오늘날 기업 리더들은 하나의 역설에 직면하고 있습니다. 생성형 AI와 대규모 언어 모델을 중심으로 한 인공지능 기술은 그 어느 때보다 쉽게 접근 가능해졌으나, 실질적인 비즈니스 성과는 여전히 제한적이라는 점입니다. 맥킨지에 따르면 전 세계 조직의 78%가 이미 AI를 활용하고 있습니다. 그러나 AI 도입이 EBIT(영업이익)에 측정 가능한 영향을 미쳤다고 응답한 비율은 39%에 불과합니다.

이러한 간극은 단순한 실행 부족이 아니라 구조적인 문제에 가깝습니다. 딜로이트는 매년 300~400억 달러가 생성형 AI에 투자되고 있음에도 불구하고, 기업의 95%가 여전히 대규모 ROI를 창출하지 못하고 있다고 분석합니다. 이는 기술 도입 속도가 조직의 준비 수준을 훨씬 앞질러 음을 분명히 보여줍니다.

이제 제약 요인은 모델 성능이나 연산 자원이 아닙니다. 문제의 핵심은 기업이 AI의 잠재력을 실제 운영 성과로 연결할 수 있는 조직적 역량을 갖추고 있는가에 있습니다. 이러한 맥락에서 AI 시대의 인재 재정의는 더 이상 HR 차원의 부수 과제가 아닙니다. 이는 기업 전략, 운영 모델, 그리고 장기 경쟁력을 좌우하는 핵심 의사결정 영역으로 이동하고 있습니다. 문제는 더 이상 “AI를 도입할 수 있는가”가 아니라, “AI를 지속 가능한 성과로 전환할 수 있는 인재와 조직을 갖추고 있는가”입니다.

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AI 도입은 기본, 중요한 건 ‘운영 역량’

AI 도구는 빠르게 보편화되고 있습니다. 독립 벤치마크에 따르면 요약·검색·분류와 같은 일반적인 엔터프라이즈 업무 영역에서 선도 모델 간 성능 차이는 이미 한 자릿수 수준으로 좁혀졌습니다. 동시에 리눅스 재단의 분석에 따르면 오픈소스 생태계 확산으로 AI 배포 비용은 최대 70%까지 감소했습니다.

하지만 AI 도입이 쉬워졌다고 해서 기업 성과가 자동으로 좋아지는 것은 아닙니다. 액센추어는 AI 기술에만 투자한 기업 보다 사람과 운영 방식에 함께 투자한 기업이 AI 성과를 창출할 가능성이 2.5배 높다고 분석합니다.

이제 단순한 기술 숙련은 더 이상 경쟁력이 아닙니다. 프롬프트 엔지니어링, API 연동, 모델 선택과 같은 기술 역량은 빠르게 학습되고 복제됩니다. 반면 재무·규제·안전 리스크가 수반되는 핵심 의사결정 워크플로에 AI를 안정적으로 내재화하는 능력은 쉽게 모방할 수 없습니다.

이로 인해 많은 산업에서 다음과 같은 패턴이 반복되고 있습니다.

• “PoC는 성공합니다”
• “파일럿 KPI는 긍정적으로 보입니다”
• “그러나 전사 배포 단계에서 멈추거나 분절됩니다”

문제의 본질은 기술이 아닙니다. 조직 설계에 있습니다.

기술이 아니라 ‘시스템’으로서의 인재

AI 시대의 인재는 여러 기술을 많이 아는 사람이 아니라, AI를 포함한 업무 전체를 하나의 시스템으로 이해하고 운영할 수 있는 사람이어야 합니다. 실제로 성과를 내는 조직들은 기존 업무에 AI를 덧붙이는 수준을 넘어서, 일하는 방식 자체를 처음부터 다시 설계하고 있습니다.

McKinsey의 연구에 따르면, 사람과 AI가 함께 일하도록 업무를 재구성한 기업은 그렇지 않은 기업보다 생산성이 30~40% 더 높았습니다. 이러한 변화는 인재의 역할을 다음 세 가지 관점에서 다시 보게 만듭니다.

1. 도메인 전문성은 오히려 더 중요한 자산입니다. AI가 반복적인 일을 대신할수록, 산업과 업무를 깊이 이해하는 능력의 가치는 줄어들지 않고 오히려 커집니다. 실제로 특정 산업과 업무에 대한 이해가 깊은 사람들은 더 중요한 의사결정 역할로 이동하는 반면, 범용적인 역할의 영향력은 빠르게 줄어들고 있습니다.

2. 성과의 단위는 ‘개인’이 아니라 ‘인간-AI 협업’입니다. 이제 성과를 한 사람이나 하나의 도구로 설명하기는 어렵습니다. 딜로이트의 2026년 조사에 따르면 고성과 팀은 AI 활용 비율이 평균 24%p 더 높았습니다. 그러나 성공을 가르는 핵심 요인은 기술 자체가 아니라 신뢰, 상황 판단에 기반한 민첩성, 유기적인 협업 구조였습니다.

3. 실행 설계 역량이 핵심 리더십 역량입니다. 이제 리더는 사람뿐 아니라 AI 에이전트까지 함께 관리해야 합니다. 가트너는 2030년까지 관리자 중 75~80%가 AI 시스템 성과에 직접 책임을 지게 될 것으로 전망합니다. 이는 단순히 AI 결과를 이해하는 수준을 넘어, 어디서 문제가 생길 수 있는지, 실패하면 어떻게 대응할지까지 알고 있어야 한다는 의미입니다.

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왜 모델 선택보다 산업 맥락이 더 중요한가

AI의 가치는 운영 복잡도가 높은 환경에서 가장 분명하게 드러나지만, 동시에 가장 취약해지기도 합니다. 이러한 환경에서는 하나의 의사결정이 곧바로 재무적·규제적·안전 리스크로 이어집니다. 이 때문에 모델 성능만으로는 충분하지 않습니다. 핵심은 AI 시스템이 특정 산업의 현실 속에서 실제로 작동하도록 설계되었는지 여부입니다.

팔란티어(Palantir)는 이 원칙을 FDE(Forward Deployed Engineer) 모델을 통해 명확하게 보여줍니다. 팔란티어는 AI 모델이나 플랫폼을 독립적으로 제공하기보다, 고객 환경에 직접 상주하는 엔지니어 중심의 팀 구조를 운영하고 있습니다. FDE는 단순한 개발자가 아닙니다. 이들은 현장 운영 전문가로서 고객 산업의 구조, 규제 제약, 실제 의사결정 흐름을 깊이 이해하고 있으며, 이를 바탕으로 AI 시스템을 현실적인 프로덕션 환경에 맞게 직접 설계·조정·개선합니다.

이러한 밀착형 접근 방식은 지연 시간 제약, 거버넌스 요구사항, 예외 처리, 인간 의사결정 루프와 같은 실제 운영 피드백이 AI 설계에 즉각 반영되도록 합니다. 이는 추상적인 벤치마크나 모델 점수가 아니라, 현실의 조건이 시스템을 규정한다는 것을 의미합니다. 이 접근법은 팔란티어의 핵심 철학을 분명하게 드러냅니다. 차별화 요소는 어떤 모델을 사용하는지가 아니라, 특정 운영 맥락 속에서 AI가 어떻게 의사결정을 내리도록 설계되었는지에 있습니다.

모델은 교체되거나 업그레이드될 수 있으며, 시간이 지나면 범용화됩니다. 그러나 산업에 대한 깊은 이해, 실행 규율, 그리고 워크플로우 통합 역량은 쉽게 대체되지 않습니다.

인재 관점에서 보면 FDE 모델의 의미는 더욱 분명해집니다. 고성과 AI 조직은 다음과 같은 역량을 갖춘 인재에 집중적으로 투자합니다.

• 실제 현장에서 의사결정이 어떻게 이루어지는지를 이해하는 역량
• 규제·안전·운영 제약을 시스템 설계로 번역할 수 있는 역량
• 프로덕션 환경의 피드백을 기반으로 AI 워크플로우를 지속적으로 조정하는 역량

이처럼 산업 맥락을 이해하는 인재가 부족한 조직은, 딜로이트가 언급한 ‘이점 없는 자동화(automation without advantage)’ 상태에 빠지기 쉽습니다. 이 경우 처리량과 속도는 증가하지만, 고객 성과·회복 탄력성·리스크 관리 측면에서는 의미 있는 개선이 나타나지 않습니다.

팔란티어의 FDE 모델은 AI 시대의 인재 재정의가 더 나은 모델 개발자를 채용하는 문제가 아니라, 기술·산업 현실·실행을 유기적으로 연결할 수 있는 인간–AI 시스템 설계자를 육성하는 문제임을 명확하게 보여줍니다.

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채용·재교육·조직 설계를 함께 다시 설계해야 하는 이유

시장에서는 이미 명확한 신호가 나타나고 있지만, 여전히 많은 기업은 AI 이전 시대의 직무 구조를 기준으로 채용을 이어가고 있습니다. 문제는 업무의 본질 자체가 매우 빠르게 변화하고 있다는 점입니다.

액센추어의 인력 연구는 이러한 간극을 분명하게 보여줍니다.

• 경영진의 84%는 AI 에이전트를 중심으로 역할을 재설계할 계획이라고 응답했습니다.
• 그러나 실제로 업무 구조 자체를 재고하고 있는 기업은 20%에 불과했습니다.

이 차이는 중요한 결과로 이어집니다. 2030년까지 전체 직무의 약 75%는 사라지기보다 재설계·재교육·재배치가 필요할 것으로 예상됩니다.

특히 주목해야 할 점은 교육만으로는 업무 방식이 변화하지 않는다는 사실입니다. 한 장기 추적 연구에 따르면 직원의 약 70%는 공식 AI 교육이 아니라 시행착오가 동료를 통해 AI를 학습했습니다. 이는 AI 역량이 교육 프로그램이 아니라, 일상 워크플로에 통합될 때 비로소 조직에 정착된다는 점을 보여줍니다.

실제로 의미 있는 성과를 창출하는 기업들은 다음 세 가지 요소를 동시에 정렬하고 있습니다.

• 도메인 전문성과 AI 이해도를 함께 평가하는 채용 기준
• 실험·도입·성과 개선을 보상하는 인센티브 구조
• 처음부터 인간–AI 협업을 전제로 한 운영 모델

이처럼 개별적인 시도가 아니라 유기적으로 연결된 접근 방식이 바로 AI 기반 인재 관리의 핵심 토대입니다.

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실험을 넘어, 엔터프라이즈 가치로

AI 실험은 광범위하게 진행되고 있지만, 실질적인 비즈니스 가치는 여전히 제한적입니다. 액센추어에 따르면 생성형 AI로 의미 있는 엔터프라이즈 가치를 창출한 조직은 13%에 불과합니다. 반면 36%의 조직은 AI를 ‘확정했다’고 응답했지만, 이는 대부분 성과 없는 배포 범위 확대를 의미했습니다.

딜로이트는 이 병목의 원인을 기술이 아니라 오케스트레이션(연결과 운영 설계)에서 찾고 있습니다. AI를 개별 유스케이스가 아니라 엔드투엔드 비즈니스 도메인에 내재화한 조직은, 지속적 가치를 창출할 가능성이 2.5배 더 높습니다.

이를 가능하게 하기 위해 필요한 인재 역량은 다음과 같습니다.

• 전체 가치사슬 관점에서 AI를 설계할 수 있는 역량
• 운영·윤리 측면에서 AI 시스템에 대한 명확한 책임 구조를 관리하는 역량
• 기술 발전에 따라 인간과 기계의 역할 분담을 지속적으로 조정하는 역량

이러한 역량은 기존 직무 정의 안에 자연스럽게 포함되기 어렵습니다. 이는 기업 내부에 새롭게 형성되는 운영 레이어에 가깝고, AI가 지속적인 경쟁력이 될지, 아니면 단절된 실험으로 남을지를 결정짓는 핵심 요소입니다.

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산업 이해를 중심에 둔 메이크봇의 AI 전략

메이크봇은 창사 이래 범용 AI 도구를 빠르게 확장하는 방식이 아니라, 산업 특화 환경에서 실제로 작동하는 AI 챗봇과 전사 솔루션을 구축하는 데 집중해 왔습니다.

헬스케어, 금융, 커머스, 공공, 교통 등 운영 복잡도와 제약 조건이 높은 산업을 중심으로, AI가 현장의 업무 흐름과 의사결정 구조 속에서 어떻게 작동해야 하는지를 먼저 정의해 온 것입니다.

이 과정에서 축적된 산업 이해도는 단순한 도메인 지식에 머무르지 않습니다. 메이크봇의 AI 시스템, 솔루션 아키텍처, 그리고 이를 설계·운영하는 사람들의 사고 방식 전반에 구조적으로 내재화되어 있습니다. 그 결과 메이크봇은 경쟁사 대비 더 빠르고, 더 정확하며, 실제 운영 환경에 안착 가능한 AI를 반복적으로 구현해 왔습니다.

중요한 점은 이 역량이 특정 개인이나 프로젝트에 국한되지 않는다는 것입니다. 산업 맥락에 기반한 문제 정의 방식, 실행 가능성을 전제로 한 AI 설계 기준, 운영 단계까지 고려한 아키텍처 선택은 메이크봇의 인재 구성, 개발 프로세스, 사업 전략 전반에 체계적으로 녹아 있습니다.

이러한 접근은 AI를 ‘기능’이나 ‘도구’가 아니라, 조직 전체의 운영 역량으로 축적해 나가는 방식에 가깝습니다. 결과적으로 메이크봇의 경쟁력은 특정 모델이나 기술 스택이 아니라, 산업 이해·실행 규율·AI 시스템 설계를 하나의 체계로 연결할 수 있는 조직적 역량에서 비롯됩니다.

AI 시대의 인재 재정의는 결국 개별 기술 숙련의 문제가 아닙니다. 메이크봇의 사례는, AI를 지속 가능한 사업 경쟁력으로 만들기 위해서는 사람·전략·시스템이 처음부터 같은 방향으로 설계되어야 한다는 점을 분명히 보여줍니다.

AI를 실험이 아닌 ‘운영 역량’으로 전환하고 싶다면, 메이크봇과 함께 산업 맥락부터 다시 설계해 보십시오.

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