하루 한 권_다음 팀장은 AI입니다[데이비드 드 크리머]

AI가 당신의 업무 성과를 평가해서 연봉을 통보한다면 어떨까. 더 나아가 당신과 일하는 동료의 생각과 무관하게 당신을 해고한다면 순순히 받아들일 수 있을까? 이것은 연구실에서 일어나는 실험 이야기가 아니다. 아마존은 AI에게 인간 관리자의 동의 없이 인간 직원을 해고할 권한을 줬을 뿐만 아니라 AI로 채용한 직원의 근속 기간이 그렇지 않은 직원에 비해 길다는 사실을 알아냈다.

 

현재 AI 면접의 우수성은 널리 인정받고 있으며 한국에서도 CJ, 롯데, 현대백화점 등 대기업에서 채용 과정에 AI면접을 도입했다. 이렇게 인간만의 영역이라고 여겼던 곳까지 AI가 손을 뻗치며 인간을 넘어서는 능력을 입증하고 있다. 기술혁신은 이미 되돌릴 수 없는 현실이다. AI 기술로 모든 것을 해결할 수 있다는 기술 의존적 관점도 생겨나고 있다. 세계 30대 경영의 구루로 꼽히는 데이비드 드 크리머는 이 책 『다음 팀장은 AI입니다』에서 젊은 창업가와 나눈 대화로 서문을 시작한다.

 

젊은 창업가는 저자에게 기술혁신으로 생길 부작용 또한 기술혁신이 해결할 것이라고 말했다. 인간은 기술혁신을 자연스럽게 받아들이면 서 가속화하면 될 뿐, 부작용을 걱정할 필요는 없다는 것이다. 하지만 실상은 그렇지 않았다. 기술이 모든 것을 해결할 것이라는 막연한 기대감으로 아무것도 하지 않은 결과 페이스북의 창업자는 미 의회 청문회에 출석해야 했다.

 

우리는 기술혁신에만 골몰할 뿐, 정작 그 안에서 가장 중요한 인간의 역할에는 무심했다. 그래서 저자는 인간이 AI시대에도 커리어를 쌓고 조직을 이끌며 쓸모를 이어나갈 지혜가 필요하다고 생각했다. AI는 일터와 조직, 리더십에 변화를 가져왔다. 기존에 유능했 던 사람이더라도 이전과 같은 방식으로 노력한다면 무능한 직원으로 취급 받을 수 있다. 그 반대도 가능하다. 기술혁신에서 살아남는 유능함의 조건은 무엇일까? 이 책은 지금까지의 기술 추세와 경영 환경을 분석해 인공지능 시대가 선택하는 유능함의 조건을 알려준다.

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작가소개 데이비드 드 크리머

개인과 조직의 변혁을 이끌고 관리하는 데 각별한 관심을 쏟는 세계적인 사상가이자 행동과학자이다. 케임브리지대학교 석좌교수 를 거쳐 싱가포르 국립대학교 경영대학 학장을 맡고 있다. ‘인간을 위한 AI 기술 센터’(AI Technology for Humankind)의 이사 겸 설 립자이기도 하다. 2010년 네덜란드에서 가장 영향력 있는 경제학자로 꼽혔으며, ≪글로벌 구루스≫(Global Gurus)가 선정한 2020 년 세계 30대 경영의 구루이자 연사에 이름을 올렸다. 경영학 베스트셀러 작가인 동시에 ≪이코노미스트≫ ≪월스트리트저널≫ ≪파이낸셜타임스≫ ≪포브스≫ ≪BBC≫ 등 세계적인 언론이 소개한 인물이다. 이 책에서는 기술혁신이 불러온 새로운 환경에서 리더가 알아야 할 AI에 관한 통찰과 인간 직원이 어떻게 성장해야 하는지 제시한다.

조직 관리에서 알고리즘이 부상하고 있다. 알고리즘은 이미 인간 세계에서 많은 것들을 차지하고 있다. 이제는 외부 데이터를 분석하고 그것을 기반으로 작업할 수 있고 학습하는 단계에 와 있다. 따라서 이제 알고리즘은 외부 세계 즉, 인간 세계와 상호작용할 수 있고, 협력할 수 있는 수준에 도달했다는 평가를 받고 있기도 하다.

 

특히 비용을 대폭 절감할 수 있으리라 기대되는 영역에서 이런 추세가 등장하고 있다. 바로 조직 관리다. 현시점에서 AI를 비즈니스에 적용했을 때 향후 10년간 세계 경제에 창출할 수 있는 가치는 최소 13조 달러로 추정된다. 프라이스워터하우스쿠퍼스가 발행하는 보고서에 따르면 2030년까지 세계 경제에 15조 7000억 달러의 가치를 창출할 수 있다고 한다.

 

왜냐하면 알고리즘은 조직을 관리하고 통솔하는 방식에 영향을 미칠 것이고, 그렇게 되면 효율적인 업무 환경이 만들어지기 때문이라는 것이다. 이것은 단순한 추측을 넘어 이제 어느 정도 준비단계에 와 있다. 기업들은 현재 기계와 AI가 한편을 이루고, 인간이 또 다른 한편을 이루는 새로운 파트너십을 개발하려고 한다.

 

인간의 재량으로만 처리하거나 결정할 수 있다고 여겨졌던 영역을 이제는 AI 도 처리할 수 있을 정도로 발달했기 때문이다. 그렇다면 기계가 인간의 기본적인 능력들을 구현할 수 있고, 그 기계에 학습 능력이 있다면 실제 매우 광범위한 분야에서 본질적인 변화가 일어날 수밖에 없을 것이다.

 

예컨대 JP모건체이스는 알고리즘을 이용해 직원들이 회사 규정을 준수하고 있는지 추적하고 평가하고 있다. 아마존은 2019년부터 AI가 인간과 상의하지 않고도 직원을 해고할 수 있도록 권한을 부여했고, 통계분석 기업 SAS는 디지털 데이터 관리 영역에서 알고리즘을 높은 수준으로 사용하고 있다.

 

즉 단순한 조언을 넘어 전략적 의사결정을 지원하는 수준을 검토 중인 것이다. 그리고 일각에 서는 성공한 CEO들의 두뇌를 분석하고 그들의 신경망에 각인된 정보를 바탕으로 새로운 알고리즘을 만들려는 시도를 하고 있다. 직원들의 퇴사 확률을 예측하기 위해 알고리즘으로 직원 만족도를 조사하는 기업도 있다. 미국 국립경제연구국에 따르면 노동자들의 근속 기간이 짧은 저기술 서비스 부문에서 알고리즘을 적용해 채용하게 되면 근속 기간이 15퍼센트 더 길어졌다고 한다.

 

비즈니스 세계에서 알고리즘이 인간보다 뛰어나다는 것은 이미 수치로 입증되고 있다. 특히 직원 성과 예측, 고객 니즈 분석, 그리고 가짜 정보 판별 영역에서 알고리즘은 월등히 우수한 것으로 드러났다. 그리고 모든 결과를 종합적으로 분석했을 때 알고리즘의 정확도가 인간보다 평균 10% 높은 것으로 나타났다.

 

알고리즘이 전반적으로 인간을 능가하고 있고 앞으로는 더 그렇게 될 것이라는 추측이다. 결국 알고리즘이 인간의 업무를 대체할 것이라는 주장이 제기 되고 있고 이는 현재 현실로 이어지고 있다는 분석이다. 온라인 소매업체 숍다이렉트는 2000개 직무를 자동화했고 창고를 폐쇄하겠다고 밝혔다.

 

소프트웨어 회사 SAP도 경영 구조에 알고리즘을 도입하면서 일자리 수천 개를 삭감했다. 프라이스워터하우스쿠퍼스가 경영진을 상대로 설문조사를 했는데, 62퍼센트가 여러 관리 업무에 알고리즘을 배치할 것이라고 했고 이는 세일즈포스리서치가 설문조사한 결과에서는 이 수치가 69%로 나오기도 했다.

 

이 책의 제목처럼 과연 AI는 인간을 지배하는 리더가 될 수 있을 것인가에 대한 질문을 던져봐야 한다. 이런 질문이 그렇게 너무 앞선 질문은 아니다. 오늘날 비즈니스는 불안정하고 불확실한 상황들이 이어지고 있다. 인간의 학습 능력이 떨어지고 이보다는 알고리즘이 더 빠르다는 것을 가정해본다면 비용절감을 실현할 아이디어를 내놓고 조직의 효율과 생산성을 높일 수 있는 존재가 있다면 기업이 마다할 이유는 없어보인다.

 

게다가 인간이 합리적으로 판단할 수 있다면 가능한 이익을 극대화하는 쪽으로 결정할 것이 다. 여기까지 우리가 수긍할 수 있다면 새로운 리더십을 받아들이는 것도 가능하지 않을까 싶다. 그리고 인간이 새로운 리더십에 중독되고 우리 생활의 일부로 받아들일 수 있다면 세상은 앞으로 어떻게 바뀌게 될 것인가.

 

리더의 역할에 대해서 되짚어보자. 사람이 아닐수도 있기 때문에 리더는 무엇을 해야 하는 존재인가. 리더십 문헌들을 살펴보면 ‘시기적절하게 좋은 결정을 내리는 사람’을 훌륭한 리더라고 묘사하고 있다. 리더는 매일같이 결정을 내려야 하고, 그 결정은 조직과 그 직원들에게 이익이나 손해를 끼칠 수 있는 중요한 사회적 결과를 낳게 된다.

 

따라서 우리가 찾는 리더는 가장 정확하면서도 신속하게 결정하는 능력을 갖춘 존재일지도 모른다. 게다가 최근에는 알고리즘이 의사결정 과정에 통합되고 있고, 업무 자동화가 늘어나고 있다. 이쯤되면 알고리즘이 리더가 된다고 해도 이상할 것이 없는 것처럼 보인다. 또 외부적으로 보면 비즈니스 환경은 불확실하고 불안정하다.

 

따라서 리더는 끊임없이 가변적이고 복잡한 상황에 대적할 수 있어 야 한다. 이런 조건까지 고려한다면 복잡하고 모호한 일들을 합리적으로 일관적인 방식으로 처리할 줄 아는 알고리즘이 어쩌면 리더십의 제격인 것 같기도 하다.

 

하지만 문제가 있다. 알고리즘이 데이터를 분석하고 알아서 전략을 구상하고 실행할 수 있지만, 그런 막연한 감상만으로 우리 조직과 사회가 기능할 수는 없다. 왜냐하면 알고리즘이라는 기술 도구는 사람의 참여나 간섭 없이도 즉각적인 결과를 만들어낼 수 있는 리더십 역량을 갖추지 못했기 때문이다.

 

미국 인공지능 연구소 CEO 알 나크비는 “추종자들이 협조하지 않으면 기계는 역할을 다할 수 없다”라고 했다. 이 말은 기계 스스로 리더 역할을 하지 못한다는 것을 대변해준다. 직장은 어떤 조직이 됐든 확장된 의미의 사회라고 할 수 있다.

 

하지만 안타깝게도 업무 자동화를 이야기하면서 이런 일의 의미가 도외시되었다. 요컨대, 리더십은 알고리즘처럼 작동하지 않는다. 효과적인 리더십의 핵심 요소 중 한가지는 사람들에게 동기를 부여하고 영감을 주고 지시를 내릴 때는 영향력을 발휘해야 한다.

 

리더는 변화를 주도해야 하고, 타인에게 영향을 끼칠 수 있어야 한다. 알고리즘은 아직 이 단계에 이르지 못했다. 알고리즘과 인간의 관계를 설정하기 위해서는 관리자와 리더의 차이를 알아야 한다. 많은 사람들이 같은 개념으로 사용하고 있지만, 사실 다른 개념이다. 관리자는 안정성을 추구하고, 리더는 회사를 더 발전시키고 변화를 일으키는 데 집중한다는 것으로 축약해서 설명할 수 있다.

 

비전을 제시하는 쪽은 리더이고, 조직을 안전하게 관리하는 것은 관리자의 역할이다. 그래서 과잉 관리가 일어나게 되면 조직은 잘 변화하지 않으려고 한다는 것이 일반적인 생각이다. 따라서 관리자는 현재에 집중하고 형식적이고 합리적인 방식으로 업무를 실행하고 목표 달성 현황을 평가한다.

 

하지만 리더는 미래 가치 창출에 집중하기 때문에 능동적인 자세가 필요하다. 알고리즘으로 조직을 관리하는 것은 가능한 일이다. 왜냐하면 알고리즘은 전반적인 모니터링 기능을 수행할 수 있기 때문이다. 따라서 알고리즘이 조직을 관리한다는 것이 가능하다고 믿는 사람들이 많다.

 

하지만 여기에는 적지않은 문제가 있는 것으로 보인다. 왜냐하면 알고리즘이 조직 관리에서 결정한 사항들을 봤더니 분석 과정에서 인간의 편향이 그대로 반영되었다는 사실이 밝혀졌다. 예컨대, 2018년 아마존이 직원 채용에 알고리즘을 도입했다. 알고리즘이 불공정한 결론을 내렸다는 것이다.

 

즉 알고리즘은 백인 남성에게 더 놓은 점수를 주었는데, 그 이유를 파악해보니 과거 자료에서 백인 남성들의 성과가 가장 높았다는 추세를 발견했기 때문이라는 것이다. 따라서 결과적으로 보면 알고리즘은 자신의 결정을 전적으로 책임지는 자율적인 관리자는 불가능하다고 할 수 있다., 인간은 알고리즘에 비해서 학습 능력도 떨어지고 전체적인 데이터 관리 능력도 떨어진다.

 

하지만 인간에게도 기회가 있다. 기회가 있는 것은 의미 형성이다. 리더는 중요한 의사결정을 신속하고 정확하게 해야 한다. 그러려면 조직의 목표가 무엇이고, 그 목표를 왜 그리고 어떻게 달성할 것인지 파악하고 있어야 한다. 이것은 다시 리더가 자신이 하는 일이 무엇이고, 더 중요하게는 왜 그 일을 하는지에 대한 의미를 찾고 이해하는 것이 가장 중요하다. 이것은 알고리즘이 못하는 일이기 때문이다.

 

요컨대, 인간에게는 아직도 더 인간다워질 가능성이 있다는 것이다. 인간과 알고리즘의 관계설정에 필요한 세 가지가 있다. 첫 번째는 적대감 관리가 필요하다. 어떻게든 알고리즘이 조직 사회에는 적지않게 침투할 것으로 보인다. 하지만 사람들은 알고리즘의 예측을 인간의 예측보다 선호하지 않는 것으로 드러났다. 알고리즘이 정확하다고 해도 여전히 인간의 조언을 더 선호하는 경향이 있다. 이를 알고리즘 적대감이라고 한다.

이 문제는 리더가 나서서 해결 해야만 한다. 두 번째는 불신 관리다. 알고리즘에 대한 또 다른 문제는 바로 불신이다. 알고리즘이 어떤 조언을 한다고 해도 그 결론을 어떻게 도출했는지 파악하기 어렵기 때문에 신뢰하지 않는다. 아무리 양질의 조언이라고 해도 인간은 그것을 신뢰할 수 없으면 믿지 않는다. 병원에 투입된 알고리즘 왓슨이 의사들에게 외면당했던 것도 사실 이 문제 때문이다.

 

세 번째는 직원들의 기대치를 관리해야 한다. 인간은 알고리즘이 완벽하기를 기대한다. 알고리즘이 업무에 도입되면 실수가 일어 나서는 안된다고 생각한다. 그리고 만약 실수가 일어나면 바로 신뢰가 무너지고 그 다음에는 회복 불능상태에 빠지게 된다.

 

여기에는 위험성이 있다. 용서가 없으면 인간과 알고리즘 사이에는 갈등이 일어나고 비협조적인 문화로 바뀌기 때문이다. 따라서 알고리즘을 자주 접할 수 있어야 하고 그 관계를 더 편안하게 느끼는 작업부터 해야 한다.

 

한줄평

"관리자와 리더의 차이, 관리자는 답을 주지만 리더는 질문을 한다"