[기고] 한국 AI 성패, 리더십 아키텍처에 달렸다
한국은 글로벌 기술·인공지능(AI) 허브로 도약하기 위해 적극 투자하고 있다. 과학기술정보통신부에 따르면 올해 정부 AI 관련 총예산은 10조 1000억원에 달한다. 우수한 기술 인재를 유치하기 위한 새로운 비자 제도와 전문 교육 체계도 도입하고 있다. 이런 AI 투자와 인재 확보 노력은 실제 경영 성과에 대한 기대와도 맞닿았다. 하이드릭앤스트러글스 조사에서 한국 기업 임원들은 생성형 AI 도입을 추진하는 가장 큰 이유로 비용 효율성과 데이터 기반 의사결정 향상을 각각 73%씩 꼽았다. 고객 경험 개선이 61%로 뒤를 이었다. 한국이 AI 투자로 실질적인 결실을 얻기 위해 풀어야 할 과제는 인재를 얼마나 많이 유치하느냐에만 있지 않다. 어렵게 확보한 인재가 조직 안에서 역량을 발휘하고 성장하며 장기간 머물 수 있는 환경을 갖추는 것이 더욱 중요하다. 올해 초 발표된 연구에 따르면 국내 외국인 유학생 약 90%는 졸업 후에도 한국에 머물기를 희망했지만, 실제 국내 취업으로 이어진 비율은 8.2%에 그쳤다. 한국은 2024년 경제협력개발기구(OECD) 38개국 가운데 인재 유지 역량 부문에서 35위를 기록했다. 전체 인력에서 AI 인재가 차지하는 비중을 뜻하는 'AI 인재 집중도'도 2016년 수준에서 절반 가까이로 떨어졌다. 이는 단순한 인재 부족을 넘어 한국 기업의 조직 운영과 실행 체계에 구조적인 문제가 있음을 보여준다. AI를 도입하겠다는 의지는 빠르게 확산하고 있지만, 이를 지속 가능한 조직 역량으로 전환할 수 있는 리더십 시스템은 충분히 갖춰지지 않았기 때문이다. 2025년 한국 최고경영진 88%는 이미 어떤 형태로든 조직에 생성형 AI를 도입했다고 답했다. 아직 도입하지 않은 기업 가운데 30%도 구체적인 활용 방안을 적극적으로 검토하고 있다고 밝혔다. 반면 하이드릭앤스트러글스의'2026 CEO 및 이사회 신뢰도 조사'에선 AI를 완벽하게 관리할 수 있다고 확신한 글로벌 리더가 40%에 그쳤다. 혁신에 대한 열망은 높지만, AI를 조직 전체에 안정적으로 적용하고 관리할 수 있다는 확신은 상대적으로 부족한 셈이다. 결국 한국 기업이 마주한 핵심 질문은 분명하다. 현재 리더십 시스템이 AI 도입 의지를 실제 업무 방식과 의사결정 구조 변화로 연결할 수 있도록 설계됐느냐는 것이다. AI가 조직 의사결정 과정에 깊숙이 들어올수록 리더십 역할은 줄어들지 않는다. 오히려 의사결정과 협업, 문제 보고, 책임 소재를 명확히 관리해야 한다는 점에서 리더십 체계의 중요성은 더욱 커진다. 하이드릭앤스트러글스가 아시아·태평양 지역 AI 리더십을 분석한 결과 기업이 AI에 대규모로 투자하더라도 리더십 시스템이 뒷받침되지 않으면 비슷한 실행 실패가 반복되는 것으로 나타났다. 대표적인 문제가 AI 업무에 대한 책임과 권한 분산이다. AI 관련 역할이 최고정보책임자와 최고기술책임자, 데이터 책임자, 각 사업부 책임자에게 나뉘어 있지만 최종 의사결정권과 책임 범위가 명확하지 않은 경우가 적지 않다. 여러 부서가 유사한 업무를 중복해 추진하면서도 정작 결과에 책임지는 주체는 불분명해진다. 기술과 비즈니스를 연결하는 리더의 부족도 중요한 문제다. 엔지니어와 데이터 과학자는 점차 늘어나고 있지만, AI 기술을 실제 사업 운영과 업무 프로세스의 변화로 연결할 수 있는 통합형 리더는 여전히 드물다. 기술을 이해하는 것과 기술을 통해 조직을 바꾸는 것은 서로 다른 역량이기 때문이다. AI 거버넌스가 현장 실행보다 감시와 감독에 치우쳐 있다는 점도 한계로 꼽힌다. 원칙과 규정을 만드는 데 집중한 나머지 AI 사업이 기업 핵심 의사결정 과정이나 기존 업무 흐름과 연결되지 못하는 경우가 발생한다. 이 같은 환경에서는 AI가 일부 부서의 실험적인 프로젝트에 머물 가능성이 크다. AI를 성공적으로 확장하는 기업 차별점은 새로운 직책이나 위원회를 많이 만드는 데 있지 않다. 누가 의사결정권을 갖는지, 누가 업무 프로세스를 바꿀 수 있는지, 누가 성과에 책임지는지를 명확히 정의하는 것이 중요하다. 특히 비즈니스와 기술을 함께 이해하는 리더에게 실질적인 권한과 명확한 책무를 부여해야 한다. 이러한 리더십 아키텍처가 갖춰진 조직에서 AI는 단순한 기술 실험을 넘어 기업 전체 핵심 역량으로 발전할 수 있다. 반대로 리더십 구조가 불명확한 조직에서는 막대한 투자가 이뤄지더라도 AI가 주변부 기술에 머물 수 있다. 이런 차이는 한국 기업에도 중요한 시사점을 준다. 국내외 인재 가운데 기술과 비즈니스를 연결할 수 있는 소수 가교형 리더가 조직에서 실질적인 영향력을 발휘할 수 있도록 지원해야 한다. 그렇지 않으면 향후 한국 AI 경쟁력을 제한하는 요인은 인재 공급 부족이 아니라 리더십 설계의 부재가 될 수 있다. AI 중심 사업 환경에서 리더십 시스템은 단순한 내부 관리 장치가 아니다. 우수한 인재가 조직을 선택하고, 역량을 발휘하고, 장기간 머물도록 만드는 핵심 경쟁력이기도 하다. 권한과 책임이 불분명한 조직에서는 뛰어난 인재를 영입하더라도 성과를 내기 어렵고, 조직에 오래 남을 이유도 약해질 수밖에 없다. 한국은 AI에 대한 의지를 분명히 갖고 있다. 충분한 자본과 기술적 기반을 갖췄으며 AI 산업 육성은 미래 국가 성장을 위해 반드시 추진해야 할 과제이기도 하다. 최종적인 성공을 결정하는 것은 투자 규모 자체가 아니라 이를 실제 기업 운영에 얼마나 안정적으로 안착시키느냐에 달려 있다. AI 시대 리더십 시스템은 하나의 인프라와 같다. 누가 권한을 갖는지, 의사결정이 어떤 방식으로 이뤄지는지, 조직 기술 역량이 어떻게 사업 성과로 이어지는지를 결정하기 때문이다. 명확한 시스템을 갖춘 조직에서는 AI를 통한 성과가 시간이 지날수록 축적된다. 반면 구조가 불투명한 조직에서는 여러 시도가 파편화되고 일회성 프로젝트에 그칠 가능성이 크다. 향후 10년간 AI와 첨단 산업 분야에서는 숙련된 인재 부족 현상이 더욱 심화할 것으로 예상된다. 한국은 해외와 국내의 우수 인재를 유치하는 정책에만 의존해서는 안 된다. 영입한 인재가 초기부터 의사결정에 참여하고, 기존의 일하는 방식을 재설계하며, 성과를 확장할 수 있을 만큼 조직에 오래 머물 수 있는 환경을 만들어야 한다. 진정한 경쟁 우위는 가장 많은 인재를 확보한 기업이 아니라, 인재가 영향력을 발휘할 수 있는 구조를 만든 기업에 돌아갈 것이다. 앞으로 필요한 변화는 AI 기술을 확보하겠다는 열망을 실제 도입과 실행으로 전환하는 데서 그치지 않는다. 인재 유치를 넘어 조직 구성원과 리더에게 역할과 권한에 대한 확신을 심어주는 단계로 나아가야 한다. 대한민국 AI 비즈니스 미래 경쟁력은 결국 이러한 '확신의 아키텍처'를 얼마나 정교하고 의도적으로 구축하느냐에 달렸다.
