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'AI 네이티브 조직'통합검색 결과 입니다. (2건)

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[신간] AI 도입했는데 조직은 그대로네…'AI 네이티브 조직' 출간

씽킹AI의 창업자 겸 CEO 패리스 류가 신간 'AI 네이티브 조직'(에이케이커뮤니케이션즈·352쪽·1만9000원)을 출간했다. 이 책은 AI 도구를 도입하는 것만으로는 조직이 달라지지 않는다는 문제의식에서 출발해, AI 에이전트와 함께 일하기 위해 기업이 무엇을 다시 설계해야 하는지 살펴본다. 이번에 출간된 책에는 저자가 AI를 회사에 도입한 이후 1년간 조직의 구조와 직무, 일하는 방식들이 어떻게 바뀌어 왔는지 그 여정이 고스란히 담겨 있다. AI 에이전트가 조직 안에서 실제 업무를 맡게 됐을 때, 회사의 지식을 어떻게 정리해 AI가 활용하도록 할 것인지, 그 권한은 어디까지로 정할 것인지, 문제가 발생했을 때 사람은 어디까지 책임질 것인지 등 다양한 조직 설계에 대한 고민과 해법이 동시에 담겨 있다. 23일에 걸친 의사결정, 사라진 고객의 요구 그 여정의 출발점은 씽킹AI 내부의 한 의사결정이었다. 특정 산업 고객을 위한 맞춤 기능을 개발할지 정하는 일이었다. 고객 성공 매니저가 고객과 나눈 대화는 40분 남짓이었지만, 최종 결정까지는 23일이 걸렸다. 대화는 200자 남짓한 방문 기록이 되고, 주간 회의의 한 문장 보고가 되고, 지역 책임자의 요구 사항 문서가 된 뒤 제품 위원회를 거쳐 대표에게 올라왔다. 그 사이 정보는 네 번 전달됐고, 전달될 때마다 압축되고 전달하는 사람의 해석이 더해졌다. 저자에 따르면 고객이 처음 건넨 정보 가운데 최종 의사결정까지 남은 것은 10%도 되지 않았다. 그는 그 원인을 사람이 아니라 구조에서 찾는다. 류 대표는 “의사결정의 혼란이 반드시 사람의 문제인 것은 아니다. 그중 상당 부분은 필요한 것들이 제때 만나지 못하는 구조의 문제다”라고 설명했다. AI에게 일을 맡기려면, 판단 기준부터 공유 저자는 AI와 사람이 함께 일하는 조직에서는 업무 절차뿐 아니라 판단의 기준과 맥락까지 공유해야 한다고 강조한다. 무엇을 우선해야 하는지, 어디까지 스스로 결정할 수 있는지, 언제 사람에게 넘겨야 하는지가 명확해야 한다. 책은 이러한 운영 원칙을 '의미 기반 조정'이라고 부른다. 규칙과 절차로 답을 미리 정해 두는 대신 판단에 필요한 맥락을 공유하고, 구체적인 판단은 현장에서 상황에 맞게 내리도록 하는 방식이다. 이를 실행하는 방법에 대해서도 조언한다. 직원 개개인에게 흩어진 지식을 조직의 공동 자산으로 정리한다. AI에게 일을 맡길 때는 목표와 판단 범위, 평가 기준을 미리 정한다. 실행 결과와 오류에서 얻은 경험은 반드시 지식과 업무 기준에 다시 반영한다. 가치가 충돌하거나 전례 없는 상황에서는 반드시 사람이 판단할 수 있는 구조를 만든다. 업무는 빨라졌는데…6주 만에 되돌린 조직 실험 조직을 바꾸는 과정에서 겪은 실패도 공개한다. 그는 한 프로젝트에서는 고정 팀을 없애고 업무가 발생할 때마다 사람과 AI 에이전트가 TF팀을 꾸리는 방식으로 조직을 운영하는 실험을 진행했다. 프로젝트별 업무 처리 속도는 분명 빨라졌지만 결국 6주 만에 원래 방식으로 돌아가며 실험은 실패했다. 이유는 '업무의 책임이 불분명해지고 경험이 조직에 쌓이지 않았으며 구성원들의 소속감도 약해졌기 때문'이라고 설명한다. 저자는 이 사례를 통해 'AI와 함께 일하는 조직이 되려면 의사결정 권한, 협업 방식, 경험을 축적하는 방법까지 전부 다시 설계해야 하는데 이를 건너뛰고 단순히 AI를 도입해 조직의 모양만 바꾸는 방식으로는 절대 AI 네이티브 조직이 될 수 없다'고 지적하고 있다. 또 단순히 업무가 빨라졌다는 사실만으로 조직 전환의 성공을 판단해서도 안 된다고 조언한다. 책은 조직이 커질수록 느려지는 이유에서 출발해 지식 자산화와 업무 위임, 관리자의 역할 변화, 거버넌스 등을 종합적으로 다루고 있다. 부록에는 AI에게 업무를 위임하기 전에 묻는 여덟 가지 질문, 거버넌스 점검 항목, AI 성숙도 자가진단 등 실전 도구도 함께 실었다. 책은 AI 도입 이후 조직의 변화를 고민하는 경영진과 HR 조직 리더, 그로스, 데이터 책임자를 주요 독자로 삼고 있다.

2026.11.12 18:12백봉삼 기자

메타, 전사 AI 에이전트 확산…저커버그도 직접 구축

메타가 최고경영자(CEO) 업무를 보조하는 인공지능(AI) 에이전트 개발에 나서며 전사적인 AI 전환 전략에 속도를 낸다. 개인 단위 생산성을 극대화하고 조직 구조를 단순화하려는 시도로, 기업 운영 방식 전반에 변화가 예상된다. 22일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 저커버그 메타 CEO는 자신의 업무를 지원하는 개인용 AI 에이전트를 직접 구축하고 있다. 해당 에이전트는 아직 개발 단계에 있지만, 이미 의사결정에 필요한 정보를 빠르게 수집하는 데 활용되고 있는 것으로 알려졌다. 기존에는 여러 조직 단계를 거쳐야 했던 정보 접근 과정을 AI가 대체하며 업무 효율성을 높이고 있다는 설명이다. 이번 프로젝트는 단순 실험을 넘어 메타 전사 차원의 전략과 맞닿아 있다. 약 7만 8000명 규모 조직에서 업무 속도를 높이고 조직 단계와 보고 구조를 단순화하며 AI 중심 업무 환경으로 전환하려는 움직임이다. 특히 AI 네이티브 스타트업과 경쟁하기 위해 기존 조직 구조와 업무 방식을 근본적으로 바꾼다는 목표다. 저커버그 CEO는 지난 1월 실적 발표에서도 "개인이 더 많은 일을 할 수 있도록 AI 네이티브 도구에 투자하고 있다"며 "팀 구조를 단순화해 생산성을 높이겠다"고 밝힌 바 있다. 실제 메타 내부에서는 AI 도구 사용이 빠르게 확산되고 있으며 일부는 직원 성과 평가에도 반영 중인 것으로 전해졌다. 현재 메타 사내에서는 다양한 AI 기반 업무 도구를 사용 중이다. 직원 개인의 채팅 기록과 업무 파일에 접근해 대신 업무를 수행하는 '마이 클로'와 같은 개인 에이전트가 활용되고 있다. 또 프로젝트 문서를 분석하고 질의응답을 지원하는 '세컨드 브레인'도 갖췄다. 이 도구는 한 직원이 앤트로픽의 생성형 AI '클로드'를 기반으로 개발한 것으로, AI 비서 역할을 수행한다. 나아가 직원들의 개인 AI 에이전트끼리 상호작용하는 환경도 조성하고 있다. 메타는 최근 AI 에이전트 기반 소셜 플랫폼 '몰트북'을 인수하고 창업자를 영입했으며 싱가포르 스타트업 '마누스'도 인수해 다양한 AI 기술을 내부 업무에 적용 중이다. 조직 구조 역시 AI 중심으로 재편한다. 메타는 최근 대형언어모델(LLM) 개발 속도를 높이기 위한 '응용 AI 엔지니어링 조직'을 신설했으며 최대 50명의 실무 인력이 한 명의 관리자에게 보고하는 구조를 도입했다. 이는 AI 도입을 전제로 한 새로운 조직 실험으로 평가된다. 이 같은 변화로 직원들 사이에서는 기대와 우려가 엇갈리고 있다. 일부 직원들은 AI 중심 업무 환경이 효율성과 자율성을 높인다고 평가하지만, 다른 한편에선 구조조정 가능성에 대한 불안도 제기된다. 앞서 메타는 2022년 약 1만 1000명을 감원한 데 이어, 2023년에도 1만명 추가 감원 계획을 밝힌 바 있다. 이후 인력 규모는 다시 증가해 현재 약 7만 8000명 수준에 이르고 있다. 수잔 리 메타 최고재무책임자(CFO)는 "우리와 같은 규모의 기업이 AI 네이티브 기업보다 뒤처지지 않는 효율성을 유지하는 것이 중요하다"고 밝혔다.

2026.03.23 09:21한정호 기자

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