AI를 직접 활용하는 CEO들은 독재자로 변하고 있다.

3시 모모(3PM Momo) 2025. 5. 7. 09:51

리더들의 AI 직접 활용으로 자기주도적 의사결정 강화

최근 중견 이상 글로벌 기업에서는 최고경영자(CEO)나 임원들이 AI를 직접 활용하여 시장조사, 전략 수립, 운영 개선 등의 분석 작업을 자체 수행하는 경향이 뚜렷해지고 있습니다. 이제 AI는 기술 부서만의 전유물이 아니라 경영진이 직접 다루는 도구로 부상한 것입니다. 생성형 AI는 방대한 데이터를 요약하고 통찰을 도출하는 데 탁월하여, 리더들은 이를 통해 시장 규모 추정, 경쟁사 동향 분석, 시나리오별 전략 효과 추계 등을 빠르게 수행할 수 있게 되었습니다. 과거에는 전문 조직이나 참모진의 지원이 필수적이었던 이런 의사결정 지원 작업을, 이제는 AI를 통한 실시간 데이터 분석으로 대체하는 사례가 늘고 있습니다. 실제로 월가(Wall Street) 일부 기업들은 생성형 AI가 분석가들의 업무를 대체할 수 있다고 보고 *“AI가 인간 애널리스트의 업무를 몇 시간에서 주말 내내 걸리던 일을 몇 초 만에 해낼 수 있다”*고 평가하기도 했습니다. 이러한 사례는 최고경영진이 AI를 일종의 ‘디지털 참모’로 활용하여 신속하고 데이터 기반의 판단을 내리는 새로운 리더십 스타일이 나타나고 있음을 보여줍니다.

이러한 리더십 스타일의 등장 배경

AI를 활용한 자기주도 경영이 부각되는 배경에는 몇 가지 환경 변화가 있습니다. 첫째, 클라우드 SaaS와 손쉬운 AI 도구의 확산입니다. AI 기능이 SaaS 형태로 제공되고 챗GPT 같은 범용 AI 도구가 등장하면서, 기술 부서의 도움 없이도 경영자가 직접 필요한 도구를 쓸 수 있는 환경이 조성되었습니다. 실제로 서드파티 생산성 앱과 생성형 AI 서비스의 범람으로 직원들이 IT 부서 승인을 무시하고도 업무에 원하는 툴을 활용하려는 경향이 커졌는데, 이러한 IT의 민주화(democratization) 흐름은 임원진도 예외가 아닙니다. 둘째, 데이터 기반 의사결정 문화의 확산입니다. 오늘날 기업들은 감에 의존하기보다 데이터에 근거한 결정을 중시하며, AI는 방대한 데이터에서 패턴과 인사이트를 뽑아내 의사결정 정확도를 높이는 도구로 각광받고 있습니다. 한 조사에 따르면 2023년 기업의 56%

가 AI 기술을 파일럿 또는 도입 중으로, 불과 2019년의 25%에서 크게 증가했습니다. 이처럼 폭발적인 AI 채택은 경영진에게 AI 활용을 통한 경쟁력 강화 압박으로 작용합니다. 셋째, 생성형 AI의 범용화로 AI에 대한 경각심과 기회인식이 높아진 점입니다. 2022년 말 챗GPT 등장 이후 전 세계적으로 AI에 대한 관심이 급증했고, **세계경제포럼의 설문에서 75%의 임원이 “향후 3년 내 AI로 인해 조직에 대전환이 올 것”**이라고 전망했습니다. 많은 기업이 AI를 전략적 우선순위로 삼으면서, 경영층도 직접 AI를 경험하고 조직 혁신에 적용하려는 움직임이 가속화되고 있습니다. 실제 조사에서도 생성형 AI가 이제 경영진의 주요 의제가 되었으며, 상당수 기업 이사회에서도 논의되고 있다고 합니다. 종합하면, 손쉬운 AI 접근성, 데이터중심 문화, AI 혁신에 대한 절박감이 결합되어 리더들이 AI를 직접 무기로 삼는 배경이 되고 있습니다.

조직 구조와 전문 직군에 미치는 영향

리더십의 이러한 변화는 기존 조직 구조와 전문인력의 역할에도 큰 영향을 미치고 있습니다. 우선 중간관리층이나 기획·전략 직군에 재정의의 압력이 가해지고 있습니다. 과거 최고경영진의 의사결정을 보좌하던 계층이었던 중간관리자들은, 이제 경영진이 AI로 데이터를 직접 얻고 분석함에 따라 전달자 역할이 축소되고 있습니다. 한 현업 전문가 인터뷰에 따르면 “고위 경영진이 실시간 데이터에 직접 접근하게 되면서 정보를 예전처럼 단계적으로 전달할 필요가 줄어들었다”고 합니다. AI가 방대한 정보를 분석해 추천까지 제시해주니, 부가가치 없이 단순히 보고서만 전달하는 중간관리자는 존재 의의가 약화되는 것입니다. 실제 일부 중간관리자는 의사결정 권한이 축소되고 고위층의 불신이 커지며 무력감을 느낀다고 전해집니다. 전략기획 부서의 경우도 AI가 팩트 분석과 옵션 도출을 상당 부분 자동화하기에, 이제는 창의적 통찰과 차별화된 전략 대안을 제시하는 새로운 역량을 요구받고 있습니다. 맥킨지는 “AI 도입이 확산됨에 따라 전략전문가들은 자체 데이터 자산과 창의성, 새로운 스킬로 AI가 낼 수 없는 고유한 대안을 개발해야 한다”고 지적합니다.

소프트웨어 개발 등 기술 직군에도 업무 성격 변화와 재배치가 예고됩니다. 생성형 AI 코딩 도구의 발전으로 개발자들의 반복 코딩 작업 상당 부분이 자동화되고 있어, 기업들은 개발 인력 운용을 재고 중입니다. 예컨대 메타(Meta)의 마크 저커버그 CEO는 *“18개월 내에 우리 회사의 대부분 코드를 AI가 작성하게 될 것이며, 곧 중급 개발자 수준의 AI가 사람 엔지니어를 대체할 것”*이라고 밝혔습니다. 이미 구글에서는 전체 코드의 25%를 AI가 작성하고 있고, 일부 기업에서는 코드의 50%를 AI가 생성하고 있다는 업계 발표도 나왔습니다. 이처럼 개발 직군은 AI와 협업하며 생산성을 높이는 방향으로 역할이 변화하고, 초급·중급 개발자의 수요는 줄어드는 반면 AI가 할 수 없는 고차원 설계나 창의적 프로그래밍 역량이 더 중시될 전망입니다. IBM은 한발 더 나아가 “향후 5년 내 전체 비대면 지원 업무의 30%를 AI로 대체할 수 있다”며, 인사 등 백오피스 채용을 동결하는 조직 개편을 발표했습니다. 이는 약 7,800개 일자리 축소에 해당하는데, 퇴직자의 공석을 AI로 메워갈 계획이라고 합니다. 이러한 움직임은 전문직군 종사자들에게 AI 활용 역량과 차별화된 전문성을 요구하는 한편, 조직 전체적으로 인력 구조를 재편하는 계기가 되고 있습니다. 기업 임원의 75%가 “AI로 인해 조직구조의 대전환이 올 것”이라고 전망한 것처럼, AI 도입은 인력 배치와 직무 정의 전반에 걸쳐 변혁을 일으키고 있습니다.

AI 도입에 따른 갈등과 리더십 독단 이슈

조직 내 AI 활용을 둘러싼 갈등도 표면화되고 있습니다. 한 글로벌 설문에서 경영진의 약 2/3가 “생성형 AI 도입이 조직 내 분열과 마찰을 일으켰다”고 답했는데, 특히 IT 부서와 현업 부서 간, 그리고 경영진과 직원 간에 이견과 불협화음이 발생한 사례가 많았습니다. 일부 직원들은 AI 도입에 대한 불안으로 회사의 AI 전략을 방해(sabotage)하거나, AI 활용 교육을 거부하는 등 반발하기도 했습니다. 실제 한 보고서에서는 밀레니얼·Z세대 직원의 41%가 회사의 AI 도입 시도에 저항하거나 방해한 경험이 있다고 응답했을 정도입니다. 이러한 갈등은 AI로 인한 업무 위협(일자리 불안)과 기술 격차에 따른 불만, 그리고 변화 관리 미흡 등이 원인으로 지목됩니다.

경영진-참모진 간 갈등 역시 존재합니다. 의사결정 보좌를 업으로 삼는 참모 조직이나 중간 관리자들은 앞서 언급했듯 AI로 인해 역할이 축소되는 위기감이 있습니다. 상사가 AI 분석을 더 신뢰하고 인간 보고를 배제하거나 무시한다면 반발이 커질 수밖에 없습니다. 예를 들어 일부 중간관리자는 “경영층이 우리를 믿지 않고 AI 판단만 따르려 한다”며 의사결정에서 소외되는 느낌을 받는다고 토로합니다. AI를 통한 리더의 독단 가능성도 제기됩니다. 데이터와 AI 모델의 결과만을 근거로 리더가 일방적으로 결정하고 추진한다면, 구성원들의 공감대 형성이나 견제 메커니즘이 약화되어 의사결정의 독선화로 이어질 수 있습니다. 아직 공개적으로 “CEO가 AI 말만 듣고 독단을 부렸다”는 사례가 명확히 보도된 것은 없지만, 전문가들은 경고합니다. “직원들이 리더를 신뢰하지 않으면 AI 역시 신뢰하지 않는다”는 연구 결과가 있듯, 리더가 AI를 협의 없이 일방적으로 활용하면 조직 내 불신과 저항을 불러와 성과를 내기 어렵다는 지적입니다. 따라서 성공적인 AI 활용 리더십을 위해서는 직원 참여와 투명한 소통, AI 한계에 대한 인지 등이 필요하며, 그래야 갈등을 줄이고 신뢰를 바탕으로 한 의사결정 보완이 가능할 것입니다.

글로벌 기업들의 AI 기반 업무혁신 및 조직개편 사례

이러한 트렌드를 반영하여, 다수의 글로벌 중견기업 이상 기업들이 AI 중심의 업무 혁신과 조직 개편을 추진하고 있습니다. 몇 가지 주요 사례를 들어보면 다음과 같습니다:

GE(General Electric) – *“예측 경영”*으로의 전환: 산업장비 기업 GE는 AI를 의사결정 프로세스에 통합하여 운영 리스크를 선제적으로 관리하고 있습니다. 예를 들어 설비 고장 예측에 AI를 활용하여, 문제가 발생하기 전에 수리를 계획함으로써 비용 절감과 운영 효율 향상을 달성했습니다. 이는 GE 리더들이 AI로부터 제공되는 예측 분석 정보에 기반해 선제적이고 과학적인 의사결정을 내리고 있음을 보여줍니다. AI 도입 이후 GE의 리더십 스타일은 사후 대응에서 데이터에 근거한 사전 대응으로 변모했고, 장기 전략 목표 정렬에 도움이 되는 결정을 내리는 데 AI를 활용하고 있습니다.
Unilever – 채용·인사 혁신: 글로벌 소비재 기업 유니레버는 인사관리(HR)에 AI를 도입해 조직 운영을 혁신한 대표적 사례입니다. AI 기반 채용 시스템을 구축하여 예비 지원자 평가와 인터뷰에 AI를 활용했는데, 그 결과 채용 프로세스 기간을 75% 단축하면서도 신입 사원의 품질을 향상시키는 효과를 거두었습니다. 이처럼 반복적이고 시간 소모적인 업무를 AI로 자동화함으로써, 유니레버는 HR 조직을 보다 전략적 역할에 집중시킬 수 있게 구조를 재편했습니다. 또한 공급망 관리에도 AI를 적용하여 수요 예측, 재고 관리, 물류 최적화 등을 실현함으로써 운영 효율을 높이고 있습니다. 이러한 혁신들은 유니레버 경영진이 AI를 핵심 도구로 삼아 조직 전반을 재설계하고 있음을 보여줍니다.
IBM – 조직 구조 조정: 앞서 언급했듯 IBM은 생성형 AI 도입에 발맞춰 인력 구조를 조정하고 있습니다. CEO인 아르빈드 크리슈나가 “향후 채용에서 AI로 대체 가능한 직무는 뽑지 않겠다”고 선언하며, 특히 백오피스 부문의 채용을 동결했습니다. 이는 AI가 맡을 수 있는 단순 반복적 업무는 점진적으로 자동화하고, 남는 인력을 보다 부가가치가 높은 업무나 재훈련에 투입하려는 전략으로 풀이됩니다. IBM은 이러한 정책을 통해 향후 수년간 최대 7,800개의 일자리를 AI로 대체할 계획인데, 이는 중간지원 조직을 슬림화하고 AI 중심으로 조직을 재편하는 대대적인 변화입니다. 동시에 IBM은 새로운 AI 역할(예: 최고 AI 책임자, AI 엔지니어 등)을 신설하고 있으며, 임원들의 AI 역량 강화를 위한 교육도 병행하고 있습니다.
Siemens – 전사적 AI 전환: 제조·인프라 분야의 글로벌 기업 지멘스는 AI를 회사 전략의 중심축으로 삼고 조직을 정비하고 있습니다. 지멘스는 2025년 전략 발표에서 “자사를 하나의 기술 회사(One Tech Company)로 탈바꿈하기 위해, 소프트웨어·자동화와 AI를 통합하도록 포트폴리오와 조직을 정렬하고 있다”고 밝혔습니다. 실제로 지멘스는 산업용 AI 연구개발에 투자하고 대규모 파트너십(Microsoft, NVIDIA 등)과 협력하여 AI 역량을 강화하고 있으며, 조직 내에서도 AI 전문 부서 신설과 직원 AI 교육을 추진 중입니다. CEO 롤란드 부슈는 하노버 산업박람회 기조연설에서 *“AI 중심 혁신이 산업의 미래를 이끌 것”*이라 강조하며, 모든 사업부가 AI를 활용해 경쟁력과 지속가능성을 높이도록 방향을 제시했습니다. 이는 전통 제조기업인 지멘스가 AI 주도형 조직문화로 전환하기 위해 상부의 비전 설정부터 구조 개편까지 실행하고 있는 사례입니다.
Microsoft – 업무 전반의 AI 도구 통합: 글로벌 IT기업인 마이크로소프트 역시 자사뿐 아니라 고객사를 위해 AI 기술을 전사적으로 통합하고 있습니다. 마이크로소프트는 사내 생산성 향상을 위해 코파일럿(Copilot)과 같은 AI 기반 코딩 도구를 개발자들에게 제공하고, 사무 생산성 제품(MS 365)에 AI 비서를 도입하여 임직원들이 일상 업무에서 AI의 도움을 받도록 장려하고 있습니다. 이러한 노력의 결과로, 내부적으로 개발 생산성이 향상되고 의사소통·기획 업무의 효율이 높아져 조직 운영방식이 변화하고 있습니다. 예컨대 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라는 “모든 직원이 코파일럿을 활용해 창의성과 생산성을 극대화하는 환경을 만들겠다”고 언급하며, AI가 직원들의 업무 파트너로 자리잡도록 기업 문화를 조성하고 있습니다. 비록 구체적 수치는 공개되지 않았지만, 이러한 선도 기업의 행보는 AI가 기업 업무 흐름에 깊숙이 녹아들며 조직 구조와 인력 운용을 바꾸어가고 있는 현실을 보여줍니다.