AI를 도입하는 조직에게
변화관리 안하는 AI 도입의 실패
“최근 한 기업에서 ‘AI가 도입되면 우리 일자리는 어떻게 되는 거죠?’라는 질문이 이어졌다. 기술이 문제가 아니라 ‘사람의 불안과 관계’가 문제되고 있다.”
현재 많은 기업이 AI 도구 도입에는 적극적이지만, 이를 조직 문화에 안착시키고 구성원의 일하는 방식을 변화시키는 변화관리(Change Management)에는 소홀한 경향이 있다. 이는 기술 도입 실패의 가장 큰 원인이 된다.
과거, 팀제, 애자일, 디자인 씽킹, BSC, OKR 등의 도입처럼 도구와 기법의 본래 효과를 중분히 누리지 못한 채 새로운 유행에 따라가기 급급한 경우가 많았던 것이 사실이다.
이는 기술의 도입은 반드시 사람과 사람 사이의 관계적 변화를 가져온다는 사실을 간과한 때문이다. 새로운 도구나 기술이 도입되면 이에 동반하는 사람 사이의 사회적 변화에 대한 대응이 필요하다. 이것이 AI 변화관리의 핵심이다. AI의 도입도 마찬가지다. AI 도입이 성공적이려면 이 점을 주목해야 한다.
1. 왜 돈을 쓰고도 실패하는가?
McKinsey는 2018년에 낸 "Unlocking success in digital transformations (https://share.google/pvcZjRlOsqN7uqwq7)" 보고서에서 기업의 70%가 디지털 전환 목표 달성에 실패한다고 분석하고, 주원인으로 조직 문화와 행동 변화 관리 실패를 지적한 바 있다.
BCG는 2020년 "Flipping the Odds of Digital Transformation Success" 보고서 (https://www.bcg.com/publications/2020/increasing-odds-of-success-in-digital-transformation)에서 전환의 30%만이 목표 가치를 달성하고 있음을 지적하고, 성공을 위해서는 기술(Tech)보다 사람(People)과 프로세스에 집중해야 한다고 강조하고 있다.
"아무리 최신 AI를 도입해도 직원이 쓰지 않으면 무용지물이다."
"조직은 기술 시스템(Technology)과 사회 시스템(Social System)의 결합체이며, 기술 변화는 반드시 인간·조직 측면의 변화와 함께 다뤄져야 한다."
AI를 도입하면서도 아직 조직의 변화관리 관점의 접근이 없었다면 이제라도 서둘러 살펴볼 일이다.
간단하게 나마 조직 구성원의 인식을 조사하고 이에 따른 사회 시스템에 대한 개입 즉, AI 기술을 넘어 AI 기술을 받아들이고 있는 사람의 변화에 관심을 집중하여야 한다.
AI 도입에 수백만원에서 수천억의 재원이 투입될 수 있다. 이러한 투자가 제대로 효과를 내려면 이를 사용하는 사람과의 관계, 그 관계의 진전을 면밀하게 개선해 나가야 한다.
2. AI 도입 성공을 위한 변화관리 방법은 무엇인가?
다음과 같은 단계를 따르면 좋다.
Phase 1. 진단 및 공감대 형성 (Unfreeze / Awareness & Desire)
AI Readiness 진단: 조직의 디지털 문해력, 변화 수용성, AI에 대한 두려움 수준을 설문/인터뷰로 진단
리더십 워크숍 (AI Visioning): 경영진이 AI 도입의 명확한 목적(비용 절감이 아닌 가치 창출 등)을 정의하고 선포
타운홀 미팅: "AI는 여러분을 대체하는 것이 아니라, AI를 쓰는 사람이 AI를 못 쓰는 사람을 대체한다"는 메시지로 동기 부여
Phase 2. 역량 강화 및 실행 (Change / Knowledge & Ability)
맞춤형 리스킬링(Reskilling): 직무별 AI 적용 시나리오 워크숍 (HR, 마케팅, 개발 등 직무별 차별화).
체인지 에이전트(CA) 양성: 팀별로 'AI 앰배서더'를 선발하여 동료들의 멘토 역할을 수행.
AI 윤리 및 가이드라인 수립: 데이터 보안, 저작권 등 안전하게 일할 수 있는 'Ground Rule' 제정
Phase 3. 내재화 및 문화 정착 (Refreeze / Reinforcement)
성공 사례(Best Practice) 공유회: AI를 활용해 야근을 줄였거나 성과를 낸 실제 직원 사례 발표 및 포상
평가/보상 연계: AI 활용 능력을 역량 평가에 반영하거나, 관련 프로젝트에 가산점 부여
지속적 피드백 루프: 정기적인 펄스 서베이(Pulse Survey)를 통해 피로도 등 관리
3. 변화관리 과정에서 무엇을 주의해야 하는가?
AI는 탑다운 방식으로 도입하면 저항만 커진다. 그러므로, 현장 참여 기반 설계가 필수이다.
참여를 원활하게 이끄는 퍼실리테이션을 도입하여 “공동 해석(co-sensemaking)”의 과정을 도입하는 것이 AI 변화관리의 핵심 방법론이 된다.
기술 변화가 성공해도 조직은 절반만 바뀐다.
구성원의 역량, 참여, 역할 재설계 없이는 AI 효과는 10% 수준에 그친다.
AI 도입은 일의 재설계(Job redesign), 프로세스 재설계, 참여 기반 변화를 요구한다.
기술이 변하면 나머지 세 요소(사람·구조·업무)도 반드시 함께 바뀌어야 한다. 그리고, 기술 변화는 참여를 통해서만 성공한다.
Microsoft Work Trend Index (t.ly/nNt8W)에 의하면 근로자의 약 49%는 AI가 자신의 일자리를 대체할 것을 우려하고 있다고 보여준다. 사람들이 변화를 거부하는 것은 기술 때문이 아니라 불안을 느끼기 때문이다.
Schein은 변화관리의 실패를 “학습불안(Learning Anxiety)” 개념으로 설명한다. 무능해질까 봐 불안하고, 뒤처질까 봐 불안하다.
또한 자신의 역할이 사라질까 봐 불안해 한다. 이러한 불안 AI 도입과 활용을 더디게 만들고, 최소한의 사용 흉내내기로 대응한다. 이러한 사람들의 걱정·저항·정체성의 변화까지 다뤄야 진짜 변화가 일어난다.
4. 조직개발자의 결론
“새로운 도구(technology)는 인간의 활동 시스템을 다시 구성한다.”
AI 도입은 단순히 기술의 구매에 그치는 것이 아니라 조직이라는 사회 시스템에 배태하도록 변화를 이끌어내는 것이다. 이는 새로운 업무방식(Work system)을 재구축하는 구조적 변화다.
“AI 시대의 진짜 과제는 기술이 아니라 인간이다.
기술은 조직의 절반만 바꾼다.
나머지 절반을 바꾸는 것은 결국 ‘사람 사이의 관계’다.”
