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AI로 업무가 달라지면, 사람을 활용하는 방식도 달라져야 하지 않을까요? 예전에는 어떤 업무가 생기면 그 일을 담당할 사람 한 명을 채용하는 것이 가장 일반적인 해결 방식이었습니다. 하지만 AI가 반복 업무와 실행의 일부를 담당할 수 있게 되면서 하나의 직무 안에 묶여 있던 업무를 더 작은 단위로 나누고, 필요한 부분에 필요한 전문성을 연결하는 것이 가능해지고 있습니다. 한 사람을 채용해 여러 업무를 맡기는 대신, AI와 내부 구성원, 분야별 외부 전문가를 조합해 필요한 업무를 해결하는 방식 이 새로운 선택지로 등장하고 있습니다. 이번 다시보기에서는 FlexWork를 운영하고 있는 임태은 대표와 함께, AI 시대에 왜 기존의 정규직 중심 채용 방식만으로는 빠른 실행과 전문성을 확보하기 어려워지고 있는지 살펴봅니다. 글로벌 시장에서 확산되고 있는 Fractional Talent와 Nano Hiring , 시간제 전문가 협업을 통해 사람을 먼저 채용하는 방식에서 벗어나 해결해야 할 업무를 먼저 정의하는 인재 전략 을 알아보세요. 1. 강연자 소개 이번 다시보기는 베러웍스(FlexWork) 임태은 대표의 강연으로 진행됩니다. 임태은 대표는 글로벌 기업에서 20년 이상 현장 경험을 쌓았으며, 현재 각 분야 전문가와 글로벌 인재 3만 명의 네트워크를 기반으로 베러웍스를 운영하고 있습니다. 유연한 인재 활용과 시간제 전문가 협업 모델을 현장에서 설계해왔으며, 채용시장의 변화와 새로운 일하는 방식을 주제로 강연과 연구 활동을 이어가고 있습니다. 이번 세션에서는 AI로 인해 업무를 수행하는 단위가 달라지고 있는 상황에서, 기업의 인재 전략은 어떻게 변화해야 하는지를 다룹니다. 특히 정규직 채용만으로 필요한 모든 전문성을 확보하는 방식에서 벗어나, 업무를 먼저 정의하고 필요한 전문가와 유연하게 협업하는 방식 을 중심으로 이야기합니다. 2. 이 다시보기를 추천하는 이유 AI가 업무를 빠르게 바꾸고 있지만, 많은 조직의 인재 운영 방식은 여전히 한 사람을 채용해 하나의 직무를 맡기는 구조에 머물러 있습니다. 하지만 실제 조직에서 필요한 업무를 들여다보면 모든 일이 반드시 한 명의 정규직을 필요로 하는 것은 아닙니다. 특정 프로젝트에서 잠시 필요한 전문성이 있을 수도 있고, 일주일에 몇 시간만 필요한 업무가 있을 수도 있습니다. 반복 실행은 AI가 담당하고, 중요한 판단이나 전문적인 영역에서만 사람이 필요한 경우도 있습니다. 이처럼 업무를 더 작은 단위로 나눌 수 있게 되면 “어떤 사람을 채용할 것인가?”보다 “어떤 업무를 해결해야 하는가?”를 먼저 묻는 방식 이 중요해집니다. 이번 다시보기에서는 이러한 변화가 왜 일어나고 있는지, 그리고 글로벌 기업들이 어떤 방식으로 필요한 전문성을 유연하게 활용하고 있는지 살펴봅니다. 3. 이런 분께 추천해요 정규직 채용만으로 필요한 전문성을 확보하는 데 한계를 느끼고 있는 HR·조직 담당자 당장 필요한 업무는 있지만 새로운 인력을 채용하기에는 부담이 큰 조직 AI 시대에 맞춰 인재 전략과 조직 운영 방식을 다시 설계하고 싶은 리더 Fractional Talent와 시간제 전문가 활용에 관심이 있는 분 해외에서는 유연한 전문가 협업이 어떤 방식으로 확산되고 있는지 궁금한 분 사람을 채용하는 것보다 필요한 업무를 중심으로 조직을 운영하는 방법이 궁금한 분 내부 구성원, AI, 외부 전문가를 어떻게 조합해 활용할지 고민하고 있는 분 단순히 새로운 채용 트렌드를 소개받기보다, 실제 조직의 업무를 어떤 단위로 나누고 필요한 전문성을 어떻게 연결할 수 있는지 고민하고 있는 분께 적합합니다. 4. 다시보기 주요 내용 이번 다시보기에서는 AI로 인해 업무 단위가 달라지는 현상에서 출발해, 기업의 채용과 인재 활용 방식이 어떻게 변화하고 있는지 살펴봅니다. AI가 바꾸는 업무의 단위 과거에는 한 사람의 직무 안에 여러 업무가 함께 묶여 있었습니다. 하지만 AI가 반복 실행과 산출물 제작의 일부를 담당할 수 있게 되면서, 하나의 직무를 더 작은 업무 단위로 나누는 것이 가능해지고 있습니다. 업무 단위가 달라지면 필요한 사람과 전문성을 활용하는 방식 역시 달라질 수밖에 없습니다. 정규직 채용이 가진 속도·전문성·비용의 트레이드오프 필요한 업무가 생길 때마다 정규직을 채용하는 방식은 모든 상황에서 가장 효율적인 선택일까요? 채용에는 시간이 필요하고, 특정 전문성을 갖춘 사람일수록 확보하기 어렵습니다. 반대로 하나의 전문 업무를 해결하기 위해 한 명을 장기간 고용하는 것이 비효율적인 경우도 있습니다. 이번 세션에서는 기존 채용 방식에서 발생하는 속도와 전문성, 비용의 문제를 함께 살펴봅니다. Fractional Talent란 무엇인가 Fractional Talent는 한 명의 전문가가 하나의 조직에만 전일제로 소속되는 대신, 자신의 전문성이 필요한 여러 조직과 일정 시간 또는 특정 업무 단위로 협업하는 방식입니다. 기업 입장에서는 필요한 전문성을 필요한 만큼 활용할 수 있고, 전문가 입장에서는 자신의 역량을 여러 조직과 프로젝트에 제공할 수 있습니다. 이러한 방식이 글로벌 시장에서 새로운 인재 활용 모델로 확산되고 있는 배경을 살펴봅니다. Nano Hiring과 업무 중심의 인재 활용 사람 한 명을 기준으로 역할을 만드는 것이 아니라, 먼저 해결해야 할 업무를 정의한 뒤 그 업무에 필요한 역량을 연결하는 방식도 소개합니다. 업무를 작은 단위로 정의할수록 모든 문제를 한 명의 채용으로 해결할 필요가 없어집니다. AI가 담당할 부분, 내부 구성원이 맡을 부분, 외부 전문가의 전문성이 필요한 부분을 나누어 설계하는 새로운 인재 운영 방식을 살펴봅니다. 한 명의 전문가가 여러 조직과 협업하는 구조 모든 전문성이 조직 내부에 상주해야 하는 것은 아닙니다. 특정 분야의 경험이 필요할 때 전문가가 일정 시간 동안 조직에 참여하거나, 하나의 문제를 해결하기 위해 프로젝트 단위로 합류하는 방식이 가능합니다. 시간제 전문가를 활용하면 어떤 상황에서 효과적인지, 기존의 정규직 채용과는 어떤 차이가 있는지 알아봅니다. 채용 중심에서 업무 중심으로 기존 채용에서는 먼저 직무와 사람을 정의한 뒤 그 사람에게 여러 업무를 맡겼습니다. 앞으로는 반대로 조직이 해결해야 할 업무를 먼저 정의하고, 그 업무에 가장 적합한 실행 방식을 선택하는 것 이 중요해질 수 있습니다. AI가 수행할 업무인지, 내부 구성원이 담당할 업무인지, 특정 경험을 가진 외부 전문가가 필요한 업무인지를 구분하면서 조직의 인재 전략을 다시 설계하는 관점을 살펴봅니다. 시간제 전문가와 협업을 시작하는 방법 Fractional Talent를 활용한다고 해서 조직 전체의 인재 운영 방식을 한 번에 바꿔야 하는 것은 아닙니다. 현재 조직에서 해결해야 할 업무를 구체적으로 정의하고, 그중 외부 전문성이 필요한 영역부터 작은 단위로 협업을 시작할 수 있습니다. 이번 세션에서는 사람을 채용하는 관점이 아닌 업무를 해결하는 관점에서 전문가 협업을 바라보는 방법 을 소개합니다. 5. 다시보기를 통해 얻어갈 수 있는 것 AI로 인해 업무를 수행하는 단위가 왜 달라지고 있는지 이해할 수 있습니다. 정규직 중심의 인재 운영 방식에서 발생하는 속도·전문성·비용의 트레이드오프를 살펴볼 수 있습니다. Fractional Talent와 Nano Hiring이 어떤 인재 활용 방식인지 이해할 수 있습니다. 글로벌 시장에서 시간제·프로젝트 기반 전문가 활용이 확산되는 이유를 알 수 있습니다. 사람을 먼저 채용하는 방식에서 업무를 먼저 정의하는 방식으로 전환하는 관점을 배울 수 있습니다. AI, 내부 구성원, 외부 전문가를 조합해 업무를 수행하는 조직 구조를 생각해볼 수 있습니다. 우리 조직에서 시간제 전문가 협업을 어디에서부터 시작할 수 있을지 힌트를 얻을 수 있습니다. 6. 시청 전 안내 본 다시보기는 단순히 새로운 채용 방식이나 해외 HR 트렌드를 소개하는 세션이 아닙니다. AI로 업무를 수행하는 방식이 바뀌고 있는 상황에서 기업이 필요한 전문성을 어떻게 확보하고 활용할 것인지, 조직과 업무의 구조 자체를 다시 바라보는 세션 입니다. 시청 전 현재 조직에서 채용을 고민하고 있는 포지션이 있다면, 그 포지션의 이름보다 실제로 해결해야 하는 업무가 무엇인지 한번 떠올려보세요. 그 업무 전체가 한 명의 정규직을 필요로 하는지, 일부는 AI가 수행할 수 있는지, 특정 영역만 외부 전문가의 경험이 필요한지 생각해보면 이번 세션을 더 구체적으로 적용해볼 수 있습니다. 7. 다시보기 영상 확인 방법 이벤트 신청 후 아래 경로에서 영상을 확인하실 수 있어요. 마이페이지 > 신청한 이벤트 ⚠️ 링크는 이벤트 신청일로부터 7일간만 제공됩니다. 기간 내에 꼭 확인해주세요.

AI를 도입한 조직과, AI로 일하는 조직은 무엇이 다를까요? AI 툴을 몇 개 도입하는 것과 조직의 실제 업무 방식이 AI 중심으로 달라지는 것은 전혀 다른 문제입니다. 해외 스타트업에서는 이미 AI를 특정 업무를 대신하는 도구로만 사용하지 않고, 기획하고 탐색하고 결과물을 만들고 다시 개선하는 전체 워크플로우 안에 자연스럽게 포함시키는 방식 을 실험하고 있습니다. 이번 다시보기에서는 영국 메드테크 스타트업에서 Product Designer로 일하고 있는 황소흠 님의 실제 경험 을 바탕으로, 글로벌 조직에서는 AI를 어떻게 업무에 적용하고 있는지 살펴봅니다. AI를 처음 사용하는 구성원이 조직 안에서 어떻게 활용 역량을 키워가는지, 같은 프롬프트를 사용해도 결과가 달라지는 이유는 무엇인지, 그리고 AI를 활용하는 과정에서 사람의 질문과 판단이 왜 계속 중요하게 남는지를 현업의 관점에서 확인해보세요. 1. 강연자 소개 이번 다시보기는 영국 메드테크 스타트업에서 Product Designer로 일하고 있는 황소흠 님의 실제 업무 경험을 바탕으로 진행됩니다. 황소흠 님은 맥킨지, 영란은행, 필립스 등 글로벌 조직에서 다양한 프로젝트를 수행했으며, 현재 영국 메드테크 스타트업에서 AI 도구를 활용해 사용자 경험을 설계하고 있습니다. 의료 현장에서 활용할 수 있는 AI 기반 어시스턴트를 기획·디자인하며, AI를 단순한 아이디어 도구가 아니라 실제 제품과 조직의 업무 흐름 안에서 활용하고 있습니다. 이번 세션에서는 특정 프롬프트나 AI 툴 사용법을 소개하기보다, AI가 실제 조직 안에 들어왔을 때 구성원의 업무 방식과 협업 방식이 어떻게 달라지는지 를 현장에서 경험한 사례를 중심으로 이야기합니다. 2. 이 다시보기를 추천하는 이유 AI를 사용하는 사람은 빠르게 늘고 있지만, 조직 전체가 AI와 함께 일하도록 만드는 것은 또 다른 문제입니다. 특히 기존에 AI를 많이 사용하지 않았던 구성원에게 새로운 도구를 제공한다고 해서 하루아침에 업무 방식이 바뀌지는 않습니다. 황소흠 님은 실제 조직 안에서 AI 활용 역량을 만드는 과정을 근육을 키우는 것과 비슷하다 고 설명합니다. 처음부터 완벽한 프롬프트를 작성하는 것이 중요한 것이 아니라, 실제 업무에서 AI를 반복적으로 사용하면서 결과를 확인하고, 다시 질문하고, 원하는 방향으로 개선하는 경험이 쌓여야 한다는 것입니다. 이번 다시보기를 통해 AI 도입을 단순한 툴 교육이나 프롬프트 교육으로 접근하기보다, 구성원이 AI를 실제 업무 안에서 활용할 수 있도록 만드는 과정 을 생각해볼 수 있습니다. 3. 이런 분께 추천해요 조직에 AI를 도입했지만 실제 업무 방식까지는 크게 달라지지 않았다고 느끼는 분 해외 스타트업에서는 AI를 실무에 어떻게 적용하고 있는지 궁금한 HR·조직 담당자 기획·디자인·개발 과정에서 AI를 더 적극적으로 활용하고 싶은 실무자 구성원의 AI 활용 역량을 어떻게 높여야 할지 고민하는 리더 프롬프트 작성법보다 실제 업무 안에서 AI를 활용하는 방법이 궁금한 분 AI가 사람의 역할과 협업 방식을 어떻게 바꾸고 있는지 현업 사례를 통해 확인하고 싶은 분 특정 AI 툴의 사용법이나 정답 프롬프트를 배우기보다, 실제 조직에서 AI를 어떻게 활용하고 적응해가는지 알고 싶은 분께 더 적합합니다. 4. 다시보기 주요 내용 이번 다시보기에서는 실제 글로벌 스타트업의 업무 경험을 중심으로, AI를 조직 안에서 활용할 때 나타나는 변화와 시행착오를 살펴봅니다. AI를 실제 조직의 업무 안에 적용하는 과정 AI를 특정 업무를 빠르게 처리하는 도구로만 사용하는 것이 아니라, 실제 제품 기획과 디자인, 협업 과정에서 어떻게 활용하고 있는지 살펴봅니다. 개인의 AI 활용을 넘어 여러 구성원이 AI를 업무 흐름 안에 포함시키기 위해 어떤 과정이 필요한지도 이야기합니다. AI를 처음 사용하는 구성원이 적응하는 방법 조직 구성원 모두가 처음부터 AI에 익숙한 것은 아닙니다. 특히 AI를 처음 사용하는 구성원은 실제 업무에서 반복적으로 활용하면서 조금씩 자신만의 사용 방식을 만들어가야 합니다. 새로운 도구를 한 번 교육하는 것보다, 조직 안에서 AI 활용 경험을 계속 쌓게 만드는 것이 왜 중요한지 살펴봅니다. AI 활용 역량은 하루아침에 만들어지지 않는 이유 AI를 잘 활용하는 능력은 정해진 명령어를 외우는 방식으로 만들어지지 않습니다. 결과를 확인하고, 부족한 부분을 발견하고, 다시 질문하면서 원하는 결과에 가까워지는 반복 과정이 필요합니다. 실제 업무에서 이러한 경험이 쌓이면서 구성원의 AI 활용 역량도 함께 높아집니다. 완벽한 프롬프트만으로 같은 결과를 만들 수 없는 이유 같은 프롬프트를 사용해도 AI 모델에 따라 결과가 달라질 수 있고, 어떤 추가 질문을 하는지에 따라서도 최종 결과물이 크게 달라질 수 있습니다. 따라서 좋은 결과를 만드는 데에는 최초의 프롬프트뿐 아니라, AI가 내놓은 결과를 보고 다음 질문을 결정하는 과정 이 중요합니다. AI와 일할수록 사람의 판단이 중요해지는 지점 AI가 결과물을 빠르게 만들어줄 수 있어도, 그 결과가 현재의 문제와 상황에 적합한지 판단하는 것은 여전히 사람의 역할입니다. 무엇을 질문할지, 어떤 결과를 선택할지, 어디를 더 개선해야 할지를 결정하는 능력이 AI를 실제 업무에 활용하는 과정에서 중요해지는 이유를 살펴봅니다. 글로벌 조직의 AI 활용 경험에서 얻을 수 있는 힌트 AI 활용 방식에는 모든 조직에 그대로 적용할 수 있는 하나의 정답이 존재하지 않습니다. 이번 세션에서는 영국 메드테크 스타트업에서 직접 AI를 활용하고 있는 실무자의 경험을 통해, 우리 조직에서는 AI를 어떤 방식으로 적용하고 구성원의 활용 역량을 어떻게 만들어갈 수 있을지 생각해볼 수 있는 힌트를 제공합니다. 5. 다시보기를 통해 얻어갈 수 있는 것 글로벌 스타트업에서는 AI를 실제 업무에 어떻게 활용하고 있는지 확인할 수 있습니다. AI를 처음 사용하는 구성원이 활용 역량을 만들어가는 과정을 이해할 수 있습니다. 좋은 AI 활용이 단순히 완벽한 프롬프트를 작성하는 것과 다른 이유를 알 수 있습니다. AI의 결과를 바탕으로 추가 질문하고 개선하는 과정이 왜 중요한지 이해할 수 있습니다. AI가 업무에 깊이 들어올수록 사람에게 어떤 판단과 역할이 더 중요해지는지 생각해볼 수 있습니다. 우리 조직에서 AI 활용을 확산시킬 때 어떤 관점으로 접근해야 하는지 힌트를 얻을 수 있습니다. 6. 시청 전 안내 본 다시보기는 특정 AI 툴의 기능이나 프롬프트 작성법을 단계별로 배우는 강의가 아닙니다. 영국 메드테크 스타트업에서 실제 AI를 업무에 활용하며 경험한 사례를 바탕으로, AI가 조직과 실무자의 일하는 방식에 어떤 변화를 만들고 있는지 를 살펴보는 세션입니다. AI 도입을 고민하고 있다면 현재 조직에서 AI가 어느 정도 활용되고 있는지, 구성원마다 활용 수준에는 어떤 차이가 있는지 떠올려보며 시청해보세요. 단순히 새로운 툴을 도입하는 것에서 한 단계 더 나아가, AI가 실제 업무 흐름의 일부가 되려면 무엇이 필요한지 생각해보는 데 도움이 됩니다. 7. 다시보기 영상 확인 방법 이벤트 신청 후 아래 경로에서 영상을 확인하실 수 있어요. 마이페이지 > 신청한 이벤트 ⚠️ 영상은 이벤트 신청일로부터 7일간만 제공됩니다. 기간 내에 꼭 확인해주세요.