‘일하는 방식’이 아니라 ‘일의 본질’이 바뀌고 있다
프런티어 기업이 보여주는 인간–에이전트 협업의 시대
어떤 주제가 됐든 친분이 있는 Microsoft 본사 근무자분들과 말씀을 나누다 보면 '다르다'는 느낌을 많이 받는다. 정확히는 '대단하다'는 생각. 단순히 그분들이 박사이셔서라거나, 혹은 회사가 IT 회사라서가 아니라 접근 방식 자체가 다르다는 점에서 그렇다. 이제 막 고민을 시작하는 주제 영역에 대해서 이미 데이터 기반으로 확인을 해서 실행까지 하고 있다는 면에서 말이다. 우리가 막 문제에 대한 고민을 할 때 그들은 이미 데이터를 모으고 실행하고 있고, 우리가 실행을 준비할 때쯤이면 그들은 이미 데이터를 활용해 결과를 분석하고 다음 단계를 준비하고 있다. 이런 차이는 단순히 속도의 문제가 아니라, 일하는 방식과 사고의 체계에서 오는 것 같다. 그래서 이번 리포트도 더욱 의미 있게 다가왔다.
그런 Microsoft에서 발행한 "2025: The Year the Frontier Firm Is Born" 리포트는 31개국 31,000명의 데이터와 수조 건의 Microsoft 365 생산성 신호를 분석한 것으로, 이 연구는 조직의 AX 전환을 고민하며 막연히 느끼던 변화를 명확한 언어와 수치로 보여주고 있다. Intelligence on tap, 즉 주문형 인텔리전스라는 개념을 통해 AI와 Agent가 '디지털 노동'으로 기업의 역량 격차를 메우고 있다는 점을 확인할 수 있다.
그리고 인간-에이전트 팀이 기능 중심의 조직도를 목표 중심의 워크 차트로 진화시키고 있다는 점도 인상적이었다. 결국 마주할 것은 모든 직원이 에이전트 보스가 되어 AI Agent를 관리하고 지휘하는 시대가 오고 있다는 것인데, 이것이 결코 먼 미래의 이야기가 아니라는 점이다. 리더의 81%가 12-18개월 내에 Agent가 AI 전략에 통합될 것으로 예상하고 있고, 실제로 많은 기업들이 이미 실행 중이라고 한다. 물론 한국의 기업 내 조직 구조와 기술 격차를 감안했을 때, 이러한 전망이 당장 나의 미래는 아닐 수도 있지만 그럼에도 이는 가능성의 영역이 아니라, 그곳에서는 이미 벌어지고 있는 현실이기도 하다.
원하든 원치 않든, 머지않아 내가 업무적으로 주고받는 메일의 상대방이 사람인지 AI인지 조차 확실하지 않은 사번이 부여된 AI와 함께 일하게 될 것으로 예상한다. 이는 단순히 도구가 하나 더 생긴다는 의미가 아니라 일하는 방식 자체가 바뀐다는 뜻이다. 오늘 수행한 업무가 "이메일 발송"이 아니라 "Agent를 생성하고 관리한 것"이라고 말하게 될 것이라면 AI 리터러시를 넘어, Agent와 함께 일하는 방식에 대한 본질적인 이해가 중요해졌다. AI를 도구로 활용하는 수준을 넘어 Agent를 파트너로, 나아가 팀원으로 인식하는 관점 전환이 필요한 시점이다.
2025: The Year the Frontier Firm Is Born
https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/2025-the-year-the-frontier-firm-is-born
1. 이 연구를 3줄로 요약하면?
본 연구는 AI가 추론하고 문제를 해결하는 새로운 현실 속에서, '프런티어 기업(Frontier Firm)'이라는 새로운 조직 모델이 부상하고 있음을 분석한다. 이 기업들은 '주문형 인텔리전스(intelligence on tap)'와 '인간-에이전트' 하이브리드 팀을 기반으로, 더 빠른 속도로 가치를 창출하고 민첩하게 운영된다. 본 연구는 이러한 변화 속에서 리더와 직원이 어떻게 적응해야 하는지에 대한 청사진을 제시한다.
2. 저자는 왜 이 연구를 진행했는가?
저자(Microsoft)는 AI가 비즈니스 규칙을 근본적으로 바꾸고 지식 노동을 변화시키는 현실에 주목한다. 이러한 AI 강화 미래에 조직이 대비해야 할 필요성을 강조하며, 기계 지능과 인간의 판단이 결합된 'AI 운영, 인간 주도(AI-operated but human-led)'의 새로운 조직 청사진이 등장하고 있음을 확인하였다. 이에 따라 지식 노동이 어떻게 진화할지 리더들이 이해하도록 돕기 위해 본 연구를 진행하였다.
3. 이 연구에서 중요하게 다뤄진 개념은?
프런티어 기업 (Frontier Firm): 주문형 인텔리전스, 인간-에이전트 팀, 그리고 모든 직원이 '에이전트 보스(agent boss)' 역할을 맡는 새로운 형태의 기업이다.
주문형 인텔리전스 (Intelligence on tap): 지능이 풍부하고 저렴하며 주문 즉시 사용 가능해진 상태를 의미한다. 기업은 '디지털 노동(digital labor)'으로서의 AI와 에이전트를 통해 필요에 따라 역량을 확장할 수 있다.
인간-에이전트 팀 (Human-agent teams): 에이전트가 '디지털 동료'로 팀에 합류하여 인간의 지시에 따라 특정 작업을 수행하는 팀이다.
에이전트 보스 (Agent boss): 하나 이상의 에이전트를 관리하는 인간 관리자를 지칭한다.
워크 차트 (Work Chart): 기존의 기능적 전문성(예: 재무, 마케팅)이 아닌, 수행해야 할 작업을 중심으로 팀이 구성되는 역동적인 조직도이다.
4. 저자는 어떤 방법을 사용했는가?
Microsoft는 다음의 방법론을 사용하였다:
31개국 31,000명 근로자의 설문조사 데이터 분석
LinkedIn 노동 시장 동향 분석
수조 건의 Microsoft 365 생산성 신호 분석
AI 네이티브 스타트업, 학계, 경제학자, 과학자 및 사고 리더들과의 인터뷰
5. 연구의 결과는?
연구 결과, 기존 조직과 현저히 다른 '프런티어 기업(Frontier Firm)'이 부상하고 있음이 밝혀졌다. 이 기업들은 주문형 인텔리전스와 인간-에이전트 하이브리드 팀을 기반으로 빠르게 확장하고 민첩하게 운영되며 가치를 더 빨리 창출한다. 리더들의 82%는 올해가 전략과 운영을 재고할 중요한 해라고 인식하며, 81%는 12~18개월 내에 에이전트가 AI 전략에 통합될 것으로 예상한다. 또한 AI 도입이 가속화되어 리더의 24%는 이미 조직 전체에 AI를 배포했으며, 12%만이 파일럿 단계에 머물러 있다.
1. 주문형 인텔리전스를 구매할 수 있다 (You can buy intelligence on tap)
과거 수십 년간 지능(Intelligence)은 인간의 시간, 에너지, 비용에 묶인 가장 가치 있고 제한적인 비즈니스 자산이었다. 그러나 이제 지능은 풍부하고, 저렴하며, 주문 즉시 사용 가능한(on demand) 필수 내구재가 되고 있다. 추론하고, 계획하며, 행동할 수 있는 AI와 에이전트가 '디지털 노동(digital labor)'으로 부상함에 따라, 기업은 필요에 따라 역량을 확장할 수 있게 되었다.
1.1. 역량 격차(Capacity Gap)의 발생
현재 기업들은 비즈니스 요구와 인간이 지속 가능하게 제공할 수 있는 역량 사이의 격차가 벌어지는 '역량 격차(capacity gap)' 문제에 직면해 있다.
리더의 53%는 생산성이 증가해야 한다고 말하지만, 리더와 직원을 포함한 글로벌 인력의 80%는 업무를 수행할 시간이나 에너지가 부족하다고 답한다.
리더의 82%는 향후 12~18개월 내에 디지털 노동을 사용하여 인력 역량을 확장할 것으로 확신한다.
Microsoft 365의 원격 측정 데이터는 이러한 역량 격차와 업무의 혼란스러운(chaotic) 및 파편화된(fragmented) 상태를 보여준다.
직원들은 근무 시간(9-to-5) 동안 2분마다 회의, 이메일, 핑(ping)에 의해 방해받는다. 핵심 업무 시간 외 활동까지 포함하면 하루 평균 275회의 중단을 경험한다.
회의의 60%는 예정된 것이 아닌 즉석(ad hoc)에서 소집된다.
회의 시작 전 10분 동안 파워포인트(PowerPoint) 편집 횟수는 그 이전 3시간 대비 122% 급증한다.
정규 근무 시간 외 채팅은 전년 대비 15% 증가했으며, 현재 근무 시작 전이나 후에 58개의 메시지가 도착한다.
오후 8시 이후 회의도 전년 대비 16% 증가했는데, 이는 여러 시간대(cross-time zone)에 걸친 작업 증가에 기인한다.
1.2. 지식 노동의 재정의
AI는 실질적인 생산성 향상을 제공하고 있지만, 비즈니스의 속도는 여전히 현재의 업무 방식을 앞지르고 있다. 이를 따라잡기 위해 기업은 기존 워크플로에 AI를 추가하는 것을 넘어 지식 노동의 본질을 재고해야 한다.
이는 '지식 노동자'와 '지식 노동'을 분리하는 것에서 시작한다. 창의성, 판단력, 관계 구축에 고유한 능력을 지닌 인간은 단순히 이메일에 답하기 위해 존재하는 것이 아니다. 과거 워드(Word)나 엑셀(Excel)이 업무 방식을 바꾼 것처럼, 에이전트도 마찬가지 변화를 가져올 것이다. "나는 이메일을 보낸다", "문서를 작성한다" 대신 "나는 에이전트를 생성하고 관리한다"라고 말하게 될 것이다. 이는 웹, 모바일 시대만큼이나 심오한 변화이며, 우리가 하는 일을 근본적으로 재정의하고 부담을 주는 잡무를 제거한다.
1.3. 프런티어 기업(Frontier Firm)의 등장
이러한 변화 속에서 '프런티어 기업(Frontier Firm)'이 부상하고 있다. 이들은 조직 전반의 AI 배포, 높은 AI 성숙도, 현재 및 미래의 에이전트 활용, 그리고 AI 투자 수익(ROI) 실현에 에이전트가 핵심이라는 믿음을 가진 선도적 기업들이다.
성장 및 성과: 프런티어 기업 리더의 71%는 회사가 '번창하고 있다(thriving)'고 답한 반면, 글로벌 평균은 39%에 그친다. 또한 이들은 더 많은 작업을 수행할 수 있으며(55% vs. 25%), 의미 있는 작업을 할 기회가 더 많다(90% vs. 77%)고 보고한다.
미래에 대한 태도: 프런티어 기업 리더들은 미래 업무 기회에 대해 더 낙관적이며(93% vs. 80%), AI가 자신의 일자리를 빼앗을 것을 덜 두려워한다(21% vs. 43%).
AI는 글로벌 대기업부터 소규모 비즈니스에 이르기까지 규모 확장의 엔진이 되고 있다. AI 기반 인력 파견 회사를 운영하는 한 1인 창업가는 올해 2백만 달러의 수익을 예상한다. 다우(Dow)는 잘못 적용된 요금을 찾아내는 공급망 에이전트를 통해 첫해에 수백만 달러를 절약할 것으로 예상한다. 5인 스타트업 ICG는 AI를 활용해 마진을 20% 향상시켰다.
1.4. 노동 시장과 직무의 변화
인터넷 시대가 새로운 지식 일자리를 창출했듯이, AI 시대 역시 이미 새로운 역할을 탄생시키고 있다. 리더의 45%는 향후 12~18개월 내 디지털 노동으로 팀 역량을 확장하는 것을 최우선 순위(기존 인력 기술 향상 47%에 이어 2위)로 꼽는다.
일부 기능에서는 다음 신규 채용이 사람이 아닌 '디지털 동료'가 될 수 있다. 리더의 33%가 인력 감축을 고려하고 있지만, 동시에 새로운 역할도 등장하고 있다.
리더의 78%(프런티어 기업의 경우 95%)가 미래를 대비해 AI 관련 특정 역할의 채용을 고려 중이다.
고려 중인 상위 직무에는 AI 트레이너, 데이터 전문가, 보안 전문가, AI 에이전트 전문가, ROI 분석가, 마케팅/재무/고객 지원 분야의 AI 전략가 등이 포함된다.
LinkedIn 데이터에 따르면, 가장 주목받는 스타트업들은 전년 대비 20.6%의 인력 성장을 보였으며, 이는 빅테크(+10.6%)의 거의 두 배에 달한다. 이는 닷컴 붐 시기처럼 인재와 경쟁의 규칙이 실시간으로 재작성되고 있음을 시사한다.
1.5. 프런티어 기업 사례
여러 선도 기업이 이미 AI와 에이전트를 활용해 우위를 점하고 있다.
Accenture: 연체된 대금 지급을 자동화하고 간소화하는 에이전트를 구축하여 수금 속도를 높이고 수익성을 향상시킨다.
The Estée Lauder Companies: 소비자 인사이트를 식별하고 통합하는 에이전트를 구축하여 팀이 흩어진 보고서 대신 실행 가능한 인텔리전스를 즉시 활용하도록 한다.
Bayer: 농작물 과학 R&D 팀의 연구원들이 에이전트를 통해 주당 최대 6시간을 절약하여 농업 혁신 제품 개발을 가속화한다.
Holland America Line: 새로운 에이전트 컨시어지가 크루즈 고객에게 대화형 답변을 즉시 제공하며, 현재 주당 수천 건의 대화를 처리한다.
Dow: 에이전트를 배포하여 숨겨진 손실을 찾아내고 배송 운영을 간소화한다. 시스템이 완전히 확장되면 첫해에만 수백만 달러를 절약할 것으로 예상한다.
Wells Fargo: 4,000개 지점의 35,000명 은행원을 위한 에이전트를 구축하여 고객 지원에 필요한 정보를 찾는 데 도움을 준다. 현재 검색의 75%가 에이전트를 통해 이루어지며, 쿼리 응답 시간이 10분에서 30초로 단축되었다.
'주문형 인텔리전스'는 기업이 '디지털 노동'을 통해 '역량 격차'를 해소할 새로운 수단을 제공한다. 이는 단순히 기존 업무에 AI를 추가하는 것이 아니라, 인간이 에이전트를 관리하는 방식으로 지식 노동의 본질을 바꾸고 있다. 이러한 변화를 주도하는 '프런티어 기업'들은 이미 더 높은 성과와 낙관적인 전망을 보이며, 이는 노동 시장의 재편과 새로운 AI 관련 직무의 등장을 촉진하고 있다.
2. 인간-에이전트 팀이 조직도를 뒤엎을 것이다 (Human-agent teams will upend the org chart)
지금까지 기업은 재무, 마케팅, 엔지니어링과 같은 기능별로 전문성을 분리하여 구축되어 왔다. 그러나 이제 전문성을 '주문형(on demand)'으로 확보할 수 있게 되면서, 전통적인 조직도(org chart)는 '워크 차트(Work Chart)'로 대체될 수 있다. 워크 차트는 기능이 아닌 목표를 중심으로 팀이 구성되는 역동적이고 결과 중심적인 모델이다. 이러한 팀은 직원의 범위를 확장하고 더 빠르고 영향력 있는 업무 방식을 가능하게 하는 에이전트에 의해 구동된다.
이는 특정 프로젝트를 위해 맞춤형 팀이 구성되었다가 작업이 완료되면 해체되는 영화 제작 모델과 유사하다. 기업은 에이전트를 연구 보조원, 분석가, 창의적 파트너로 활용하여 조직 개편(reorg) 없이도 필요할 때 즉시 간결하고 영향력 있는 팀을 구성할 수 있다.
AI 우선 광고 대행사인 슈퍼굿(Supergood)은 수십 년간의 전략적 광고 연구 데이터를 모든 직원이 즉시 사용할 수 있는 플랫폼을 통해 더 평평하고(flatter), 빠르며, 유동적인(fluid) 팀을 운영한다. 공동 창립자는 "모든 기획안에 전략가가 필요하지 않다. 모든 직원이 플랫폼을 통해 그 전문성에 접근할 수 있다"라고 말한다. 최근 하버드(Harvard) 연구도 이러한 경험을 뒷받침하는데, AI가 조직 내 사일로(silo)를 허무는 데 도움을 주었다고 보고한다. R&D 팀은 더 상업적으로 실행 가능한 작업을 생산했고, 비즈니스 팀은 더 기술적인 솔루션을 개발했다.
2.1. 기능별 진화와 인간-에이전트 비율
리더의 46%는 자사 조직이 워크플로나 프로세스를 완전히 자동화하기 위해 에이전트를 사용하고 있다고 말하지만, 모든 기능이 같은 속도나 정도로 진화하지는 않을 것이다.
자동화 중심 기능: 일부 기능에서는 에이전트가 대부분의 작업을 종단 간(end-to-end)으로 처리하고, 인간은 중대하거나 미묘한 결정에 대해서만 감독한다.
인간 중심 기능: 판단력, 공감, 창의적 사고에 뿌리를 둔 기능은 인간에게 더 많이 의존할 것이다.
한 소비재 회사는 경쟁 우위에서 가장 먼 기능(일상적 운영)에 AI 투자를 우선순위로 두어, 가장 중요한 부분에서 인간의 가치를 보존하며 자동화를 추진하고 있다. 글로벌 리더들은 향후 12~18개월간 AI 투자가 가속화될 상위 3개 분야로 고객 서비스, 마케팅, 제품 개발을 꼽았다. 특히 프런티어 기업(Frontier Firms)의 리더들은 마케팅, 고객 성공, 내부 커뮤니케이션, 데이터 과학과 같은 작업에서 AI를 사용할 가능성이 훨씬 더 높다.
이러한 인간-에이전트 팀의 영향을 극대화하기 위해 조직은 '인간-에이전트 비율(human-agent ratio)'이라는 새로운 지표가 필요하다. 리더는 '어떤 역할과 작업에 얼마나 많은 에이전트가 필요한가?' 그리고 '그들을 안내하기 위해 얼마나 많은 인간이 필요한가?'라는 두 가지 중요한 질문을 던져야 한다.
너무 적은 에이전트: 에이전트와 인간의 자원을 모두 충분히 활용하지 못하여 잠재적 효율성을 놓친다.
너무 많은 에이전트: 인간의 판단 및 의사 결정 능력을 압도하여 비즈니스 리스크와 직원 번아웃을 유발한다.
최적의 균형: 에이전트는 생산성과 혁신을 향상시키고, 인간은 강력한 지침과 감독을 제공한다.
하버드 연구에 따르면, AI를 가진 개인이 AI가 없는 팀보다 성과가 좋지만, '최고 품질의 작업'에 있어서는 AI를 가진 팀이 다른 모두를 능가한다.
2.2. 인간이 필요한 이유 (Humans in the Loop)
AI 역량이 확장됨에도 불구하고 인간의 작업이 지속될 것이라고 경제학자 대니얼 서스킨드(Daniel Susskind)는 가정한다. 여기에는 세 가지 한계가 작용한다.
효율성: AI와 인간이 협력(tandem)하는 것이 더 효율적일 수 있다. (예: AI가 배송 경로를 최적화하지만, 인간 배차원이 실제 현장의 돌발 상황을 관리한다.)
인간 선호: 고객이 신뢰할 수 있는 인간 조언자를 선호할 수 있다. (예: AI가 재무 위험을 모델링 하지만, 고객은 주요 결정을 위해 인간 조언자를 원한다.)
도덕적 판단: 사회는 결과에 대해 인간이 책임질 것을 기대한다. (예: AI가 판례법을 요약하지만, 중대한 협상은 인간의 판단을 요구한다.)
설문 데이터 역시 이러한 선호를 반영한다. 직원들이 동료 대신 AI를 찾는 주된 이유는 '24/7 이용 가능성'(42%), '기계적 속도와 품질'(30%), '무제한 아이디어'(28%)와 같이 인간이 제공할 수 없는 것들이다. 반면, 조급함이나 판단과 같은 인간적 특성을 피하기 위해 AI를 사용한다는 응답은 가장 낮았다. 이는 사람들이 인간이 제공하는 가치를 대체하기보다 '향상시키기 위해' AI를 사용함을 시사한다.
2.3. 사고방식의 전환: 도구에서 팀원으로
디지털 동료(에이전트)는 단순한 도구가 아니라, 행동을 개시하고, 프로젝트를 관리하며, 실시간으로 적응할 수 있는 '팀원'이다.
현재 인력의 52%는 AI를 '명령 기반 도구'로 보고 직접적이고 간단한 명령을 내린다. 반면 46%는 AI를 '사고 파트너(thought partner)'로 보고, 자신의 생각을 점검하거나 아이디어를 브레인스토밍하기 위해 대화형 교환을 한다.
에이전트와 효과적으로 협력하기 위해서는 모든 직원이 '사고 파트너'의 사고방식을 채택하고 관련 기술을 구축해야 한다. 여기에는 AI와 반복적으로 작업하기, AI에 위임할 시점 알기, 맥락과 의도를 가지고 프롬프트 하기, 초안을 그대로 수용하는 대신 다듬기, 약한 추론이나 격차 식별하기, 대화나 계획을 수정할 시점 알기 등이 포함된다.
하버드 디지털, 데이터, 디자인 연구소의 카림 R. 라카니(Karim R. Lakhani)는 AI가 전문 지식에 대한 접근을 민주화함에 따라, HR이나 IT처럼 '인텔리전스 리소스(Intelligence Resources)' 부서가 핵심 기능으로 부상할 것이라고 예측한다. NYU 스턴 경영대학원의 코너 그레넌(Conor Grennan)은 "검색창을 보고 검색 엔진이라고 가정하는" 기존의 사고방식에서 벗어나, "AI가 도구가 아닌 새로운 종류의 팀원"임을 깨닫는 것이 중요하다고 강조한다.
AI 에이전트의 등장은 기능 중심의 전통적 조직도를 목표 중심의 유동적인 '워크 차트'로 대체하고 있다. 이러한 변화 속에서 리더는 각 기능에 맞는 '인간-에이전트 비율'을 설정해야 하며, 효율성, 고객 선호, 도덕적 책임을 이유로 인간의 역할은 여전히 중요하다. 가장 큰 이득은 직원들이 AI를 단순한 '도구'가 아닌 '사고 파트너'로 인식하는 사고방식의 전환을 통해 워크플로를 재고하고 작업 품질을 향상시키는 데서 올 것이다.
3. 모든 직원이 에이전트 보스가 된다 (Every employee becomes an agent boss)
에이전트가 점차 인력에 합류함에 따라 '에이전트 보스(agent boss)'가 부상할 것이다. 에이전트 보스는 에이전트를 구축하고, 그들에게 업무를 위임하며, 관리함으로써 자신의 영향력을 증폭시키는 사람이다. 이들은 더 스마트하게 일하고, 더 빠르게 확장하며, AI 시대에 자신의 경력을 주도한다. 경영진부터 일선 직원까지 모든 근로자는 연구 및 데이터 분석과 같은 전문 기술을 갖춘 에이전트 팀을 지휘하며, 마치 에이전트 기반 스타트업의 CEO처럼 생각해야 한다.
3.1. 리더와 직원의 인식 격차
이러한 변화는 경력 가속화의 기회가 될 수 있지만, 데이터에 따르면 리더들이 직원들보다 이 변화에 더 앞서 있다. 이 격차를 해소하기 위해서는 단순한 기술 접근성 제공을 넘어 훈련, 감독, 그리고 리더가 주도하는 새로운 업무 방식이 필요하다.
보고서는 '에이전트 보스 사고방식(agent boss mindset)'을 측정하기 위해 7가지 지표(에이전트 친숙도, 정기적 AI 사용, AI 신뢰도, 에이전트 관리 예상, AI를 사고 파트너로 활용, AI를 경력 가속기로 인식, AI를 통한 시간 절약)를 사용했다. 리더는 모든 측정 항목에서 직원보다 앞서 있다.
친숙도: 리더의 67%가 에이전트에 '친숙하거나 매우 친숙하다'라고 답한 반면, 직원은 40%에 불과하다.
경력 인식: 리더의 79%가 AI가 자신의 경력을 가속화할 것이라고 믿는 반면, 직원은 67%가 그렇게 생각한다.
시간 절약: 리더의 약 1/3이 AI로 하루 1시간 이상을 절약하고 있다고 답했다 (직원 20%).
신뢰도: 리더의 78%가 중요한 업무에 AI를 신뢰하는 반면, 직원은 66%이다.
이러한 격차는 리더들이 AI 전략 수립에 대한 압박을 가장 먼저 느끼고 그 결과에 대해 책임을 지는 첫 번째 집단이기 때문에 발생하는 것으로 예상된다. 그들은 다가올 변화를 인지하고 기다릴 여유가 없다는 것을 안다. 또한 에이전트 관리는 위임, 지도, 필요시 개입 등 리더의 기존 강점과도 일치한다.
3.2. 모든 직급으로의 역할 확장
이 변화는 고위급에만 머무르지 않는다. 에이전트가 일상 업무에 포함되면서 모든 수준과 기능의 역할이 진화할 것이다.
LinkedIn에 따르면 2030년까지 현재 대부분의 직무에서 사용되는 기술의 70%가 바뀔 것이며, AI가 그 촉매제가 될 것이다.
한 스타트업은 최고 마케팅 책임자(CMO)를 고용하는 대신 주니어 마케터에게 AI를 제공하여 전체 캠페인을 운영하도록 했다.
프런티어 기업(Frontier Firms)에서는 신입 사원조차 입사 첫날부터 AI를 관리하기 때문에 사실상 관리자 역할을 수행한다.
글로벌 리더의 83%는 AI 덕분에 직원들이 경력 초기에 더 복잡하고 전략적인 업무를 맡게 될 것이라고 말한다.
3.3. 새로운 직무와 AI 기술 향상의 필요성
조직들은 이미 이러한 변화에 대비하고 있다.
리더들은 향후 5년 내에 팀의 업무 범위가 'AI를 통한 비즈니스 프로세스 재설계'(38%), '복잡한 작업을 자동화하는 다중 에이전트 시스템 구축'(42%), '에이전트 훈련'(41%), '에이전트 관리'(36%)를 포함할 것으로 예상한다.
관리자의 28%는 향후 12~18개월 내에 인간과 에이전트의 하이브리드 팀을 이끌 'AI 인력 관리자' 채용을 고려 중이며, 32%는 'AI 에이전트 전문가' 채용을 계획 중이다.
이러한 변화는 AI 기술 향상(skilling)에 대한 즉각적인 투자를 요구한다.
LinkedIn에 따르면 'AI 리터러시(AI literacy)'는 2025년 가장 수요가 많은 기술이다.
동시에 갈등 완화, 적응성, 프로세스 자동화, 혁신적 사고와 같은 인간 고유의 강점도 수요가 증가하고 있으며, 이는 AI 역량과 인간의 기술을 결합할 수 있는 인재가 미래를 주도할 것임을 보여준다.
리더의 47%는 향후 12~18개월간 최우선 인력 전략으로 '기존 직원 업스킬링'을 꼽았다.
관리자의 51%는 5년 내에 'AI 교육 또는 업스킬링'이 팀의 핵심 책임이 될 것으로 본다.
관리자의 35%는 향후 12~18개월 내에 직원들의 AI 도입을 안내할 'AI 트레이너' 채용을 고려하고 있다.
3.4. AI 시대의 노동 시장
이러한 변화는 경제적 불확실성과 자동화가 고용을 늦추고 경쟁을 심화시키는 순간에 일어나고 있다. 직원(52%)과 리더(57%)의 절반 이상이 자신의 산업에서 고용 안정성이 더 이상 당연하지 않다고 말한다. 또한 시장은 경직되어 있어, 직원의 81%가 지난 1년간 이직하지 않았다.
2025년은 기업들이 AI 실험을 넘어 AI를 중심으로 조직을 재편하기 시작한 '프런티어 기업이 탄생한 해'로 기록될 것이다. 이들은 대체 불가능한 인간의 통찰력과 AI 및 에이전트를 결합하는 힘을 이해한다. 질문은 AI가 직무를 재편할 것인지가 아니라, 우리가 얼마나 빨리 그 변화에 발맞춰 움직일 것인가이다.
AI 에이전트가 보편화되면서 모든 직원은 에이전트를 지휘하고 관리하는 '에이전트 보스'가 되어야 한다. 현재는 리더들이 이러한 사고방식에서 직원들보다 앞서 있지만, 이 변화는 신입 사원을 포함한 모든 직급에 영향을 미칠 것이다. 따라서 AI 리터러시와 인간 고유의 기술을 모두 함양하는 '업스킬링'이 조직의 최우선 전략이 되고 있으며, 이는 AI를 중심으로 비즈니스를 재편하는 '프런티어 기업'의 핵심 경쟁력이 될 것이다.
