고수익 기업은 다르다...AI 시대, 리더에게 필요한 5가지 역량 작성일 10-30 44 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="HMPrKle4NS"> <p contents-hash="49a2081205964334e359328cfb759a058a9d3cc7e36790b1325ff1cdf77fc1cd" dmcf-pid="XRQm9Sd8Nl" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=AI 에디터 )</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="925fad71865177cf5838d92412904b139863f8f0767b2248cb37ce80f7e16a24" dmcf-pid="Zexs2vJ6ah" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/30/ZDNetKorea/20251030152513082vpsn.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="VIeC4WLxkt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/30/ZDNetKorea/20251030152513082vpsn.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="b5f4f48479c41adcfc50c7e7369afb98035083c754fc70fdf706b7a5bf751f49" dmcf-pid="5dMOVTiPaC" dmcf-ptype="general">글로벌 우수 고용주 인증 기관인 Top Employers Institute가 인공지능 시대에 맞는 새로운 리더십 모델을 발표했다. 'AI 기반 리더십(AI-powered leadership)'으로 명명된 이 프레임워크는 기술과 인간의 통찰력을 결합해 조직 성과를 끌어올리는 방법을 제시한다.</p> <p contents-hash="7e0b494ac843b037daa21c942d668ab9ec8bfcd1858ee69a99e5953e7b7f0af1" dmcf-pid="1JRIfynQkI" dmcf-ptype="general">해당 프레임워크를 소개하는 리포트에 따르면, 2025년 현재 AI는 빠르게 비즈니스 환경을 바꾸고 있지만, 많은 조직이 이 변화에 적응하지 못하고 있다. 시장 변동성과 불균등한 경제 성장, AI 중심 수익 창출 역할로의 인재 재배치 압력이 가중되는 상황에서, 리더들은 성장과 인간 역량, 기술적 기회 사이에서 균형을 잡아야 한다. 이번 보고서는 그 구체적인 방법을 담았다.</p> <p contents-hash="3ddca59b530ab38bc014f13af51b16a256ae5ff12f031772597ffae9c49c77fc" dmcf-pid="tieC4WLxkO" dmcf-ptype="general"><strong>AI를 직원 경험 향상 기회로 보는 기업은 38%뿐</strong></p> <p contents-hash="c2712f5df876034fca392a00392198d9a0cd5ef62c78869ddb6f8e686a46edad" dmcf-pid="Fndh8YoMjs" dmcf-ptype="general">Top Employers Institute 조사 결과, 글로벌 우수 고용주 중 38%만이 AI를 비용 절감이 아닌 직원 경험 향상의 기회로 봤다. 더 주목할 점은 고수익 기업이 저성과 기업보다 AI를 직원 경험 개선에 쓸 가능성이 7% 높다는 사실이다. AI 도입 성공이 단순한 기술 문제가 아니라 인간 중심 접근과 깊이 연결돼 있음을 보여준다.</p> <p contents-hash="8991f3ff0d2d04e09bcfcd072876c032f9cb275dce3c3bd91862b37761b00704" dmcf-pid="3LJl6GgRNm" dmcf-ptype="general">2023년 최소 한 가지 업무에 AI를 쓴 조직은 55%에 불과했지만, 2024년에는 78%로 급증했다. 하지만 여전히 전 세계 조직의 74%가 AI의 잠재력을 실제 가치로 전환하는 데 애를 먹고 있고, 개념 검증 단계를 넘어선 곳은 26%뿐이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f09d70b1e3ae5f72915b02c89e2ad2b84b7346936e34c0d35a82da65ccbeeeff" dmcf-pid="0oiSPHaekr" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/30/ZDNetKorea/20251030152514414vvzm.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="GTKNpw4qav" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/30/ZDNetKorea/20251030152514414vvzm.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="a5b01652d8f5cb7dd7ab966a24769ac4379437d4832bec451af76af2f8011ed4" dmcf-pid="pgnvQXNdgw" dmcf-ptype="general"><strong>첫 번째 역량, AI를 질문하고 평가하는 디지털 자신감</strong></p> <p contents-hash="b9c70506cf2a400242e7c885d5e0855dad036bb6505223f0614f265d73c87533" dmcf-pid="UaLTxZjJaD" dmcf-ptype="general">AI 기반 리더십의 첫 번째 기둥은 '디지털 자신감''이다. 기술 전문가가 아니어도 AI를 질문하고 평가하며 책임감 있게 활용할 수 있는 능력을 뜻한다. AI가 무엇을 할 수 있고 없는지, 어떤 기회와 위험이 있는지, 인간의 목표와 어떻게 연결되는지에 대한 실무 수준의 이해가 필요하다.</p> <p contents-hash="eef0f7be1d076593fd8164693457287b7b3ebe37f9fb4e8a2807e2da8902b09d" dmcf-pid="uRQm9Sd8NE" dmcf-ptype="general">현재 직원 중 16%만이 조직으로부터 생성형 AI 스킬 개발에 충분한 지원을 받는다고 답했고, 리더와 관리자 중 46%만이 공식 생성형 AI 교육을 받았다. 직원과 리더 간 기대치 격차도 크다. 직원 절반가량은 1년 안에 업무의 최소 30%에서 AI를 쓸 거라 믿지만, 리더들은 20% 정도로 본다. 600개 이상 기업 이사회를 조사한 연구에서는 이사회 구성원이 AI 지식을 갖췄을 때 AI 도입률이 훨씬 높았다.</p> <p contents-hash="ba7942e81920c04126dafe05b8d13968c33ea275b10e601bc7b641e9d9b476f6" dmcf-pid="7exs2vJ6jk" dmcf-ptype="general"><strong>두 번째 역량, 사람 중심으로 설계하는 인간 중심 설계</strong></p> <p contents-hash="96e775a319228bc1d04e7c12f392cfdc30edffe7f91b3f1237f5055c77b12ea3" dmcf-pid="zdMOVTiPjc" dmcf-ptype="general">두 번째 기둥인 '인간 중심 설계'는 AI가 업무를 바꾸는 과정에서 기술로 인간 능력을 강화하는 방식이다. 3,500명 이상을 대상으로 한 연구에서 성과 평가 초안 작성, 마케팅 아이디어 생성 같은 AI 지원 업무 수행 시 직원의 업무 능력과 생산성이 올라갔다. 하지만 참가자들이 AI 없이 새 업무로 넘어가자, 동기는 11% 떨어지고 지루함은 20% 늘었다. 기업이 AI를 워크플로우에 도입하는 방식을 신중히 고민해야 함을 보여준다.</p> <p contents-hash="4398b6bf9590b50ac3af2b77da261fe6974e75d8853babc36b4e548e5794dfac" dmcf-pid="qJRIfynQkA" dmcf-ptype="general">우수 고용주 중 39%가 AI를 단순 비용 절감이 아닌 직원 경험 향상 기회로 보고 있으며, 이들 조직은 내부 이동성과 참여도에서 더 나은 성과를 냈다. 고수익 기업이 저성과 기업보다 AI를 직원 경험 개선에 쓸 가능성이 7% 높은 이유다.</p> <p contents-hash="7d0fe050d29d6fd9718a6d66e633e12de486f0d4f0723d4c1000f81d152f026a" dmcf-pid="BieC4WLxoj" dmcf-ptype="general"><strong>세 번째 역량, 신뢰 쌓는 윤리적 관리</strong></p> <p contents-hash="86a65c054891296f8d90c7631586e10d2359d43da3de648d9f7b9b685b8b619e" dmcf-pid="bndh8YoMcN" dmcf-ptype="general">세 번째 기둥인 '윤리적 관리(Ethical stewardship)'는 AI를 신뢰의 도구로 바꾸는 리더의 마인드셋이다. 의료 분야 연구에서 의료 전문가 70%가 민감한 판단에 AI가 개입하는 걸 불편하게 여겼고, 데이터 프라이버시와 감독 상실을 우려했다. 금융 서비스 분야 임원들은 편향성과 투명성 부족을 걱정한다. 최근 암스테르담 법원은 알고리즘 판단으로 운전자를 해고한 우버(Uber)에 벌금을 매겼다. 회사는 인간이 결과를 감독했다고 주장했지만, 법원은 이것만으론 부족하다고 봤다.</p> <p contents-hash="fa70d94451e385837ac98ffe4321c1eb1e1517b1e3704805557338191b0d1f5b" dmcf-pid="KLJl6GgRaa" dmcf-ptype="general">팀이 AI 시스템 작동 방식이나 윤리적 도입 책임 소재를 모르면 도입 저항이 커지고 채택 속도가 느려진다. 2025년까지 우수 고용주 중 42%가 이미 AI 윤리 프레임워크를 시범 운영하거나 완전히 구축했다.</p> <p contents-hash="cbf3d459a613f6fc1e70060ef2e9605deb0de49ef9468e0d03fdf9776251228c" dmcf-pid="9oiSPHaeog" dmcf-ptype="general"><strong>네 번째 역량, AI로 강화하는 적용된 공감</strong></p> <p contents-hash="efe4ea59228ece4b7ab4e9c441711be536343b3af61ee4eedd2dd2b4ec236e17" dmcf-pid="2gnvQXNdgo" dmcf-ptype="general">네 번째 기둥인 '적용된 공감(Applied empathy)'은 리더십을 인간답게 유지하는 것이다. AI는 분석을 빠르게 하고 소통을 효율적으로 만들지만, 직원이 리더에게서 느껴야 하는 감정적 연결은 대체할 수 없다. 167명 임원 대상 연구에서 참가자들은 GPT-4 기반 AI 코치로 어려운 대화를 연습했고, 시스템은 소통 방식에 피드백을 줬다. 절반 이상의 리더가 연구자들이 말하는 "학습 영역"에 도달했는데, 타인과의 소통 방식을 바꾸는 새 통찰을 얻은 것이다.</p> <p contents-hash="af292cceb4f0e5e07a9fe1c1600188da8d56727294725fbc222001e7a9cbcb07" dmcf-pid="VaLTxZjJgL" dmcf-ptype="general">가장 큰 효과는 AI 피드백이 동료나 코치와의 토론을 이끌 때 나타났고, 리더들이 실제 상황에서 학습을 체화하는 데 도움이 됐다. 다른 연구에서는 리더들이 감정 톤 기반 프롬프트를 주는 AI 도구로 시나리오를 연습했고, 이는 기계적이거나 각본 같은 느낌을 줄여 직원과의 신뢰 구축에 효과적이었다. 우수 고용주 중 85%가 리더십 개발에서 자기 성찰을 장려하고 있으며, 전년 대비 7%포인트 늘었다.</p> <p contents-hash="fac99334a7b1347c640d71d3a084b20b0b6638eca2284ec4188543dade088999" dmcf-pid="fNoyM5AiAn" dmcf-ptype="general"><strong>다섯 번째 역량, 복잡성을 읽는 시스템 인식</strong></p> <p contents-hash="577ae45519a1eb2be51bb3c3594f4ac6bdec40cea7a77c1e044d97c5ce625bce" dmcf-pid="4jgWR1cnki" dmcf-ptype="general">다섯 번째 기둥인 '시스템 인식(systems awareness)'은 AI가 시스템과 스킬, 구조를 어떻게 바꿀지 예측하고 사람들을 대비시키는 능력이다. AI는 방대한 데이터를 처리하고 빠른 통찰을 내놓지만, 일상 조직 생활을 이루는 모순과 맥락, 복잡성까지 다루진 못한다. 자동차 산업 시뮬레이션 실험에서 AI 모델이 시장 점유율과 수익성에서 사람을 앞섰다.</p> <p contents-hash="d68fc9fd8cccb88b7ebe02bf935f254ea3517b0e07e6e10766e77dae04abdabb" dmcf-pid="8AaYetkLcJ" dmcf-ptype="general">하지만 예상 못 한 변수가 생기자 대응에 어려움을 겪었다. AI는 속도와 분석력을 주지만 예측력, 직관, 맥락 파악은 못 한다는 뜻이다. 리더가 AI가 작동하는 복잡한 시스템을 고려하지 않고 도입하면 위험이 커진다. 직원은 소외감을 느끼고, 실행은 방향을 잃으며, 신뢰는 무너질 수 있다. 복잡한 시스템을 헤쳐 나가는 리더는 성찰할 공간을 만들고, 다양한 관점을 북돋우며, 팀이 함께 불확실성을 헤쳐 나가도록 돕는 사람들이다.</p> <p contents-hash="861de86826b52ae3fdfa232d03e615a692a1423289eb87ffd1f3209da5a40e36" dmcf-pid="6cNGdFEogd" dmcf-ptype="general"><strong>FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)</strong></p> <p contents-hash="d42d1acb2886cb7ea1a5db8d919d2f0cb82f99a187ba9b21e6e2cae9f809c340" dmcf-pid="P6fkzOQ9ce" dmcf-ptype="general"><strong>Q1. AI 기반 리더십이란 무엇인가요?</strong></p> <p contents-hash="085be88723658d36a89002de82d1c4323472be1a30b8d933934ecda99b07b5b5" dmcf-pid="QP4EqIx2NR" dmcf-ptype="general">A: AI 기반 리더십은 인공지능을 리더십에 녹여 인간 능력을 대체하는 게 아니라 키우는 접근법입니다. 기술로 판단력, 공감력, 목적의식을 증폭시켜 기계 지능과 인간 통찰력을 결합해 성과도 내고 인간적이기도 한 조직을 만드는 게 핵심입니다.</p> <p contents-hash="ce0d926d7c371fc4f075bf925f915f21712b7e0b42a5ffa6c02a62012a018b14" dmcf-pid="xQ8DBCMVjM" dmcf-ptype="general"><strong>Q2. 일반 기업과 고수익 기업의 AI 활용 차이는 무엇인가요?</strong></p> <p contents-hash="9078c2b4fd2fd2b4070d48865d4afca5626e78ff3d6420bb3d3637601c095c37" dmcf-pid="yTlqwfWIjx" dmcf-ptype="general">A: 고수익 기업이 저성과 기업보다 AI를 직원 경험 개선에 쓸 가능성이 7% 높습니다. 우수 고용주 중 39%가 AI를 단순 비용 절감이 아닌 직원 경험 향상 기회로 보며, 이런 조직들이 내부 이동성과 참여도에서 더 나은 결과를 냅니다.</p> <p contents-hash="45f41c83f3ded787de1d461f99fb514d7824ed18e55e4943733d500623974ddf" dmcf-pid="WySBr4YCAQ" dmcf-ptype="general"><strong>Q3. 리더가 AI 전문가가 아니어도 AI 기반 리더십을 할 수 있나요?</strong></p> <p contents-hash="aad297e029d575d675ac9f742582d7170d3a23502168b32a8b791262d77d1676" dmcf-pid="YWvbm8GhcP" dmcf-ptype="general">A: 가능합니다. 구글 알파벳의 순다르 피차이(Sundar Pichai) CEO가 강조했듯, 알고리즘 내부 작동보다 올바른 질문을 할 만큼 AI를 이해하는 게 중요합니다. 디지털 자신감은 AI를 언제 쓰고 어떻게 인간 판단과 균형 잡을지 아는 것입니다.</p> <p contents-hash="96a40d6c716565978f8ad2b3f96a5a40d6b727a09872cb60f168ee656ddf5142" dmcf-pid="GYTKs6HlA6" dmcf-ptype="general">■ 이 기사는 AI 전문 매체 ‘<span>AI 매터스</span>’와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. </p> <p contents-hash="e23057b7be08ceb7667adeb1b9523744c3bc5f5553e2e8321f96c80f2f5ffb15" dmcf-pid="HGy9OPXSa8" dmcf-ptype="general">AI 에디터 (media@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 HBM 아니어도 괜찮다? 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