인간 직원과 AI 에이전트는 기존의 방식과는 다른 방식으로 관리해야 한다.
올해 많은 기업이 생성형 AI 프로젝트를 파일럿 단계에서 프로덕션 단계로 전환하면서 업무 환경이 예상치 못한 방식으로 변화할 전망이다. 특히 AI 에이전트를 새로운 디지털 직원으로 맞이하는 과정이 그 변화를 이끌게 될 것으로 보인다.
인력 솔루션 업체 맨파워그룹(ManpowerGroup)이 현재 주력하는 분야는 AI를 활용해 인재 선별 작업을 효율화하는 플랫폼 ‘소피(Sophie)’다. 회사는 AI 에이전트 소피가 구직자 데이터 분석, 시장 동향 파악, 구직자 추천 등에서 핵심 역할을 할 것으로 보고 있다. 소피는 후보자 추천 여부를 결정할 때 그 이유까지 함께 설명한다.
맨파워그룹의 글로벌 클라이언트 솔루션 총괄 매니저인 캐롤린 발킨은 “소피는 기업이 정말 중요한 일, 올바른 인재를 찾고 정직과 존중, 상호 신뢰에 기반한 일터를 만드는 데 집중할 수 있도록 도와주는 파트너다”라고 설명했다.
전문 서비스 기업 액센츄어는 에이전트형 AI 디지털 ‘직원’을 위한 온보딩 프로그램을 개발해 에이전트가 올바른 관계를 맺고 성과를 향상할 수 있도록 피드백을 제공하고 있다.
액센츄어는 AI 에이전트를 마케팅팀에 효과적으로 통합하고 역할을 명확히 이해시키기 위해 자사의 HR 베스트 프랙티스를 적용했다. 또한 인간 마케터와 AI 에이전트가 간단한 양방향 피드백을 주고받을 수 있는 피드백 루프는 ‘협업과 상호 학습’을 정착하는 데 중요한 역할을 했다.
AI를 도입한다는 것은 IT 부서든 비즈니스 부서든 모든 직원이 업무를 더 잘 수행하기 위해서는 챗봇과 LLM 관련 기술에 익숙해져야 한다는 의미다. AI가 반복적이고 예측 가능한 작업을 점점 더 많이 맡게 되면서, 기업이 신입 인재에게 요구하는 역량도 달라지고 있다. 이제 사람 직원은 새로운 비즈니스 가치를 창출하는 데 더 집중해야 한다.
맨파워그룹의 발킨은 IT, 기술, 통신 산업 부문 고객을 담당하면서 AI 직원 관리의 의미에 대해 기업에 조언하고 있다. 가장 큰 과제는 AI와 협력할 수 있는 인재를 찾는 것, 그리고 비즈니스 부서 전반에 걸쳐 AI 에이전트를 통합하는 방법을 찾는 것이다.
Q. AI를 업무에 도입한 이후 직원 관리 방식이 어떻게 변화했는가?
소프트 스킬이 중요해진 시점이라고 생각한다. AI는 단순한 기술이 아니기 때문이다. 최근 다보스 회의에 참석했는데, 많은 대화가 AI에 집중되어 있었다. 여러 조직이 언급한 바에 따르면 AI는 이제 단순한 기술 그 이상이다. 우리는 업계 경험을 가진 인재를 찾고 있다. 경험이 있는 사람이라면 기술적인 부분은 교육을 통해 습득할 수 있기 때문이다.
기술 역량을 가진 사람에게 산업이 어떻게 돌아가는지 가르치는 것이 훨씬 더 어렵다. 그래서 현재 문제 해결 능력, 복잡한 추론 능력, 커뮤니케이션과 같은 소프트 스킬에 집중하고 있다. AI 개발은 단순히 소프트웨어 기술 자체를 위한 것이 아니라 더 큰 비즈니스 문제를 해결하기 위한 것이다. 이는 모든 비즈니스 기능을 종합적으로 검토하고 이를 모두 고려해야 한다는 의미다.
따라서 이런 사람을 관리할 때도 더 이상은 기술팀만을 관리하는 것이 아니다. 각기 다른 관점, 다양한 경험, 그리고 각양각색의 소프트 스킬을 보유한 사람들을 관리하는 것이다. 이 모든 것을 어떻게 하나로 묶어내는지가 관건이다.
Q. 또 다른 유형의 AI 직원, 디지털 에이전트는 어떻게 관리하는가?
맨파워그룹에도 이미 에이전트 인력을 도입한 얼리 어댑터들이 있다. 이런 기업이 인력 관리 방식을 바라보는 시각도 변하고 있다는 점도 알고 있다. 핵심은 ‘내 에이전트가 무엇을 할 수 있는가?’다. 에이전트를 회사의 새로운 인턴으로 바라보는 관점이다. 에이전트가 어떤 업무를 할 수 있으며, 에이전트 관리를 위해 직원에게 기술과 소프트 스킬은 무엇인가? 이런 요소가 인력 계획의 일부가 된다.
그다음은 위치 전략을 살펴봐야 한다. 과거에는 위치가 인력 배치의 핵심이었다. 그러나 이제는 에이전트 전략을 제대로 수립하는 것이 중요하다. 먼저 처리하는 업무 중 어떤 부분을 에이전트에게 맡길 수 있는지 파악하고, 그 후에 필요한 역량에 집중해야 한다.
그런 다음에는 업스킬링(upskilling)이나 리스킬링(reskilling)을 고려해야 한다. 기업이 역량 강화와 재교육 프로그램에 훨씬 더 적극적으로 나서야 할 시점이라고 본다. 지난 몇 년 동안 이 문제에 대한 이야기가 많았다. 기업은 강력한 프로그램을 갖췄다고 생각하는 반면, 직원들은 기회를 충분히 제공받지 못했다고 느끼고 있다. 따라서 이런 프로그램에 더 체계적인 접근이 필요할 것으로 보인다.
Q. 맨파워그룹의 디지털 직원 ‘소피’를 어떻게 관리하는가?
소피 뒤에는 기술 전문성과 실질적인 비즈니스 이해를 연결하는 크로스펑셔널팀이 있다. AI/ML 전문가들은 영업 및 운영 전문가, 그리고 사람들이 기술과 상호작용하는 방식을 연구하는 인력과 협력한다. 이들은 다음과 같은 3가지 방식을 통해 공정성과 신뢰를 유지하고 있다.
- 소피가 데이터를 해석하는 과정에서 숨겨진 편견이 있는지 지속적으로 점검한다.
- 강력한 보안 프로토콜과 규정준수 프랙티스를 통해 개인정보를 보호한다.
- 소피가 특정 결정을 내린 이유를 명확하게 공개해 투명한 의사결정을 보장한다.
확실히 그렇다고 생각한다. 에이전트 간 협업이 핵심이다. AI가 얼마나 빠르게 도입되었는지를 생각해 보라. 지금 AI는 점점 더 똑똑해지고 복잡해지고 있다. AI가 서로 어떻게 협업하는지 살펴봐야 한다. 또한 AI도 학습이 필요하다. 인간과 완전히 같을 수는 없고 100% 정확하지는 않을 것이기 때문에 모니터링이 필요하다. AI가 일자리를 창출할 것인지, 없앨 것인지 아직은 모르겠지만, 새로운 업무를 만들어낼 것은 분명하다.
이전과는 다를 것이다. 이제 사람들은 에이전트가 만들어내는 결과물의 품질을 검토하고 정확도를 테스트하며, 에이전트를 교육하고 있다. 그래서 완전히 새로운 역할이 생겨날 것이고, 모든 산업에 영향을 미칠 것이다. 예를 들어 제조업에서는 품질 관리에 AI 에이전트를 사용하고 있으며, 과거보다 훨씬 빠르게 작업을 수행하고 있다.
아마도 기술 기업일 것이다. 기술을 판매하려면 실제 사례가 필요하기 때문이다. 고객은 이 기술이 어디에 적용됐고, 어떤 영향을 미쳤는지 알고 싶어한다. 따라서 기술 기업은 스스로를 ‘첫 번째 고객(Client Zero)’으로 간주하며, 새로운 도구와 기술을 직접 도입해 테스트하고 시연하는 역할을 하고 있다.
Q. 직원 관리 관점에서 볼 때 AI는 어떤 문제를 야기하는가? 모든 기업이 기술 기업이며, 모든 직원이 어느 정도 기술 전문가라고 생각하는가?
기술적으로는 그렇다고 생각한다. 문제는 AI 기술을 이해하고 더 배우려는 직원과 그렇지 않은 직원 간의 격차가 점점 커지고 있다는 점이다. 하지만 결국 모든 사람이 기술 전문가가 될 것이라고 본다. 앞으로는 기술로 인해 재능이 증강될 것이다.
최근 한 비즈니스 매니저와 이야기를 나눴는데, 그는 IT 부서는 계속 존재하겠지만 더 이상 기술을 조직 내에서 독점적으로 소유하거나 주도하는 역할을 하지 않을 것이라고 말했다.
마케팅, 광고, 고객 지원 등 다양한 부서의 직원 모두 기술을 이해해야 한다. 조직 내 모든 인력이 어떤 형태로든 AI를 활용하는 환경을 효과적으로 관리하려면 더 많은 협업이 필요하다. 과거에는 업무가 부서별로 고입된 방식으로 운영되는 경우가 많았고 새로운 기술도 특정 부서에서 도입한 후 조직 전체로 점진적으로 확대하는 방식이었다. AI 도입에서는 더 이상 이런 방식이 통하지 않는다.
다보스 회의에서 큰 화두가 된 주제가 ‘에이전틱 AI’였다. 이는 결국 협업에 관한 이야기다. 그동안 LLM과 생성형 AI는 고립된 상태에서 작동해 왔다. 사용자가 쿼리를 보내면 모델이 답변을 반환하는 일방적인 구조였다.
현재 많은 기업에서 개발 중인 AI는 기존의 방식과 다른 에이전트형 AI다. 여러 AI 애플리케이션과 다양한 데이터 세트 간의 협업을 의미한다. 이런 변화는 더 많은 질문을 만든다. AI 에이전트를 효과적으로 관리하기 위한 거버넌스가 필요하고, 이를 뒷받침할 플랫폼과 기술이 필수적이기 때문이다.
AI를 효과적으로 관리하려면 명확한 거버넌스 모델이 필요하다. 비즈니스를 전체적으로 바라보며 AI를 운영해야 한다. 그렇지 않으면 각 부서가 서로 충돌하는 방향으로 AI를 활용할 가능성이 크다. 모든 부서가 서로 조화를 이루며 일관된 방식으로 AI를 활용하도록 정렬하는 것이 핵심이다.
지금은 기술 분야에서 일자리를 얻기가 더 어려워졌다. 이는 현재 시장 상황을 반영한 것일 수도 있다. 현재 IT 업계는 상당히 안정적이지만, 기업은 추가적인 인재를 채용하지 않고 있다. 특히 2024년은 AI 도입이 본격적으로 자리 잡는 시기였고, 2025년에는 AI의 실질적인 영향이 주요 논점이 되고 있다. 지금 시기의 기업은 자사 인력이 어떤 모습이어야 하는지, 어떤 분야에 인재가 더 필요한지 고민하고 있다.
필요한 인재의 역랑은 무엇일까? 기업은 아직 그 답을 찾지 못했다. 이런 상황에 AI 에이전트와 자동화된 업무 환경이 더해지면서 인력 수요 문제가 훨씬 더 복잡해지고 있다.
AI 도입이 성숙한 기업도 있다. 예를 들어 IBM, 액센츄어, 세일즈포스 같은 기업은 AI 에이전트가 인력 계획에서 어떤 역할을 할지 고민하고 있다. 기업의 요구사항을 정의하려면 AI 에이전트가 어떤 부분을 담당할지를 먼저 고려해야 한다. 그러고 나서 필요한 직원 역량을 파악해야 한다.
이것이 또 하나의 중요한 변화다. 경영 관점에서 보면 기업의 접근 방식이 훨씬 다각화되고 있다. 이제는 특정 직무 중심으로 사람을 찾는 것이 아니라, 보유한 역량에 초점을 맞추고 있다.
과거에는 채용 공고에 직무별로 수행해야 할 업무 목록이 나열됐다. 하지만 이제는 관리자가 특정 직무보다는 비즈니스 성과를 내기 위해 필요한 역량에 더 집중하고 있다. 즉, ‘이 프로젝트를 성공적으로 수행하려면 어떤 역량이 필요한가?’를 먼저 정의하고, 그에 맞는 인재를 찾는 방식으로 바뀌고 있다는 의미다.
최근 한 고객과 흥미로운 대화를 나눴는데, 그는 AI가 논리적으로 사고하고 문제를 해결하는 역할을 점점 더 많이 맡게 되면서 소프트 스킬이 중요해졌다고 강조했다. 기업은 이제 직원이 보유한 기술적 역량뿐만 아니라 소프트 스킬도 함께 평가하고자 한다. 이에 따라 후보자의 인지적 추론 능력과 소프트 스킬을 측정하는 평가 방법을 적극적으로 고려하고 있다.
솔직히 말해 확실히 예측하기는 어렵다. 어느 쪽으로는 갈 수 있기 때문이다. 하지만 AI가 거래 기반 업무(transactional roles)에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 예상한다. 즉, 반복적이고 단순한 업무라면 AI가 대체할 가능성이 크다. 하지만 동시에, 사람들은 더 전문적인 역량을 개발하고 보다 창의적이고 고급 기술이 필요한 일에 집중할 수 있는 기회가 생길 것이다.
AI 덕분에 소프트웨어 개발 속도가 훨씬 빨라지고 있다는 이야기를 계속해 왔다. 그렇기 때문에 기업은 더 전문적인 역량을 갖춘 인재를 찾고 있다. 과거에는 다양한 범용 기술을 가진 사람을 채용하는 경향이 있었지만, 앞으로는 보다 특화된 기술과 전문성을 갖춘 인재에 대한 수요가 높아질 것으로 본다. 예를 들면 SAP 엔지니어, SAP 아키텍트, AWS 관련 기술, 세일즈포스 기술 등이다.
그렇다. 심지어 사이버보안도 마찬가지다. 지금까지 소프트웨어에 대해 이야기했지만, 사이버보안 분야에서도 AI가 보안 및 데이터 프라이버시와 관련한 새로운 문제를 만들어내면서 기업은 이에 대응할 수 있는 보안 전문가를 필요로 할 것이다.
너무 많은 변화가 빠르게 일어나고 있다. 맨파워그룹도 AI가 비즈니스에 미칠 영향을 이해하고 비즈니스 모델을 어떻게 변화시킬지 분석하는 과정에 있다. 글로벌 인재 솔루션을 제공하는 맨파워그룹 같은 기업에 AI는 어떤 영향을 미칠까? 섣불리 판단하기 어렵다.
맨파워그룹은 인재뿐만 아니라 인재와 함께 활용할 AI 에이전트까지 고려할 것이다. 즉, AI가 채용 솔루션의 일부가 되는 것이다. 이미 많은 기업이 C-레벨 임원을 위한 AI 부트캠프를 운영하며 AI의 가능성을 이해하도록 돕고 있다. 곰곰이 생각해 보면, 과거에는 MIT 같은 대학에서 과학자팀이 몇 년 동안 연구해야 했던 것들을 이제는 AI를 활용해 단 몇 초 만에 해결할 수 있다.
현재 기업은 AI 자동화로 인해 해결해야 할 비즈니스 과제가 무엇인지 파악하기 위해 한 발 뒤에서 고민하고 있다. 이 문제를 해결하는 최선의 방법을 찾고자 노력하지만 이를 위한 학문적 프로그램은 아직 많이 개발되지 않은 상태다. 대부분은 동료끼리만 문제를 논의하고 해결책을 모색하는 파일럿 프로그램 형태로 운영되고 있다.
dl-itworldkorea@foundryco.com
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