회사 생활을 하다 보면 다양한 보고를 하게 됩니다. 그리고 처음 관리자가 되고 나니 보고의 성격이 달라졌습니다. 그 전까지는 제가 만든 보고서를 직접 보고하는 일이 많았다면, 관리자 입장에서는 팀원들이 만든 보고자료로 팀원들과 함께 보고를 이끌어야 했습니다. 이때, 보고가 끝나고 나면 이 보고를 어떻게 마무리 지어야 할지 고민이 되었고, 그때 택한 방법이 보고를 복기하는 것이었습니다. 중요한 보고가 … 더 읽기
리더십
러시아연구소 소장으로 근무하면서, 현지 엔지니어들과 다양한 과제를 진행한 적이 있습니다. 기술적인 부분들은 어렵지 않게 통했고, 코드와 설계, 수식 같은 것들도 같은 의미로 이해할 수 있었습니다. 하지만, 진짜 어려웠던 것은 그들의 언어와 그 위에서 구성된 그들의 생각하는 방식이었습니다. 왜냐하면 다른 언어를 사용하는 사람들과 함께 무언가를 만들어 가려면, 그들이 쓰는 언어와 그 언어가 만든 사고방식을 이해해야 하기 … 더 읽기
영국과 러시아 해외연구소장 시절, 현지 엔지니어들로부터 가장 많이 받은 질문이 있습니다. “엔지니어에서 매니지먼트 트랙으로 옮긴 이유가 무엇인가요?” 생각해보면, 국내 기업 문화에서는 엔지니어가 경력이 쌓이고 매니저가 되는 것을 비교적 자연스럽게 보는 편입니다. 제 경우도 소프트웨어 엔지니어로 입사를 해서, 파트장, 랩장 등 관리자 트랙을 거쳐서 연구소장까지 되었습니다. 하지만 해외, 특히 서구권에서는 기술 전문가 트랙과 매니지먼트 트랙이 비교적 … 더 읽기
AI가 일하는 방식을 바꾸고 있다는 이야기는 이제 익숙합니다. 그런데 일하는 방식이 바뀌면, 그 일을 담는 그릇인 조직 구조도 같이 바뀔 수밖에 없습니다. AI 도입(AI Adoption)을 넘어 AI-native 조직으로 간다면, 그 형태는 어떤 모습일까요? 흔히 “중간 관리자가 사라진다”거나 “인력을 줄인다”는 식으로 단순화됩니다. 그러나 실제 변화는 그렇게 단순하지는 않을 것 같습니다. 제가 바라보는 관점에서는, 조직은 낮고 넓어지는 … 더 읽기
최근 몇 편의 글에서 AI 시대가 일하는 방식을 어떻게 바꾸고 있는지 다뤘습니다. 이제 다음으로 정리해 봐야할 질문은 바로, “이 변화를 실질적으로 누가 이끄는가?” 입니다.제 결론은 바로 중간 관리자입니다. 고위 임원이나 경영층도 아니고, 실무자도 아닌, 가운데 자리이죠. AI 시대에 가장 큰 영향을 받는 역할이고, 동시에 이 변화의 성패를 결정하는 자리입니다. ※ 회사나 조직의 크기에 따라 중간 … 더 읽기
AI 도입과 관련하여 흔한 풍경 하나입니다. 한 대기업 CEO가 SNS에서 신박한 AI 도구 리뷰를 봅니다. 감탄한 그는 개발팀 임원에게 링크를 보내며 한마디 덧붙입니다. “이거 좋아보이는데 우리도 검토해봐.” 실무자가 받는 그 한마디는 단순한 기술 검토가 아닙니다. 사실상 도입을 염두에 두고 검토를 하라는 지시입니다. 개발팀은 그 도구가 우리 회사의 어떤 문제를 푸는지 묻기 전에, 어떻게 도입할지부터 고민합니다. … 더 읽기
