나는 AI를 연구하는 사람이 아니라,
사람과 조직, 그리고 성장의 구조를 연구합니다

강의가 던진 질문

“왜 이 과정을 듣게 되었는가. 그리고 ‘창조적 리더’가 되는 법을 배우면, 당신의 조직과 당신이 속한 AI 분야에 어떤 더 큰 기여를 할 수 있게 되는가.”

강의는 리더십을 ‘성과를 관리하는 기술’이 아니라 ‘주변 사람의 창의성을 끌어올리는 사고방식’으로 정의한다. 그리고 문제를 문제로 볼 것인지 모험으로 볼 것인지, 그 차이 하나가 조직의 모든 것을 바꾼다고 말한다.

많은 사람이 타인을 지원하는 일과 탁월한 성과를 내는 일 사이에 상충 관계가 있다고 믿는다. 나는 그 전제에 동의하지 않는다. 지난 22년간 기업 현장에서 확인한 것은 정반대였다. 사람의 잠재력이 열릴 때 성과의 상한선도 함께 올라갔다.

나의 답

나는 AI를 잘 사용하는 사람을 만드는 데서 멈추고 싶지 않다. AI 시대에 기업이 진짜 경쟁력을 갖기 위해서는, 기술을 도입하는 것보다 사람의 잠재력을 끌어내고 서로의 지식과 경험이 연결될 수 있는 조직을 설계해야 한다.

좋은 리더는 정답을 지시하는 사람이 아니다. 구성원이 스스로 질문하고, 기존의 한계를 넘어 생각하며, 불가능해 보이는 문제 앞에서도 새로운 가능성을 발견하도록 돕는 사람이다.

그래서 내가 말하는 AX는 단순한 AI 도입이나 업무 자동화가 아니다. 사람의 경험과 전문성을 데이터와 AI에 연결하고, 개인의 암묵지가 조직의 자산으로 축적되도록 만드는 변화다.

나는 AI를 연구하는 사람이 아니라,
AI 시대의 사람과 조직, 그리고 성장의 구조를 연구하는 사람이다.

— 미시간대학교 제너레이티브 리더십 온라인 강의, 자기소개 답변 중에서

TRIVIAN이 일하는 방식 — 세 번의 전환

이 답변에는 TRIVIAN이 일하는 방식을 결정하는 세 번의 전환이 들어 있다. 세 가지 모두 ‘무엇이 아니다’에서 시작한다. 우리가 만나는 기업 대부분이 이미 무언가를 하고 있고, 그 무언가가 왜 성과로 이어지지 않는지부터 다시 정의해야 하기 때문이다.

① AI를 잘 쓰는 사람을 만드는 일이 아니라, 사람의 잠재력이 연결되는 조직을 설계하는 일

AI 교육을 아무리 많이 해도 조직의 성과가 달라지지 않는 경우가 있다. 개인의 숙련도는 올라갔지만, 그 숙련도가 옆자리로 옮겨가지 않기 때문이다. 잘 쓰는 사람 열 명이 각자 잘 쓰는 상태는 조직의 역량이 아니라 개인기의 합에 가깝다. 기업이 실제로 필요로 하는 것은 한 사람의 좋은 결과물이 다음 사람의 출발점이 되는 구조다. 도구를 배포하기 전에 업무의 흐름과 의사결정의 경로를 먼저 그려야 하는 이유가 여기에 있다.

② 정답을 지시하는 리더가 아니라, 더 나은 질문이 나오게 만드는 리더

AI가 답을 빠르게 만들어 줄수록, 리더가 답을 쥐고 있을 이유는 줄어든다. 대신 질문의 품질이 조직의 결과물을 결정한다. 무엇을 물을지 정하는 일, 그 질문이 맞는 문제를 겨냥하고 있는지 검증하는 일은 여전히 사람의 몫이다. 그래서 우리는 리더에게 프롬프트 기술을 가르치는 데서 멈추지 않는다. 구성원이 기존의 한계를 넘어 생각해도 안전한 환경, 불가능해 보이는 문제를 모험으로 다룰 수 있는 판을 어떻게 만드는지가 훨씬 어렵고 훨씬 중요한 과제다.

③ AI 도입과 업무 자동화가 아니라, 암묵지를 조직의 자산으로 바꾸는 AX

자동화는 이미 정의된 일을 더 빨리 하게 만든다. AX는 아직 정의되지 않은 일, 즉 사람의 머릿속에만 있던 판단 기준을 밖으로 꺼내 축적 가능한 형태로 바꾸는 작업이다. 20년 경력의 담당자가 왜 그 결정을 내렸는지가 문서와 데이터, 그리고 AI가 참조할 수 있는 기준으로 남을 때, 조직의 실력은 사람이 바뀌어도 유지된다.

이 구조가 작동하지 않으면 AI 투자는 매년 다시 시작된다. TRIVIAN이 도구 선정보다 비즈니스 아키텍처 설계와 AI 거버넌스를 먼저 다루는 이유다.

대체가 아니라, 확장

AX의 성패를 가르는 질문은 결국 하나로 모인다. 이 변화가 끝났을 때, 사람은 무엇을 하고 있는가. 기술이 사람을 대체하는 조직은 비용을 줄이고 멈추지만, 사람의 가능성이 더 크게 발휘되는 조직은 사람이 더 어려운 문제로 옮겨간다. 같은 기술을 도입해도 3년 뒤의 격차는 여기서 벌어진다. 나는 후자의 구조를 설계하는 일을 한다. 그리고 그 설계가 보고서로 남지 않고, 기업과 리더가 실제로 실행할 수 있는 형태가 되도록 만드는 것까지가 우리의 일이다.

매일 해외 대학의 온라인 강좌를 듣는다. 지식을 쌓기 위해서만은 아니다. 세계가 리더십과 AI를 어떻게 다시 정의하고 있는지 확인하고, TRIVIAN이 가야 할 방향을 그 옆에 세워 점검하기 위해서다. 오늘의 질문 하나가 우리의 다음 설계를 바꾼다.

기술을 도입하는 일은 끝이 있다.
사람의 가능성을 여는 구조를 만드는 일에는 끝이 없다.

TRIVIAN — Building Business Architecture for the AI Era.