AI 기반 조직 설계의 미래: 가트너 ‘사람–AI 협업’ 4가지 시나리오 분석

AX 허브

2025. 11. 13

AI는 사람을 대체하지 않는다.
하지만 AI를 설계하지 않는 리더는 대체된다.

기술보다 중요한 것은 ‘조직 설계’

AI는 더 이상 단순한 기술이 아닙니다. AI 전환(AX, AI Transformation)은 경영진이 주도해야 할 조직 구조와 문화의 전환 프로젝트입니다.

Gartner는 최근 리포트에서 이렇게 강조했습니다.

AI는 사람을 대체하지 않는다
그러나 AI와 함께 일하는 방식을 설계하지 않는 조직은 도태될 것이다.

AI가 이미 ‘일의 구조’를 바꾸고 있습니다. 이제 중요한 것은 AI를 어떻게 도입할 것인가가 아니라, AI와 사람이 어떻게 함께 일할 것인가를 설계하는 일입니다. 그리고 그 설계의 책임은 바로, 조직을 이끄는 리더에게 있습니다.

Gartner가 제시한 인간–AI 협업의 4가지 시나리오

Gartner는 앞으로 기업이 맞이할 AI 협업의 4가지 가능성을 제시했습니다. 이 시나리오는 단순히 미래 예측이 아니라, 리더가 지금 어떤 방향으로 조직을 설계해야 하는지를 보여줍니다.

시나리오 1. AI가 대부분의 업무를 수행하고, 인간이 보완하는 조직

AI가 반복적이고 정형화된 업무를 대체하면, 사람은 예외 처리나 감정·창의 중심의 업무에 집중하게 됩니다. 이는 HR, 회계, 운영 등 모든 부서에 영향을 미치며, 운영 효율화만으로는 충분하지 않다는 신호이기도 합니다.

리더는 이 시나리오에서 다음 두 가지를 설계해야 합니다.

역할 재정의(Job Redesign) – 사람의 역할이 ‘관리’에서 ‘판단과 창의’ 중심으로 이동하도록 구조화
운영 자동화 도입 – 반복 업무를 줄이고, 판단이 필요한 영역에 리소스 재배치

시나리오 2. AI-우선(AI-First) 조직으로 이동

AI를 조직 운영의 중심에 두는 기업이 빠르게 늘고 있습니다. 그러나 AI가 올바르게 작동하려면 정확하고 연결된 데이터 구조(SSoT, Single Source of Truth)가 필수입니다. 조직의 인사, 평가, 보상, 운영 데이터가 분절되어 있다면, AI는 조직적 맥락을 읽지 못한 채 잘못된 판단을 내리게 됩니다.

따라서 리더는 AI 도입 이전에 반드시 다음을 점검해야 합니다.

조직의 데이터가 기능별로 흩어져 있지 않은가?
인사 데이터와 조직 정보가 AI가 신뢰할 수 있는 형태로 연결되어 있는가?

시나리오 3. 인간이 AI를 도구로 활용해 더 나은 성과를 내는 조직

이 시나리오에서 AI는 사람의 조력자(Assistant)로 작동합니다. AI는 데이터 기반 인사이트를 제공하고, 사람은 이를 바탕으로 더 빠르고 정교한 의사결정을 내립니다. 리더는 단순히 “AI를 사용하자”라고 말하기보다, “AI가 어떤 판단을 대신하고, 어떤 판단은 사람이 해야 하는가”의 기준을 명확히 정의해야 합니다. 이 경계가 불분명하면 조직은 AI 혼란기에 빠집니다.

HR 기반 AI 플랫폼 flex는 HR 데이터를 기반으로 AI가 조직의 흐름과 맥락을 이해하도록 설계되어 있습니다. 이를 통해 구성원과 리더 모두가 데이터에 기반한 의사결정을 내릴 수 있으며, 조직 전체의 생산성과 몰입도를 함께 높일 수 있습니다.

시나리오 4. 인간과 AI가 함께 혁신을 만들어내는 조직

AI가 단순히 효율을 높이는 도구를 넘어, 공동 창작자(Co-creator)로 진화하는 단계입니다. AI가 새로운 아이디어를 제안하고, 인간은 이를 바탕으로 더 깊이 있는 판단을 내립니다.

이때 리더에게 가장 중요한 과제는 기술이 아니라, ‘AI가 조직의 가치와 일치하는가’를 점검하는 일입니다. AI의 결정이 아무리 효율적이어도, 그 결과가 구성원의 신뢰를 잃는다면 조직은 흔들립니다.

AI 전환 시대, 리더가 지금 해야 할 일

AI 전환(AX)은 기술 도입의 문제가 아닙니다. 조직의 구조, 문화, 데이터 흐름을 다시 설계하는 일입니다. 이제 리더가 고민해야 할 것은 ‘AI를 도입할지 말지’가 아니라, ‘AI가 작동할 수 있는 조직을 어떻게 설계할 것인가’입니다.

AI 시대 리더가 해야 할 핵심 과제는 다음과 같습니다.

1️⃣ ’실행’에서 ‘판단’중심으로 역할 재정의

그동안 조직의 많은 업무는 데이터 정리, 보고서 생성, 운영 체크, 일정 관리 등 반복적이고 규칙 기반의 업무에 초점이 맞춰져 있엇습니다. 그러나 AI가 이 영역을 빠르게 대체하면서, 이제 사람의 역할은 실행자에서 AI가 수행한 업무를 검증하고 조율하며, 더 높은 수준의 판단을 내리는 역할로 이동합니다.

예를 들어:

실무 담당자 → AI가 수행한 업무의 결과를 검증하고, 운영 리스크를 관리하는 역할
HR 담당자 → 운영 중심 업무에서 벗어나, 데이터 기반 조직 전략을 설계하는 역할
리더 → AI가 제안한 인사이트를 바탕으로 더 큰 맥락에서 우선순위를 설정하는 역할

이러한 역할 변화의 기반은 자동화가 수반됩니다. HR 기반 AI 플랫폼 flex는 근태·급여·평가 등 반복적 HR 운영을 자동화하여, 사람이 실행에서 벗어나 ‘판단’과 ‘전략’에 집중하도록 만들어줍니다.

2️⃣ 데이터 기반 조직으로의 전환

AI가 올바르게 판단하고 실행하기 위해서는 조직의 모든 정보가 유기적으로 연결되어 있어야 합니다. 데이터가 부서·파일·툴 단위로 분절되어 있으면 AI는 맥락을 이해할 수 없고, 판단 역시 불완전해지죠. 따라서 첫 번째 단계는 인사·조직 데이터를 하나로 통합해, AI가 조직의 맥락을 스스로 판단할 수 있는 ‘조직의 두뇌’를 만드는 일입니다.

그러나 데이터 통합만으로는 충분하지 않습니다. 조직 전체가 데이터 기반으로 사고하고 의사결정하는 방식으로 전환해야 합니다.

이때 현실적인 장벽도 존재합니다.

구성원은 본인의 모든 일하는 데이터가 회사에 보이는 것에 대한 불안감이 생길 수 있습니다.
일부 오랜 구성원은 ‘정보를 쥐고 있는 것이 권력’이라고 여기며 공유를 꺼릴 수 있습니다.
리더는 접근 권한이 완벽히 정비되지 않은 상태에서 정보가 과도하게 공개될까 우려할 수 있습니다.

하지만 정보의 비대칭이 사라지고, 조직 전체가 동일한 정보를 공유하기 시작하는 순간, 그동안 보이지 않았던 조직의 잠재력이 드러나고 실제 성장으로 이어지는 경험을 하게 될 것입니다.

이 변화를 위해서는 중간 관리자부터 정보의 투명성이 조직 성장과 어떻게 연결되는지를 이해해야 하고, 구성원과 관리자 모두가 데이터를 어떻게 쌓고, 해석하고, 활용해야 하는지 학습할 수 있도록 조직 차원의 교육과 시스템적 지원이 필요합니다. 정보의 투명성과 비대칭 해소는 단순한 효율의 문제가 아니라 조직의 성장 속도를 결정짓는 핵심 요인입니다.

3️⃣ 조직의 AI 활용 현황 파악

이미 많은 조직에서 AI를 활용하고 있지만, 대부분 구성원들이 각자의 방식대로 사용하고 있습니다. 따라서 AI 전환의 출발점은 ‘우리 조직에서 AI가 실제로 어떻게 쓰이고 있는가’를 파악하는 것입니다.

다음 질문으로 조직의 AI 리터러시를 점검해 볼 수 있습니다.

우리 조직에서 AI를 사용하는 사람은 누구인가?
어떤 목적(자동화, 요약, 기획, 데이터 분석 등)으로 활용되고 있는가?
조직의 보안·윤리 기준을 충족하며 사용되고 있는가?
부서별·직무별로 일관된 사용 기준이 있는가?

현재 현황을 파악했다면, AI 도입의 초기 장벽인 ‘사용성’과 ‘보안성’을 동시에 해결하는 환경을 만드는 것이 중요합니다. HR 기반 AI 플랫폼 flex는 HR·근태·평가·조직 정보가 이미 연결된 구조로 쌓이고, 모든 데이터가 사람 중심으로 구조화되어 있습니다. 이러한 구조 위에서 AI 도입의 기술적 허들을 낮추고 안전하게 AI를 활용할 수 있는 기반이 됩니다.

4️⃣ 파일럿 도입 시도

AI 전환은 단번에 이루어지지 않습니다. 가장 현실적이고 효과적인 시작은 작은 파일럿에서 출발하는 것입니다. 하나의 부서나 특정 업무 프로세스에서 ‘사람-AI 협업 구조’를 먼저 실험해보고, 그 결과로 얻은 학습을 바탕으로 점진적으로 확장해 나가는 방식이 가장 안정적입니다.

특히 HR 부서가 이 파일럿을 앞장서 추진하는 것은 매우 효과적입니다. HR은 조직의 데이터와 운영 전반을 다루는 부서이기 때문에 flex를 기반으로 운영 자동화 → 데이터 정합성 확보 → 구성원 AI 리터리시 확산으로 이어지는 AI 전환의 흐름을 가장 빠르게 구축할 수 있습니다.

이 과정에서 리더가 흔히 느끼는 불안도 있습니다.

분기되지 않은 정보가 전체에 노출될 위험
민감한 인사 데이터가 보호되지 않을 수 있다는 걱정
초기 실험이 조직 혼란으로 이어질 가능성 등

그러나 flex는 모든 데이터가 인가 처리된 상태에서 사람 중심으로 연결되어 있기 때문에, 권한 설정을 일일이 관리하지 않아도 필요한 사람에게 필요한 정보만 안전하게 전달되는 구조로 설계되어 있습니다.

5️⃣ 인재 전략 변화

AI가 조직의 구조와 역할을 바꾸면, 당연히 조직이 필요로 하는 인재의 정의도 새롭게 재설계되어야 합니다. AI 시대의 조직은 높은 판단력과 구조화 능력으로 움직이는 조직이 될 것입니다.

따라서 필요한 인재상 역시 다음과 같은 역량이 필요합니다.

데이터 해석 역량 : AI가 제공하는 인사이트를 그대로 받아들이는 것이 아니라, 그 의미를 해석하고 의사결정에 연결할 수 있는가
문제 구조화 역량 : 복잡한 상황을 쪼개고, 논리적으로 접근하여 해결 가능한 형태로 재구성할 수 있는가
프로세스 리디자인 역량 : 기존 업무 구조가 AI 시대에도 유효한지 판단하고, 필요하다면 과감하게 재설계할 수 있는가

이러한 변화는 채용 기준 뿐만 아니라 인사 전략 전반을 근본적으로 재정의하게 합니다. 하지만 이 과정에서 중요한 것은 우리 조직만의 중심을 잃지 않는 것입니다. ‘사람과 AI가 어떤 방식으로 협업할지’, ‘어떤 업무는 AI가 맡고 어떤 업무는 사람이 담당할지’, 그 기준을 어떻게 정의하느냐에 따라 우리 조직의 인재상이 결정됩니다.

즉, 인재 전략은 AI 전환의 결과가 아니라 AI 전환 설계의 핵심 요소입니다. AI와 사람의 역할과 경계, 그리고 책임 구조를 리더가 전략적으로 설계하지 않으면, 인재 전략은 모호해지고 조직 전체가 AI 전환의 혼란기에 빠질 수 있습니다. 반대로 이 기준이 명확할 때, 조직은 필요한 역량을 정확히 규정하고, 채용과 평가 등 모든 기준이 필요한 인재상과 정렬될 수 있습니다.

AI를 도입하는 리더 vs AI와 함께 일하는 리더

AI는 리더를 대체하지 않습니다. 그러나 AI와 함께 일하는 방식을 설계하지 않는 리더는 대체될 수 있습니다. AI 시대에 리더의 역할은 기술을 도입하는 것이 아니라, 기술이 사람과 함께 작동할 수 있도록 조직을 설계하는 것입니다.

Gartner가 제시한 4가지 시나리오는 AI 시대의 리더가 선택할 수 있는 네 가지 미래이기도 합니다. 그리고 이 미래를 결정하는 것은 ‘AI를 얼마나 빨리 도입했는가’가 아니라, ‘AI를 조직 안에서 어떤 구조와 기준으로 작동하도록 설계했는가’입니다.

새로운 AI 툴을 빠르게 도입하고 운영을 자동화하는 것은 표멱적으로는 빠른 혁신으로 보일 수 있습니다. 하지만 조직의 역할 구조, 데이터 흐름, 협업 방식이 재설계되지 않으면 AI는 단기적 효율화만 제공할 뿐, 궁극적으로 조직의 경쟁력과 성장에는 기여하지 못하게 됩니다.

AI 시대 진짜 경쟁력은 데이터를 연결하고, 역할과 구조를 재정의하고, 사람과 AI가 함께 일할 수 있도록 기술과 문화를 조율하는 ‘조직 설계 능력’에서 갈립니다. HR 기반 AI 플랫폼 flex(플렉스)는 조직의 데이터를 하나로 연결해 AI가 조직의 맥락을 이해하게 만들고, 반복적 운영을 자동화해 역할 재정의의 기반을 만들며, 조직 전체가 데이터 기반으로 판단할 수 있는 환경을 제공합니다.

AI가 빠르게 현재를 변화시키고 있는 지금, 그 누구도 미래를 단정할 수는 없지만, AI와 함께 일할 수 있는 구조를 만든 조직이 더 앞서게 될 것입니다. 그 미래를 향한 발걸음을 설계하는 일, 그것은 조직을 이끄는 리더의 몫입니다.