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AGI·ASI 시대의 비즈니스 아키텍처: 초지능의 폭발 속에서 우리가 지켜야 할 '판단'의 무게
송영일 (27년 경력 IT Executive / 기술 비즈니스 아키텍트) 송영일님과 프로젝트 신청하기 → 나는 지난 27년간 "기술의 본질을 통찰하고, 시장의 언어로 번역해, 비즈니스로 완성한다"는 철학을 바탕으로 IT 산업의 최전선에서 달려왔다. 오투미디어를 창업해 글로벌 9천만 사용자를 확보한 '오투잼'을 성공시켰고, 서틴스플로어와 메타캠프를 거치며 5G 기반 VR 콘텐츠 제작부터 64개 대학이 참여한 '메타버시티' 생태계까지 구축해 왔다. 이 과정에서 나는 자연스럽게 VR, XR, 메타버스로 이어지는 거대한 기술 붐의 한가운데를 관통하며 그 명암을 온몸으로 겪어냈다. 2014년 무렵 VR을 처음 접했을 때, 세상은 이 기술이 모든 것을 진보시키고 혁신할 것이라 열광했다. 하지만 10년이 지난 현재, HMD(Head Mounted Display)라는 물리적 폼팩터의 한계와 사용자 경험의 단절이라는 명확한 장벽 앞에서 시장은 우리의 기대만큼 폭발적으로 성장하지 못했다. 하지만 지금 우리가 마주한 AI 붐은 과거 VR이나 메타버스 때의 붐과는 완전히 차원이 다르다. 최근 하루가 다르게 쏟아져 나오는 AI 모델들은 어느덧 범용인공지능(AGI)을 넘어 인간의 지적 능력을 아득히 초월하는 초지능(ASI, Artificial Superintelligence) 시대를 거론하는 단계에 진입했다. 과거 XR이 특정 디바이스라는 물리적 한계 안에서 고군분투했다면, 현재의 초지능 AI는 세상의 모든 산업, 비즈니스 구조, 그리고 인간이 일하는 방식 그 자체를 근본적으로 해체하고 재조립하는 압도적인 '패러다임 시프트'를 일으키고 있다. 이 거대한 혁신의 소용돌이 속에서, 지금 AI로 비즈니스를 시작하는 사람들이 범하는 가장 큰 실수와 오해는 무엇일까? 첫째, AI를 '빠르고 완벽한 자동판매기'로 오해하는 것이다. 많은 경영자와 실무자들이 AI가 뱉어낸 그럴듯한 텍스트나 결과물을 맥락에 대한 팩트체크 없이 무비판적으로 수용하거나, 기업의 민감한 데이터를 그대로 복사해 붙여넣는 치명적인 실수를 저지른다. AI가 훌륭한 초안을 제공하는 것은 맞지만, 그것이 조직의 고유한 브랜드 철학이나 복잡한 비즈니스 맥락까지 완벽히 이해한 '완성본'일 수는 없다. 둘째, 제작 시간의 단축이 인간 경험의 가치를 낮춘다는 착각이다. AI를 쓰면 결과가 확실히 빨리 나온다. 최근 유행하는 '바이브 코딩'으로 3시간 만에 서비스를 만들었다고 하면 사람들은 그저 '짧은 시간'에만 환호한다. 하지만 그 3시간짜리 결과물 이면에는 문제를 정의한 경험, 실패를 통해 익힌 기준, 결과물의 완성도를 판별하는 수십 년의 안목이 들어 있다. 실행 시간이 짧아졌다고 해서 그 전에 치열하게 쌓인 인간의 경험치까지 할인되거나 없던 일이 될 수는 없다. 이러한 AGI 시대에 비즈니스를 한다는 것은 더 이상 '최신 기술을 도입해 인건비를 줄이는 것'을 의미하지 않는다. 비즈니스의 정의는 이제 '초지능이 쏟아내는 무한한 가능성 속에서 인간 고유의 기준을 세우고 최적의 결정을 내리는 작업'으로 재편되고 있다. 이를 기업에 올바르게 적용하기 위해서는 다음과 같은 전략적 접근이 필수적이다. 우선, 거창한 전사적 도입이나 '남들이 하니까 우리도 한다' 식의 맹목적 도입을 경계해야 한다. 비즈니스 가치 증대라는 명확한 목적 아래, 작고 실질적인 파일럿 프로젝트로 성공 경험을 쌓으며 조직의 AI 수용력을 넓혀가야 한다. 또한 아이러니하게도 AI 에이전트와 초지능이 발전할수록 역으로 '사람의 역할'이 더욱 강조된다. AI가 노동을 80% 가져간다면 남은 20%의 치열한 사유와 방향 설정은 오롯이 인간의 몫이 되기 때문이다. 따라서 사내 구성원들이 질문을 던지고 맥락을 짚어내는 역량(Upskilling)을 기를 수 있도록 조직 문화를 진화시켜야 한다. 무엇보다 가장 중요한 핵심은 '판단권'의 사수다. AI는 수백 개의 화면에서 같은 규칙을 확인하고 누락된 항목을 찾는 등 사람이 감당하기 어려운 반복 작업을 끈질기게 수행한다. 하지만 무엇이 필요한지 정의하고, 결과가 목적에 맞는지 확인하며, 잘못된 부분을 거부하여 다시 수정시키는 과정이 반드시 있어야 한다. 생성은 AI가 할 수 있지만 완성은 판단하는 사람만이 할 수 있다. 우리는 AI에게 언제든 손과 속도를 빌릴 수 있다. 하지만 AI의 설명이 그럴듯하다는 이유만으로 승인 버튼을 무의식적으로 누르기 시작하면, 어느 순간 내가 스스로 판단하는 것인지 판단한 기분만 느끼는 것인지 구별하기 어려워진다. 비즈니스의 최종 결과를 승인하고 책임지는 '판단권'만큼은 결코 기계에게 빌려주어서는 안 된다. 앞으로 다가올 AGI와 ASI 시대의 승패는 명확하다. 격차는 확고한 판단 기준을 가진 채 초지능을 지휘하는 사람과, 속도에 취해 판단권을 통째로 기계에 넘겨버린 사람 사이에서 걷잡을 수 없이 벌어질 것이다. 세상의 모든 것이 바뀌는 거대한 기술의 파도 앞에서도 잊지 말아야 할 진리가 있다. 마지막 순간 "이것이 완성이다"라고 선언하고 그 결과에 온전히 책임을 지는 사람, 오직 그만이 새로운 지능 시대의 진짜 창조자이자 비즈니스를 이끄는 진정한 리더라는 사실이다. 송영일님과 함께할 프로젝트가 있나요?기술을 비즈니스로 연결할 전문가가 필요하다면, 플렉스웍에 업무를 등록해 주세요. 요청 내용에 송영일님과 협업하고 싶다는 의사를 함께 남겨 주세요. 송영일님과 프로젝트 신청하기 →
슈나이더 일렉트릭은 어떻게 사내 인재 시장을 만들었을까?
필요한 사람이 회사 안에 있어도, 부서가 다르면 함께 일하기 어렵습니다. 누가 어떤 역량을 갖고 있는지 모르고, 참여할 시간과 기회도 열려 있지 않기 때문입니다. 슈나이더의 Open Talent Market은 이 문제를 기술과 운영 방식으로 함께 풀어낸 사례입니다. 우리 조직에 적용할 방법까지 보고 싶다면 도입 준비 체크리스트·프로젝트 공고 예시·90일 실행안·워크시트를 담았습니다. 17페이지 실행 가이드 무료로 받기 → 채용 공고를 넘어 프로젝트와 멘토링으로OTM은 사내 포지션·단기 프로젝트·멘토링을 직원의 경험과 성장 관심사에 연결합니다. 협업사는 Gloat입니다. HR 대상 파일럿을 거쳐 2020년 코로나19 상황에서 글로벌 확산을 가속했습니다. [1] 도구를 고르기 전에 문제를 정했다퇴사자 조사에서 47%는 사내에서 다음 기회를 찾지 못했다고 답했습니다. HR·디지털팀은 자체 개발과 구매를 비교하고 약 3개월간 공급사와 알고리즘을 평가했습니다. 실제 직원이 사용성을 평가하고 보안과 시스템 연결도 검토했습니다. [2] 기회를 열려면 제도도 바뀌어야 한다기존의 3년 재직 요건을 없애고 공석 공개를 확대했습니다. 2020년에는 주 3~6시간 프로젝트를 설명했고, 2025년 CHRO는 최대 20% 프로젝트 참여 원칙을 소개했습니다. 후자는 엄격한 계측 규정이 아닌 가이드입니다. 이동 장벽을 낮추면서 관리자가 직원의 성장을 지원하도록 지속적인 교육도 강조했습니다. [3] · [4] 개발 역량을 가진 인턴이 글로벌 HR 분석에 참여했다베트남에서 Digital Energy·Business Development를 지원하던 Linh Ho는 OTM으로 HR 분석과 소프트웨어 개발 등을 경험했습니다. 여러 국가의 동료와 역량 체계 정량화 프로젝트에 참여했고, Python 스크립트와 대시보드 작업을 수행했습니다. HR 전문 지식은 팀원에게 배웠습니다. 직함만으로 사람을 찾을 때 놓칠 수 있는 조합입니다. [5] 이 사례를 읽는 관점: 인재 부족을 세 가지로 나누기아래는 공개된 사례를 바탕으로 한 플렉스웍의 해석입니다. 조직에서 “사람이 부족하다”는 말에는 서로 다른 문제가 섞여 있습니다. 역량을 가진 사람은 있지만 찾지 못하는 경우, 찾았지만 참여할 시간이 없는 경우, 필요한 전문성이 실제로 없는 경우입니다. 발견의 문제: 누가 어떤 경험과 스킬을 갖고 있는지 보이지 않습니다. 프로필과 기회를 공개하는 것이 출발점입니다. 배분의 문제: 적합한 사람이 있어도 원소속 업무와 평가 때문에 움직이지 못합니다. 시간과 책임을 조정해야 합니다. 역량의 문제: 내부에 필요한 경험이 없거나 일정 안에 확보하기 어렵습니다. 학습, 채용, 외부 전문가 협업을 비교해야 합니다. OTM은 특히 발견과 배분의 문제를 푸는 데 참고할 만합니다. AI 매칭만 도입해 세 문제가 모두 해결될 것이라고 기대하면, 추천 목록은 생겨도 프로젝트는 시작되지 않을 수 있습니다. 인사이트 1. 프로젝트는 인재 이동의 문턱을 낮춘다다른 부서로 옮기는 결정에는 직원과 관리자 모두 부담이 있습니다. 반면 기간과 결과물이 정해진 프로젝트는 현재 역할을 유지하면서 다른 일을 경험할 기회가 됩니다. 직원에게는 역량을 보여줄 기회, 프로젝트 담당자에게는 함께 일하며 적합성을 확인할 기회가 생깁니다. 따라서 사내 인재 시장을 설계할 때 공석만 모으는 것보다, 작은 기여로 시작할 수 있는 일을 함께 여는 편이 유용합니다. “팀원을 데려온다”는 논의가 “이 결과물에 필요한 역량을 일정 시간 연결한다”는 논의로 바뀔 수 있기 때문입니다. 이는 프로젝트형 협업의 설계상 이점에 대한 해석이며, 모든 조직의 이동 성과를 보장하는 주장은 아닙니다. 인사이트 2. 스킬 프로필보다 먼저 필요한 것은 좋은 업무 설명이다직원의 스킬을 정교하게 분류해도 공고가 “전략 지원” 또는 “AI 혁신” 수준에 머물면 서로 기대하는 일이 다를 수 있습니다. 매칭의 출발점에는 필요한 결과물, 완료 기준, 기간과 지원 환경이 있어야 합니다. “마케터가 필요합니다”를 “기존 고객 데이터를 분석해 재구매 캠페인 1개를 설계·실행하고 반응을 확인할 사람이 필요합니다”로 바꿔보세요. 그래야 데이터 분석, CRM 운영, 메시지 설계 중 무엇이 필요한지 드러나고, 한 사람이 전부 맡아야 하는지도 다시 판단할 수 있습니다. 인사이트 3. 인재 공유는 관리자의 평가와 본업 조정까지 연결돼야 한다관리자가 자기 팀의 단기 성과만 책임진다면, 유능한 직원의 시간을 다른 프로젝트에 내주는 선택은 부담이 됩니다. 참여를 독려하는 메시지만으로 이 부담을 없애기는 어렵습니다. 국내 적용 시에는 “몇 시간을 참여할 수 있는가”와 함께 “기존 업무에서 무엇을 줄일 것인가”, “프로젝트 기여를 누가 확인할 것인가”, “일정 충돌을 누가 조정할 것인가”를 정하는 것이 좋습니다. 참여시간을 확보하지 않은 사내 긱은 성장 기회가 아니라 추가 업무로 느껴질 수 있습니다. 인사이트 4. 내부 인재와 외부 전문가는 같은 기준으로 검토할 수 있다슈나이더의 OTM은 내부 인재 활용 사례입니다. 이를 외부 전문가 도입의 직접적인 증거로 설명할 수는 없습니다. 다만 업무를 정의한 뒤 필요한 역량을 찾는 순서는 외부 협업에도 적용할 수 있습니다. 내부에 역량과 시간이 모두 있다면: 사내 프로젝트로 연결합니다. 역량은 있지만 시간이 없다면: 우선순위와 본업 조정 가능성을 먼저 확인합니다. 일정 안에 필요한 경험을 확보하기 어렵다면: 그 업무 범위에 맞는 외부 전문가를 검토합니다. 지속적으로 쌓아야 할 핵심 역량이라면: 내부 육성이나 채용을 함께 고려합니다. 외부 전문가를 활용할 때도 회사의 의사결정과 책임까지 넘기는 것은 아닙니다. 예를 들어 사내 담당자가 고객과 사업 조건을 제공하고, CRM 전문가가 캠페인을 설계·운영하며, 내부 책임자가 제안과 실행 결과를 승인하는 식으로 역할을 나눌 수 있습니다. 이 내용은 적용 예시입니다. 우리 조직에서는 무엇부터 준비할까?다음은 플렉스웍의 적용 제안입니다. 플랫폼을 구매하기 전에 첫 프로젝트의 결과물·기간·주당 시간·필요 역량을 한 장에 적어보세요. 그다음 본업에서 무엇을 조정할지, 누가 결과물을 확인할지 합의해야 합니다. 실제로 맡길 프로젝트와 책임자를 확보합니다. 직원의 현재 직무뿐 아니라 경험과 관심사를 수집합니다. 매칭 뒤 착수·완료·업무량 충돌까지 점검합니다. 내부에 부족한 특정 역량이 확인되면 그 범위에 맞는 외부 전문가 협업을 검토합니다. 첫 프로젝트는 이렇게 정의해볼 수 있습니다예를 들어 “디지털 전환을 도와줄 사람” 대신 “6주 동안 고객 문의를 분류하고, 반복 문제와 개선안 3개를 정리할 사람”을 찾는 방식입니다. 고객지원 담당자는 업무 맥락과 완료 기준을 제공하고, 다른 부서의 데이터 분석 역량 보유자가 분석을 맡을 수 있습니다. 이때 기간과 주당 참여 시간, 사용할 데이터, 결과물 검토자까지 정해야 실제 일이 시작됩니다. 위 내용은 이해를 돕는 국내 적용 예시이며 슈나이더의 실제 프로젝트 공고는 아닙니다. AI가 연결해도 설계와 판단은 사람에게 남습니다OTM 사례에서 AI는 후보와 기회를 발견하도록 돕습니다. 어떤 문제를 프로젝트로 만들지, 참여 시간을 어떻게 확보할지, 결과물이 업무에 도움이 됐는지는 사람이 결정해야 합니다. 가입자 수와 매칭 건수에 더해 착수율, 완료율, 본업과의 일정 충돌까지 봐야 하는 이유입니다. 실행 가이드와 공식 사례집슈나이더 OTM 실행 가이드 17페이지 무료로 받기 → 자료실 실행 가이드에는 협업 구조, 두 명의 실제 직원 사례, 운영 준비사항, 공고 예시, 90일 계획과 워크시트를 담았습니다. 하단 참고자료 [1]에서 공급사 원문도 확인할 수 있습니다. 공급사 발표 성과는 측정 시점과 산식을 확인해 활용해야 합니다. 플렉스웍은 기업이 정의한 업무에 맞는 전문가를 연결합니다. 맡길 일과 필요한 역량을 구체화하면 협업 방식도 더 명확해집니다. 우리 회사의 첫 프로젝트를 구체화해보세요 체크리스트와 워크시트 무료 다운로드 → 내부에서 확보하기 어려운 전문성이 있다면, 맡길 업무·기간·결과물을 등록해 주세요. 플렉스웍에 전문가가 필요한 업무 등록하기 → 참고자료[1] Gloat 공식 사례집 PDF [2] SHRM · 도입 책임자 인터뷰 (2020) [3] LinkedIn · 내부 이동 운영 정책 (2020) [4] M1 · CHRO Charise Le 인터뷰 (2025) [5] Schneider · Linh Ho 직원 사례 (2021)

"진출하라"가 아니라 "판단할 수 있게" | 베트남 곡물 터미널 투자, 조건부 Go 권고와 고객의 No-Go 결정
좋은 컨설팅은 반드시 "Go"로 끝나지 않습니다. 저는 넥센그룹에서 28년간 해외영업, 수출입, 물류, SCM과 사업운영을 거쳐 250명 이상의 조직과 P&L을 책임졌습니다. 지금은 베트남 하노이에서 한국 기업의 진출 전략과 투자 검토를 돕고 있습니다. 그동안 수행한 프로젝트 가운데 가장 깊이 몰입했던 사례는, 결과적으로 고객이 진출하지 않기로 결정한 프로젝트입니다. 1. 상황: 한 번 어려움을 겪은 시장에 다시 도전할 것인가고객은 보수적인 재무 원칙으로 장기간 안정 경영을 이어 온 국내 대표 터미널 운영사였습니다. 과거 베트남 진출을 추진했지만, 국영기업 특유의 느린 의사결정 속도와 현지 기업에 대한 이해 부족으로 초기 단계에서 어려움을 겪었습니다. 이번에는 같은 시행착오를 반복하지 않고 재진출 여부를 판단해야 하는 상황이었습니다. 시장 자체는 매력적이었습니다. • 베트남의 연간 곡물 수입량은 약 2,450만 톤으로 한국(약 1,770만 톤)보다 많습니다. • 반면 현대식 곡물 전용 터미널은 극소수여서 인프라 공백이 뚜렷했습니다. • 육류 소비 증가로 사료용 곡물 수요도 구조적으로 늘고 있었습니다. 후보지는 메콩델타와 바로 연결되는 남부 항만이었습니다. 현지 민간 항만 개발 그룹과의 합작이 전제였고, 투자 규모는 1억 달러 이상이었습니다. 2. 과제: "기회가 크다"는 말만으로는 결정할 수 없다보수적인 경영을 해 온 고객에게 필요한 것은 장밋빛 전망이 아니었습니다. 이사회가 책임지고 판단할 수 있는 근거가 필요했습니다. 핵심 쟁점은 다섯 가지였습니다. • 수심: 대형 곡물선이 실제로 들어올 수 있는가. 준설 계획은 언제, 누구 비용으로 실행되는가. • 물량: 터미널을 채울 화주가 확보되어 있는가. • 경영권: 외국인 지분이 49%로 제한되는 구조에서 운영을 통제할 수 있는가. • 입지 경쟁력: 이미 검증된 기존 항만보다 총 물류비가 실제로 유리한가. • 파트너 신뢰도: 현지 파트너의 재무 건전성과 의사결정 구조를 믿을 수 있는가. 3. 해결: 한 달간의 실사, 그리고 세 갈래의 결론한 달 동안 현지 파트너, 항만 운영 데이터, 정부 계획 문서, 선박 운항 기록을 교차 검증했습니다. 이 과정에서 두 가지 원칙을 지켰습니다. 첫째, 파트너가 주는 정보에만 기대지 않았습니다. 수심은 공식 수치뿐 아니라 조수 간만, 실제 입항 선박 기록, 준설 예산과 입찰 단계까지 확인했습니다. 물량은 "잠재 고객"과 "서명된 물량 확약"을 엄격히 구분했고, 확약된 물량이 아직 없다는 사실을 그대로 보고했습니다. 과거 경험을 고려해 현지 파트너의 재무 상태와 의사결정 구조도 별도로 점검했습니다. 둘째, 결론을 하나로 몰지 않았습니다. 고객이 직접 선택할 수 있도록 판단 구조를 세 갈래로 설계했습니다. • Go: 아래 조건이 이미 충족된 상태로 즉시 추진 • 조건부 Go: 조건을 계약에 명시하고, 미충족 시 철수할 수 있는 장치를 갖춘 뒤 추진 • No-Go: 조건 충족 가능성이 낮거나, 기존 대안 대비 우위가 불충분 조건부 Go의 조건은 구체적으로 제시했습니다. • 물량: 연 150만 톤 이상 물량 확약과 주요 화주의 의향서 확보 • 수심: 항로 준설 목표 수심 확보. 시한 내 미달 시 철수하거나 지분을 매각할 수 있는 권리 • 경영권: 49% 합작법인과 100% 자회사(사일로, 창고, 내륙운송)를 나누는 이중 구조, 운영 계약, 핵심 거부권 저는 조건부 Go를 권고했습니다. 시장 기회는 분명했지만, 위 조건이 계약으로 담보되지 않는다면 투자해서는 안 된다는 의미였습니다. 4. 결과: 고객은 No-Go를 선택했습니다고객 경영진은 제시된 기준을 바탕으로 No-Go를 결정했습니다. 수심과 실수요자 거리를 최우선으로 보는 고객의 원칙에서는, 이미 대규모 물량이 검증된 기존 항만 대비 우위가 아직 충분하지 않다고 판단한 것입니다. 저는 이 결정을 실패로 보지 않습니다. 오히려 이 프로젝트에서 가장 의미 있는 성과라고 생각합니다. • 고객은 1억 달러 이상의 투자를 막연한 기대가 아닌 명확한 기준으로 판단했습니다. • "왜 하지 않는가"가 문서로 남았기 때문에, 조건이 바뀌면 같은 기준으로 다시 검토할 수 있습니다. • 컨설턴트가 자신의 이해관계가 아니라 고객의 의사결정 품질을 우선했다는 신뢰가 남았습니다. 5. 인사이트: 베트남 투자 검토에서 꼭 지켜야 할 세 가지• "잠재 물량"과 "확약 물량"을 구분하십시오. 해외 인프라 투자의 성패는 대부분 첫 3년의 물량에서 갈립니다. • 시장보다 파트너와 의사결정 구조를 먼저 이해하십시오. 베트남에서는 국영기업과 민간기업의 의사결정 속도와 방식이 크게 다르며, 이를 일정과 계약에 반영하지 않으면 좋은 사업도 초기에 멈춥니다. • 좋은 자문은 결론이 아니라 판단 기준을 남깁니다. Go, No-Go, 조건부 Go를 나란히 놓으면 경영진은 자신의 위험 성향에 맞는 결정을 스스로 내릴 수 있습니다. 이런 고민이 있다면 도움이 될 수 있습니다• 베트남 투자나 진출을 검토 중인데, 내부에서 판단 근거가 엇갈리는 경우 • 현지 파트너가 제시한 정보가 충분히 검증되었는지 확신하기 어려운 경우 • 이사회에 올릴 Go/No-Go 판단 구조와 투자 조건을 설계해야 하는 경우 업종과 관계없이 사업의 본질과 실행 가능성부터 함께 점검하겠습니다. 프로젝트 문의는 플렉스웍을 통해 남겨 주십시오.
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