AI시대 변하지 않는
경영의 본질

AI시대 변하지 않는 경영의 본질

: 지식·기술의 평준화를 넘어, 사람의 역량과 상호작용이 만드는 진짜 성과  

🧭 관점열기

"以不變, 應萬變(이불변, 응만변)"

변화하지 않는 본질로 만 가지 변화에 대응한다는 이 고전의 지혜가, AI시대 경영의 핵심을 관통합니다.

AI가 세상을 빠르게 변화시키고 있습니다. 새로운 기술이 매일 등장하고, 업무 방식이 바뀌며, 산업 구조가 재편됩니다. 많은 기업이 "어떻게 변화에 적응할 것인가"에 집중합니다.  

하지만 더 중요한 질문이 있습니다: "변하지 않는 것은 무엇인가?"

기술은 계속 진화할 것입니다. 10년 후에는 지금 우리가 상상하지 못하는 새로운 도구가 등장할 것입니다. 하지만 그때도 변하지 않을 본질이 있습니다.

조직에서 가치를 창출하는 주체는 여전히 사람일 것입니다.
개인이 성과를 만들어내는 힘은 사람이 가진 역량에서 나올 것입니다. 
그리고 조직의 성과는 상호작용을 통한 시너지에서 나올 것입니다.

AI시대의 불확실성 속에서 우리가 집중해야 할 것은 끊임없이 변하는 기술 트렌드가 아니라, 모든 변화를 실행하는 주체인 사람, 그 사람의 역량, 그리고 그들이 만드는 상호작용입니다. 

✨ AI가 바꾸는 일하는 방식

AI는 이미 여러 영역에서 인간의 능력을 뛰어넘었습니다. 방대한 정보를 순식간에 검색하고, 복잡한 데이터를 분석하며, 전문가 수준의 문서를 작성합니다. 이미 많은 일자리가 AI로 대체되었으며, 앞으로 상당수의 일자리가 대체될 것이라는 전망도 나오고 있습니다.

그러나 더 중요한 변화가 진행 중입니다. AI는 단순히 일자리를 대체하는 것이 아니라, 일하는 방식 자체를 근본적으로 바꾸고 있습니다.

과거에는 "무엇을 아는가"가 중요했습니다. 전문 지식을 많이 보유한 사람이 경쟁력이 있었습니다. 하지만 이제 AI는 인간보다 훨씬 방대한 지식을 가지고 있고, 누구나 즉시 필요한 정보에 접근할 수 있습니다.

과거에는 "어떻게 하는가"가 중요했습니다. 정해진 업무를 빠르고 정확하게 수행하는 기술이 곧 실력이었습니다. 하지만 이제 AI는 반복적이고 정형화된 업무를 인간보다 효율적으로 처리합니다.

AI시대, 일하는 방식이 바뀌었습니다. 이제 우리는 AI를 활용해 정보를 찾고, 초안을 작성하고, 데이터를 분석합니다. AI가 반복적이고 정형화된 업무를 처리하는 동안, 사람은 더 본질적인 일에 집중할 수 있게 되었습니다.

그렇다면 그 "본질적인 일"이란 무엇일까요? 바로 AI가 대체할 수 없는, 사람만이 할 수 있는 일입니다.

첫째, AI는 “어떻게(How)”에는 답하지만, “왜(Why)”는 묻지 못합니다. AI는 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내지만, "이것이 우리에게 왜 중요한가?" "무엇이 진짜 가치 있는 일인가?"를 판단하지는 못합니다. 문제의 본질을 파악하고 의미를 부여하는 것은 인간의 몫입니다.

둘째, AI는 옵션을 제시하지만, 선택은 하지 못합니다. AI는 10가지 전략적 옵션을 제시할 수 있습니다. 하지만 조직의 맥락과 가치를 고려해 "이것이 옳다"고 결정을 내리는 것은 인간의 몫입니다. 우선순위를 정하고 조직의 나아갈 길을 결정하는 주체는 여전히 사람입니다.

셋째, AI는 데이터를 연결하지만, 사람을 연결하지는 못합니다. 조직의 성과는 개인의 효율 합계가 아니라 집단의 시너지에서 나옵니다. 신뢰를 쌓고, 협업을 이끌고, 갈등을 조율하며, 함께 목표를 향해 나아가게 만드는 것은 기술이 아닌 인간의 능력입니다.

💥 AI시대의 역설

바로 이 지점에서 AI시대의 역설이 드러납니다. AI가 업무의 많은 부분을 자동화할수록, 역설적으로 사람만이 할 수 있는 "본질적인 일"의 가치는 더욱 커집니다.

일하는 방식은 변했습니다. AI가 보조적이고 반복적인 업무를 대신하면서 업무 효율은 높아졌습니다. 하지만 조직에서 진짜 중요한 일—문제를 정의하고, 방향을 결정하고, 사람들과 협력해 성과를 만드는 일—은 변하지 않았습니다.

오히려 AI가 더 많은 일을 대체할수록, 이런 본질적인 일을 잘 해낼 수 있는 사람의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 그렇다면 그 사람들은 무엇이 다를까요? 바로 '역량'입니다.

같은 AI 도구를 사용해도 어떤 사람은 혁신을 만들고, 어떤 사람은 평범한 결과만 냅니다. 차이는 도구가 아니라 도구를 활용해 문제를 정의하고, 판단하고, 실행하는 사람의 역량에 있습니다.

🍀 경영의 변하지 않는 본질

일하는 방식은 변했지만, 조직이 성과를 내는 원리는 변하지 않았습니다.

경영이란 무엇일까요? 경영의 목적은 조직의 성과를 만들어내는 것입니다. 그리고 조직의 성과는 개인의 효율을 합한 것이 아니라, 사람들 간 협력을 통한 시너지에서 나옵니다. AI는 도구일 뿐입니다. 그 도구를 활용해 성과를 만드는 주체는 사람이고, 시너지를 만드는 주체도 사람입니다.

문제의 본질을 판단하고, 조직의 맥락을 분석해 적합한 선택을 내리며, 사람과 기술을 연결해 결과를 만들어내는 것. 이 모든 것은 여전히 사람만이 할 수 있는 일입니다. 그렇다면 시대를 막론하여 경영은 무엇에 집중해야 할까요?

✅ 성과를 만들 수 있는 사람은 어떤 사람인가?

✅ 개인의 역량을 조직의 성과로 전환하려면 무엇이 필요한가?

😀 성과의 주체는 역량을 가진 사람이다

1️⃣ AI시대의 역설: 같은 도구, 다른 결과

AI시대의 역설이 있습니다. 모두가 같은 도구를 쓸 수 있다는 것입니다.

ChatGPT, Claude, Gemini는 누구나 사용할 수 있습니다. 우리 회사도 쓰고, 경쟁사도 씁니다. 기술 격차는 빠르게 평준화됩니다. 그리고 LLM은 지구상 어떤 사람이 가졌던 지식보다도 훨씬 방대한 지식을 가지고 있습니다. 이제 누구나 새로운 지식을 쉽게 확보할 수 있습니다.

기술과 지식의 차별성이 점차 줄어드는 상황에서, 그렇다면 무엇이 성과의 차이를 만들까요?

같은 AI를 써도 어떤 조직은 혁신을 만들고, 어떤 조직은 평범한 결과만 냅니다. 차이는 도구가 아니라 도구를 쓰는 사람의 역량에 있습니다. 그 도구로 어떤 문제를 정의하는가, 어떤 질문을 던지는가, 어떤 판단을 내리는가 – 바로 그 일을 하는 '사람의 역량'이 차이를 만듭니다.

2️⃣ 성과역량: 뇌의 '신경경향성'이 만드는 차이

사람이 성과를 내는 방식은 단순히 의지나 노력의 문제가 아닙니다. 같은 업무를 맡아도 어떤 사람은 끝까지 해내고, 어떤 사람은 중간에 멈춥니다. 같은 AI 도구를 사용해도 어떤 사람은 혁신을 만들고, 어떤 사람은 평범한 결과만 냅니다. 이 차이는 태도나 기술 숙련도보다 더 깊은 층위, 바로 뇌의 작동 방식에서 비롯됩니다.

우리의 뇌는 외부 자극을 받아들이고, 정보를 해석하며, 행동으로 옮길 때 일정한 신경학적 경향성을 따릅니다. 이것은 개인이 세상을 인식하고 판단하며 반응하는 고유한 패턴으로, 개인이 쌓아온 반복된 경험과 학습과정을 통해 형성된 일종의 '내면의 알고리즘'이라 할 수 있습니다. 쉽게 말해, 뇌의 기본 설정값, 혹은 사고와 행동의 자동 모드입니다.

이러한 신경경향성이 실제 업무 상황에서 발현되는 형태가 바로 성과역량입니다. 성과역량은 일 잘하는 사람에게 공통적으로 나타나는 특성으로, 지식과 기술을 통합적으로 활용해 문제를 해결하고 실현할 수 있는 내면의 힘입니다. 구체적으로 네 가지 역량으로 이루어져 있습니다:

• • • 긍정성: 대상의 기대가치를 직관적으로 변별하고 긍정적 가치에 더 큰 비중을 두는 능력입니다. 예를 들어 어떤 사람은 부정적 피드백보다 새로운 가능성을 먼저 보고 행동합니다.
    • 적극성: 기대가치 획득을 위해 자원을 총동원하는 능력입니다. 어떤 사람은 불확실성 앞에서도 주저하지 않고 스스로 문제를 정의하고 해결책을 시도합니다.
    • 전략성: 미래에 얻게 될 이익을 고려하여 보다 효과적이고 효율적인 전략을 모색하는 능력입니다. 어떤 사람은 복잡한 정보를 빠르게 구조화하고 본질을 파악합니다.
    • 성실성: 가치획득 실행과정에서 발생하는 환경적 동적요소를 정확하게 파악하고 꾸준하게 대처, 실행하는 능력입니다. 어떤 사람은 즉흥적 만족보다 꾸준한 실행을 우선합니다.
      

이런 차이는 단순한 성격이 아니라, 뇌가 자극에 반응하고 의사결정을 내리는 경향성의 차이, 즉 신경경향성에서 비롯됩니다.

이 경향성은 개인이 쌓아온 경험과 그 과정에서 반복된 사고와 행동의 패턴이 응축된 결과로, 지식이나 기술처럼 단기간의 교육이나 훈련으로 쉽게 만들어지지 않습니다. AI가 대체하기 어려운 인간 고유의 영역입니다. 따라서 AI가 기술과 지식의 격차를 줄일수록, 성과는 역량에 의해 결정될 것입니다.

💬 시너지의 원천은 상호작용이다

뛰어난 역량을 가진 사람을 선발하여, 조직 내에 성과역량이 높은 사람을 많이 보유하는 것만으로 충분할까요? 아닙니다.

경영의 목적은 단순히 개인의 성과를 모으는 것이 아니라, 조직 전체의 시너지를 만드는 것입니다. 그리고 시너지는 상호작용에서 나옵니다.

🔹 개인 성과의 합(+)을 넘어 시너지(x)로

간단한 예를 들어보겠습니다.

한 스타트업에 뛰어난 AI 엔지니어가 있습니다. 그는 혁신적인 추천 알고리즘을 개발할 수 있습니다. 이것만으로도 기술적으로는 10의 가치가 있습니다. 같은 팀에 탁월한 UX 디자이너가 있습니다. 그는 사용자가 직관적으로 이해할 수 있는 인터페이스를 만들 수 있습니다. 이것도 10의 가치입니다.

만약 이 둘이 각자 따로 일한다면? 10+10=20의 가치가 만들어질 것입니다. 하지만 이 둘이 긴밀하게 협력한다면? 엔지니어는 디자이너로부터 "사용자가 이런 상황에서 이렇게 반응한다"는 인사이트를 얻어 알고리즘을 더욱 정교하게 개선합니다. 디자이너는 엔지니어로부터 "이 기술로 이런 것까지 가능하다"는 가능성을 발견하고 전혀 새로운 경험을 설계합니다.

이 과정에서 둘 다 혼자서는 절대 생각할 수 없었던 혁신이 탄생합니다. 결과는 10+10=20이 아니라 10×10=100입니다.

왜 덧셈이 아닌 곱셈일까요? 단순히 각자의 결과물을 합친 것이 아니라, 상호작용을 통해 질적으로 완전히 다른 차원의 가치가 창출되기 때문입니다. 이것을 우리는 ‘×(곱하기) 효과’ 또는 ‘시너지’라고 부릅니다.

이번에는 실제 사례인 애플이 아이폰을 만들었을 때를 생각해봅시다.

터치스크린 기술 자체는 이미 존재했습니다. 모바일 운영체제도 있었습니다. 앱 개발 생태계의 개념도 있었습니다. 디자인 철학도 애플만의 것은 아니었습니다. 이 각각이 10의 가치를 가졌다고 가정해 봅시다. 만약 이것들을 단순히 합쳤다면 10+10+10+10=40의 가치였을 것입니다.

그러나 실제로는 애플이라는 조직 내에서 하드웨어 팀, 소프트웨어 팀, 디자인 팀, 생태계 전략 팀이 긴밀하게 협력하면서 서로의 아이디어가 증폭되고 진화했습니다. 하드웨어의 제약이 소프트웨어의 혁신을 이끌었고, 디자인의 철학이 기술의 방향을 바꿨으며, 생태계 전략이 모든 것을 다시 정의했습니다.

결과는 스마트폰 시대를 연 혁명적 제품이었습니다. 예를 들어, 10+10+10+10=40이 아니라 10×10×10×10=10,000의 가치를 만들었습니다. 이것이 바로 시너지입니다. 개인의 성과를 단순히 합한 것이 아니라, 상호작용을 통해 곱셈적으로 증폭되어 혼자서는 만들 수 없는 가치를 함께 창출하는 것입니다.

AI시대 경영의 핵심은 성과를 낼 수 있는 사람을 선발하고, 그들이 조직 내에서 시너지를 만들며 성장할 수 있도록 지원하는 것입니다.

이를 실현하기 위한 두 가지 전략이 있습니다.

👍 [전략 1] 역량 중심으로 사람을 선발한다: 성과역량 중심 채용

1️⃣ 스펙이 아닌 역량으로 선발한다

많은 기업이 학력, 학점, 자격증, 경력으로 지원자를 평가합니다. 이러한 스펙은 일반적으로 '지식과 기술의 축적 정도'를 수치화한 지표입니다. 즉, 특정 분야의 정보를 얼마나 알고 있고, 정해진 과제를 수행하는 기술을 얼마나 익혔는지를 보여줍니다.

그런데 AI가 바로 이 지식과 기술을 대체하고 있습니다. ChatGPT는 방대한 전문 지식을 즉시 제공하고, AI는 복잡한 데이터 분석부터 전문적인 코드 작성까지 수행합니다. 과거에는 오랜 학습과 경험을 통해 축적해야 했던 지식과 기술을, 이제는 누구나 AI를 통해 활용할 수 있게 된 것입니다.

따라서 스펙이 측정하는 것, 즉 지식과 기술은 더 이상 경쟁력의 차별점이 되지 못합니다. 토익 만점자도, 다양한 자격증 보유자도, AI 앞에서는 같은 출발선에 서게 됩니다. 스펙이 아무리 화려해도 그것이 측정하는 지식과 기술 자체가 평준화되는 시대이기 때문입니다.

기업이 진정으로 필요로 하는 사람은 '무엇을 아는가'가 아니라 'AI가 제공하는 지식과 기술을 활용해 새로운 문제를 정의하고 해결하는 사람', 즉 스스로 성과를 만들어내는 사람입니다.

2️⃣ 보이지 않는 역량을 측정하는 방법: AI역량검사

앞서 살펴본 것처럼, 성과역량은 개인이 쌓아온 경험과 그 과정에서 반복된 사고와 행동의 패턴이 응축된 결과로, 단기간의 교육이나 훈련으로 쉽게 바뀌지 않습니다.

조직에서 교육을 통해 새로운 역량 자체를 개발할 수는 없습니다. 역량은 성장기에 환경과의 상호작용을 통해 형성되는 뇌의 성능으로, 사춘기 이후 20세 무렵에는 개발이 거의 완성되기 때문입니다. 따라서 성과역량은 조직에서 육성시켜야 할 대상이 아니라, 선발과정에서 '검증'되어야 하는 영역입니다.

그런데 문제가 있습니다. 이런 신경경향성은 이력서나 면접처럼 겉으로 드러나지 않는다는 점입니다. 면접에서는 누구나 준비된 답을 말할 수 있고, 이력서에는 학력과 경력만 기록됩니다. 그래서 기업은 종종 스펙이 뛰어난 사람을 뽑고도 성과가 나지 않는 경험을 합니다.

이는 우리가 여전히 '보이는 정보'만으로 '보이지 않는 역량'을 판단하기 때문입니다.

이 한계를 보완하기 위해 AI역량검사가 활용됩니다. AI역량검사는 지원자가 의식적으로 통제하기 어려운 상황에서의 반응 데이터를 수집하고, 그 안에서 신경경향성의 패턴을 추출합니다.

게임형 과제나 시뮬레이션을 통해 순간적 판단, 위험 감수, 주의 분배, 문제 접근 방식을 관찰하고 이를 역량 지표로 변환합니다. 그 결과 HR은 감이나 인상에 의존하지 않고, 데이터 기반으로 성과를 예측할 수 있는 과학적 근거를 얻게 됩니다.

3️⃣ 채용은 과거의 평가가 아니라 미래의 예측이다

결국 채용의 본질은 무엇일까요? AI가 '지식과 기술'을 평준화하는 시대에, 인재를 구분 짓는 것은 성과를 만들어내는 뇌의 신경경향성, 즉 성과역량입니다. 스펙은 과거의 결과를 보여주지만, 성과역량은 미래의 성과를 예측합니다.

이 변화는 단순히 채용 도구를 바꾸는 것이 아니라, HR의 철학을 바꾸는 일입니다. 겉으로 보이는 조건이 아니라, AI역량검사를 통해 지원자가 어떤 방식으로 세상을 보고 판단하며 행동하는지를 확인하여 선발하는 것 ― 이것이 AI시대의 진정한 '성과역량 중심 채용'입니다.

✌️ [전략 2] 상호작용을 촉진한다: CSR 기반 육성

1️⃣ 역량만으로는 충분하지 않다

원인분석에서 살펴본 것처럼, 조직의 성과는 개인 역량의 합(10+10=20)이 아니라 상호작용을 통한 시너지(10×10=100)에서 나옵니다. 아무리 역량이 뛰어난 사람도 효과적으로 상호작용하지 못하면 그 잠재력을 충분히 발휘할 수 없습니다.

실제 업무 현장을 보면 이것이 명확히 드러납니다. 같은 회사에서 동일한 영업 직무에 같은 시기에 입사한, 비슷한 수준의 성과역량을 지닌 두 명의 신입사원이 있다고 가정해 봅시다. 둘 다 상품 지식과 영업 기법을 똑같이 학습했고, 비슷한 역량의 수준을 가지고 있어도 실제 현장에서 전혀 다른 결과를 보일 수 있습니다.

A사원은 고객의 미묘한 반응을 읽고 상황에 맞게 접근 방식을 조정하며 좋은 성과를 냅니다. 반면 B사원은 배운 대로 열심히 하지만 성과가 나오지 않습니다. 이 같은 차이를 빚어내는 것은 무엇일까요?

A사원은 보유한 역량을 현장에서 충분히 발현시키고 있고, B사원은 그렇지 못한 것입니다. 역량은 상호작용을 통해 발현됩니다. 그로 인해 같은 역량을 가졌더라도 그때그때 주어진 상황에서 어떻게 상호작용하느냐에 따라 성과는 천차만별로 달라집니다.

따라서 개인의 성과역량이 조직의 성과로 전환되도록, 상호작용의 기술을 훈련해야 합니다.

2️⃣ CSR: 세 가지 상호작용의 기술

CSR은 Communication(소통), Strategy(전략), Reflection(성찰)의 약자로, 개인이 보유한 역량을 최대한 발현시키고 조직 내 시너지를 만드는 세 가지 상호작용 기술입니다.

AI는 언어 처리, 방대한 지식, 논리적 추론에서 탁월하지만, 인간은 AI가 갖추지 못한 공감 능력, 창의적 판단력, 메타인지를 가지고 있습니다. AI시대 인간의 핵심 역량인 협동력, 사고력, 메타력은 각각 다음 세 가지 대상과의 상호작용에서 발현됩니다:

협동력 - Communication (소통기술, 타인과의 상호작용)

• • • 소통은 단순한 정보 교환이나 말하기 기술이 아닙니다. 자신의 기억과 감정이 아니라 상대의 욕망과 관점을 고려하여 목적을 효과적으로 달성하는 것입니다.
    • 조직은 관계의 집합체이며, 동료리더·고객과의 관계 속에서 신뢰와 협력이 형성될 때 집단 시너지가 생겨납니다. 신뢰 없는 협력은 오래가지 못하고, 협력 없는 관계는 성과로 이어지지 않습니다.
    • 협동력은 단순히 함께 일하는 능력이 아니라, 신뢰와 공감을 통해 연결을 만드는 힘입니다. AI가 반복적인 업무를 대체할수록, AI가 대체하기 어려운 사람 간 협력의 질이 조직의 경쟁력을 결정합니다.

사고력 - Strategy (전략기술, 일과의 상호작용)

• • • 전략은 업무 수행을 위한 계획이나 목표 관리 수준을 넘어섭니다. 조직 내부 기준이 아니라 시장의 고객가치와 사회적 가치를 기준으로 선택과 집중하는 것입니다.
      
    • 같은 일을 맡아도 어떻게 해석하고 접근하느냐에 따라 결과는 달라집니다. 전략적으로 일할 때 비로소 효율적이고 효과적인 성과가 만들어집니다. 단순한 수행을 넘어 목적과 방향을 분명히 하는 접근이 필요합니다.
      
    • 사고력은 단순한 분석력이 아니라, 이해와 창의를 통해 맥락에 맞는 답을 찾아내는 능력입니다. AI가 수많은 옵션을 제시할 수 있지만, 그 중에서 '왜 이것이 옳은가'를 판단하는 일은 인간의 영역입니다.

메타력 - Reflection (성찰기술, 자기 자신과의 상호작용)

• • • 성찰은 단순히 과거를 되돌아보는 반성이 아닙니다. 주관적 감정이나 신념을 내려놓고 객관적 관점에서 합리를 기준으로 자신을 점검하고 조정하는 것입니다.
    • 스스로를 다루는 힘이 부족하면 타인과의 관계도, 일과의 관계도 흔들립니다. 합리적인 성찰을 통해 자신을 돌아보고 바로 세울 때, 비로소 타인과도 건강하게 협력하고 일과도 올바르게 연결될 수 있습니다.
    • 메타력은 단순한 반성이 아니라, 실패를 학습으로 전환하는 인지적 자기조정 능력입니다. 빠른 기술 변화 속에서 성찰은 학습의 속도를 결정합니다. AI가 제시한 답을 검증하고, 스스로의 기준을 학습을 통해 업데이트하게 만드는 힘이기 때문입니다.

3️⃣ CSR을 훈련하고 습관화하는 방법

개인마다 보유한 잠재역량이 최대한 발현되도록 돕는 것, 이것이 육성의 핵심입니다. 성인이 된 이후 성과역량의 수준 자체를 바꾸기는 어렵지만, 역량이 발현되는 형태인 상호작용 방식은 훈련을 통해 개선할 수 있습니다.

CSR 기술이 습관화되면, 긍정적인 상호작용이 촉진되고, 이를 통해 역량을 더 잘 발현할 수 있게 됩니다. 소통이 신뢰를 만들고, 신뢰는 협력으로 이어집니다. 전략적 사고가 확산되면 구성원 모두가 스스로 문제를 정의하고 실행하는 주체로 변합니다. 성찰이 문화가 되면 조직 전체가 학습과 개선을 통해 성장합니다.

CSR은 지식을 '가르치는 교육'이 아니라 상호작용하는 방식을 '훈련하는 과정'입니다. 강의실에서 개념을 배우는 것만으로는 충분하지 않습니다. 실제 업무 상황에서 반복적으로 연습할 때 비로소 습관이 됩니다.

예를 들어, 소통기술(C)은 회의에서 상대의 관점을 먼저 듣고 공동 목표를 중심으로 의견을 조율하는 연습을 통해 체득됩니다. 전략기술(S)은 업무를 시작하기 전에 "이 일의 본질적 목표는 무엇인가?", "고객에게 어떤 가치를 주는가?"를 먼저 질문하는 습관을 통해 강화됩니다. 성찰기술(R)은 하루 업무 후 "내가 감정적으로 반응한 순간은 언제였나?", "더 나은 선택은 무엇이었을까?"를 돌아보는 루틴을 통해 발전합니다.

🌳 변하지 않는 본질로 변화에 대응한다

AI가 세상을 바꾸는 속도가 빨라질수록, 많은 기업이 최신 기술을 쫓습니다. 하지만 HR이 해야 할 진짜 질문은 이것입니다.

"우리 조직에는 성과를 만들 수 있는 역량을 가진 사람이 있는가?"
"그들이 서로 협력하며 시너지를 만들고 있는가?"

기술은 누구나 배울 수 있고 활용할 수 있습니다. 하지만 그 기술로 무엇을 할지 결정하고, 함께 혁신을 만드는 것은 여전히 사람의 역량에 달려있습니다. 조직의 성과 역시 사람들 간의 상호작용을 통한 시너지를 통해 창출됩니다. 

10년 후, 20년 후에도 변하지 않을 것이 있습니다. 성과를 만드는 주체는 사람이고, 그 사람의 역량이며, 그들이 만들어내 상호작용입니다.

以不變, 應萬變(이불변, 응만변).

변화의 시대, 가장 확실한 전략은 변하지 않는 것에 투자하는 것입니다. 역량을 가진 사람을 선발하고, 그들이 상호작용하며 성장할 수 있는 환경을 만드는 것. 이것이 AI시대 경영이 집중해야 할 핵심입니다.

🧠  1분 브리핑

⚠️ 문제정의: AI가 지식과 기술을 대체하면서 '일 잘하는 사람'의 기준이 바뀌었습니다. 과거에는 무엇을 아는가, 어떻게 하는가가 중요했지만 이제 AI가 이 모든 것을 수행합니다. 누구나 ChatGPT를 쓸 수 있고 같은 정보에 접근할 수 있습니다. 하지만 같은 도구를 써도 어떤 조직은 혁신을 만들고 어떤 조직은 평범한 결과만 냅니다. AI는 정보를 제공하지만 왜 이것이 중요한지 판단하지 못하고, 여러 옵션을 제시하지만 무엇을 선택할지 결정하지 못하며, 데이터를 연결하지만 신뢰를 쌓고 협력을 이끌지는 못합니다. 차이는 도구가 아니라 사람에게 있습니다.

🔎 원인분석: 같은 AI를 써도 결과가 다른 이유는 성과역량의 차이입니다. 성과역량(긍정성·적극성·전략성·성실성)은 뇌의 신경경향성에서 나오는 내면의 힘으로 단기 교육으로 만들어지지 않습니다. 그러나 역량 있는 사람을 많이 뽑는다고 끝이 아닙니다. 조직의 진짜 성과는 상호작용을 통한 시너지에서 나옵니다. 개인 성과를 더하면 10+10=20이지만 긴밀히 협력하면 10×10=100의 시너지가 생깁니다.

✨ 해결방안: 성과역량 중심 채용으로 미래의 성과를 낼 사람을 선발하고, CSR 기반 육성으로 역량을 조직 성과로 전환합니다. 학력과 경력은 과거에 쌓은 지식을 보여줄 뿐 미래 성과를 예측하지 못합니다. 역량은 교육으로 만들 수 없으므로 채용 단계에서 AI역량검사로 신경경향성을 측정해 검증해야 합니다. 그러나 역량만으로는 부족합니다. 상호작용 기술인 CSR을 훈련해야 합니다. 상대 관점을 이해하고 신뢰 기반 협력을 만드는 소통, 고객가치 중심으로 일의 본질을 파악하는 전략, 감정이 아닌 합리로 자신을 점검하고 학습하는 성찰을 실제 업무에서 반복 연습해 습관으로 만들 때 시너지가 생깁니다.