많은 기업이 AI 전략을 수립하고, AI 도구를 도입하며, 직원을 교육합니다. 하지만 정작 조직 차원의 변화는 더디고, 투자 대비 성과는 기대에 미치지 못하죠. 그 이유는 무엇일까요?
바로 리더의 AI 역량입니다. 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지는 AI 전환의 가장 희소한 자원은 바로 AI를 이해하는 리더라고 지적합니다. AI 역량을 갖춘 리더들이 있을 때에야 비로소 조직은 장기적으로 모방하기 가장 어려운 경쟁우위를 점하게 됩니다.
AI 시대의 리더십은 과거와 다릅니다. 단순히 AI 도입 여부를 결정하고 실무진에게 위임하는 수준으로는 부족합니다. 이제는 리더 개개인이 전통적인 경영 능력에 더해 AI 감각을 갖춘 두 번째 근육을 길러야 합니다. 2026년 리더들의 가장 중요한 과제 중 하나는 바로 AI 역량을 업스킬하는 것입니다.
그렇다면 오늘날 AI 전환을 성공적으로 이끄는 리더는 무엇이 다를까요? 그리고 리더는 어떤 역량을 갖춰야 할까요?
오늘은 팀스파르타에서 AI 전환 시대에 리더가 반드시 갖춰야 할 5가지 핵심 역량을 알려드립니다.
AI 기본 개념과 비즈니스 영향을 이해해야 합니다
AI 리더십은 단순히 AI 사용 여부를 결정하는 데 있지 않습니다. AI에 관련해 올바른 질문을 할 수 있어야 하고, AI 기반 프로세스 및 결과물을 신뢰하거나 이의를 제기할 수 있어야 하죠.
이를 위해서 리더는 AI에 대한 기본적인 이해, 즉 AI 리터러시를 갖춰야 합니다. 리더가 AI의 작동 원리, 적용 방법, 효과적이고 책임감 있는 사용 방법, 윤리적 인식 등을 심층적으로 이해할 때 비로소 조직은 의미 있고 지속 가능한 방식으로 AI를 활용할 수 있습니다.
말하자면 리더에게 AI 리터러시는 조직이 AI로 성과를 낼 수 있도록 이끄는 능력과 직결됩니다. 리더가 AI 리터러시를 갖추면 공통 기준이 생겨 현장 혼란이 줄어듭니다. 질문 수준이 올라가 생산성도 구조적으로 상승하죠. 리더의 명확한 가이드 덕분에 직원들은 사전에 보안·윤리·규제 리스크를 관리할 수 있습니다.
리더의 AI 리터러시가 부족한 조직은 원칙과 경계가 불분명해 AI가 개인 역량 수준으로 흩어집니다. 덕분에 AI 도구만 늘고 성과는 불안정해지며, 팀별로 AI에 대한 태도가 과신·불신 등으로 갈라지고, 보안·윤리·규제 문제가 터진 뒤에 막게 되어 비용이 더 커질 수 있습니다.
AX 관련 실무를 직접 들여다보아야 합니다
조직의 AI 전환 과정에서 방향만 잡고 실무진에게 위임하는 것으로 리더의 역할이 끝나면 안 됩니다. 실무와 완전히 분리된 채로 AX 프로젝트를 맡기면, 프로젝트의 난이도와 진행 현황, 리스크 등과 관련해 리더가 알아야 하는 진짜 신호를 읽어내기 어렵습니다.
리더는 실무에 관여하며 AX 프로젝트의 주요 사항을 직감적으로 판단할 수 있을 정도로 기술을 체화해야 합니다. 일정 수준의 기술 전문성을 갖추었을 때 리더는 직관력을 강화하여 AX 프로젝트나 관련 이슈의 문제가 큰지 작은지, 복잡한지 단순한지, 어디서 병목이 생기는지를 빠르게 가늠할 수 있습니다.
리더가 실무를 들여다볼수록 구체적으로 프로세스가 왜 지연되는지, 어떤 의사결정이 필요한지, 무엇을 버리고 무엇을 더해야 하는지가 더 명확히 보이기 시작합니다. 많은 경영진이 겪는 조직의 AX 현황을 판단하지 못하는 문제를 피해갈 수 있죠.
즉, AI 시대의 리더십은 기술의 흐름을 읽고 올바른 의사결정을 내릴 수 있을 정도로 현장 감각을 확보하는 능력이어야 합니다.
AI로 확보한 시간에 무엇을 할지에 답해야 합니다
AI로 업무 속도가 빨라지면, 조직에게 남는 시간이 생깁니다.
그런데 여기서 중요한 건 시간을 확보했는지가 아니라, 확보한 시간을 직원이 실제로 어디에 써야 하는지입니다. 리더는 ‘AI가 일을 더 빨리, 쉽게 만들어준다’에서 멈추지 말고, 같은 시간 동안 어떤 새로운 업무를 하게 할지를 고민해야 합니다.
리더가 이에 답하지 못하면 AI 전환이 업무 공백과 품질 하락으로 이어질 수 있습니다. 또한 직원들은 일자리 대체에 대한 불안으로 AI에 저항하여 조직의 AI 전환에 거듭 실패할 수 있죠.
리더는 직원들이 AI를 통해 확보한 시간을 알아서 하도록 방치하는 게 아니라, 새롭게 확보한 리소스를 어떤 방향으로 전환할 것인지에 답해야 합니다. 예를 들면 AI 품질 검증·책임 과정을 강화한다든지, AI가 파악하지 못하는 고객·현장 이슈를 파악한다든지, 문제 정의 수준을 향상시킨다든지 말이죠.
AI 리더십은 AI로 일을 줄이는 것이 아니라, AI가 만든 공백을 조직의 가치로 전환할 수 있는 능력이어야 합니다.
사람·인센티브를 재배치해야 합니다
먼저 리더는 AI 도으로 크게 바뀔 수 있는 핵심 프로세스를 정의해야 합니다. AI-first로 프로세스를 다시 설계하고, 그 변화가 실제로 굴러가게 만들어야 하죠.
이 과정에서 리더는 새로운 프로세스 안에서 성과를 정의하고 팀을 설득·조정할 수 있는 인재를 재배치해야 합니다. 맥킨지는 이 과정에서 핵심 역할의 20~30%가 교체될 수 있다고 말합니다. 이를 위해서는 조직 내 AI 전환에 필요한 기술을 파악하고, 관련 인재를 알아보는 안목을 갖추는 것이 필요하죠.
나아가 리더는 인센티브 구조도 바꾸어야 합니다. 단순히 ‘AI를 활용하면 할수록 좋다’는 추상적인 장려가 아니라, 직원들의 적극적인 AI 도입을 보상할 수 있는 KPI, 보너스 등을 설계해야 하죠.
즉, 현 시점에 필요한 AI 리더십은 사람과 보상을 재배치해 조직이 실제로 AI 전환을 이루어나가도록 만드는 설계 능력입니다.
불확실성을 받아들이고, 단계별로 진행해야 합니다
조직의 AI 전환, 즉 AX는 점진적인 변화에서 벗어나 비즈니스 운영 방식을 완전히 재구상해야 하는 문제입니다. 앞으로 나아갈 방향에 대한 불확실성이 불가피하게 발생하죠.
여기서 리더는 AI 기술 자체를 이해하는 것이 아니라, AI를 활용하여 가치를 창출하는 방법을 이해해야 합니다. 그래야 AI에 기반한 대대적인 재설계를 시도하면서도, 투자할 때마다 일정 수준의 경제적 성과를 확인하고 난관에 부딪힐 때마다 전략을 유연하게 조정할 수 있죠.
따라서 리더는 정답을 맞히는 것보다 AI 전환 프로세스를 검증 가능한 가설로 쪼개는 것을 우선해야 합니다. 무엇이 아직 불확실한지 명확히 선언하고, 이를 확인하기 위한 실험 단위와 중단 기준을 먼저 세워야 하죠. 그리고 각 단계마다 목표와 측정 지표를 다르게 설계해야 합니다. 일정 기간 내 지표가 기준에 못 미치면 과감히 범위를 줄이거나 중단하는 기준을 미리 합의해야 하죠.
결국 리더의 역할은 AI 도입을 결정하는 것이 아니라, 불확실한 환경에서도 가설, 검증, 확산의 리듬을 만들고, 단계마다 성과를 측정하며, 필요하면 방향을 바꾸는 운영을 설계하는 것입니다.
AI 전환의 성패, 기술 아닌 리더에게 달려 있습니다
아무리 뛰어난 AI 도구를 도입하고 최신 기술을 적용하더라도 조직의 리더가 AI를 이해하지 못하고, 프로세스를 재설계하지 못하며, 조직 구조를 재설계하지 못한다면 AI 전환은 실패할 수밖에 없습니다.
AI 전환을 성공적으로 이끄는 리더는 이러한 역량을 갖추기 위해 주도적으로 AI를 학습합니다. 그리고 조직 내 AI 교육을 진행하는 데 상당한 비용과 시간을 투자하죠. 스스로 AI를 이해하기 위해 노력하고, AI 인재를 체계적으로 육성하는 데 힘쓰는 것입니다. 이들은 조직 내에서 AI 전환을 실행할 수 있는 인력의 범위를 넓히고, 새로운 기술을 기반으로 한 협업 문화를 만들어내고자 합니다.
아시다시피, 이 모든 과정의 기반에는 교육이 있습니다.
스파르타 AI 기업교육은 단순히 AI 도구 사용법만 가르치지 않습니다. 리더와 실무자가 함께 AI를 이해하고, AI 기반 프로세스를 설계하며, 조직 차원의 AI 전환을 실행할 수 있도록 고객사의 산업, 직무, 직급 및 수준별 맞춤형 교육 커리큘럼을 제공합니다. AI 리더십 교육부터 신입사원 교육, 직무 공통/특화 교육, 레벨별 교육 등 고객사의 AI 전환 프로세스 및 AI 성숙도를 기반으로 가장 효과적인 커리큘럼을 스파르타의 AI 전문 강사 및 PM이 전달합니다.
우리 기업의 AI 전환, 리더가 먼저 변해야 조직이 따릅니다.
대한민국을 대표하는 유수 기업들이 선택한 AI 교육 파트너, 팀스파르타와 함께하세요. 우리 조직의 AI 전환을 성공으로 이끄는 리더를 육성해 드리겠습니다.
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