[경영전략]
챗GPT의 등장 이후 생성형 인공지능(AI)에 대한 관심은 폭발적으로 증가했다. 일과 인력의 미래에 대한 논쟁은 전 세계적으로 뜨거운 주제가 됐다.
초기에는 많은 인력이 AI에 의해 대체될 것이라는 암울한 전망이 주를 이루었지만 시간이 지나면서 AI의 가능성과 한계가 함께 인식되기 시작했다.
이제는 AI가 인간 노동을 일부 대체할 수는 있겠지만 AI를 효과적으로 활용하는 인간이 그렇지 않은 인간을 대체할 것이라는 주장이 더 설득력을 얻고 있다.
조직을 이끄는 리더의 경우는 어떨까. 실제로 폴란드의 한 음료 회사는 AI 최고경영자(CEO)를 실험해 화제가 된 바 있다. 그 결과 데이터 기반의 의사결정에서는 AI의 역할이 클 수 있지만 AI로 대체될 수 없는 인간만의 역할도 존재한다는 것이 드러났다.
예를 들어 구성원들에게 동기부여나 영감을 주는 역할은 여전히 인간의 몫이다. 따라서 이러한 면에서는 인간 리더의 중요성이 오히려 더 커질 것으로 예측된다.
AI 시대에 성공적인 리더가 되기 위해서는 AI의 장점을 최대한 활용하면서도 인간만이 할 수 있는 역할에서 확실한 차별화를 이뤄야 한다. AI는 반복적이고 데이터 중심적인 작업에서 뛰어난 성과를 낼 수 있지만 창의적이고 감성적인 소통이나 동기부여 역할에서는 한계가 있다.
다음에서는 어떻게 AI의 도움을 받으면서 리더십을 더욱 효과적으로 발휘하고 개발할 수 있을지 자세히 살펴보겠다.
이를 위해 많은 기업이 리더십 다면 진단이나 직원 만족도 조사를 시행하지만 이런 조사는 주로 연례행사로 끝나는 경우가 많다. 리더와 구성원들의 인지적, 정서적 상태는 상황에 따라 계속 변화하기 때문에 특정 시점에 꼭 필요한 사항을 제때 인식하기는 매우 어렵다.
생성형 AI는 다양한 데이터 소스를 통해 의사소통, 의사결정, 리더십 스타일의 패턴을 분석한다. 이를 통해 리더는 자기 행동과 그 영향에 대해 깊이 이해할 수 있다.
이는 전통적인 리더십 코칭에서 놓칠 수 있는 부분을 보완해주며 리더의 강점과 약점을 명확히 파악할 수 있게 한다. 이를 통해 리더는 구체적인 행동 변화를 꾀할 수 있다.
구체적으로 생성형 AI는 이메일과 회의 기록을 분석해 리더의 의사소통 패턴을 파악하고 개선이 필요한 부분을 도출할 수 있다. 이는 리더가 구성원들과의 소통 방식을 조정하여 보다 효과적인 커뮤니케이션을 가능하게 한다. 또 생성형 AI는 특정 리더십 스타일이 팀의 성과에 미치는 영향을 객관적으로 평가해 리더가 자신에게 맞는 스타일을 확립하는 데 도움을 준다.
생성형 AI는 팀 성과 데이터, 직원 만족도 조사 결과, 직원 개인별 인사 데이터 등 방대한 양의 데이터를 분석해 구성원 개인 맞춤형 리더십 전략을 제안할 수 있다.
이는 리더가 각 구성원의 동기부여 요인과 발전 가능성을 정확히 파악하고, 효과적으로 지원하는 데 큰 도움이 되며, 구성원에 대한 주관적 판단을 배제하고 객관적인 데이터를 기반으로 한 판단 또는 의사결정을 가능하게 한다.
구성원들의 정서가 조직의 분위기에 많은 영향을 미치고 이것이 성과에도 영향을 미치지만 이런 부분까지 민감하게 파악해 대처하는 리더는 매우 드문 것이 현실이다.
생성형 AI는 리더의 감정 상태를 분석하고 팀원들의 감정 상태까지 실시간으로 파악해 리더에게 전달한다. 예를 들어 AI는 이메일과 메시지를 분석하여 팀원들의 스트레스 수준을 파악하고 리더에게 이를 전달해 적절한 대응을 할 수 있게 돕는다. 이를 통해 리더는 팀원들과의 공감과 소통 능력을 향상할 수 있다.
지속적인 피드백과 코칭을 통해 자신의 리더십 스타일을 발전시키고 때로는 상황에 맞게 변화도 시켜야 하지만 기업이 이를 위해 지속해서 투자하는 것은 쉽지 않다.
피드백과 개선을 위해 많이 활용되는 리더십 코칭은 경험 많은 코치들이 조직의 리더에게 질문을 통해 자신의 성찰을 유도하는 방식으로 이뤄져 왔다. 진단, 일대일 코칭 세션, 실행 계획 수립 등의 일반적인 코칭 방법은 그 나름대로 효과성이 있지만 시간 소모가 크고 즉시성 및 확장성이 부족하다는 한계가 있다.
생성형 AI는 리더의 일상적인 업무 활동을 실시간으로 모니터링하고 즉각적인 피드백을 제공한다. 이는 리더가 자기 행동을 빠르게 조정하고 개선할 수 있도록 돕는다.
예를 들어 생성형 AI는 미팅 시 녹음을 분석해 리더가 사용하는 단어의 감정 톤, 발언 빈도 등을 파악하고 구성원에 대한 영향력 측면에서 더욱 효과적인 커뮤니케이션 방법을 제안할 수 있다. 또 생성형 AI는 다양한 리더십 시나리오를 만들어 리더가 이런 시뮬레이션을 통해 경험하도록 하고 적절한 대처 방법을 연습할 수 있도록 지원할 수 있다.
이는 실제 위기 상황에서의 대응 능력을 강화하는 데 큰 도움이 된다. 특히 가상현실(VR)과 증강현실(AR) 기술을 활용한 코칭은 몰입형 학습 환경을 제공해 실제 상황과 유사한 경험을 통해 리더의 역량을 향상할 수 있다. 이는 리더가 보다 현실감 있게 학습하고 실질적인 상황에서의 대응 능력을 기를 수 있도록 돕는다.
이를 통해 리더는 구성원들과의 관계와 상호작용을 보다 효과적으로 관리할 수 있다. 리더십의 핵심은 결국 구성원들의 신뢰를 확보하는 데 있다.
이는 구성원들의 상태를 정확히 파악하고 적절히 대응하는 능력에 달려 있다. 또 다양한 데이터에 기반한 지속적인 피드백과 개선을 통해 리더십을 더욱 다듬고 본인만의 스타일로 만들어 나가는 데 생성형 AI는 큰 역할을 할 수 있다.
결국 생성형 AI는 리더를 대체한다기보다는 리더가 기존에 발휘하지 못했던 수준의 리더십을 발휘할 수 있도록 도와주는 코치 또는 지원자 역할을 수행하게 되는 것이다.
AI 시대의 리더는 AI를 통해 일의 효율성을 높이면서도 인간만이 할 수 있는 역할에 집중해 조직을 이끌어야 하는데 이러한 원칙은 리더십 발휘와 개발에도 예외 없이 적용되는 것이다.
정철 IGM세계경영연구원 교수
챗GPT의 등장 이후 생성형 인공지능(AI)에 대한 관심은 폭발적으로 증가했다. 일과 인력의 미래에 대한 논쟁은 전 세계적으로 뜨거운 주제가 됐다.
초기에는 많은 인력이 AI에 의해 대체될 것이라는 암울한 전망이 주를 이루었지만 시간이 지나면서 AI의 가능성과 한계가 함께 인식되기 시작했다.
이제는 AI가 인간 노동을 일부 대체할 수는 있겠지만 AI를 효과적으로 활용하는 인간이 그렇지 않은 인간을 대체할 것이라는 주장이 더 설득력을 얻고 있다.
조직을 이끄는 리더의 경우는 어떨까. 실제로 폴란드의 한 음료 회사는 AI 최고경영자(CEO)를 실험해 화제가 된 바 있다. 그 결과 데이터 기반의 의사결정에서는 AI의 역할이 클 수 있지만 AI로 대체될 수 없는 인간만의 역할도 존재한다는 것이 드러났다.
예를 들어 구성원들에게 동기부여나 영감을 주는 역할은 여전히 인간의 몫이다. 따라서 이러한 면에서는 인간 리더의 중요성이 오히려 더 커질 것으로 예측된다.
AI 시대에 성공적인 리더가 되기 위해서는 AI의 장점을 최대한 활용하면서도 인간만이 할 수 있는 역할에서 확실한 차별화를 이뤄야 한다. AI는 반복적이고 데이터 중심적인 작업에서 뛰어난 성과를 낼 수 있지만 창의적이고 감성적인 소통이나 동기부여 역할에서는 한계가 있다.
다음에서는 어떻게 AI의 도움을 받으면서 리더십을 더욱 효과적으로 발휘하고 개발할 수 있을지 자세히 살펴보겠다.
자신과 구성원에 대한 객관적 인식
리더십은 구성원과의 관계 및 상호작용을 통해 발휘될 수밖에 없다. 리더십 발휘의 출발점은 자신이 어떻게 구성원들에게 인식되고 있는지, 그리고 구성원 각각의 성향과 현재 상태를 객관적으로 인식하는 것이다.이를 위해 많은 기업이 리더십 다면 진단이나 직원 만족도 조사를 시행하지만 이런 조사는 주로 연례행사로 끝나는 경우가 많다. 리더와 구성원들의 인지적, 정서적 상태는 상황에 따라 계속 변화하기 때문에 특정 시점에 꼭 필요한 사항을 제때 인식하기는 매우 어렵다.
생성형 AI는 다양한 데이터 소스를 통해 의사소통, 의사결정, 리더십 스타일의 패턴을 분석한다. 이를 통해 리더는 자기 행동과 그 영향에 대해 깊이 이해할 수 있다.
이는 전통적인 리더십 코칭에서 놓칠 수 있는 부분을 보완해주며 리더의 강점과 약점을 명확히 파악할 수 있게 한다. 이를 통해 리더는 구체적인 행동 변화를 꾀할 수 있다.
구체적으로 생성형 AI는 이메일과 회의 기록을 분석해 리더의 의사소통 패턴을 파악하고 개선이 필요한 부분을 도출할 수 있다. 이는 리더가 구성원들과의 소통 방식을 조정하여 보다 효과적인 커뮤니케이션을 가능하게 한다. 또 생성형 AI는 특정 리더십 스타일이 팀의 성과에 미치는 영향을 객관적으로 평가해 리더가 자신에게 맞는 스타일을 확립하는 데 도움을 준다.
생성형 AI는 팀 성과 데이터, 직원 만족도 조사 결과, 직원 개인별 인사 데이터 등 방대한 양의 데이터를 분석해 구성원 개인 맞춤형 리더십 전략을 제안할 수 있다.
이는 리더가 각 구성원의 동기부여 요인과 발전 가능성을 정확히 파악하고, 효과적으로 지원하는 데 큰 도움이 되며, 구성원에 대한 주관적 판단을 배제하고 객관적인 데이터를 기반으로 한 판단 또는 의사결정을 가능하게 한다.
구성원들의 정서가 조직의 분위기에 많은 영향을 미치고 이것이 성과에도 영향을 미치지만 이런 부분까지 민감하게 파악해 대처하는 리더는 매우 드문 것이 현실이다.
생성형 AI는 리더의 감정 상태를 분석하고 팀원들의 감정 상태까지 실시간으로 파악해 리더에게 전달한다. 예를 들어 AI는 이메일과 메시지를 분석하여 팀원들의 스트레스 수준을 파악하고 리더에게 이를 전달해 적절한 대응을 할 수 있게 돕는다. 이를 통해 리더는 팀원들과의 공감과 소통 능력을 향상할 수 있다.
지속적인 피드백과 개발
특정 상황과 시점에서 유능했던 리더라도 다른 상황이나 시점에서는 어려움을 겪을 수 있다. 이는 리더십이 단기적으로 배울 수 있는 스킬이 아니라 상황에 맞게 지속적인 피드백과 개선이 필요한 영역이기 때문이다.지속적인 피드백과 코칭을 통해 자신의 리더십 스타일을 발전시키고 때로는 상황에 맞게 변화도 시켜야 하지만 기업이 이를 위해 지속해서 투자하는 것은 쉽지 않다.
피드백과 개선을 위해 많이 활용되는 리더십 코칭은 경험 많은 코치들이 조직의 리더에게 질문을 통해 자신의 성찰을 유도하는 방식으로 이뤄져 왔다. 진단, 일대일 코칭 세션, 실행 계획 수립 등의 일반적인 코칭 방법은 그 나름대로 효과성이 있지만 시간 소모가 크고 즉시성 및 확장성이 부족하다는 한계가 있다.
생성형 AI는 리더의 일상적인 업무 활동을 실시간으로 모니터링하고 즉각적인 피드백을 제공한다. 이는 리더가 자기 행동을 빠르게 조정하고 개선할 수 있도록 돕는다.
예를 들어 생성형 AI는 미팅 시 녹음을 분석해 리더가 사용하는 단어의 감정 톤, 발언 빈도 등을 파악하고 구성원에 대한 영향력 측면에서 더욱 효과적인 커뮤니케이션 방법을 제안할 수 있다. 또 생성형 AI는 다양한 리더십 시나리오를 만들어 리더가 이런 시뮬레이션을 통해 경험하도록 하고 적절한 대처 방법을 연습할 수 있도록 지원할 수 있다.
이는 실제 위기 상황에서의 대응 능력을 강화하는 데 큰 도움이 된다. 특히 가상현실(VR)과 증강현실(AR) 기술을 활용한 코칭은 몰입형 학습 환경을 제공해 실제 상황과 유사한 경험을 통해 리더의 역량을 향상할 수 있다. 이는 리더가 보다 현실감 있게 학습하고 실질적인 상황에서의 대응 능력을 기를 수 있도록 돕는다.
리더 코치로서의 AI
기업이 직면한 가장 큰 도전 과제 중 하나는 조직과 구성원에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 강력한 리더십을 확보하는 것이다. 이를 위해 생성형 AI는 기존에는 개인의 인지적 역량의 한계로 깊이 있게 파악하지 못했던 조직 구성원, 그리고 본인 자신의 리더십 스타일과 그 영향에 대한 이해도를 높이는 데 큰 도움을 줄 수 있다.이를 통해 리더는 구성원들과의 관계와 상호작용을 보다 효과적으로 관리할 수 있다. 리더십의 핵심은 결국 구성원들의 신뢰를 확보하는 데 있다.
이는 구성원들의 상태를 정확히 파악하고 적절히 대응하는 능력에 달려 있다. 또 다양한 데이터에 기반한 지속적인 피드백과 개선을 통해 리더십을 더욱 다듬고 본인만의 스타일로 만들어 나가는 데 생성형 AI는 큰 역할을 할 수 있다.
결국 생성형 AI는 리더를 대체한다기보다는 리더가 기존에 발휘하지 못했던 수준의 리더십을 발휘할 수 있도록 도와주는 코치 또는 지원자 역할을 수행하게 되는 것이다.
AI 시대의 리더는 AI를 통해 일의 효율성을 높이면서도 인간만이 할 수 있는 역할에 집중해 조직을 이끌어야 하는데 이러한 원칙은 리더십 발휘와 개발에도 예외 없이 적용되는 것이다.
정철 IGM세계경영연구원 교수
관련뉴스
