이전 글 「AI시대: AI-native 조직구조는? 더 낮고 더 넓게」에서 AI 시대의 조직은 더 낮고 더 넓게 변할 것이라는 이야기를 했습니다. 관리자의 역할은 더 중요해지고, 조직 구조는 수평화됩니다. 그런데 AI-native 조직은 저절로 만들어지지 않습니다. 컨텍스트 공유, AI 리터러시, 모니터링과 가시성, 권한·평가·책임의 재설계, 그리고 관계와 피드백 설계 등 함께 풀어야 할 이슈들이 있습니다. 이 글에서는 앞서 제시한 … 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
얼마 전, 국내 대기업에서 AI Transformation을 진행중인 한 담당자로부터 흥미로운 고민을 들었습니다. 개발팀의 요청을 받아 고성능 AI Coding 도구 사용권을 계약하고 지급했는데, 정작 사용률이 늘지 않는다는 것입니다. 개발자들이 원해서 도입한 도구인데, 왜 쓰지 않는 걸까요. MIT NANDA 이니셔티브가 발표한 보고서에 따르면, 기업들이 생성형 AI에 300~400억 달러를 투자했는데, 파일럿의 95%가 측정 가능한 수익 영향을 만들지 못했다는 … 더 읽기
이 그림을 보신 적 있으신가요. 요구사항 수집의 어려움을 묘사한 아주 유명한 그림이죠. 이 그림은 나무에 그네를 매다는 프로젝트를 표현하고 있습니다. 고객이 설명한 요건, 프로젝트 리더의 이해, 애널리스트의 디자인, 프로그래머의 코드가 전부 다릅니다. 실제 운용은 또 다르고, 청구 금액은 롤러코스터입니다. 정작, 고객이 정말 필요했던 건 타이어 그네 하나였죠. 흔히 이 그림을 보고 요구사항 수집의 어려움에 대해 … 더 읽기
