2026. 5. 14.
"AI가 우리 업무를 대신하면, 직원들은 무엇을 해야 할까요?" 2024년 딜로이트 글로벌 인적자원 트렌드 보고서에 따르면, HR 리더의 73%가 'AI 도입 후 직원의 역할 재정의'를 가장 시급한 과제로 꼽았다고 해요. AI 에이전트가 반복 업무를 처리하는 시대, 오히려 인간의 전략적 사고와 창의적 판단이 더 중요해지고 있는 거죠. 그렇다면 HR 담당자는 어떻게 조직 역량을 재설계하고, 직원들의 주도성을 끌어올릴 수 있을까요? 지금 바로 확인해 보세요!
1. AI 에이전트가 바꾼 업무 환경, 인간은 무엇을 하나요?
AI 에이전트는 단순히 챗봇이나 자동화 도구를 넘어서, 이제 실제 업무를 '실행'하는 존재가 되었어요. 회의록 작성, 데이터 분석, 고객 응대까지 AI가 담당하면서 직원들은 반복 업무에서 해방되고 있죠. 하지만 여기서 중요한 질문이 생깁니다. "그렇다면 사람은 뭘 해야 하지?"
가트너는 2025년 HR 트렌드 보고서에서 "AI 시대의 핵심 역량은 기술 활용 능력이 아니라, 전략적 의사결정과 맥락 이해 능력"이라고 강조했어요. AI가 데이터를 정리해주면, 인간은 그 데이터를 '해석'하고 '의미'를 부여하는 역할로 이동하는 거죠. 예를 들어, AI가 고객 피드백을 분류했다면, 직원은 그 피드백을 바탕으로 신규 서비스 기획을 주도하는 식이에요.
💡 AI 시대 인간의 핵심 역할
전략 수립 및 의사결정
맥락 이해 및 창의적 문제 해결
팀 협업 및 커뮤니케이션 리드
AI 결과물에 대한 윤리적 판단
결국 AI 에이전트는 직원들이 더 '사람다운 일'에 집중할 수 있도록 돕는 파트너인 셈이에요. 하지만 이를 위해선 직원 스스로 자기 업무를 재정의하고, 주도적으로 학습하는 문화가 필요합니다.
2. 인간 주도성, 어떻게 키울 수 있을까요?
인간 주도성(Human Agency)이란 직원이 스스로 목표를 설정하고, 학습하며, 성장 방향을 결정하는 능력을 말해요. AI가 업무를 대신할수록, 이 주도성이 조직 경쟁력의 핵심이 되는 거죠. 그런데 문제는, 많은 조직이 여전히 '시키는 일'만 하는 문화에 머물러 있다는 점이에요.
맥킨지의 2024년 조사에 따르면, 직원 스스로 학습 계획을 세우고 실행하는 조직은 전체의 38%에 불과했어요. 나머지는 여전히 회사가 지정한 교육만 수동적으로 이수하는 구조였죠. 이런 환경에서는 AI 시대에 필요한 '자기주도 학습 문화'가 뿌리내리기 어렵습니다.
(1) Self-Directed Learning 환경 조성
: 직원이 원하는 주제를 선택해 학습할 수 있는 플랫폼을 제공하세요. 예를 들어, <당근>은 임직원에게 매달 일정 학습 크레딧을 지급해 자유롭게 온라인 클래스를 수강하도록 지원하고 있어요.
(2) Growth Mindset 문화 정착
: 실패를 학습 기회로 받아들이는 조직 문화를 만드세요. 구글의 'Psychological Safety' 연구에서도 드러났듯, 실수를 두려워하지 않는 팀이 혁신 성과가 높았죠.
(3) 리더의 코칭 역할 강화
: 상사가 지시자가 아니라 코치 역할을 하도록 리더십 교육을 재설계하세요. 마이크로소프트는 관리자 평가 항목에 '팀원 성장 지원도'를 추가해 문화 전환을 이끌었어요.
3. 조직 역량, AI 시대에 맞게 재설계하기
조직 역량(Organizational Capability)은 단순히 개인 역량의 합이 아니에요. 시스템, 프로세스, 문화가 결합되어 만들어지는 '조직 차원의 힘'이죠. AI 도입이 가속화되면서, 조직 역량도 새롭게 정의되어야 합니다.
MIT 슬론 경영대학원의 2024년 연구에 따르면, AI 전환에 성공한 기업들은 '기술 도입' 이전에 '학습 문화 혁신'을 먼저 진행했다고 해요. 즉, 직원들이 새로운 도구를 두려워하지 않고 실험할 수 있는 환경을 먼저 만든 거예요.
(1) 변화 수용 능력(Change Adaptability)
: AI 도구 도입 시, 직원들이 거부감 없이 적응할 수 있도록 단계별 온보딩 프로그램을 운영하세요. <토스>는 신규 툴 도입 시 '챔피언 그룹'을 먼저 선정해 파일럿 테스트 후 전사 확산하는 방식을 활용해요.
(2) 협업 역량 강화
: AI가 개인 업무를 지원하더라도, 팀 단위 협업은 여전히 사람이 주도해야 해요. 정기적인 크로스팀 프로젝트나 해커톤을 통해 협업 근육을 키우세요.
(3) 데이터 리터러시 교육
: AI 결과물을 제대로 해석하려면 기본적인 데이터 이해 능력이 필수예요. 전 직원 대상 '데이터 읽기' 교육을 복지 프로그램에 포함하는 것도 좋은 방법이죠.
