AI 시대 조직의 새로운 문법, '거버넌스 엔지니어링'
스티브 잡스 시대의 애플은 한 사람의 직관이 조직 전체를 관통하는 구조였다. 제품 디자인부터 부품 협상, 광고 카피의 폰트 크기까지 모든 결정이 한 사람의 기준 아래 일관되게 내려졌다. 그 일관성이 아이폰이라는 결과를 만들었다. 그러나 한 사람의 손이 모든 결정에 닿는다는 말은 그 손이 조금만 흔들려도 모든 결정에 그 흔들림이 새겨진다는 뜻이기도 하다. 잘못된 직관 하나가 그대로 되돌릴 수 없는 결과로 굳어진다. 정반대의 답을 보여준 것이 초기 구글이다. 엔지니어의 자율성, 20% 프로젝트, 동료 평가에 기반한 분산 의사결정. 개별 결정은 결코 느리지 않다. 분산돼 있는 만큼, 각자의 자리에서 빠르게 내려진다. 느린 것은 다른 차원의 속도다. 조직 전체가 하나의 답으로 수렴하는 속도가 느리다. 그런데 바로 이 느림이 안전장치다. 여러 주체가 독립적으로 판단하는 구조에서는 한 곳의 흔들림이 다른 곳으로 쉽게 번지지 않는다. 애플과 구글, 두 곳 모두 명백한 성공의 역사를 썼다. 지금까지 우리는 두 모델의 차이를 '리더십 스타일'의 차이로 이해해 왔다. 그러나 AI 시대에는 이 차이를 다르게 바라볼 필요가 있다. 핵심은 거버넌스 구조다. 권한이 어떻게 나뉘어 있고, 판단 역량을 조직 안에 어떻게 배치했는가. 조직의 실행이 거의 전부 AI에게 넘어갔을 때, 두 모델에서 무엇이 남는지를 물어보면 이 질문의 무게가 분명해진다. 거버넌스 구조만 남는다. 작업도, 처리도, 산출도 사라지고, '누가 어떤 결정을 내릴 권한을 갖는가'라는 골격만 남는다. AI가 실행을 가져가는 순간, 병목은 '안목'으로 옮겨간다 인간의 몫이었던 '실행'을 AI가 대신하기 시작하면서 조직의 속도는 빨라졌다. 그러나 속도가 빨라질수록 오판의 가능성도 같은 속도로 커진다. 업무 수행이 아무리 자동화돼도, 결정의 책임은 사라지지 않기 때문이다. 실행의 과정이 짧아질수록 조직의 병목은 속도가 아니라 판단의 질로 옮겨간다. 그리고 그 판단의 한가운데에는 결국 결정의 무게를 받아낼 자리가 있다. 받아낼 가치가 있는 결정인지를 알아보는 일, 곧 안목이다. AGI 수준의 AI가 아무리 합리적이고 통찰력 있는 의사결정안을 내놓아도, 그 가치를 알아보지 못하는 사람 앞에서는 그 안은 결정 되지 못한다. “S급 리더 밑에 A급 부하가 모이고, B급 리더 밑에 C급 부하가 모인다”는 오래된 격언의 AI 시대 버전이다. 안목이 없으면 무엇을 감당해야 하는지조차 보이지 않는다. 두 개의 골격: 1인 유니콘과 셀 네트워크 두 모델은 바로 이 안목을 조직 안에 어떻게 배치할 것인가에서 갈라진다. 애플의 골격을 끝까지 정제하면 '1인 유니콘'이 된다. 모든 결정을 한 사람의 안목 아래 통째로 묶어두는 모델이다. 구글의 골격을 끝까지 정제하면 개미집처럼 촘촘하게 짜인 '결정 셀의 네트워크'가 된다. 한 번 내리면 되돌릴 수 없는 결정마다 작은 셀을 만들고, 그 셀에 결정을 알아볼 안목을 가진 사람들을 함께 세우는 모델이다. 후자는 새로운 발명이 아니다. 인류는 비가역의 무게 앞에서 늘 같은 방식을 택해왔다. 핵미사일은 두 명의 장교가 동시에 키를 돌려야 발사되고, 여객기는 기장과 부기장의 교차 확인으로 비행한다. 중앙은행의 금리는 위원회 표결로 결정된다. 결정을 작게 쪼개고, 그 조각마다 여러 사람의 안목을 나란히 세우는 것. AI가 모든 실행을 가져가는 시대가 오면, 인간은 이런 결정의 길목마다 작은 셀로 모이게 될 것이다. 셀과 셀이 그물처럼 엮여 조직 전체의 의사결정을 이룬다. 그렇다고 모든 산업이 셀 네트워크로 향하는 것은 아니다. 두 형태는 산업의 성격에 따라 공존할 것이다. 한 번의 결정이 되돌릴 수 없는 결과로 이어지는 영역(의료, 국방, 대규모 자본)은 셀 네트워크로 정제될 것이고, 속도와 파괴적 혁신이 생명인 영역(크리에이티브, 초기 스타트업)은 한 사람의 압도적 안목이 AI의 무한한 실행력과 만나는 1인 유니콘의 영토로 남을 것이다. 어떤 거버넌스 골격이 어느 산업에 어울리는가. 이 분기 자체가 다음 십 년의 새로운 질문이 된다. 거버넌스 엔지니어링, AI 발전의 마지막 장 지금까지 조직의 경쟁력은 '무엇을 만드느냐', '얼마나 빨리 만드느냐'의 문제였다. AI가 실행을 가져가는 시대에 남는 질문은 두 가지다. 결정을 어떤 단위로 나눌 것인가, 그리고 그 단위마다 누구의 안목을 둘 것인가. 필자는 이 두 가지를 함께 설계하는 일을 '거버넌스 엔지니어링'이라 부른다. 지난 몇 년간 AI 엔지니어링의 무게중심은 빠르게 옮겨 다녔다. 프롬프트 엔지니어링에서 컨텍스트 엔지니어링으로, 다시 하네스 엔지니어링으로. 모델을 더 잘 부리는 법, 정보를 더 잘 얹는 법, 도구와 환경을 더 잘 묶는 법. 이 모든 흐름의 종착지가 거버넌스 엔지니어링이다. AI 시스템의 아키텍처를 설계하는 일이 결국 조직의 권한 구조를 설계하는 일과 완전히 포개어지기 때문이다. 누가 어떤 결정을 알아보고, 그 결정의 무게를 어떤 구조가 받아내는가를 설계하는 일. AI 발전의 마지막 장(章)은 이 자리에서 닫힐 것이다.
