AI-Native HR:인간-AI 협업 모델구축 전략

AI 보고서 1월

2026년은 기업이 인적 자원 전략을 수립함에 있어 지난 10년과는 완전히 다른 궤도에 진입하는 전환점이 될 것이다. 가트너(Gartner)의 예측에 따르면 전 세계 AI 지출은 2025년 1.5조 달러에서 2026년 2조 달러로 가속화될 전망이며, 이는 단순한 소프트웨어 도입을 넘어 '디지털 노동(Digital Labor)'의 본격적인 배치를 의미한다. 세일즈포스(Salesforce)의 CEO 마크 베니오프가 언급했듯이, 우리는 현재 3조에서 12조 달러 규모의 디지털 노동이 전 세계적으로 배포되는 광경을 목격하고 있으며, 이는 AI 에이전트부터 물리적 로봇에 이르기까지 모든 형태의 기술적 동력을 포함한다. 이러한 변화의 중심에서 HR 리더들은 전례 없는 도전에 직면해 있다. 단순히 도구를 도입하는 수준을 넘어, 인력 구조 자체를 'AI 네이티브(AI-Native)' 방식으로 재설계하고 인간과 AI가 공존하는 협업 모델(Human-AI Teaming)을 구축해야 하는 과제가 주어졌기 때문이다.

현재 기업 내부에서는 AI 역량에 따라 인력이 세 가지 세그먼트로 파편화되는 'AI 디바이드(AI Divide)' 현상이 나타나고 있다. 이러한 격차를 향후 18개월 이내에 좁히지 못하는 조직은 경쟁사와의 생산성 격차가 영구적으로 벌어지는 위험에 처하게 될 것이다. 따라서 본 보고서에서는 AI 에이전트를 조직의 구성원으로 수용하고, 인간과의 시너지를 극대화하기 위한 인력 구조의 근본적인 재설계 방안을 제시하고자 한다.

AI 네이티브 HR의 부상과 인력 구조의 삼각 분화

조직 내에서 AI 도입이 가속화됨에 따라 직원들은 기술 수용도와 활용 능력에 따라 세 그룹으로 나뉘고 있다. 이러한 분화는 단순한 기술 격차를 넘어 조직의 성과와 문화 전반에 심각한 영향을 미치고 있다.

인력의 삼각 분화와 AI 디바이드

첫 번째 그룹은 'AI 네이티브(AI Natives)'다. 이들은 챗GPT, 클로드, 코파일럿과 같은 도구를 일상적인 업무 흐름에 완전히 통합한 직원들이다. 이들은 과거에 상상할 수 없었던 속도로 복잡한 문제를 해결하며, 스스로를 '응용 AI 엔지니어(Applied AI Engineers)'로 진화시키고 있다. 두 번째 그룹은 'AI 호기심 층(AI-Curious)'으로, 기술의 잠재력은 인지하고 있으나 체계적인 훈련이나 조직적 지원 부족으로 인해 본격적인 활용에 주저하고 있는 층이다. 마지막은 'AI 저항 층(AI-Resistant)'이다. 이들은 일자리 대체에 대한 공포, 기술에 대한 불신, 혹은 변화에 대한 피로감으로 인해 AI 도입을 거부하거나 회피한다.

이러한 분화는 단순히 개인의 생산성 차이를 넘어 조직의 전략적 민첩성을 결정짓는 핵심 변수가 된다. HR 리더는 이러한 격차를 메우기 위해 수동적인 교육 프로그램을 넘어, 능동적인 인력 아키텍처(Workforce Architecture)를 설계해야 한다.

디지털 노동과 가치 교환의 재정의

디지털 노동의 등장은 고용주와 피고용인 사이의 '가치 교환(Value Exchange)' 모델을 근본적으로 변화시키고 있다. AI가 루틴한 인지 업무를 수행함에 따라 인간 직원에게 기대되는 가치는 공감, 복잡한 판단, 비판적 사고와 같은 고유의 인간적 역량으로 이동하고 있다. 머서(Mercer)의 2026년 글로벌 인재 트렌드 보고서에 따르면, 조직은 이제 AI가 제공하는 효율성과 인간이 제공하는 창의성을 조화시키는 새로운 인재 전략을 구축해야 한다.

인간-AI 협업 모델: 도구에서 사이버네틱 팀원으로의 전환

단순히 AI를 보조 도구로 사용하는 수준을 넘어, AI를 조직의 '팀원'으로 인식하는 패러다임의 전환이 필요하다. 하버드 경영대학원(HBS)의 연구에 따르면, AI를 '사이버네틱 팀원(Cybernetic Teammate)'으로 대우할 때 팀의 혁신적 사고와 문제 해결 능력이 극대화된다.

하버드 경영대학원의 2x2 매트릭스: 과업의 분류

AI 에이전트와 인간의 역할을 분담하기 위해서는 각 과업의 특성을 분석해야 한다. 오류의 비용(Cost of Errors)과 필요한 지식의 유형에 따라 과업을 네 가지 카테고리로 분류하는 프레임워크가 유용하다.

'노 리그렛' 영역에서는 AI가 독자적으로 과업을 수행하며 효율성을 극대화한다. 반면, 법적 책임이나 도덕적 판단이 수반되는 '인간 우선' 과업에서는 인간의 감독(Human Oversight)이 필수적이다. '창의적 촉매' 영역은 AI와 인간의 시너지가 가장 빛나는 곳으로, AI가 생성한 방대한 아이디어를 인간이 맥락에 맞게 정제함으로써 혁신을 가속화한다.

하이브리드 팀의 성능 우위

791명의 전문가를 대상으로 한 필드 실험 결과, AI를 팀원으로 활용한 그룹은 그렇지 않은 그룹보다 상위 10%의 아이디어를 낼 확률이 3배나 높았다. 특히 주목할 점은 경험이 적은 직원들이 AI를 활용했을 때 숙련된 동료와 대등한 성과를 냈다는 것이다. 이는 AI가 기술 장벽을 낮추고 조직 내 전문 지식을 민주화하는 역할을 수행함을 시사한다.

직무 재설계(Job Redesign) 방법론: 4B 프레임워크

AI 에이전트가 도입됨에 따라 기존의 직무 정의는 유효성을 잃고 있다. 과업이 파편화되거나 융합되는 '비선형적 역할 진화(Nonlinear Role Evolution)'가 발생하고 있기 때문이다. 이를 해결하기 위해 조직은 '4B 프레임워크'를 통해 업무 수행 방식을 재정의해야 한다.

Buy(영입): AI 활용 능력이 뛰어난 새로운 인재를 채용한다.

Build(육성): 기존 직원을 대상으로 대규모 리스킬링(Reskilling) 및 업스킬링(Upskilling)을 진행한다.

Borrow(대여): 특정 전문 기술이 필요한 경우 프리랜서나 외부 기그 워커(Gig Workers)를 활용한다.

Bot or Button(자동화): 과업을 AI 에이전트나 자동화된 시스템에 완전히 이관한다.

특히 AI가 주니어 수준의 업무를 대체함에 따라 미래의 리더가 성장할 수 있는 '훈련의 장(Proving Grounds)'이 사라질 위험이 있다. HR은 AI를 활용한 실시간 코칭이나 시뮬레이션 기반의 학습 프로그램을 설계하여 이러한 역량 공백을 메워야 한다.

에이전틱 조직(Agentic Organization)으로의 6대 전환

맥킨지(McKinsey)는 AI가 단순히 보조적인 역할을 넘어 자율적으로 과업을 수행하는 '에이전틱 조직'으로 진화하기 위한 6가지 핵심 전환을 제시한다.

1. 워크플로우: AI 퍼스트 기반의 근본적 재설계

기존 프로세스 위에 AI를 얹는 방식은 미미한 생산성 향상만을 가져올 뿐이다. 모든 업무 도메인을 제로 베이스에서 검토하고, AI가 중심이 되는 'AI-First' 워크플로우를 구축해야 한다. 인간은 공감과 창의성이 필요한 지점에 전략적으로 배치된다.

2. 인재: 새로운 인간-에이전트 경계의 형성

워크플로우가 변하면 역할도 변한다. 전체 역할의 75%가 재편될 것으로 보이며, 다음과 같은 새로운 프로필이 등장한다.

에이전트 오케스트레이터(Agent Orchestrators): 에이전트의 워크플로우를 설계하고 감독하는 전문가.

하이브리드 매니저(Hybrid Managers): 인간과 AI가 혼합된 팀을 리드하는 관리자.

AI 코치(AI Coaches): 직원들이 일상 업무에 AI를 통합하도록 돕는 지원군.

3. 구조: 유연하고 역동적인 조직

전통적인 지식 사일로(Silo)에 기반한 계층 구조는 해체된다. 대신 자율적인 '인간+에이전트 팀'이 중심이 되어 성과를 중심으로 형성되고 해체되는 유연한 조직 구조가 정착된다.

4. 리더십: 하이브리드 지능의 지휘자

리더는 더 이상 단순한 의사결정자가 아니라, 조직 내 하이브리드 지능을 조율하는 지휘자가 되어야 한다. 이들은 기술적 이해도를 바탕으로 윤리적 결정을 내리고, 조직 내의 변화에 대한 두려움을 완화하는 심리적 안전감을 구축해야 한다.

5. 문화와 기술: 지속적 재발명

조직은 '전문성 중심의 문화'에서 '학습 중심의 문화'로 전환해야 한다. AI 사용으로 인해 핵심 기술이 퇴화하는 '기술 위축(Skill Atrophy)' 현상을 경계하고, 지속적으로 자신을 재발명하는 태도가 요구된다.

6. HR: 공동 지능적 인재 시스템 구축

HR 부서 자체도 IT 및 데이터 부서와 통합되거나 밀접하게 협력하여, 채용부터 성과 관리까지 모든 프로세스에 AI와 인간의 레버를 동시에 활용하는 시스템을 구축해야 한다.

사례 연구: 자동화의 실패와 성공의 교훈

AI 에이전트 도입 과정에서 나타난 성공과 실패 사례는 인력 구조 재설계의 방향성을 제시한다.

클라나(Klarna)의 역설: 전면 자동화의 함정

2024년 초, 클라나는 AI가 인간의 모든 업무를 수행할 수 있다고 선언하며 인력을 5,500명에서 3,400명으로 대폭 줄이고 700명의 고객 상담원 업무를 AI 챗봇으로 대체했다. 그러나 14개월 후, 고객 만족도는 급락했고 서비스 품질은 붕괴되었다. 결국 클라나는 마케터와 엔지니어를 상담 업무에 투입해야 했으며, 비용 절감이 서비스 품질 저하로 이어졌음을 인정했다. 이 사례는 고객 경험이 단순한 최적화 문제가 아니라 '관계'의 문제임을 보여준다.

트립어드바이저(Tripadvisor)와 썸택(Thumbtack): 하이브리드 모델의 승리

반면 트립어드바이저는 AI가 90%의 문의를 자율적으로 처리하게 하되, 이를 통해 확보된 인간 상담원의 시간을 고객과의 깊은 유대감을 형성하고 창의적인 문제 해결을 하는 데 사용했다. 썸택은 AI 에이전트 지원 도구를 도입하여 티켓의 15%를 자동 해결하고 응대 품질을 높였으며, 이를 통해 확보된 데이터를 바탕으로 서비스 여정을 지속적으로 개선하고 있다.

HR 생애주기별 AI 에이전트 도입 전략

AI-네이티브 조직으로의 전환을 위해 HR의 각 단계별로 에이전틱 AI를 적용하는 구체적인 방안은 다음과 같다.

1. 채용 및 인재 확보(Recruitment)

AI 소싱 에이전트는 수억 개의 프로필을 분석하여 단순 키워드 매칭을 넘어선 '시맨틱 검색(Semantic Search)'을 통해 숨겨진 보석 같은 인재를 찾아낸다. 또한, 과거 채용 데이터를 학습하여 어떤 후보자가 조직 문화에 잘 적응하고 고성과를 낼지 예측함으로써 채용의 정확도를 높인다.

2. 온보딩 및 교육(Onboarding & L&D)

신규 입사자에게 24/7 응대 가능한 AI 어시스턴트를 배정하여 IT 설정부터 사내 정책 안내까지 전 과정을 밀착 지원한다. 학습 관리 시스템(LMS)은 직원의 역량 격차를 실시간으로 분석하여 개인화된 학습 경로를 추천하고, AI 코치를 통해 실시간 피드백을 제공한다.

3. 직원 경험 및 운영(Employee Experience)

급여 설명, 복리후생 비교, 휴가 잔여량 확인 등 단순 반복적인 문의를 AI 에이전트가 처리함으로써 HR 부서의 티켓 볼륨을 80% 이상 줄일 수 있다. 이는 HR 담당자들이 직원의 웰빙이나 조직 문화 조성과 같은 전략적 업무에 집중할 수 있는 환경을 만든다.

변화 관리와 저항 극복: 인간-AI 악수의 미학

AI 도입의 성공 여부는 기술력이 아니라 직원의 '수용성'에 달려 있다. HR 리더는 변화 관리의 관점에서 접근해야 한다.

저항의 뿌리와 해결책

직원들이 AI에 저항하는 이유는 단순한 거부감이 아니라, 자신의 역할에 대한 불확실성과 기술적 복잡성 때문이다. 이를 해결하기 위해 세 가지 기둥이 필요하다.

접근성(Accessibility): 코딩 지식이 없어도 자연어로 AI를 제어할 수 있는 도구를 제공하여 직원들을 '자동화의 주체'로 만든다.

투명성(Transparency): AI가 어떻게 결정에 기여하는지, 데이터가 어떻게 사용되는지 명확히 공개하여 신뢰를 구축한다.

협업(Collaboration): AI를 대체자가 아닌 파트너로 프레임화하고, 인간이 최종 결정권을 갖는 'Human-in-the-loop' 구조를 유지한다.

심리적 안전감과 실험 문화의 조성

매니저는 직원들이 AI 도구를 탐색하고 실패할 수 있는 '시간과 허가'를 주어야 한다. 하버드 경영대학원의 연구에 따르면, 실패를 비난하지 않고 학습의 기회로 삼는 조직 문화에서 AI 도입의 성과가 가장 높게 나타났다. 리더는 스스로 AI를 활용하는 모습을 보이고(Modeling), 동료 간의 지식 공유를 보상함으로써 AI 활용의 정당성을 확보해야 한다.

결론 및 제언: 2026년을 향한 HR 로드맵

2026년은 AI가 단순한 유행을 넘어 조직의 핵심 유전자로 자리 잡는 해가 될 것이다. HR 리더는 이제 '디지털 노동'이라는 새로운 자원을 수용하기 위해 인력 구조를 전면적으로 재설계해야 한다.

본 보고서가 제시하는 핵심 전략은 다음과 같다. 첫째, 조직 내 AI 디바이드를 파악하고, AI 네이티브 인재를 발굴하여 이들을 변화의 촉매제로 활용하라. 둘째, AI 에이전트를 '도구'가 아닌 '사이버네틱 팀원'으로 정의하고, 인간과 AI의 강점이 조화를 이루는 하이브리드 팀 모델을 구축하라. 셋째, 직무를 제로 베이스에서 검토하여 AI-First 워크플로우를 설계하고, 직원의 역할을 전략적 판단과 공감의 영역으로 재배치하라. 넷째, 투명한 소통과 지속적인 학습 기회를 제공하여 직원들의 심리적 안전감을 구축하고, 기술 도입에 따르는 저항을 능동적으로 관리하라.

결국 AI 시대의 성공은 기술 자체가 아니라, 그 기술을 다루는 인간의 역량을 어떻게 극대화하느냐에 달려 있다. 인간과 AI의 '악수(Handshake)'가 이루어지는 지점에서 조직의 진정한 경쟁 우위가 창출될 것이다. 2026년, 조직을 AI 네이티브로 진화시킬 것인가, 아니면 우연에 맡길 것인가. 그 선택의 결과는 영구적인 격차로 나타날 것이다.

slearnic ai lab의 AI 전환 컨설팅

slearnic ai lab은 단순한 기술 도입을 넘어, 귀사의 비즈니스 모델에 최적화된 AI 전환(AX) 전략을 제공합니다. 본 보고서의 내용과 관련하여 심층적인 진단과 맞춤형 컨설팅이 필요하시면 언제든 문의 바랍니다. (mingyu.sleaners@gmail.com)

출처(Sources):

Gartner (2025), "Top Strategic Technology Trends for 2026: Agentic AI" McKinsey & Company (2024), "The Evolution of Human-AI Collaboration" Harvard Business Review (2025), "How to Build an Agentic Organization"