그렇다면, AI 네이티브 컴퍼니란 무엇일까요. AI 네이티브 컴퍼니는 단순히 AI를 도구로 받아들이는 기업이 아닌, AI를 근간으로 조직 시스템을 근본적으로 재설계하는 기업을 가리킵니다. 이들 기업은 AI를 제품, 인프라, 의사결정 구조의 중심축으로 삼는다는 점에서 단순히 AI를 도입하려는 기업인 AI 임베디드 컴퍼니와 다릅니다.

업무 80%를 AI가 하다

예를 들어 광고 회사 ‘슈퍼내추럴AI(Supernatural AI)’는 자체 플랫폼인 ‘슈퍼차저’를 통해 고객 분석, 브랜딩 전략 수립, 콘텐츠 제작까지 전 과정의 80% 이상을 AI로 처리합니다. 그 결과 6개월이 걸리던 프로젝트를 3개월 반 만에 끝내고, 비용은 절반 이하로 줄였다고 합니다. 물론 사람이 최종 판단을 내린다고 하지만, 대부분의 과정은 AI가 맡고 있습니다.

또 스택블리츠(StackBlitz)라는 기업은 창업 8주 만에 연간 반복 수익(ARR) 2000만 달러를 달성했습니다. 스택블리츠는 텍스트만 입력하면 마케팅 앱을 자동으로 생성해주는 AI 툴 ‘Bolt.new’를 출시한 기업입니다. 현재 서비스형소프트웨어(SaaS) 시장을 빠르게 잠식하고 있다고 합니다.

AI 네이티브 컴퍼니의 탄생

AI는 기업을 스스로 진화시키고 있습니다. 라이트스피드의 파트너인 구루 차할은 월스트리트저널을 통해 “스택블리츠와 같은 AI 플랫폼은 사용할수록 경쟁자가 따라잡기 어려운 구조를 만든다”고 평가했습니다. 기존 기업이 AI를 추가하는데 급급한데 반해, AI 네이티브 기업은 실시간 학습과 고객 피드백을 기반으로 스스로 진화하는 체계를 만들기 때문입니다.

이 같은 새로운 기업의 등장은 조직 관리에 중대한 질문을 던집니다. MS의 자레드 스파타로는 “이들은 과거 조직 방식에 관심이 없다"며 "AI를 갖고 일하는 방식을 처음부터 다시 설계한다”고 말합니다. 실제로 애니스피어(바이브 코딩 기업)은 창업한지 3년 밖에 안됐고, 직원도 55명 밖에 안되지만. 기업가치는 90억달러(12조6000억원)에 달합니다. 

• 1️⃣AI를 ‘공격’과 ‘방어’ 양쪽에 활용한다: AI 네이티브 컴퍼니는 단순히 일을 자동화(방어)하는 데 AI를 쓰지 않습니다. 설문 응답이나 분석 대상까지 AI로 대체합니다. 그만큼 제품이나 서비스를 더 빠르게 시장에 내놓는 데 활용(공격) 하는 것입니다. 

• 2️⃣전문성을 조직 전반으로 확대한다: 어떤 광고 회사는 지난 20년 간의 캠페인 데이터를 AI에 통합했다고 합니다. 이를 통해 신입 사원 역시 베테랑 같은 캠페인을 설계할 수 있었다고 하는데요. 이러한 전략적 템플릿은 직원들의 상향 평준화를 촉진합니다.

• 3️⃣데이터를 의사 결정 자료로 삼는다: 한 헬스케어 스타트업에서는 AI가 200개가 넘는 건강 지표를 분석해, 환자 맞춤형 조언을 제공하고 있습니다. 수 많은 데이터를 AI를 활용해 의사 결정의 기초 자료로 삼게 하는 것입니다. 

• 4️⃣조직은 유동적이어야 한다: AI 네이티브 컴퍼니는 고정돼 있지 않습니다. 프로젝트 단위로 흩어졌다 뭉칩니다. 이미 업무가 자동화됐기 때문입니다. 즉 베테랑 직원이 아니더라도 전략적 판단을 내리고 프로젝트 실행을 주도할 수 있는 역량을 갖춰야 한다는 뜻입니다.

AI 네이티브 컴퍼니는 다른 기업과 달리 처음부터 다르게 움직입니다. 이제 AI는 단순한 도구가 아닌, 조직 자체를 다시 정의하려고 하면서 기업 운영 방식을 흔드려 하고 있습니다.

AI 대전환은 궁극적으로 (1) 어떤 사람을 남기고, (2) 어떤 사람을 내보내며, (3) 구성원 역할은 어떻게 바꾸고, (4) 조직은 어떻게 다시 설계해야 하는지에 대한 근본적인 질문으로 이어질 수밖에 없습니다. 미국 주요 기업들 역시 서서히 AI 네이티브 컴퍼니로 전환을 준비합니다. 대표적인 기업이 월마트, 스타벅스, JP모건, 존디어(농기계 회사) 입니다. 이 가운데 스타벅스 한 곳만 집중적으로 파보겠습니다.

세 가지 목표를 잡아라

80여개 국에서 매장을 운영하는 스타벅스는 딥 브루(Deep Brew)라는 AI 플랫폼을 도입하면서, 변화를 꿰하고 있습니다. 사실 스타벅스는 IT 활용을 가장 잘하는 기업으로 꼽히는데요. 요즘은 AI 네이티브에 진심입니다. 그 이유는 오프라인 매장 관리가 워낙 복잡하기 때문입니다. 고객들이 어떤 주문을 언제 어떻게 하냐에 따라 재고와 인건비가 크게 달라집니다.

매장 전반을 AI가 관리하도록 한 것이 바로 딥브루입니다. 기능은 (1) 개인화된 고객 경험 제공, (2) 재고 및 공급망 최적화, (3) 인력 배치 및 일정 관리 자동화 세 가지로 요약됩니다. 딥 브루는 스타벅스 리워드 회원 데이터와 실시간 주문 패턴을 학습했는데요. 이를 통해 모바일 앱에서 고객 개개인의 선호에 맞춘 음료 추천과 프로모션 제안이 자동으로 이뤄집니다.

기상정보 파악해 주문한다

또 있습니다. 지금까지는 각 매장 바리스타나 점장이 전날 판매량과 경험에 의존해 원재료를 발주했는데요. 이제는 딥 브루가 매장별 판매 데이터, 계절, 요일, 지역 이벤트, 심지어 기상정보까지 종합 분석해 자동으로 일일 발주량을 산출합니다. 예를 들어 어느 도시에 폭염 예보가 있다면 지역 매장의 얼음과 우유 소비가 늘 것을 예측해 미리 추가 재고를 확보합니다.

마지막은 인력 스케줄 관리 자동화입니다. 스타벅스는 딥 브루를 통해 매장별 예상 판매량과 피크 시간대를 예측하고, 근무 교대 인력 배치를 최적화하는 기능을 도입했습니다. 과잉·과소 인력을 방지해 노동생산성을 높인 것입니다. 그러면, 스타벅스의 이런 AI 도입은 직장인에 어떤 영향을 주었을까요?

관리자에서 코치로 스위칭

역할이 크게 달라졌습니다. 이전에는 점장이 직접 직원 근무일정을 짜고, 매일 아침 재고 수준을 점검해 발주하는 등 많은 시간을 관리 업무에 쏟았는데요. 그러나 이제 AI가 이를 자동 처리해 주면서 점장은 매장 운영 전략 수립, 직원 코칭, 고객 서비스 질 향상에 집중할 수 있게 됐다고 합니다. 즉 관리자에서 코치로 역할이 재정의된 셈입니다. 바리스타와 같은 현장 직원들의 업무도 바뀌었습니다.

음료를 만드는 본연의 업무는 그대로지만, 재고 파악이나 판매 데이터 기록 등의 부수적인 일은 크게 줄었다고 합니다. 예를 들어 과거에는 바쁜 와중에 우유나 원두가 얼마나 남았는지 수시로 확인하고 발주 요청을 올려야 했지만, 이제는 AI 시스템이 백엔드에서 자동 주문을 넣어주므로 신경 쓸 필요가 없습니다.

부지점장들의 새 업무

본사 조직에서도 변화가 있었습니다. 디지털 혁신팀과 데이터 사이언스팀의 위상이 높아지고 인력이 늘어났는데요. 이는 딥 브루 개발과 운영을 위해 회사가 적극적으로 데이터 사이언티스트, 소프트웨어 엔지니어 등을 채용한 결과라고 합니다.

또 마케팅 부서와 상품 개발 부서에도 AI가 도입됐습니다. 직원들은 AI가 분석한 고객 데이터 인사이트를 참고해 신제품을 기획하거나 캠페인을 디자인합니다. 스타벅스는 1971년 창업한 오래된 기업이라 AI로 전환은 비교적 점진적이고 자연스러운 방식으로 진행됐습니다.

상당한 재교육도 이뤄졌습니다. 예를 들어, 재고관리 업무를 주로 담당하던 부점장급 직원들한테는 AI 시스템 감시와 현장 지원 역할이 부여됐는데요. 이들은 데이터 화면을 해석하는 법이나 AI 발주 제안을 검토·승인하는 법 등에 대한 추가 교육을 받아야 했습니다.

1인당 생산성 향상의 다른 말

스타벅스는 AI가 고용에 미친 영향을 발표하진 않았습니다. 하지만 실적을 살펴보면 1인당 생산성이 올랐습니다. (다른 말로 고용은 줄고, 매출은 늘어났습니다.) 2024년 9월 말 기준 스타벅스의 전세계 고용 인원은 약 36만1000명으로, 전년도 같은 기간 38만1000명보다 2만명 감소했습니다. 반면 매출액은 359억달러에서 361억달러로 늘었습니다. 다만 순이익은 41억달러에서 37억달러로 감소했는데요.

이는 AI 도입 효과라기 보다는, 중국 시장내 타격으로 보입니다. AI는 1인당 매출액을 끌어올리는데 큰 기여를 했습니다. 스타벅스의 1인당 매출액은 2020년 6만7390달러에서 2024년 10만211달러로 늘었는데요. 그 과정에서 직원들의 필요 역량이 크게 바뀌었습니다.

• 🧜‍♀️바리스타: POS와 모바일 주문 앱, AI 추천 시스템을 능숙하게 다뤄 옴니채널(Omni-channel) 고객을 응대할 수 있어야 합니다. 또 AI가 제시한 고객의 이전 주문 내역이나 선호 정보를 참고해 맞춤형 대화를 나누는 역량도 중요합니다.
• 🧜‍♂️매장 관리자 지역 매니저: AI 시스템이 생산한 수치를 읽고 이해하고, 이를 토대로 매장 운영을 개선하는 통찰력이 필수입니다. 또 새 기술에 따른 직원 재교육 코칭 능력이 중요합니다.
• 🧜본사 직원: 비즈니스 도메인에 AI 기술 역량을 겸비한 T자형 인재가 부상하고 있습니다. 예를 들어 마케터라면, 마케팅 전문성은 물론 데이터 사이언스 역량을 모두 갖고 있어야 합니다. T자형 인재는 무엇일까요?

• CEO에게만 보입니다: 이제는 "AI를 도입할까?"가 아니라, "우리 조직을 AI에 맞춰 어떻게 재설계할 것인가"를 고민해야 할 시점입니다. 기술 도입만으로 해답을 얻을 수 없습니다. 중요한 것은 ‘내부 설계’와 ‘재교육 전략’입니다. 미래 기업은 매우 탁월한 1인 기업과도 경쟁할 것입니다.

• CHO(최고인사책임자)에게만 보입니다: AI 도입은 HR의 위기이자 기회입니다. 직무 소멸이 아니라, 직무의 재정의가 핵심입니다. “누굴 줄일 것인가”보다 “누굴 어떻게 바꿀 것인가”, “어떤 역량을 남길 것인가”가 중요합니다. 미래에는 HR 직무의 상당수 역시 사라질 수 있습니다.

• CTO(최고기술책임자)에게만 보입니다: AI는 이제 개발 조직의 전략 자산이 됐습니다. 코드 생성, QA, 테스트 자동화뿐 아니라, 설계-검증-배포까지 엔드 투 엔드로 AI가 개입하고 있습니다. 이제 핵심은 ‘비즈니스 사이클 전체를 설계하는 사고’입니다.

• 취업준비생과 학생에게만 보입니다: 나한테는 “무슨 일을 하고 싶은지”가 중요하지만, 기업 한테는 “어떤 방식으로 일할 수 있는 사람인가”가 중요합니다. AI 시대에 살아남는 인재는 단순한 I자형(한 분야만 깊이 아는 사람)이 아니라, T자형 인재(전문성과 융합역량을 겸비한 사람)입니다.