AI 시대, 의미로 일하는 조직으로

AI와 자동화는 우리의 일터를 바꾸고 있습니다. 업무의 효율은 높아졌지만, 동시에 “나는 여전히 필요한 사람일까?”라는 불안도 커졌습니다. PwC의 Global Workforce Hopes & Fears Survey 2024에 따르면, 직원의 절반 이상(52%)이 기술이 자신의 일을 대체할 수 있다고 답했습니다. 하지만 같은 조사에서 62%는 “기술의 진화가 내 일을 더 의미 있게 만들 수 있다”고 응답했습니다.

이 두 수치는 기술의 시대를 살아가는 우리가 놓인 모순을 보여줍니다. 기술의 진화는 기능적으로 우리가 하는 일을 대체하며 불안을 만들지만, 반대로 일의 본질에 집중할 수 있도록 시간을 아껴줍니다. 중요한 것은 이런 변화의 시기 속, 더 큰 꿈을 꾸고 비전을 갖고 기술과 함께 성장해는 것 아닐가 합니다.

1️⃣ 효율이 높아질수록, 의미는 희미해진다

AI와 자동화는 ‘효율성’을 가치로 둡니다. 하지만 일이 효율적으로 돌아갈수록, ‘왜 그렇게 효율화 하는가’라는 질문에 대해 우리는 간과합니다. 성과를 추적하고 지표를 달성하는 데 집중할수록 사람은 자신의 일이 전체 속에서 어떤 의미를 가지는지 잃게 됩니다.

PwC 리포트는 이렇게 말합니다. “직원이 자신의 일이 조직의 목표와 연결되어 있지 않다고 느낄 때, 몰입도는 평균보다 40% 낮고, 이직 의향은 두 배 높다.” 기술의 발전은 피할 수 없지만, 그 기술이 사람의 일을 대체하지 않고 확장하도록 설계하는 일은 리더와 조직의 몫입니다.

자동화가 반복 업무를 줄여줄수록, 사람은 “그렇다면 나는 무엇으로 가치를 만들어야 하지?”라는 질문 앞에 서게 됩니다. 이 질문에 대해 조직이 아무런 답을 주지 못하면, 기술은 효율을 높이는 동시에 의미를 지우게 됩니다.

2️⃣ 의미 중심 조직은 변화에도 흔들리지 않는다

기술은 끊임없이 진화하지만, 사람의 동기부여는 바뀌지 않습니다. 왜 일을 하는가, 나는 무엇을 할 수 있는가 등 자기를 명확히 인식할 때 사람은 불확실성 속에서도 흔들리지 않습니다. PwC에 따르면 “자신의 일이 더 큰 목적과 연결되어 있다”고 느끼는 직원은 그렇지 않은 사람보다 3배 높은 몰입도, 2배 높은 유지율을 보였습니다.

이는 단지 ‘사명감 있는 사람’의 이야기가 아닙니다. 조직이 일상의 맥락 속에서 의미를 어떻게 설계하는지에 대한 이야기입니다. 같은 일을 하더라도, “매출을 위해서”가 아니라 “고객이 더 좋은 선택을 할 수 있게 돕기 위해서”라고 설명될 때 구성원이 느끼는 에너지는 달라집니다.

한 글로벌 IT기업은 AI 자동화를 도입하며 “효율 개선”이 아니라 “창의적 문제 해결을 위한 시간 확보”라는 메시지를 사용했습니다. 같은 변화지만, 직원들은 그 기술을 위협이 아닌 기회로 받아들였습니다. 자동화는 “내 일을 빼앗는 존재”가 아니라 “내가 더 잘할 수 있는 일에 집중하게 해주는 조건”으로 인식되기 시작했습니다.

결국 의미 중심 조직은 변화의 속도보다 방향에 집중합니다. 이들은 기술을 두려워하기보다, 자신의 가치와 목적을 확장하는 수단으로 기술을 활용합니다.

3️⃣ 리더의 역할은 기술의 관리자가 아니라, 의미의 해석자다

PwC 리포트는 기술 전환을 성공적으로 수행한 조직일수록 리더십에 대한 신뢰 수준이 높았다고 분석합니다. 이는 리더가 기술을 ‘관리’하는 사람이 아니라, 그 기술의 맥락을 해석하고 사람들에게 방향을 제시하는 사람이었다는 뜻입니다.

AI 시대의 리더는 완벽한 답을 주는 사람이 아닙니다. 대신 “우리가 이 변화를 왜 시작하는가”라는 질문을 잃지 않게 하는 사람입니다. 기술이 일하는 방식을 바꾼다면, 리더는 그 일의 ‘이유’를 다시 써야 합니다. 전략과 시스템보다 중요한 것은, 그 변화가 사람들에게 어떤 의미로 다가가는지에 대한 해석입니다.

이 시점에서 리더십은 더 이상 통제의 기술이 아니라, 맥락을 번역하는 능력(Contextual Intelligence)으로 진화합니다. 즉, 기술의 언어를 사람의 언어로 바꾸는 일입니다. “어떤 시스템을 도입할 것인가”보다 “이 변화가 우리의 일과 고객, 그리고 사회에 어떤 가치를 더할 것인가”를 함께 묻는 리더가 필요합니다.

변화의 끝에서 남는 질문은 결국 의미입니다

1편에서 우리는 변화의 피로가 ‘속도’가 아니라 ‘이유의 결여’에서 온다는 걸 봤습니다. 2편에서는 회복탄력성이 ‘휴식’이 아닌 ‘배움의 과정’에서 생긴다는 것을 확인했습니다. 그리고 지금, 기술과 효율의 시대에 이르러 그 모든 변화의 끝에 남는 질문은 이것입니다.

“우리는 왜, 무엇을 위해 일하는가?”

PwC의 데이터가 말하는 것은 결국 숫자가 아닙니다. 그 수치의 이면에는 여전히 의미를 찾고 있는 사람들의 마음이 있습니다. 기술의 시대에 우리가 붙잡아야 할 건 속도가 아니라, 방향입니다. 그리고 그 방향은 언제나 옳바른 목적으로부터 시작됩니다.

출처: PwC, Global Workforce Hopes & Fears Survey 2024.