AI 전환을 성공시키는 조직의 조건

2025. 11. 18

AX의 성패는 기술이 아니라 ‘일하는 방식’에 달려 있다

AI 덕에 개인의 효율은 분명 높아졌지만 이것이 팀과 조직의 성과로 곧바로 이어지지는 않습니다. 지금 기업에서 벌어지는 간극은 기술의 문제라기보다 일하는 방식과 조직 문화가 변화 속도를 따라가지 못하는 데서 생기죠.

그럼에도 많은 기업은 AI 전환(AX)을 새로운 시스템을 도입하는 ‘프로젝트’로 접근합니다. 하지만 질문은 명확합니다.

“AI 기술이 이렇게 빠르게 확산되는데 왜 조직은 달라지지 않을까?”

답은 기술이 아니라 기술의 변화를 조직의 일하는 방식 속에 어떻게 스며들게 하느냐에 있습니다.

💡 주요 내용 요약

✅ AI 전환(AX)의 핵심은 기술 도입이 아니라 일하는 방식과 조직 문화를 다시 설계하는 데 있습니다.

✅ HR 데이터는 구성원의 행동 패턴과 협업 흐름을 읽어내는 사람 중심 인사이트의 출발점으로, AX의 기준점을 제공합니다.

✅ AX 성공 기업의 공통점은 기술보다 문화·데이터·협업 구조를 먼저 바꾼 점입니다.

기업의 AX, 가장 중요한 것은 기술일까 사람일까?

올해 4월 글로벌 KPMG가 발표한 보고서에 따르면 기업 내 AI 생산성 도구 사용률은 전 분기 22%에서 58%로 급격히 증가했습니다. AI 기반 지식 검색 이용률도 48%에서 61%로 크게 확대되며 AI 활용이 이미 많은 업무의 기본값이 되고 있음을 보여줍니다.

하지만 기술 확산이 곧바로 조직 성과로 이어지는 것은 아닙니다. 최근 영국 기업 조사에서도 75%의 기업이 AI 활용에서 기대만큼의 결과를 얻지 못하고 있는 것으로 나타났습니다. 그 이유는 기술 부족이 아니라 레거시 시스템, 조직 문화, 변화 관리 부재와 같은 내부 요인에 있었습니다.

결국 AI 사용은 늘고 있지만 조직의 일하는 방식은 충분히 바뀌지 않았기 때문인데요. 개인 생산성은 높아져도 팀·조직 성과로 연결되지 못하는 간극은 아래와 같은 구조적 문제에서 비롯됩니다.

기존 프로세스와 연동되지 않는 시스템
변화에 대한 구성원의 저항
역할·업무 변화에 대한 불안
변화 관리 부재
개인 생산성과 조직 성과 간의 단절

즉 AI를 ‘도입’하는 것과 AI가 조직 안에서 실제로 ‘작동’하는 것은 전혀 다른 문제입니다. 기술은 일을 바꿀 수 있지만 그 변화가 정착되려면 구성원의 일하는 방식과 사고방식이 함께 바뀌어야 합니다. AI 전환은 새로운 시스템을 도입하는 것으로는 충분하지 않으며, 일하는 방식을 다시 설계하는 것이 더 중요합니다.

그리고 바로 이 ‘일하는 방식의 재설계’를 가장 깊이 이해하고 실행할 수 있는 조직이 HR입니다.

AI 전환을 이끄는 핵심 축, HR의 역할과 과제

AX에서 HR이 중심에 있어야 하는 이유

AI 전환이 실제로 조직에서 작동하려면 사람이 어떻게 일하고, 어떤 패턴이 반복되고, 무엇이 일의 속도를 떨어뜨리는지를 깊이 이해해야 합니다. 그리고 이 ‘일하는 방식의 실체’를 가장 가까이에서 다루고 있는 조직이 바로 HR이죠.

HR 데이터에는 구성원의 역할 변화, 평가·피드백 기록, 이동 이력, 근태와 협업 흐름 등 행동 패턴 전반이 시계열로 축적됩니다. 이 데이터는 단순한 기록이 아니라 팀의 협업 방식, 몰입도, 리더십 스타일 같은 정성적 조직문화까지 파악할 수 있는 기반이 되죠. AI 전환 과정에서 나타나는 불안, 저항, 역할 혼란 등 ‘사람 중심 문제’ 역시 HR부서가 가장 먼저 발견하고 조정할 수 있는 영역입니다.

결국 HR은

조직과 사람에 대한 데이터의 출발점이고
조직의 일하는 방식·문화·가치관을 가장 깊이 이해하는 조직이며
AI 전환의 기준을 설계하고 정착시키는 역할을 담당합니다.

그래서 AX는 기술 부서가 아니라 HR이 중심이 되어 이끌어야 하는 일입니다.

AI 시대 HR이 다뤄야 할 핵심 과제

일하는 방식의 표준화와 재설계
AI가 자연스럽게 작동하려면 협업, 피드백, 목표 관리 등 기본적인 일하는 방식이 먼저 정렬돼야 합니다.
HR 데이터 중심의 데이터 구조 구축
평가, 피드백, 근태, 조직 이동 등 HR 데이터가 통합될 때, 통합된 HR 데이터 기반으로 AI는 조직의 맥락을 정확히 이해하고 유의미한 판단과 인사이트를 제안할 수 있습니다.
AI 리터러시와 변화 관리 지원
구성원이 AI를 위협이 아닌 확장으로 받아들일 수 있도록 지원해야 하며, 조직 전체가 AI를 어떤 문제 해결에 얼만큼 활용할 것이지 체계적으로 설계해야 합니다.
핵심 인재의 AI 기반 역량 개발
조직은 ‘AI 도구를 잘 쓰는 사람’이 아니라 ‘AI와 함께 판단하고 문제를 해결하는 사람’을 필요로 합니다. AI 시대에 우리 조직에 필요한 역량을 재정의하고, 핵심 인재부터 체계적으로 육성해야 합니다.

AX 성공 기업 3가지 사례로 보는 ‘일하는 방식의 전환’

사례 1. 마이크로소프트: 직원 경험(EX) 재설계로 만든 AX 사례

마이크로소프트는 생성형 AI ‘코파일럿(Copilot)’을 출시할 때 기술 배포보다 먼저 구성원이 실제로 어떻게 일하는지를 다시 점검하는 데서 시작했습니다. 회의, 문서 작성, 협업 방식 전반을 직원 경험(EX: Employee e Xperience) 관점에서 재설계하고 설문과 행동 데이터를 함께 분석해 몰입 시간·협업 패턴·학습 환경을 조정했죠. 이를 통해 AI가 자연스럽게 작동할 수 있는 조직 문화를 먼저 만드는 데 집중했습니다.

AX 성공 요인

기술 도입보다 일하는 방식·협업 구조·조직문화를 먼저 재정비
직원 설문 + 행동 데이터를 결합한 Employee Listening Ecosystem 운영
업스킬링·리스킬링 등 직원 역량 개발을 변화관리의 핵심 요소로 포함
투명하고 개방적인 커뮤니케이션을 통해 조직의 심리적 저항 최소화
코파일럿·Viva 등 AI 기능을 기존 업무 흐름에 자연스럽게 통합

→ 기술 적용보다 일하는 방식과 문화를 어떻게 바꿀 것인가가 AX의 출발점임을 보여주는 사례

사례 2. 나이키: 데이터 문화로 AX 기반을 다진 사례

나이키는 AI 기반 맞춤형 고객 경험을 만들기 위해 먼저 데이터 중심으로 전 구성원이 움직이는 문화부터 만들었습니다. 특정 부서만 데이터를 보는 게 아니라 제품·서비스별 고객 반응 데이터를 실시간으로 확인하고, 그 결과를 마케팅·기획·물류 전 부서가 함께 공유해 의사결정을 내리도록 한 거죠. 내부에서는 이를 ‘데이터 민주화’ 전략이라 부르며 전 구성원이 데이터를 쉽게 조회하고 업무 판단에 바로 적용할 수 있는 체계를 만들었습니다.

AX 성공 요인

데이터를 일부 조직이 아니라 전 구성원의 공용 언어로 만드는 ‘데이터 민주화’
고객 반응 데이터를 실시간으로 공유하고, 부서 간 즉각적인 대응으로 연결
AI·데이터를 개별 프로젝트가 아니라 일상 업무 프로세스에 내재화
현업 조직이 문제 정의·실행을 주도하고, 데이터/AI 조직은 파트너·지원 역할 수행

→ 기술 자체보다 데이터를 공용 언어로 쓰는 문화가 AX의 전제 조건임을 보여주는 사례

사례 3. 플렉스(flex): 협업 구조 자체를 AI에 맞게 재설계한 AX 사례

HR 기반 AI 플랫폼 flex를 제공하고 있는 플렉스는 조직 내부의 일하는 방식을 AI 활용에 적합한 구조로 재설계하는 데 집중했습니다. 협업 과정에서 문서·메시지·작업 기록이 여러 도구에 흩어지며 생기는 동기화 비용과 반복 업무 문제를 해결하기 위해 내부에 ‘AI 가상 구성원’을 개발해 협업 흐름 자체를 재구조화했죠. AI 가상 구성원은 파편화된 정보를 연결하고 반복적인 운영 업무를 맡아 구성원들이 더 본질적인 문제 해결과 의사결정에 집중할 수 있는 환경을 만들어줍니다.