AI로 경영을 재설계하라
 
지은이 : 이동권, 남원우, 이한승, 이은정, 이동일 (지은이)
출판사 : 성안당
출판일 : 2026년 09월



    • AI를 단지 업무 효율을 높이는 도구로 소비하는 데 그치지 않고, 기업의 전략, 조직, 운영, 비즈니스 모델 등 경영 전반의 엔진을 백지상태에서 근본적으로 재설계해야 한다. AI라는 거대한 문명사적 전환기 속에서 능동적으로 운전대를 잡고 기업의 성장 엔진을 재설계하고자 하는 CEO, 임원, CIO, CTO, 전략 기획자 및 현업 팀장들에게 확실한 이정표를 제시해준다.




    AI로 경영을 재설계하라


    AI 시대, 경영은 무엇부터 다시 설계해야 하는가?
    사람들은 왜 이제 'AI 도입'이 아니라 '경영 재설계'를 말하기 시작했을까?
    'AI 도입'이라는 말이 더 이상 정확한 문제 정의가 아니게 된 이유
    최근 몇 년 사이 기업 현장의 모든 공기는 “AI를 도입해야 한다.”라는 거대한 명제로 가득 찼습니다. 새로운 승리를 향한 경영자들의 열망은 뜨거웠습니다. 많은 기업이 파일럿 프로젝트를 실행하고, 부서별로 챗봇과 RPA에 생성형 AI를 얹으며 효율성이 획기적으로 향상되었습니다. 

    하지만 그 뜨거운 열기에 비해 실제 경영 성과라는 결실로 연결된 사례는 놀라울 정도로 희귀합니다. BCG(Boston Consulting Group)의 최근 조사에 따르면, AI에서 실제로 규모 있는 가치를 창출하는 기업은 전체의 약 5%에 불과했습니다. 나머지 56%의 기업은 매출 증가도, 비용 절감도 전혀 체감하지 못한다고 답했습니다.

    마르틴 하이데거의 관점에서 본다면, 기술 도입은 그저 새로운 기술을 기존의 틀 위에 ‘추가’하는 행위일 뿐입니다. 그러나 AI가 만드는 변화의 본질은 추가가 아니라 구조의 전면적인 이동입니다. 고객이 접하는 채널, 의사결정이 이뤄지는 경로, 일이 흐르는 방식, 그리고 책임이 분산되는 지점이라는 비즈니스의 모든 뼈대가 흔들리고 있기 때문입니다.   

    AI에서 의미 있는 성과를 내려면 기술을 얹는 수준의 도입을 넘어, 경영을 이루는 모든 요소를 백지 상태에서 다시 설계해야 한다는 것입니다.   

    기술 도입 프로젝트가 아니라 경영 설계 과제인 이유
    이 변화의 본질을 이해하려면, AI가 기업이라는 유기체 안에서 어떤 단계를 건드리고 있는지를 들여다봐야 합니다. 단순한 자동화 도구는 업무의 속도를 바꾸지만, AI는 의사결정의 순서와 책임의 경계를 근본적으로 바꿉니다.   

    재무에서 AI가 이상 징후를 먼저 포착한다면, 조직의 핵심 업무는 ‘발견’에서 ‘전략적 판단과 대응’으로 옮겨갑니다. 이 모든 변화는 단순한 기술 프로젝트의 범위를 넘어섭니다.   따라서 거대한 플라이휠이 작동하기 위해서는 데이터가 흐르지 않는 구조와 권한이 정의되지 않은 절차라는 낡은 시스템을 먼저 교체해야 합니다.   

    누가 최종 결정을 내리는가?’, ‘어느 지점에서 인간이 개입하는가?’, ‘어느 단계에서 기계의 추론을 수용하는가?’와 같은 질문들은 이제 전형적인 경영 설계의 과제가 되었습니다. 파편화된 기술의 조각들을 모아 하나의 경영 철학으로 완성하는 설계도가 없다면 AI는 그저 값비싼 장식품에 불과할 것입니다.  


    설계 대상: 무엇을 다시 설계할 것인가?
    조직은 더 많은 사람을 두는 곳이 아니라 더 나은 판단 구조를 만드는 곳이 된다
    조직을 '사람의 수'로 설명하던 시대는 끝나가고 있다
    오랫동안 기업의 조직 설계는 ‘일의 양’에 맞춰 ‘사람의 수’를 조정하는 선형적 방식으로 이루어져 왔습니다. 분업화, 전문화를 중시해 온 기업들은 매출이 커지면 영업 인력을 늘리고, 고객이 많아지면 상담 인력을 늘리는 식의 조직 팽창 모델을 정석으로 여겨왔습니다.   일을 잘게 쪼개고, 그 조각마다 사람을 배정한 후 관리 계층을 겹겹이 쌓는 피라미드식 구조는 산업화 시대의 승리 공식이었습니다. 그러나 AX 시대에 들어서면서 이 공식은 근본적으로 붕괴되고 있습니다.   

    이유는 단순하지만 명확합니다. 과거에 사람을 더 뽑아야만 처리할 수 있었던 업무의 상당 부분을 AI가 독립적으로, 또는 보조적으로 수행하기 시작했기 때문입니다. 고객 응대, 데이터 정제, 문서 요약, 기초 리서치 업무에서 AI는 이제 인간의 수십 배에 달하는 속도를 내며, 그 비용은 비교할 수 없을 정도로 낮습니다.   

    지능적 자본(AI)을 조직 구조에 녹여 내지 못하는 기업은 생산성에서도, 인재 유치에서도 뒤처질 수밖에 없습니다. 이제 조직의 생산성은 ‘얼마나 많은 노동력을 투입하느냐?’가 아니라 ‘얼마나 지능적인 구조를 설계하느냐?’에 달려 있습니다. 이제 조직 설계의 언어는 ‘얼마나 많은 사람을 배치할 것인가?’에서 ‘어떤 판단을 사람이 맡고, 어떤 판단을 AI가 맡을 것인가?’로 패러다임이 전환되어야 합니다.   

    조직 설계의 중심이 ‘역할 분담’에서 ‘판단 분담’으로 이동한다
    전통적인 조직 설계의 핵심 질문은 ‘누가 무엇을 할 것인가?’였습니다. 하지만 AI 시대의 조직 설계는 한 단계 더 깊은 단계로 들어갑니다. 이제 질문은 ‘누가 어떤 판단을 할 것인가?’로 확장됩니다. 역할 분담이 업무의 물리적 배분이라면, 판단 분담은 의사결정권과 책임의 재설계입니다.   

    모건 스탠리(Morgan Stanley)의 사례는 이 변화의 정수를 보여 준다. 16,000명의 재무 자문가들이 GPT 기반 어시스턴트를 활용하지만, 시스템의 핵심 설계는 AI의 답변 능력이 아니라 ‘판단의 주체’를 명확히 하는 데 있습니다. 어떤 정보 제공은 AI가 담당하되, 최종 투자 제안이라는 결정적 판단은 반드시 자문가가 검토하고 책임진다는 ‘판단 분담 구조’가 설계의 전제입니다.   

    관리자의 역할은 감독자에서 설계자로 바뀐다
    판단 구조가 조직의 중심이 되면 관리자의 존재 이유도 달라집니다. 과거의 관리자는 ‘사람이 일을 잘하도록 감독하는 존재’였습니다. 진도를 점검하고 결과물을 검토하는 것이 주 업무였습니다.   

    하지만 에리히 프롬(Erich Fromm)의 분석처럼 인간은 책임의 무게를 두려워하며 권위에 의존하는 경향이 있다는 점에서 AI 시대의 리더는 실무자들이 AI라는 새로운 권위에 판단을 무책임하게 넘기지 않도록 경계해야 합니다. 매니저의 아웃풋은 그가 관리하는 조직 전체의 성과입니다. 이제 관리자는 ‘실행의 감독자’가 아니라 ‘판단의 설계자’가 되어야 합니다.

    DBS 은행이 ‘27,000명의 스타트업’을 표방하며 관리자의 역할을 ‘AI-인간 협업 팀의 설계자’로 재정의한 것이 대표적인 사례입니다. 중간 관리 계층이 담당하던 단순한 정보 전달과 취합 업무는 AI가 흡수합니다. 그 대신에 “어떤 판단을 AI에게 맡길 것인가?”, “인간이 개입해야 할 골든 타임은 언제인가?”, “그 결정의 책임 소재는 어디인가?”를 설계하는 고도의 전략적 직무가 그들의 새로운 업무입니다. 따라서 기존의 다층적 보고 구조를 고집하는 조직은 판단의 속도에서 결코 AI 기반 조직을 이길 수 없습니다.

    조직의 경쟁력은 ‘신뢰할 수 있는 판단 구조’에서 나온다
    AI가 많은 업무에서 높은 수준의 결과물을 낼수록 역설적으로 조직은 기술의 정확도보다 ‘결과의 신뢰성’에 더 매달려야 합니다. 에어캐나다(Air Canada)가 챗봇의 잘못된 안내로 인해 법적 책임을 지게 된 사건은 상징적입니다. 법원은 AI가 아닌 그 AI를 운영하는 ‘기업’에게 책임이 있다는 점을 명시했는데, 이는 ‘시스템 리스크’가 경영의 현실로 다가왔음을 의미합니다.   

    조직은 이제 AI가 잘 돌아가는 곳이 아니라 AI의 판단이 합리적으로 검토되고 책임이 명확히 이어지는 곳으로 재설계되어야 합니다. AX의 시대에 책임의 문제는 이제 조직 설계의 핵심 요소가 되었습니다.   

    좋은 조직은 더 이상 ‘사람이 많은 조직’이 아니라 ‘좋은 판단을 반복적으로 만들어 낼 수 있는 구조를 가진 조직’입니다. 이때의 좋은 판단은 한 명의 천재성이 아닌, 인간의 직관과 AI의 추론이 신뢰 가능한 루프 안에서 만날 때 탄생합니다. 결국, 조직의 재설계는 조직도를 다시 그리는 행위가 아니라 ‘판단이 흐르는 길’을 다시 설계하는 경영의 가장 본질적인 결단입니다.


    AX의 본질: 일하는 방식을 어떻게 재설계할 것인가?
    AX란 무엇인가?: 'AI를 쓰는 조직'에서 'AI로 설계되는 조직'으로
    도구의 한계를 넘어: 패러다임의 실존적 전환
    지금까지의 기업들이 AI를 어떻게 ‘사용’하여 생산성을 높일 것인지(AI as a Tool)에 몰두했다면, 진정한 의미의 AX는 조직의 골격 자체를 AI라는 지능형 운영체제 위에서 어떻게 ‘다시 설계’할 것인지(AI Designed Organization)를 묻는 과정입니다.   

    마르틴 하이데거가 『존재와 시간』에서 도구가 인간의 목적을 위한 단순한 수단에서 벗어나 인간의 존재 방식을 규정하는 환경이 된다고 보았던 것처럼 이제 AI는 조직의 외부에 존재하는 도구가 아니라 조직의 내면을 구성하는 ‘인지적 아키텍처’로 자리잡아야 합니다.

    ‘AI를 쓰는 조직’의 풍경: 기술의 부속물로서의 인간
    과거의 자동화나 초기 단계의 AI 도입(L1~L2)은 기존의 프로세스를 그대로 둔 채 일부분에 기술을 이식하는 방식이었습니다. 이는 애덤 스미스가 『국부론』에서 묘사한 분업 시스템의 연장선상에 있습니다. 인간은 여전히 프로세스의 주인이자 관리자이고, AI는 인간이 시키는 일을 더 빨리 처리해 주는 지능형 부속물에 불과합니다.   

    이 단계의 조직에서 리더의 질문은 늘 “이 업무에 AI를 어떻게 쓸까?”에 멈춰 있습니다. 하지만 이런 접근은 기술 도입 비용만큼의 효과를 내기 어렵습니다. 앤디 글로브가 경고했던 것처럼 시스템의 구조적 개선 없이 개별 활동의 속도만 높이는 것은 오히려 더 거대한 병목과 혼란을 초래하기 때문입니다. 기술을 단순히 ‘사용’하는 조직은 결국 기술의 발전 속도에 휘둘리는 수동적 위치에 머물게 됩니다.  

    ‘AI로 설계되는 조직’의 출현: 지능형 유기체로의 진화
    반면, 진정한 AX에 도달한 조직(L4~L5)은 AI를 조직 설계의 ‘출발점’으로 삼습니다. 그 특징은 다음 세 가지로 압축됩니다. 

    · 판단 구조의 재설계: 보고 체계를 위한 수직적 계층이 사라지고, 데이터가 흐르는 길을 따라 AI와 인간이 각자의 ‘판단 주권’을 행사하는 네트워크 구조로 변모합니다. 피터 센게의 시스템 사고5가 지능형 알고리즘을 통해 실시간으로 구현되는 셈입니다.   

    · 역할의 근본적 전환: 인간은 더 이상 정보의 전달자나 단순 결정권자가 아닙니다. 통찰, 유추, 감정 이입과 같은 고도의 지적 능력을 발휘하여 AI의 판단을 검증하고 가치를 부여하는 ‘가치 설계자(Value Architect)’로 거듭납니다.   

    · 지능형 유기체: 조직은 이제 고정된 박제가 아니라 실시간 데이터 피드백 루프를 통해 스스로를 수정하고 진화시키는 유기체가 됩니다.   

    결국, AX란 AI를 우리 조직의 어디에 ‘끼워 넣을지’를 고민하는 것이 아니라 AI라는 새로운 중력이 존재하는 세계에서 우리 조직을 어떻게 ‘다시 건축할지’를 결정하는 실존적 결단입니다.   

    왜 우리는 여전히 '쓰는 조직'에 머무는가: 책임의 회피와 권력의 관성
    많은 기업이 AX를 외치면서도 도구의 단계에 머무는 이유는 무엇일까요? 에리히 프롬이 ‘인간은 책임의 무게를 두려워한다.’라고 분석했듯 AI에게 권한을 위임하는 것은 리더에게 실존적 불안을 야기하기 때문입니다.   

    아무리 성능 좋은 에이전트를 도입해도 기존의 결재 라인을 그대로 둔다면 AI는 수동적인 도구로 전락합니다. AX의 성공은 기술 도입이 아니라 “AI에게 어디까지 위임할 것인가?”라는 권한 재설계에 달려 있습니다. 클레이튼 크리스텐슨은 “기존의 성공 방식이 새로운 혁신을 가로막는다.”라고 경고했는데, ‘AI를 쓰는 조직’은 일의 방향을 잡는 손을 놓지 않으려 합니다. 

    반면, ‘AI로 설계되는 조직’은 일상적 판단과 실행을 AI에게 과감히 넘기고, 인간은 가치와 윤리, 전략적 방향을 조정하는 쪽으로 이동합니다. 이 차이는 이미 국내 기업들의 현장에서 숫자로 증명되고 있습니다.   

    · LG 디스플레이 사례: OLED 공정 전반에 AI 생산 체계를 도입하여 패널 설계 시간을 1개월에서 8시간으로 단축했습니다. 설계 프로세스 자체를 AI 중심으로 재설계한 결과입니다. 

    · 신세계그룹 사례: 2026년 4월 OpenAI와 협약을 맺고 ‘AI 퍼스트’ 체질 전환을 선언했습니다. 단순히 추천을 잘하는 것이 아니라  AI가 메뉴 구성부터 결제, 배송까지 전 과정을 스스로 설계하는 구조를 목표로 합니다.  

    이들의 공통점은 AI를 기존 업무 위에 얹은 것이 아니라 업무의 흐름과 판단의 구조를 먼저 다시 그렸다는 점입니다. 그것이 AX의 본질입니다.   


    [미래] AI 전환의 리스크를 넘어 지속가능한 성장으로
    지속가능한 AI 경영을 위한 통제와 설계
    지능의 혼란 속에서 설계하는 질서: 통제와 설계의 미학
    인류의 역사는 거대한 힘을 발견하고, 그 힘을 다루는 ‘질서’를 설계해 온 과정이었습니다. 불을 발견한 프로메테우스가 불의 사용법을 가르쳤듯 현대의 기업은 AI라는 거대한 지능을 마주하며 이를 통제할 거버넌스를 설계해야 합니다. AI 활용이 확대될수록 의사결정의 근거와 책임의 흐름은 점점 더 보이지 않는 미궁 속으로 숨어버리기 때문입니다.

    그러나 이러한 통제가 단순히 효율성과 관리 중심으로만 작동할 경우, AI는 조직을 지원하는 도구가 아니라 구성원을 감시하고 통제하는 수단으로 변질될 위험도 존재합니다. 쇼샤나 주보프(Shoshana Zuboff)는 『감시 자본주의 시대(The Age of Surveillance Capitalism)』(문학사상, 2021)에서 데이터와 알고리즘이 인간의 행동을 예측하고 조종하는 권력 수단이 되었음을 폭로했습니다.

    기업이 AI를 경영 통제의 수단으로만 사용할 때, 조직은 창의성을 잃고 ‘데이터 감옥’에 갇히게 됩니다. 이를 방지하기 위해 책임 있는 AI는 단순한 기술 선언을 넘어, 기술이 인간과 사회에 미치는 영향을 함께 고려하는 윤리적·철학적 기반 위에서 설계되어야 합니다. 따라서 이제 필요한 것은 단순한 도입 확대가 아니라 AI 사용 영역을 경영 기준에 따라 구분하고(금지·주의·허용) 그에 맞는 통제와 책임 구조를 설계하는 일입니다.

    프라이버시와 윤리: 책임 있는 AI(Responsible AI)의 정립
    AI는 단순히 데이터를 저장하는 기술이 아니라 대량의 데이터를 학습해 새로운 패턴과 의미를 도출하는 기술입니다. 이 과정에서 직접 식별 정보가 없더라도 행동 기록과 위치 정보 등을 통해 개인의 건강 상태나 정치적 성향까지 추론할 수 있는 추론 데이터 리스크가 발생합니다.

    이는 한 개인의 존재를 파편화된 데이터의 집합으로 축소하며 인간의 고유성을 훼손할 위험을 내포합니다. 이로 인해 AI 환경에서의 프라이버시 리스크는 기존의 정보보호 문제를 넘어 다음과 같은 구조로 확장됩니다.

    첫째, 사용자 동의 범위를 넘어선 데이터 수집과 활용 문제입니다. AI 시스템은 학습 성능을 높이기 위해 다양한 외부 데이터를 결합하는데, 이 과정에서 당사자가 예상하지 못한 방식으로 정보가 활용될 수 있습니다.

    둘째, 생체 정보나 건강 정보처럼 민감한 데이터가 AI 모델 학습과 추론 과정에 포함되면서 개인의 사생활이 침해될 수 있습니다.

    셋째, AI 시스템은 대규모 데이터를 저장·전송하는 구조이기 때문에 처리 과정에서의 유출 위험이 상존합니다. 마지막으로, 데이터 축적은 모델 정확도를 높이지만 동시에 개인 정보 노출 가능성을 확대하는 ‘정확성 대 프라이버시’의 딜레마를 만듭니다. 이러한 문제는 단순한 기술적 취약점이 아니라 AI 시대의 데이터 거버넌스와 기본권 보호를 둘러싼 핵심 쟁점으로 다뤄지고 있습니다.

    법적 기준의 진화: 디지털 사회 계약의 실현
    프라이버시 리스크가 구조화되면서 규제는 단순한 보호를 넘어 AI 활용 방식 자체를 통제하는 디지털 사회 계약(Digital Social Contract)의 성격을 띠게 되었습니다. 이제 기업이 “데이터를 안전하게 보관했는가?”만으로는 충분하지 않으며, AI가 그 데이터를 어떻게 활용해 판단에 개입하는지까지 설명해야 하는 시대가 되었습니다. 

    유럽의 GDPR은 자동화된 의사결정이 개인에게 법적 또는 중대한 영향을 미칠 경우, 데이터 처리의 목적과 방식에 대한 설명 의무를 기업에 부과하고 있으며, 당사자가 자신의 정보에 접근·수정·삭제를 요구할 권리를 보장합니다.

    특히, 자동화된 판단에 대해 인간의 개입을 요구할 수 있는 권리는 AI 시대에 개인정보 보호가 단순 저장 문제가 아니라 의사결정 구조의 문제로 이동했다는 것을 보여 줍니다.

    미국에서도 캘리포니아의 「캘리포니아 소비자 개인정보 보호법」(CCPA)과 이를 강화한 CPRA를 중심으로 소비자에게 자신의 정보가 어떻게 수집·활용되는지 알 권리, 삭제 및 정정 요구권, 특정 데이터 활용에 대한 거부권을 부여하는 체계가 정착되고 있습니다.

    최근에는 자동화된 의사결정 기술이 개인에게 중요한 영향을 미칠 경우, 사전 고지와 설명 요구권을 강화하는 방향으로 논의가 이어지면서 AI 활용 역시 명확한 통제 대상이 되고 있습니다. 

    유럽연합은 2024년 세계 최초의 포괄적 인공지능 규제법인 「AI Act」를 제정하였는데, 이 법은 AI 시스템을 위험 수준에 따라 분류하는 ‘위험 기반 규제 체계’를 도입했으며, 특히 고위험 AI 시스템에 대해 인간 감독, 데이터 거버넌스, 투명성, 적합성 평가 등 엄격한 의무를 부과합니다. 위반 시 최대 3,500만 유로 또는 전 세계 연매출의 7%에 해당하는 과징금이 부과될 수 있어, 글로벌 기업의 AI 전략에 직접적인 영향을 미치고 있습니다. 

    이처럼 규제는 개인정보 보호에서 출발해 자동화 의사결정 통제로, 다시 AI 책임 체계로 단계적으로 확대되고 있습니다. 따라서 기업은 단순 보안 컴플라이언스를 넘어, AI 활용 전반을 포괄하는 데이터 거버넌스와 책임 설계 체계를 마련해야만 하는 상황에 놓였습니다.