(관리자는 사라지고 리더만 남는다) 마이크로소프트는 2025년 두 차례에 걸쳐 15,000명 가까이 감원하면서 관리 계층을 줄이겠다는 목표를 분명히 했습니다. 아마존이 말한 "계층을 줄이고 관료주의를 없앤다"는 것도 같은 맥락입니다. 이 흐름이 겨냥하는 것은 중간관리자입니다.

왜 중간관리자일까요. 기존의 목표 중심 성과관리 체계에서 관리자의 일은 관리감독, 지시, 점검이었습니다. 목표를 내려주고, 진행 상황을 확인하고, 보고를 받아 위로 올리는 일입니다. 이 일의 상당 부분은 정보를 모으고 전달하는 일이고, 이런 일은 AI가 가장 잘하는 일이기도 합니다. 정보가 연결되면 중간에서 정보를 중계하는 역할은 필요 없어집니다. 관리자로서의 일은 사라지고 리더로서의 일만 남는 것입니다.

그렇다면 리더로서의 일은 무엇일까요. 조직이 해결해야 할 과제가 무엇인지 정하고, 그 과제를 풀기 위한 전략을 결정하는 일입니다. 여기서 중요한 것은 과제를 '정한다'는 것이 주어진 목표를 나눠 갖는 일이 아니라는 점입니다. AI가 정보를 정리해주더라도 그 정보 위에서 어떤 과제에 도전할지, 어느 정도의 불확실성을 감당할지는 사람이 결정해야 합니다. 목표를 배분하고 달성 여부를 점검하는 것은 관리자의 일이었지만, 도전적인 과제를 설정하고 그에 따르는 불확실성을 감당하는 것은 리더의 일입니다. 사업환경의 불확실성이 커질수록 이 일의 비중은 더 커집니다.

이 일을 다르게 말하면 통합과 정렬입니다. 구성원 각자가 해결하는 문제들이 조직의 과제와 한 방향을 향하도록 맥락을 만들어주는 일입니다. 구성원들이 어디에 기여해야 하는지 명확하다고 느끼면서도 자율적으로 일할 수 있는 환경을 만드는 것이 조직장의 역할이 됩니다.

준비해야 할 것은 두 가지입니다. 지금 관리자로서 하고 있는 일 중 무엇을 자동화할 수 있는지 빠르게 고민하는 것, 그리고 거기서 확보한 시간과 에너지를 과제 설정과 전략적 의사결정 그리고 커뮤니케이션이라는 리더 본연의 일에 의식적으로 투입하는 것입니다.

(품의에 의한 결재 시스템의 종말) 관리자가 사라지는 현상의 뿌리에는 정보 구조의 변화가 있습니다. 그 변화의 영향을 가장 먼저 받는 것이 의사결정 방식입니다.

한국 조직의 일반적인 의사결정 프로세스는 품의입니다. 담당자가 안을 올리면 더 넓은 정보를 가진 상위 조직장이 승인하는 방식입니다. 이 시스템의 전제는 위로 올라갈수록 더 많은 정보를 가지고 있다는 것입니다.

그런데 조직 내 정보가 DX(디지털 전환)를 넘어 AX를 통해 연결되고, 누구나 필요한 정보를 원하는 방식으로 추출할 수 있게 되면 이 전제가 무너집니다. 조직장만의 폭넓은 시야와 결정 권한이 갖는 무게감은 줄어들고, 구성원 개개인이 가진 정보의 질과 현장에 대한 이해가 더 중요해집니다. 자연스럽게 담당자 주도의 의사결정 시스템이 자리 잡고, 위계 조직(rank-driven organization)에서 역할 조직(role-driven organization)으로의 전환이 가속화됩니다.

실행하는 사람과 결정하는 사람이 분리된 의사결정 시스템을 일상적으로 운영하고 있다면, 의사결정에 대한 조직 내 그라운드룰을 새로 정립할 필요가 있습니다. 핵심은 실행하는 사람이 결정하고, 그 결정의 결과를 통해 스스로 학습의 주체가 되어가는 과정을 강조하는 것입니다. 결정과 실행이 분리되어 있으면 결과가 좋든 나쁘든 배우는 사람이 없습니다. 실행하는 사람이 결정할 때 비로소 결과에서 배울 수 있고, 학습의 주체가 된다는 것이 곧 책임을 다한다는 의미가 됩니다.

(회의는 줄어들고 회고가 중요해진다) 정보가 연결되고 결정이 담당자에게 옮겨가면, 그 다음으로 바뀌는 것은 사람들이 모이는 방식입니다.

최근 한 조직에서 프로젝트를 하면서 이런 이야기를 들었습니다. "회의만 하다가 시간을 다 보내고 있습니다. 실행은 언제 하나요?" 우리가 일하면서 흔하게 마주하는 모습입니다. 한국 조직에서 회의는 보통 세 가지 성격 중 하나입니다. 정보를 공유하거나, 담당이 애매한 회색지대의 업무를 다루거나, 집단적 의사결정으로 실행에 필요한 일종의 알리바이를 만드는 것입니다.

이 세 가지 모두 줄어들 것입니다. 정보 공유 성격의 회의는 AI 에이전트를 통해 정보가 연결되면서 사라집니다. 집단적 의사결정은 앞서 말한 대로 담당자가 주도하게 되면서 약해집니다. 남는 것은 조직 차원의 해결과제와 전략을 도출하고 의견을 나누는 리뷰 성격의 회의입니다. 이 회의는 정기적으로 운영하는 것보다 필요할 때 기민하게 소집하는 비정기 운영이 강조될 것입니다.

피터 드러커는 일찍이 지나치게 많은 회의를 조직운영에 문제가 있다는 징후로 보았습니다. 지나치게 많은 회의는 조직 구조에 결함이 있다는 뜻이며, 원래 한 사람이나 한 부서가 처리해야 할 과업이 여러 사람에게 무리하게 분산되어 있다는 신호라는 것입니다. 드러커가 말한 회의의 유일한 존재 이유는 서로 다른 일을 하는 사람들이 특정한 공통의 과업을 달성하기 위해 협력하는 것입니다. 목적이 분명하지 않은 정기 회의나 정보 공유 수준의 회의는 그 기준에 비춰보면 시간 낭비입니다. AX는 드러커가 수십 년 전에 지적한 이 결함을 더 이상 감출 수 없게 만듭니다.

지금 루틴하게 운영되는 회의 체계를 점검해보시길 권합니다. 직무 설계, AI를 활용한 정보 공유 체계, 담당자 주도 의사결정 체계를 종합적으로 도입하면 회의의 상당수가 필요 없어집니다. 어떤 회의가 남아야 하고 어떤 회의가 없어져야 하는지를 주기적으로 회고하고 개선하는 체계가 필요합니다.

(지시형, 솔선형 리더십의 종말) 결재와 회의가 바뀌면 리더의 행동 패턴도 변화가 필요합니다. 승인할 일도, 정보를 나눠줄 자리도 줄어든 리더는 무엇으로 조직을 이끌어야 할까요.

드러커는 정보화를 통해 온전한 지식노동자가 출현할 것이라고 예견했습니다. AX는 어쩌면 그 예언이 실현되는 과정이라고 볼 수 있습니다. 정보가 소수에게 집중되지 않고 모두에게 연결되면, 지시할 근거도 솔선수범으로 보여줄 모범도 예전 같은 힘을 갖지 못합니다. 리더가 앞장서서 꼼꼼하게 챙기고 그 모습을 따라 하라고 강조하던 방식은 더 이상 통하지 않습니다. 꼼꼼함은 AI가 더 잘하기 때문입니다.

이 시대에 걸맞은 리더십은 당연하게도 더 어렵습니다. 경영의 난이도가 높아진 만큼 리더십의 난이도도 높아집니다. 애자일의 할아버지라고도 불리는 제럴드 와인버그는 리더가 가져야 할 태도를 이렇게 말했습니다. "다른 사람들이 자신의 똑똑함을 나에게 드러낼 수 있도록 하자." 리더가 자신의 똑똑함을 보여주는 것이 아니라, 구성원이 똑똑함을 드러낼 수 있는 환경을 만드는 것이 리더의 일이라는 뜻입니다. 그래서 비전형 리더십과 코칭형 리더십이 한층 더 강조될 것입니다. 큰 방향을 제시하고, 일상에서의 작은 상호작용(마이크로 인터랙션)으로 통합과 정렬을 만들어내며 구성원의 자율적인 판단을 돕는 일입니다. 1️⃣에서 말한 과제 설정과 통합·정렬이 리더가 '무엇을' 하는가라면, 이것은 '어떻게' 하는가에 해당합니다.

(직무관리의 기준이 바뀐다) 여기까지가 리더의 변화였다면, 이제 구성원의 일로 눈을 돌려보겠습니다. 결정 권한이 담당자에게 옮겨오고 AI가 손에 쥐어지면, 한 사람이 맡는 일의 모양부터 달라집니다.

단순 반복 업무가 사라지는 것은 이제 대전제입니다. 그 위에서 화두가 되는 것은 직무 재설계입니다. AI를 활용하면 한 사람이 수행할 수 있는 업무의 범위가 넓어지고, 기존보다 복잡한 문제를 해결할 가능성도 커집니다. 그러나 업무수행의 속도가 빨라진다고 직무의 크기가 자동으로 커지는 것은 아닙니다. AI를 활용해 확보한 시간과 역량을 더 큰 문제를 해결하는 책임으로 연결할 수 있도록 직무를 재설계해야 합니다.

직무의 크기를 판단하는 기준도 다시 살펴볼 필요가 있습니다. 해결해야 하는 문제의 수준, 조직에 미치는 영향의 범위, 필요한 경험과 지식, 판단에 따르는 위험은 원래부터 직무의 크기를 판단할 때 고려해야 할 요소입니다. 다만 AI 시대에는 단순한 업무수행량이나 보유 기술보다 이러한 요소를 중심으로 직무를 설계하고 관리하는 것이 더욱 중요해집니다. 스킬은 AI가 보완하지만 문제를 정의하고 리스크를 감당하는 것은 사람의 몫이기 때문입니다.

팀 안에서 직무를 다시 설계할 때는 네 가지 질문을 중심에 두면 좋겠습니다. 첫째, 기술 다양성과 피드백에 AI를 적극적으로 활용할 수 있도록 설계되어 있는가. 둘째, 구성원이 일의 처음부터 끝까지 온전히 주도하는 경험을 하도록 설계되어 있는가. 셋째, 직무를 수행하는 과정에서 이해관계자에게 가치를 줄 수 있는가. 넷째, 일을 계획하고 실행하는 데 필요한 의사결정 권한을 충분히 가지고 있는가. 이 네 가지가 갖춰지지 않으면 AI를 아무리 잘 써도 구성원이 감당하는 일의 크기는 커지지 않습니다. 일부 작업이 빨라질 뿐, 직무 자체는 그대로이기 때문입니다.

(성과의 개념이 바뀐다) 직무가 문제해결 중심으로 다시 설계되면, 그 직무에서 무엇을 성과로 볼 것인지도 다시 정의해야 합니다.

지금까지는 목표를 충족시키는 것이 고성과라는 인식이 널리 퍼져 있었습니다. 앞으로 이것은 직무 R&R에 정해진 역할을 수행하는 기본 업무로 인식될 것입니다. 목표 달성은 일상적인 업무 수행에 따른 결과일 뿐이고, 이제는 그 전제 위에서 어떤 문제를 어떻게 해결했는지가 성과 창출로 인식됩니다.

AI가 하는 일을 제외하고 나면 사람이 하는 일은 무엇일까요. 문제를 해결하기 위해 자신의 아이디어에 베팅하는 일입니다. 정보를 모으고 정리하고 대안을 나열하는 것까지는 AI가 하지만, 그중 어떤 대안을 선택해 실행에 옮길지 판단하고 그 결과를 감당하는 것은 사람의 몫입니다. 여기서 문제해결이란 조직의 성과 창출, 즉 미션 실현과 전략 실행에 기여하는 문제해결을 말합니다. 구성원 개인이 제시한 해결대안이 이해관계자의 행동 변화를 얼마나 이끌어냈는지, 그 대안이 얼마나 가치 있는 것이었는지를 질적으로 따지게 됩니다. 수행한 업무와 실적을 확인하는 방식에서, 자신의 해결대안이 이해관계자의 행동 변화와 조직 문제해결에 기여했는지 확인하는 방식으로 성과평가가 바뀌는 것입니다.

우리 조직의 성과평가가 여전히 실적 확인에 머물러 있다면, 평가 방식의 전환을 적극적으로 검토해야 합니다.

(협업의 모델이 바뀐다) 성과가 문제해결로 정의되면 마지막 질문이 남습니다. 그 문제는 누가, 어떻게 푸는가입니다.

예전에는 협업이라고 불렀지만 실제로는 협력이나 분업에 가까웠습니다. 각자 맡은 일을 해나가고, 남은 에너지로 서로 협조하고 돕는 형태였습니다. 협업은 본업 위에 얹는 추가 활동이었습니다.

앞으로는 공동의 목적 달성, 즉 조직의 성과 창출에 정렬하여 문제를 해결하는 것이 강조되면서 협업의 의미가 달라집니다. 문제해결에 기여하지 않는 사람, 이른바 프리라이더에 대해 조직은 더 민감해집니다. AI와 동료들이 긴밀하게 연결되고 기민하게 소통하면서 실제 문제해결에 기여하는 모델이 표준이 됩니다.

맥킨지는 현재 약 25,000개의 AI 에이전트가 40,000명의 직원과 함께 일하고 있으며, 곧 그 비율이 대등해질 것이라고 밝혔습니다. 이 숫자가 뜻하는 바는 분명합니다. 각자 맡아서 처리할 수 있는 일, 즉 분업이 가능한 일은 AI 에이전트가 빠르게 가져갑니다. 사람에게 남는 일은 혼자서는 풀 수 없는 문제, 여러 사람의 판단과 AI의 결과물을 엮어야 풀리는 문제입니다. 그래서 협업은 본업 위에 얹는 활동이 아니라 본업 그 자체가 됩니다.

이것은 IT 같은 지식노동 집약 산업에 국한된 이야기가 아닙니다. 협업은 추가로 에너지를 쏟는 활동이 아니라 일하는 방식의 전제로 전방위적으로 자리 잡게 될 것입니다.

(정리해보자면) 일곱 가지를 순서대로 따라오셨다면 하나의 흐름이 보이실 겁니다. 정보가 소수에게 집중되던 구조가 모두에게 연결되는 구조로 바뀝니다. 그러면서 정보를 중계하던 관리자의 일이 사라지고, 정보 우위에 기대던 품의 결재가 힘을 잃고, 정보를 나누기 위한 회의가 줄어들고, 정보를 가진 사람이 지시하던 리더십이 통하지 않게 됩니다. 결정 권한과 AI를 손에 쥔 구성원의 일은 커지고, 그 일의 성과는 문제해결을 위한 해결대안으로 정의되며, 그 문제는 혼자가 아니라 함께 풀게 됩니다. 일곱 가지는 일곱 개의 변화가 아니라 하나의 변화가 조직 안에서 퍼져가는 일곱 개의 장면입니다.

그래서 AX를 AI 도구 도입으로 접근하면 효과가 제한적입니다. 어떤 AI를 쓸 것인가보다 누가 결정하고 어떻게 모일 것인가, 조직장의 역할을 어떻게 다시 정의할 것인가, 직무를 어떻게 다시 관리하고 성과를 무엇으로 볼 것인가를 함께 설계해야 합니다. 아마존과 마이크로소프트가 AI 도입과 조직 계층 축소를 동시에 진행한 이유가 여기에 있습니다.

다시 처음의 말로 돌아가면, 미래는 이미 와 있고 지금은 퍼져가는 중입니다. 우리 조직에 도착하기 전에 준비할 시간이 있다는 뜻이기도 하고, 그 시간이 길지 않다는 뜻이기도 합니다. 일곱 가지 중 우리 조직에서 가장 먼저 손대야 할 것이 무엇인지 생각해보시길 권합니다. 한 가지를 고르신다면 저는 성과의 개념부터 다시 정의하시길 권합니다. 성과를 무엇으로 보느냐가 나머지 여섯 가지의 방향을 결정하기 때문입니다.