로 생성한 영상으로, 실험적인 영상미를 통해 브랜드의 혁신성을 보여주려는 시도였다. 하지만 반응은 예상과 달랐다.소셜미디어에서는 “아름답지도 않고 그저 값싸 보인다”, “브랜드 이미지와 전혀 어울리지 않는다”, “아무나 찍어내는 AI 찌꺼기(AI Slop) 영상을 발렌티노에서 만들었다니”와 같은 부정적 반응이 이어졌다. 일부 패션 커뮤니티에서는 발렌티노의 정체성과 헤리티지를 훼손한 캠페인이라는 강한 비판까지 등장했다. 출처: Valentino (유튜브 영상 캡처)이 사례를 단순히 AI 활용의 실패로만 해석하는 것은 충분하지 않다. 문제의 핵심은 기술의 미숙함이 아니라, 변화하는 환경 속에서 브랜드 서사를 어떻게 전환할 것인가에 대한 전략적 고민의 부재에 있다. 발렌티노, 그리고 럭셔리 산업이 오랫동안 구축해 온 핵심 서사는 바로 ‘장인정신’이다. 수작업의 정교한 디테일, 비효율적일지라도 오랜 시간 공들이는 정성, 최고의 서비스, 그리고 수년에 걸쳐 축적된 기술력은 제품의 높은 가격을 정당화할 수 있는 근거가 되어왔다.그러나 장인정신이라는 기존 서사를 유지할 것인지, 혹은 AI를 활용한 새로운 창작 방식과 연결해 확장할 것인지에 대한 명확한 방향 설정 없이 기술을 앞세운 결과, 발렌티노가 쌓아온 브랜드 서사와 캠페인의 메시지 사이에 단절이 발생했다. 이는 곧, 기존의 서사를 변화하는 맥락 속에서 설득력 있게 다시 정의하지 못할 때, 혁신적 시도가 오히려 브랜드 가치를 훼손할 수 있음을 보여준다.‘완성된 이야기’에서 ‘진화하는 서사’로오늘날 기업이 마주한 환경은 과거보다 훨씬 빠르게 변화한다. 기술의 발전이나 산업 구조는 물론, 소비자의 가치관과 문화 역시 실시간으로 재편되고 있다. 이런 환경에서 중요한 것은 단순히 변화에 얼마나 빠르게 반응하느냐가 아니라, 그 변화가 기업에게 어떤 의미인지 지속적으로 재해석하고, 그에 맞게 방향을 조정하는 능력이다.이러한 문제 의식은 경영 전략 분야에서 이미 논의되어 왔다. 2000년대 이후 민첩성(Agility)이 핵심 역량으로 강조되기 시작한 것도 같은 맥락이다. 특히, 인시아드(INSEAD)의 이브 도즈(Yves Doz) 교수는 단순히 시장 변화에 대한 단순한 대응을 넘어, 전략을 상황에 맞게 적절히 조정할 수 있는 조직 역량을 ‘전략적 민첩성(Strategic Agility)’으로 설명하며, 유연한 방향 전환의 중요성을 강조했다.이러한 흐름은 이제 커뮤니케이션 영역으로 확장되고 있다. 과거에는 브랜드의 역사와 철학, 제품의 차별성을 하나의 완성된 이야기로 정리해 전달하는 방식이 주효했다. 그러나 시장, 고객, 기술 환경이 실시간으로 변하는 오늘날, 기업의 서사는 고정된 메시지가 아니라 전략 전환 속도에 맞게 유연하게 재구성되어야 하는 대상이 되었다.이러한 흐름 속에서 등장한 개념이 내러티브 애질리티(Narrative Agility)다. 2025년 이 용어를 처음 언급한 글로벌 전략 커뮤니케이션 전문가 니콜라스 러브(Nicholas Love)는, 이를 문화적 흐름을 예민하게 포착해 브랜드의 목소리를 조정하는 마케팅 전략의 일환으로 설명했다. 그러나 이 개념은 마케팅을 넘어, 산업의 변화 속에서 기업의 역할과 존재 이유를 새롭게 설정하는 전사 전략 차원으로 확장될 수 있다.이러한 논의를 바탕으로, IGM은 내러티브 애질리티를 변화하는 기술, 문화, 시장 상황에 맞게 기업의 의미와 존재 이유를 동기화하고, 그 의미를 내부 구성원과 외부 고객이 납득할 수 있는 이야기로 유연하게 재구성하는 서사적 민첩성으로 정의한다. 다음 글에서 이어지는 사례에서는 내러티브 애질리티가 실제 비즈니스 현장에서 어떻게 구현되는지 살펴본다.* '내러티브 애질리티를 발휘하는 기업 사례'는 다음 글에서 이어집니다.<References>· “비즈니스 트랜스포메이션은 왜 실패하는가: 성공하는 리더의 차별화된 전략”, Kearney Insight, 2026.01.16· “AI is a 5layer cake”, Jensen Huang, Nvidia Blog, 2026.03.10· “Narrative Agility: How Brands Win the Moment Without Losing Themselves”, Nicholas Love, Dope Thinkers Only, 2025.10.29· “Valentino trashed for ‘tacky’ and ‘lazy’ AI ad: Fashionistas accuse luxe couture brand of choosing ‘efficiency over artistry’”, New York Post, 2025.12.03· “Agentforce Marks Salesforce’s Critical Pivot To Autonomous AI”, Forbes, 2025.12.08· “Nike Reintroduces “Just Do It” to Today’s Generation with “Why Do It?” Campaign”, Nike Newsroom, 2025.09.04

  작성자 작성일 05-19 조회 133
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  [시금치] AI 잘 쓰는 사람 vs. 못 쓰는 사람,…

  “AI는 검색용으로 쓰는 정도입니다. 익숙하지 않으니 손이 잘 안 가더라고요.”“어떤 사람들은 AI로 기획안을 5분 만에 만든다는데... 내가 잘 못 쓰고 있나 불안하긴 하죠.”“새로운 툴 얘기를 들을 때마다, 저것도 공부해야 한다는 압박감에 마음이 무거워요.” 온통 AI 이야기로 가득한 요즘, 동시에 이런 고민도 들려옵니다. 남들은 새로운 걸 척척 해내는 것 같은데, 나만 하던 대로 하나 싶어 괜히 불안합니다. 아예 안 쓰는 것은 아닌데... 나도 모르는 사이 격차가 크게 벌어져 있을 것 같은 기분이 들죠. 이런 기분의 원인, 대체 무엇일까요? 실제로 기술에 서투른 게 이유일수도 있지만, 더 근본적인 이유는 AI 효능감(AI Efficacy)이 낮기 때문일지도 모릅니다.효능감(Efficacy)이란 심리학자 앨버트 반두라가 정립한 개념인데요. 특정 과제를 성공적으로 수행할 수 있다는 자기 역량에 대한 믿음을 뜻합니다. 효능감이 높은 사람은 어렵거나 새로운 문제를 만났을 때 피하지 않고 적극적으로 시도합니다. AI 효능감도 마찬가지입니다. 내가 AI를 나의 목적에 맞게 효과적으로 다루고 활용할 수 있다는 스스로의 능력에 대한 확신을 의미하죠. 이 믿음이 있는 사람들은 새로운 AI 도구를 만났을 때 ‘공부해야 할 숙제’가 아니라, 나의 문제를 해결하고 역량을 확장해 줄 ‘똑똑한 파트너’로 인식합니다.AI 효능감은 리더에게 더욱 중요합니다. 실무자의 효능감이 도구를 다루는 숙련도와 업무 처리 속도를 높여주는데 그친다면, 리더의 효능감은 조직 전체의 태도와 업무 방향을 결정하기 때문입니다. 리더가 자신과 조직의 AI 역량에 대한 확신을 가지고 있어야, AI를 ‘우리의 자리를 대체할 존재’가 아닌 ‘우리의 성과를 증폭시키는 파트너’라고 정의해 줄 수 있습니다. 비로소 조직 전체의 심리적 저항도 낮아지고, 구성원들의 더 창의적인 활용을 이끌어낼 수 있죠. 또한, 리더의 AI 효능감은 단순히 업무 결과물 하나를 잘 뽑아내는 기술이 아닙니다. 전체 업무에 AI를 어떻게 효과적으로 녹여낼 지 큰 그림을 보며, 장기적인 활용 방향과 성과 창출 전략을 제시할 수 있는 힘이 됩니다.리더의 AI 효능감은 ‘내가 AI 전문가가 되겠다’는 생각보다 ‘AI를 나의 업무 파트너로 육성하겠다’는 통제감을 갖는 데서 시작됩니다. 구체적인 두 가지 방법으로 시작해보세요.먼저, 효능감을 높이는 가장 확실한 방법은 직접 경험하는 것입니다. 거창한 기술 공부보다는 평소 내 업무에서 가장 번거로웠던 지점(Pain Point) 하나를 AI로 해결해 보는 것이 중요합니다. “아, 이렇게 하니까 자동화가 되네?”라는 한 번의 작은 성공이 큰 확신을 만듭니다. 두 번째, 동료 리더들과 AI 적용 고민과 성공 사례를 적극적으로 나눠보세요. 나와 비슷한 고민을 하는 다른 리더들의 사례를 통해 대리 경험을 하는 것입니다. 다른 조직 혹은 다른 팀 리더들은 AI를 의사결정과 실무에 어떻게 활용하는지, 어떤 고민을 하는지 알 수 있는 커뮤니티나 세미나, 교육을 찾아보세요. “나와 비슷한 상황의 저 사람도 해냈네?”라는 인식이 생기면 “나도 충분히 할 수 있다”는 믿음으로 이어질 수 있습니다.모든 것을 처음부터 잘 할 수는 없습니다. AI도 마찬가지입니다. 써보고, 배우는 과정에서 잘할 수 있다는 확신이 자라납니다. 지금 여러분의 AI 효능감은 몇 점인가요? 효능감을 1점 올리는 첫 걸음이 우리 조직의 변화를 만드는 시작이 될 것입니다.* 매주 금요일, IGM 시금치를 메일로도 받아볼 수 있습니다. 뉴스레터 구독하기

  작성자 작성일 05-12 조회 138
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  [프리즘] 사례로 보는 AIDC 구축 전략 시나리오 (…

  ※ AIDC 콘텐츠는 총 2편으로 연재됩니다. 'AIDC에 주목하는 이유와 핵심기술'은 1편에서 살펴보세요.AIDC 구축 전략 시나리오 3가지모든 기업이 직접 공장을 지을 필요는 없다. AIDC는 기업의 상황과 목적에 따라 다양한 방식으로 구축할 수 있다. 대표적으로는 On-Premise, Colocation, Micro Data Center의 세 가지 방식이 있다.1) 자체 구축(On-Premise)데이터센터의 건물부터 전력, 냉각, 서버 인프라까지 모든 요소를 기업이 직접 구축하고 운영하는 형태다. 가장 높은 수준의 통제와 보안이 가능하다는 장점이 있으며, 대규모 AI 인프라가 필요한 글로벌 빅테크 기업들이 주로 선택하는 방식이다. 국내에서도 네이버, KT, SK, LG 등 주요 기업들이 자체 데이터센터 구축을 확대하고 있다.마이크로소프트는 오픈AI의 연산을 전담하는 가장 강력한 AIDC를 보유하고 있다. 미국 최대 원전 운영사인 콘스텔레이션 에너지와 폐쇄되었던 스리마일섬 원전 1호기를 재가동해 전력을 100% 공급받는 계약을 체결했다. 전기 먹는 하마인 AI를 감당하기 위해 자체 발전소를 근처에 둬 24시간 안정적인 전력을 확보하게 된 것이다. 또한, 2021년부터 AIDC에 액침 냉각 시스템을 도입하며 고성능 GPU가 밀집된 AIDC 설계의 표준이 되고 있다.2) 임대 및 협업(Colocation)자체 데이터센터를 짓는 것은 수년의 시간과 수천억 원의 비용이 드는 사업이다. 그래서 많은 기업들은 데이터센터 건물과 전력·냉각 인프라는 전문 사업자로부터 임대하고, 기업은 GPU 서버 등 핵심 장비만 직접 구축하는 형태인 ‘Colocation’ 방식을 현실적인 대안으로 선택하고 있다.골드만삭스는 자체 데이터센터를 구축하는 대신 코로케이션 전문 기업 에퀴닉스(Equinix)의 뉴욕, 런던, 도쿄 등 거점 데이터센터를 적극 활용하고 있다. 이는 0.001초의 지연 시간이 수익의 성패를 가르는 금융 시장에서, 전 세계 거래소와의 물리적 거리를 극복하기 위한 전략적 선택이다. 특히, 금융업 특성상 고객의 자산 정보나 거래 전략과 같은 극비 데이터를 다루기 때문에, 퍼블릭 클라우드를 사용하는 것은 보안의 위험이 존재한다. 때문에 골드만삭스는 코로케이션 방식을 통해 AI 기반 트레이딩 경쟁력을 유지하고 있다.3) 이동형/소형(Micro Data Center)대규모 데이터센터를 구축하기 어려운 경우, 소형화된 형태로 인프라를 구성하는 방식이다. 서버, 전원, 냉각, 보안 기능 등을 하나의 랙이나 캐비닛 단위로 통합해, 기업 내부 공간에 설치할 수 있다. 상대적으로 작은 규모의 AI 연산이나 특정 서비스에 적합하며, 빠른 구축과 운영이 가능하다는 특징이 있다.수백 대의 드론과 센서가 실시간으로 고화질 영상을 전송하고, 이를 즉각 분석해 전략을 수립해야 하는 군 작전 환경에서는 고성능 GPU 기반의 AI 인프라가 필수적이다. 그러나 장갑차 내부나 컨테이너와 같은 폐쇄적 작전 환경에서 발생하는 고열은 시스템 안정성의 치명적인 걸림돌이 된다. 기존의 공랭식 방법으로 열을 식히려고 해도, 사막의 모래먼지는 기존 공랭식의 팬을 끊임없이 망가뜨려 제대로 작동하지 못하게 된다. 이를 극복하기 위해 미 국방부(DoD)는 액침 냉각 방식의  Micro Data Center를 도입했다. 이에 따라 외부 환경의 제약에도 안정적으로 제어를 할 수 있게 되었다.AIDC, 선택이 아닌 전략의 문제AIDC는 앞으로의 AI 서비스를 구현하기 위한 필수 인프라다. 다만 높은 초기 투자 비용과 전력 확보의 제약, 복잡한 운영 난이도 등으로 인해 모든 기업이 동일한 방식으로 접근하기는 어려운 현실적 한계가 존재한다. 그럼에도 불구하고, 많은 전문가들은 인류의 기술 발전이 AI 등장 이전으로 되돌아가지 않는 한, AIDC 수요는 일시적인 유행을 넘어 장기적이고 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이러한 흐름 속에서 AIDC는 반드시 대규모 데이터센터 형태일 필요는 없다. AIDC의 본질은 기업이 자사의 데이터와 지적 자산을 보호하면서 AI를 효율적으로 운영할 수 있는 구조를 갖추는 것이다. 이제 리더들은 우리 기업의 상황에 맞는 형태로 AI 인프라를 설계하고 활용하는 전략적 방향을 고민해야 할 것이다.<References>· “AI 시대, AIDC의 전략적 의미와 활용 방향: 필수 인프라인가, 새로운 비즈니스 기회인가”, Kearney Blog, 2026· AI Data Center Market Size, Share & Trends Analysis Report 2025-2030, MarketResearch, Apr 08, 2025· “What is an AI data center?”, IBM, 2025· "칩보다 전기가 더 중요"… AI 경쟁핵심 변수 떠오른 전력, 조선일보, 2025. 09· “AI 데이터센터 열 식혀줄 해법…42조 '액침냉각' 시장 경쟁 본격화”, 중앙일보, 2024· “Understanding direct-to-chip cooling in HPC infrastructure: A deep dive into liquid cooling”, VERTIV· “[심층분석] 액침냉각 기술의 현재와 미래: AI 데이터센터 냉각 트렌드”, kt cloud 기술 블로그, 2025· “Immersion cooling systems: Advantages and deployment strategies for AI and HPC data centers”, VERTIV· ““AI가 전기를 삼킨다”…3700억달러 쏟고도 ‘블랙아웃 공포’ [AIDC 인프라 전쟁①]”, 쿠키뉴스, 2025· “Constellation to Launch Crane Clean Energy Center, Restoring Jobs and Carbon-Free Power to The Grid”, Constellation Energy, 2024· “Breaking Down the AI server data center cost”, Uvation, July 2025

  작성자 작성일 04-15 조회 641
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  [프리즘] AI 시대 진짜 권력, 데이터센터(AIDC)…

  ※ 'AI 차세대 인프라, AIDC' 콘텐츠는 2편으로 연재됩니다.AI 모델 경쟁은 끝났다!이제 '인프라 격차'가 승부를 가른다AI 경쟁의 승부처가 바뀌고 있다. GPU와 같은 고성능 ‘칩’을 확보하는 것에서 AI를 안정적으로 운영할 수 있는 ‘인프라’를 갖추는 것으로 이동했다. AI가 단순한 ‘실험’ 단계를 벗어나 대규모 연산을 실시간 서비스에 적용하는 ‘실행’ 단계로 진입했기 때문이다. 실제로 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라는 최근 실적 발표를 통해 “현재 AI 수요에 비해 인프라 공급이 턱없이 부족한 상황이며, 인프라 구축의 속도가 곧 우리의 성장 속도를 결정할 것”이라고 강조했다. 또한, 인프라의 차이는 곧 기업의 재무 성과로 이어진다. 동일한 AI 모델이라도 어떤 인프라 환경에서 운영하느냐에 따라 총소유비용(TCO)을 최대 40%까지 절감할 수 있기 때문이다.AI 시대의 인프라인 AIDC(AI Data Center)는 이제 AI 품질 뿐 아니라 비용와 수익성을 좌우하는 핵심 요소가 되었다. 구글, 마이크로소프트와 같은 글로벌 빅테크 기업들이 올해에만 약 5,000억 달러(한화 약 720조 원)를 AIDC에 쏟아붓는 이유도 바로 여기에 있다. 우리 기업의 비즈니스 가치를 극대화하기 위해 AIDC를 어떻게 활용할 수 있을지 살펴보자.왜 지금 AIDC(AI Data Center)인가?기존의 데이터센터(DC)가 단순 '저장소'였다면, AIDC는 거대한 '연산 공장'이다. 즉 AIDC는 대규모 AI 연산을 처리하기 위해 설계된 데이터센터로, AI 모델의 학습과 추론을 안정적으로 수행하기 위한 차세대 컴퓨팅 인프라다. 앞으로 AI를 활용하지 않는 기업은 없을 것이다. 그렇기 때문에 AI로 인한 장애나 비효율은 단순한 기술 이슈를 넘어 기업의 생산성 저하, 비용 증가, 운영 리스크로 직결될 것이다. AIDC에 주목해야 하는 이유이자 핵심 기술은 다음과 같다.1) 전력 확보가 곧 생산력AI는 ‘전기 먹는 하마’로 불릴 만큼 엄청난 전력을 소모한다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면, 2030년 데이터센터의 전력 사용량이 일본 전체 소비량에 육박할 것이라는 전망이 나올 정도로, 이제 AI 경쟁의 핵심은 칩 확보를 넘어 '안정적인 전력 수급'으로 옮겨가고 있다. 이에 따라 AIDC의 전력 설계 역시 세 가지 방향으로 변화하고 있다.먼저, 과거 국내 가정용 전압을 110V에서 220V로 전환했듯, AIDC의 전압을 12V에서 48V로 높여 에너지 손실과 발열을 원천적으로 줄이고 있다. 또한, 급증하는 AI 서비스 수요에 즉각 대응할 수 있도록 전원 시스템을 모듈화하여 설치 속도와 확장성을 높였다. 마지막으로, 서비스 중단이 곧 치명적인 장애로 이어지는 AI 특성을 고려해 운영 중에도 장비를 교체할 수 있는 '핫 스와퍼블' 구조를 도입해 24시간 무중단 운영이 가능하도록 했다.2) 발열 제어가 곧 비용AIDC에서는 ‘발열과의 전쟁’이 진행 중이다. 서버에서 발생하는 막대한 열을 잡지 못하면 시스템 장애로 이어져 서비스 자체가 불가능해지기 때문이다. 실제로 데이터센터 전력의 최대 50%가 냉각에 소비될 만큼 발열 제어는 핵심 과제이며, 최근에는 기존의 바람(공랭식) 대신 액체로 열을 식히는 방식이 대안으로 떠오르고 있다. 대표적으로 칩 표면에 냉각판을 붙여 열을 직접 흡수하는 D2C(Direct-to-Chip) 방식이 있다. 전기가 통하지 않는 특수 액체를 활용해 누수 위험을 낮추면서도 칩 온도를 안정적으로 유지한다.또한, 서버 전체를 특수 냉각액에 통째로 담그는 액침 냉각(Immersion Cooling) 방식도 주목받고 있다. 이는 냉각액이 열을 100% 흡수하여 별도의 에어컨 설비가 필요 없을 만큼 에너지 효율이 극대화되는 방식이다. 액침 냉각에 사용되는 냉각액은 D2C 방식보다 높은 온도에서도 작동할 수 있어서 더 오랜 시간 사용할 수 있다. 여기에 냉각기(Chiller)까지 사용한다면, 에너지 효율은 더 높아진다. 엔비디아 역시 차세대 반도체 ‘블랙웰’에 이러한 액체 냉각 도입을 선언하며 냉각 인프라의 거대한 변화를 예고했다.3) 제한된 공간 내 연산 능력 극대화AIDC는 거대한 하나의 슈퍼 컴퓨터처럼 유기적으로 작동해야 한다. 아무리 성능 좋은 AI 칩을 쓰더라도 칩 사이의 통로가 좁으면 데이터 병목 현상이 발생하기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터센터의 네트워크 구조도 빠르게 변화하고 있다. 먼저, 더 많은 데이터를 빠르게 처리할 수 있도록 네트워크 대역폭을 확대하고 있으며, 네트워크 장비에 자체적인 연산 기능을 탑재해 데이터 처리 속도를 높이는 방식도 도입하고 있다. 또한, 보안 체계에 있어도 속도가 지연되지 않도록 이를 자동화하는 기술도 함께 적용하고 있다.AIDC에서는 단순한 규모보다, 제한된 공간 안에 얼마나 많은 연산 능력을 집약할 수 있는지가 중요하다. AI는 칩끼리 데이터를 주고받는 빈도가 매우 높기 때문에, 서버 간 거리를 최소화하는 고밀도 설계가 필수적이다. 서버를 촘촘하게 배치해 데이터 전송 지연을 줄이는 것이 곧 성능이자 운영 효율로 직결되기 때문입니다. 마지막으로, 예측하기 어려운 AI 수요에 민첩하게 대응하기 위해, 최근에는 처음부터 거대하게 짓기보다 필요할 때마다 조립하여 늘리는 모듈형 설계를 도입하고 있다. 이러한 방식은 구축 기간을 획기적으로 단축할 뿐만 아니라, 수요 변화에 유연하게 대응할 수 있다는 큰 장점이 있다.* '리더를 위한 AIDC 구축 전략 시나리오'는 다음 글에서 이어집니다.<References>· “AI 시대, AIDC의 전략적 의미와 활용 방향: 필수 인프라인가, 새로운 비즈니스 기회인가”, Kearney Blog, 2026· AI Data Center Market Size, Share & Trends Analysis Report 2025-2030, MarketResearch, Apr 08, 2025· “What is an AI data center?”, IBM, 2025· "칩보다 전기가 더 중요"… AI 경쟁핵심 변수 떠오른 전력, 조선일보, 2025. 09· “AI 데이터센터 열 식혀줄 해법…42조 '액침냉각' 시장 경쟁 본격화”, 중앙일보, 2024· “Understanding direct-to-chip cooling in HPC infrastructure: A deep dive into liquid cooling”, VERTIV· “[심층분석] 액침냉각 기술의 현재와 미래: AI 데이터센터 냉각 트렌드”, kt cloud 기술 블로그, 2025· “Immersion cooling systems: Advantages and deployment strategies for AI and HPC data centers”, VERTIV· ““AI가 전기를 삼킨다”…3700억달러 쏟고도 ‘블랙아웃 공포’ [AIDC 인프라 전쟁①]”, 쿠키뉴스, 2025· “Constellation to Launch Crane Clean Energy Center, Restoring Jobs and Carbon-Free Power to The Grid”, Constellation Energy, 2024· “Breaking Down the AI server data center cost”, Uvation, July 2025

  작성자 작성일 04-13 조회 1493
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  [칼럼] 리더보다 AI를 더 따른다? 리더십 다시 세우…

  리더십 위기의 시대다. 최근 EBS에서 ‘알파고 10년, AI와 바둑’이 방영됐다. AI가 두는 바둑과 유사성이 높은 경우 승률도 높았다. 바둑의 전설, 조훈현과 이창호, 스승과 제자의 관계를 다룬 영화 ‘승부’와 함께 보면 AI가 만들고 있는 변화를 절감하게 된다. 스승의 기풍을 배우고 이를 뛰어 넘는 과거 방식은 더 이상 통하지 않는다. 스승의 자리를 AI가 차지한 것이다. 조직의 리더는 어떨까.신뢰 얻는 AI, 흔들리는 리더십최근 글로벌 조사 자료를 보면 Z세대의 47%가 그들의 관리자보다 AI가 더 나은 커리어 조언을 해준다고 답했다. 그리고 글로벌 리더십 연구기관 DDI의 ‘Global Leadership Forecast 2025’에서 직속 관리자에 대한 신뢰도가 2022년 46%에서 2024년 29%로 급락했다고 발표했다. 그러면 리더들은 어떤 상황일까.DDI의 조사 결과 리더의 71%는 스트레스가 증가하고 있고, 54%는 번아웃이 우려되며, 40%는 스트레스로 인해 리더직의 포기를 고민하고 있다고 답했다. 콘페리(Korn Ferry)의 ‘Workforce 2025’를 보면 고위 임원들도 43%가 자신의 역할과 책임을 제대로 수행할 수 있을지 의문을 갖고 있다고 한다. 한마디로 리더십 위기의 시대다. 그런데 콘페리의 연구에서 구성원의 80%가 그들의 리더를 신뢰하기 때문에 현재 직장에 머문다고 답했다. 리더에 대한 신뢰가 흔들리고, 리더 자신도 극심한 스트레스에 시달리는 상황에서 구성원은 역설적으로 ‘믿을 수 있는 리더’를 원하고 있다. 이런 상황에서 리더로서 우선 해야 할 일은 무엇일까.리더십 본질로 돌아가자주변 상황이 복잡하고 혼란스럽다면 기본에서 다시 출발하는 것도 방법이다. 리더십이 위기라면 리더십의 본질에서 다시 시작해 보자. 짐 콜린스가 최근 개정판으로 낸 ‘BE 2.0(좋은 리더를 넘어 위대한 리더로)’을 읽어 보면 리더십의 기본으로 돌아가는 데 도움이 된다.짐 콜린스는 오랜 기간 연구하고 관찰한 바에 따라 다음과 같이 리더십을 정의한다. “리더십은 당연히 수행되어야 할 일을 사람들이 자발적으로 나서서 하게 만드는 기술(Art)이다.” 리더는 리더 자신과 구성원이 당연히 수행되어야 할 일이 무엇인지 알아야 한다. 그리고 이 일을 사람들이 하도록 만드는 것이 아니라 하고 싶어 하도록 만들어야 한다. 그런데 리더십은 과학이 아니라 기술(Art)이다. 리더십을 발휘하는 것은 리더마다 다르다는 의미다. 이러한 리더십 정의를 어떻게 현실에 적용할 수 있을까? 하나. 당연히 수행되어야 할 일을 정한다. 먼저 리더로서 당연히 수행해야 할 일이 있다. 구성원 모두가 공감할 조직의 목적을 정하고 이 목적을 달성하기 위해서 헌신적으로 노력하는 것이다. 조직의 목적은 조직의 존재 이유를 정하고 이를 실현해서 가고자 하는 방향을 분명히 하는 것이다. 조직의 존재 이유는 우리가 이 일을 왜 하는지를 찾는 것이다. 전사적인 목적 또는 사명과 연결해서 담당 조직의 존재 이유를 찾으면 된다. 그리고 조직이 가고자 하는 방향은 3년에서 5년 후 조직이 이루고자 하는 목표 또는 단위 조직의 비전을 정하면 된다. 이 과정의 출발점은 고객이다. 우리 조직의 고객을 정의하고 고객에게 어떤 가치를 줄 것인지를 정하는 것이다.둘. 조직의 목적을 정했다면 이를 실현하기 위해 추진해야 할 전략 과제를 도출한다. 조직의 존재 이유를 실현하고 목표를 달성하기 위해 반드시 수행해야 할 선택과 집중의 과제를 찾으면 된다. 그리고 각 전략 과제를 통해 얻고자 하는 정량화된 결과를 찾는다. 마지막으로 누가 그 과제를 맡을지 오너를 정한다. 조직의 과제는 여러 명이 함께해야 하는 경우가 더 많다. 이때 누가 과제의 오너인지 정하는 것은 무엇보다 중요하다.셋. 일관성을 유지하고 구성원의 동기와 역량을 높일 수 있는 환경을 만든다. 진정한 리더십은 구성원들이 자발적으로 리더를 따를 때 완성된다. 이는 구성원들이 리더를 신뢰해야 가능해진다. 리더에 대한 신뢰는 리더의 말과 행동이 같은 일관성에서 나온다. 주변 환경이 복잡하고 빠르게 변하면 말과 행동이 달라질 가능성이 높아진다. 이런 상황에서는 리더로서 중요하게 생각하는 원칙을 분명하게 말하고, 변화하는 환경에 대응하는 구체적인 실행은 구성원들이 자발적으로 나서서 할 수 있도록 환경을 만드는 것이 좋다.자신이 중요하게 생각하는 원칙은 말과 행동이 같아질 가능성이 높다. 하지만 상사나 회사가 중요하게 여기는 원칙이 나의 원칙과 다른 경우에는 충돌이 생길 수 있다. 예를 들어 빠른 실행이 상사 또는 회사의 중요한 원칙이다. 그런데 본인은 돌다리도 두드려보고 건너는 것이 결국 더 빠른 길이라고 생각할 수 있다. 이런 경우에는 자신과 함께 일할 때 빠른 실행이 어떤 것인지 구체적인 행동 원칙을 알려주면 된다.구성원이 나서는 환경을 만들어라구성원들이 자발적으로 나서서 하게 만들려면 어떻게 해야 할까. 구성원들이 ‘일을 하고 싶다’는 동기를 갖도록 만들고 동시에 ‘이를 해낼 수 있다’는 역량을 갖출 수 있는 환경을 만들면 된다.동기는 하고 싶어서 하는 경우와 해야만 해서 하는 경우로 나눌 수 있다. 하고 싶어서 하는 동기의 요소로 흔히 자율, 의미, 성장을 이야기한다. 호기심을 가지고 스스로 해 볼 수 있는 자율적인 환경, 지금 하는 일이 누군가에게 가치를 주고 이를 인정받고 있다는 의미, 매일 나아지고 있다는 성장 등이다. 그리고 해야만 해서 하는 동기의 요소는 두려움 같은 정서적인 압박감, 무엇인가 얻거나 잃지 않기 위해 하는 경제적 압박감 등이다. 단기적으로는 정서적 압박감이나 경제적 압박감이 효과가 있지만 오래가지 못한다. 장기적 관점에서 변화하는 환경에 대응하며 끈기 있게 일을 해내려고 하는 동기를 부여하고 싶다면 자율, 의미, 성장의 환경을 만드는 것이 필요하다.일을 해낼 수 있는 역량을 갖출 수 있는 환경은 일을 해내는 데 필요한 역량과 이를 더욱 효과적, 효율적으로 해낼 수 있는 역량으로 나눠볼 필요가 있다. 앞서 정한 당연히 수행되어야 할 일에 필요한 지식과 스킬, 이것을 더 효과적이고 효율적으로 해내는 데 필요한 지식과 스킬을 찾는 것부터 해보자. 그런 다음 이를 갖출 수 있는 다양한 선택지를 구성원들이 스스로 찾게 하는 것도 좋은 방법이다. 누구도 흉내낼 수 없는, 나만의 리더십이 있는가?사납고 꺾이지 않는 불도그 같은 처칠이 나긋나긋하고 부드러운 간디처럼 행동을 한다면 어떤 느낌일까? 오랜 기간 쌓여 온 자신만의 리더십 스타일을 바꾸는 것은 어렵다. 게다가 리더십 스타일이 갑자기 변하면 구성원들을 혼란스럽게 만들 수 있다. 자신만의 리더십 스타일을 찾아서 지속적으로 가꾸어 나가야 한다. 당연히 수행돼야 할 일을 자발적으로 나서서 하게 만들기 위한 리더십 발휘는 자신만의 독특한 방식으로 하는 것이 좋다. 자신만의 리더십 스타일이란 무엇일까?짐 콜린스는 리더십 스타일을 다음과 같이 정의한다. “리더가 당연히 수행되어야 할 일을 함께 열정적으로 추진할 수 있도록 적합한 사람들을 효과적으로 이끄는 그 리더만의 독특한 기술이다.” 리더십 스타일은 구성원들의 일을 방해하는 리더십 행동까지 포함하지는 않는다. 따라서 지금 하고 있는 리더십 행동을 있는 그대로 나의 리더십 스타일로 착각하면 곤란하다. 사람들이 자발적으로 움직이게 만드는 나만의 방식이 무엇인지 발견해야 한다. 이를 위해서는 전문 기관의 도움을 받는 것이 좋다. 그리고 구성원들과 가급적 1:1 미팅을 하며 직접 물어보는 것을 권한다. 리더로서 하는 행동 중에 일을 하고 싶게 만드는 것과 일을 방해하는 것이 무엇인지 구체적으로 알려 달라고 하는 것이다. 리더십 행동은 누군가에게 영향력을 발휘하는 것으로 자신보다 영향을 받는 누군가가 더 잘 알고 있다.세상이 정말 너무 빠르게 바뀐다. 그 속도는 리더로서 내가 역할을 제대로 해낼 수 있을지 혼란스럽게 만든다. 이럴수록 기본으로 돌아가 보자. 담당 조직이 당연히 수행되어야 할 일을 찾고, 구성원들이 자발적으로 나서서 하게 만드는 환경을 만들고, 이를 효과적으로 이끄는 자신만의 리더십 스타일을 찾고 가꾸어 나가는 것이다. 짐 콜린스는 다음과 같이 말한다. “효과적인 리더십 스타일은 내면에서 탄생한다.그것은 온전히 당신의 것이어야 한다.당신만의 리더십을 가꾸어야 한다.당신 말고는 그 누구도 당신과 똑같은 리더십 스타일을 가질 수 없다.”김용우 IGM세계경영연구원 교수* IGM 한경비즈니스 칼럼을 정리한 글입니다.

  작성자 작성일 04-08 조회 481
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  [프리즘] 새로운 조직운영 트렌드, AI 입은 '넛지테…

  최근 새로운 조직운영 트렌드로 ‘넛지테크(NudgeTech)’가 떠올랐다. 글로벌 컨설팅사 가트너(Gartner)는 ‘2025년 이후 9가지 HR 업무 트렌드’ 중 하나로 넛지테크를 꼽으며, 선도 기업들이 관련 실험을 본격적으로 확산할 것으로 전망한다.먼저, 넛지(Nudge)란 무엇일까?넛지는 노벨경제학상 수상자 리처드 탈러(Richard Thaler)와 법률학자 캐스 선스타인(Cass Sunstein)이 정립한 행동경제학 이론으로, 사람들의 선택을 유도하는 부드러운 개입을 의미한다. ‘건강하게 먹어라’, ‘장비를 착용하라’와 같이 직접적이고 일방적인 요구는 따르게 하는 데 한계가 있다. 뻔한 말이라 경각심을 주기 어렵고, 강제적일 경우엔 심리적 저항이 일어날 수 있기 때문이다. 넛지는 이러한 저항을 최소화하여 자발적 선택을 이끌어내는 데 효과적이다.간단한 예로, 구글은 직원들이 몸에 해로운 간식을 많이 먹는 습관을 개선하기 위해 시각적 넛지를 활용했다. 비치된 간식을 없애거나 ‘간식을 줄여라’고 말하지 않고, 알록달록 초콜릿이 보이는 간식통을 보이지 않는 통으로 교체했다. 통만 바꾸었을 뿐인데, 7주 후 직원들의 칼로리 섭취량이 300만kcal가량 감소했다. 또 현장 노동자가 계단 난간을 잡도록 유도하는 손자국 스티커나 잘 보이는 곳에 보호 장비를 배치해 장비 착용을 까먹지 않도록 만드는 것도 넛지의 일부다. 아주 작은 환경 변화만으로도 더 나은 방향으로 행동하게 한다.넛지 이론에 AI를 더한 '넛지테크(NudgeTech)'이러한 전통적인 넛지 이론에 AI 기술이 더해진 것이 넛지테크다. 컨설팅사 가트너(Gartner)는 넛지테크를 ‘AI 기반으로 사람들의 선택 방식을 설계(Design)함으로써, 개인, 팀, 조직의 목표를 더 빠르게 달성하도록 돕는 기술’이라고 정의한다. 테크가 입혀진 넛지는 디지털 환경에서 작동하며, 고정적인 넛지와 달리 개개인의 행동패턴을 읽어 선택을 실시간으로 설계한다는 점이 가장 큰 특징이다. Source: IGM소비자는 이미 각종 디지털 기기에서 개인화된 넛지를 접하고 있지만, 조직 내부 직원에게 활용되는 경우는 아직 드물다. 이에 선도 기업들은 직원 대상으로 넛지테크를 실험하며, 작은 행동 변화를 통해 웰빙, 생산성, 효율성 등을 향상시킬 기회를 살피고 있다.넛지테크로 직원경험 높이는 시스코(Cisco)2025년 포춘 선정 ‘일하기 좋은 100대 기업’ 중 3위에 오른 시스코는 HR 전반에서 직원경험을 향상시키기 위해 AI 에이전트에 넛지 메시지를 설계하고 있다. 예를 들어, AI는 매년 1만 개 이상 열리는 채용 직무와 직원 개개인의 역량, 관심사 등을 분석하는데, 직원에게 도움될 만한 포지션이 열리면 그 순간 개입한다. “새로운 A 포지션이 열렸습니다. 당신의 경험과 관심사에 잘 맞을 것 같은데, 지원해 보시겠어요?”라는 식이다. 이런 개인화된 제안은 직원들이 조직 내에서 성장감을 챙기고, 경력 개발 기회를 살릴 수 있도록 유도한다. 복리후생 측면에서도 직원이 놓치고 있는 혜택이 포착되면, “당신에게 해당되는 교육비 지원 프로그램이 있어요. 확인해 보시겠어요?”라고 넛지한다. 또한 리더가 구성원의 피드백 타이밍을 놓치지 않도록 넛지를 제공할 수도 있다. AI가 직원의 성과나 근속 패턴 등을 분석해 “이 직원은 최근 프로젝트 기여도가 높았어요. 평소에 써왔던 칭찬 메일, 지금 보내면 어떨까요?”라든가, “이 직원의 보상 수준이 시장 평균 대비 낮습니다. 연말 평가 시즌에 조정이 필요할 수 있어요.”라며 리더가 적시에 개입할 수 있도록 돕는다.이처럼 시스코는 AI 넛지 설계 원칙으로 ‘직원의 선택권(employee choice)’과 ‘신뢰(trust)’를 두고, 이를 바탕으로 직원이 더 발전적인 방향으로 움직이도록 유도하고 있다.시인 랠프 월도 에머슨은 ‘수천 개의 숲도 한 개의 도토리 열매에서 만들어진다’라고 말했다. 큰 변화를 만들고 싶다면, 직원들의 일상 속 작은 선택들을 설계해 자연스럽게 행동 변화를 이끌어내야 한다. 넛지테크의 핵심도 여기에 있다. AI가 직원의 업무 리듬이나 상황을 읽고 가장 적절한 순간 순간에 넛지할 수 있다면, 웰빙을 촉진하고, 몰입을 높이며 일하는 경험을 바꿀 수 있을 것이다. <References>· “How Cisco uses AI agents and nudges to cut bureaucracy and free employees’ time”, October 2025, Fortune· Accelerate Workforce Productivity With AI-Powered Nudgetech, September 2025, Gartner· 9 Future of Work Trends for 2025, January 2025, Gartner· "Siemens motivate 2,500 employees to increase retirement contributions”, Nudge Global· “Siemens supports its people's financial wellbeing and reduces churn through the pandemic and beyond”, Nudge Global· How AI-driven nudges can transform an operation’s performance, February 2022, Mckinsey&Company

  작성자 작성일 03-25 조회 1192