비즈니스

Manager 3.0: AI 시대에서 성공하는 방법

AI의 가장 조용한 영향력은 최전방이나 상층부가 아닌 중간 관리자에게 있습니다. '관리 감독자'에서 '증강된 오케스트레이터'로: 2025년의 관리자는 진화하지 않으면 도태될 것입니다. 인간과 AI의 협업 촉진부터 윤리적 리더십까지 8가지 핵심 역량. 다음 영역은? '분산형 리더십 인텔리전스'- 첫 번째 실험에서 30~40%의 생산성 향상 효과가 나타났습니다. 문제는 AI가 경영을 변화시킬 것인가의 여부가 아닙니다. 문제는 여러분이 준비되어 있느냐의 여부입니다.

조용한 관리의 변화

헤드라인은 일자리 대체나 새로운 산업 창출에 초점을 맞추고 있지만, 기업 세계에서는 더 깊은 혁명이 조용히 일어나고 있습니다. 인공지능의 가장 큰 영향력은 일선이나 최고 경영진이 아닌 중간 관리직에서 나타나고 있으며, 2025년에는 인공지능이 팀을 이끄는 것의 의미를 근본적으로 재정의할 것입니다.

'관리 감독자'에서 '증강 오케스트레이터'에 이르기까지, 오늘날의 관리자는 관련성을 유지하기 위해 빠르게 진화해야 합니다. 그렇다면 이러한 전문가들이 이 새로운 환경에서 어떻게 생존하고 성공할 수 있을까요?

2025년 관리자를 위한 8가지 필수 기술

세계경제포럼, 맥킨지, MIT 슬론 매니지먼트 리뷰와 같은 기관의 최신 시장 조사 및 기고문을 바탕으로 모든 관리자가 개발해야 하는 핵심 역량을 소개합니다:

1. 기술 세계에서의 감성 지능

AI는 반복적인 작업을 자동화하지만 감성 지능은 여전히 인간 고유의 특성으로 남아 있습니다. 관리자는 AI를 활용해야 합니다:

  • 점점 더 가상화되는 업무 환경에서 팀 결속력 강화
  • AI 강화 프로세스에서 '인간적 터치'의 균형 맞추기
  • 심리적 안정과 포용성 장려하기

실용적인: AI 도구를 사용하여 팀 정서를 분석하고 공감으로 문제를 해결할 수 있도록 접근 방식을 맞춤 설정하세요.

2. AI 리터러시: 기초부터 전략까지

AI는 더 이상 미래적인 개념이 아니라 비즈니스 전략과 운영을 형성하는 현실입니다. 관리자는 반드시:

  • AI의 기본 원리를 이해하여 정보에 입각한 의사 결정 내리기
  • 부서에서 AI 솔루션을 구현할 기회 파악하기
  • 효과성과 공정성을 위해 AI 도구를 비판적으로 평가하는 방법 알기

실용적인 팁: AI 업스킬링 프로그램에 투자하여 AI 구현의 도구, 트렌드 및 윤리적 고려 사항을 학습하세요.

3. 민첩성과 적응력: 가속화된 세상에서 탐색하기

2025년에는 그 어느 때보다 빠르게 변화가 일어나고 있습니다. 관리자는 반드시 필요합니다:

  • 변화에 신속하게 대응하기 위한 애자일 방법론 도입
  • 불확실성 속에서도 성공할 수 있는 탄력적인 팀 구축
  • 새로운 기회를 선제적으로 파악

실용적인 팁: 애자일 방법론과 같은 유연한 계획 프레임워크를 구현하여 프로세스를 최적화하고 새로운 개발에 빠르게 적응할 수 있도록 하세요.

4. 효과적인 커뮤니케이션: 인간과 기계의 연결

이제 커뮤니케이션은 더 이상 사람과 사람 사이의 상호작용에 국한된 것이 아니라 사람과 AI 시스템 사이의 간극을 메워야 합니다. 관리자는 반드시 그래야 합니다:

  • 복잡한 데이터 기반 정보를 실행 가능한 전략으로 전환하기
  • 팀이 AI 도구를 효과적으로 이해하고 사용하도록 지원
  • 이해 관계자에게 AI의 가치와 한계를 명확하게 설명하기

실용적인 팁: AI 기반 커뮤니케이션 도구를 사용하여 부서와 시간대 간에 정보 공유를 원활하게 하세요.

5. 인사이트 확대: 데이터에서 의사 결정까지

2025년의 성공적인 관리자는 AI를 사용하여 다음과 같은 일을 할 것입니다:

  • 사람의 눈에는 보이지 않는 패턴과 기회 파악하기
  • 이전에는 서너 개만 고려할 수 있었던 수백 개의 시나리오를 평가합니다.
  • 실시간 데이터를 기반으로 더 많은 정보에 기반한 의사 결정 내리기

실용적인 팁: 예측 분석을 사용하여 전략적 의사 결정을 내리고 시장 동향을 예측하되, 항상 사람이 직접 감독하는 수준을 유지하세요.

6. 인간과 AI의 협업 촉진

관리자는 다음 분야의 전문가가 되어야 합니다:

  • 자동화해야 하는 작업과 사람의 입력이 필요한 작업 파악하기
  • 인간과 AI가 서로를 보완하는 통합 워크플로 만들기
  • AI 시스템과 인간의 직관이 다를 때 발생하는 갈등 해결

실용적인 팁: 팀 프로세스를 매핑하여 AI가 인간의 역량을 대체하는 것이 아니라 향상시킬 수 있는 부분을 파악하세요.

7. 다른 사람의 역량 강화: 리더십의 새로운 얼굴

리더의 역할은 관리에서 권한 부여로 변화하고 있습니다. 2025년, 관리자는 반드시

  • 팀이 AI 도구를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하는 데 집중하세요.
  • 직원들이 자신의 업무에 주인의식을 갖도록 장려하기
  • AI 역량과 인간의 창의성을 결합하여 혁신 촉진

실용적인 팁: 팀이 AI 도구 및 기타 새로운 기술에 대한 기술을 향상할 수 있도록 교육 프로그램을 제공하세요.

8. 윤리적 리더십: AI의 도전 과제 탐색하기

AI가 더욱 널리 보급됨에 따라 윤리적 고려 사항이 중요해졌습니다. 관리자는 반드시 고려해야 합니다:

  • 공정하고 공평한 AI 도구 사용 보장
  • 데이터 개인정보 보호 및 규정 준수
  • AI 기반 의사 결정의 사회적 영향 고려하기

실용적인 팁: AI 윤리 위원회를 설립하여 AI 기술 구현을 감독하고 윤리적 문제를 선제적으로 해결하세요.

적응을 위한 구체적인 전략

자신의 기술 재평가

현재 자신의 역량과 미래에 필요한 역량을 비교하여 정직한 자기 평가를 실시하세요. 부족한 부분을 파악하고 개인 맞춤형 전문성 개발 계획을 세웁니다.

평생 학습 도입

세계경제포럼에 따르면 2030년까지 대부분의 직업에서 사용되는 기술의 70%가 바뀔 것이라고 합니다. 관리자는 반드시 그래야 합니다:

  • 새로운 기술을 배우는 데 주당 5시간 이상 투자하기
  • AI 관련 실무 커뮤니티 참여
  • 위험도가 낮은 프로젝트에서 새로운 도구로 실험하기

팀을 위한 AI 역량에 대한 비전 개발

업계 전문가들이 제안한 대로 관리자는 팀의 AI 역량을 4단계로 나눠야 합니다:

  • 센터 오브 엑설런스(5%): IA 시스템을 구축하는 기술 전문가
  • "AI + X"(15%): 특정 영역에 AI를 통합하는 주제 전문가
  • 유동성(30%): 기술 전문가와 정기적으로 교류하는 직원들
  • 문해력(50%): 모든 직원을 위한 기본 수준

내구성과 소모성 기술의 균형

특정 AI 프레임워크 사용과 같은 고급 기술은 금방 쓸모없어질 수 있습니다. 관리자는 반드시 그래야 합니다:

  • 내구성 있는 기술(비판적 사고, 문제 해결, 커뮤니케이션)의 탄탄한 토대 구축
  • 최신 기술에 대한 최신 정보 유지
  • 역량 개발을 위한 T 접근 방식 채택

경쟁 우위: 증강 오케스트레이션

AI를 단순히 비용 절감의 수단으로만 생각하는 기업은 증강 관리의 혁신적 잠재력을 놓치고 있습니다. 2025년의 성공적인 관리자는 AI와 싸우는 것이 아니라 AI를 활용합니다:

  • 팀 역량 강화
  • 전략적이고 창의적인 작업을 위한 시간 확보
  • 더 나은 의사 결정과 빠른 의사 결정

미래 전망

다음 영역은 일부 조직에서 '분산 리더십 인텔리전스'라고 부르는 시스템으로, 계층적 마찰이 적은 관리자 네트워크를 통해 의사 결정을 조정하는 데 도움을 주는 시스템입니다. 초기 실험에 따르면 복잡한 이니셔티브에서 생산성이 30~40% 향상되는 것으로 나타났습니다.

비즈니스 리더에게 중요한 것은 AI가 중간 관리자를 변화시킬지 여부가 아니라 조직이 이미 도래한 새로운 현실에 대비하고 있는지의 여부입니다. 인간의 판단력을 중심에 두고 AI를 증폭시키는 증강 오케스트레이터로 자신을 재창조하는 관리자가 미래의 성공적인 기업을 이끌 것입니다.

출처

  1. 맥킨지 디지털. (2025, 1월). '직장에서의 AI : 2025 년 보고서'. 맥킨지 앤 컴퍼니.
  2. 세계 경제 포럼. (2025, 1월). '2025 : 기업이 업무 수행 방식을 혁신 할 준비를하는 해'. WEF.
  3. MIT 슬론 경영 리뷰. (2025, 1월). "2025 년을위한 리더십 및 AI 통찰력 : MIT 슬론 매니지먼트 리뷰의 최신 정보". MIT 슬론.
  4. 스위스 경영 및 경영 대학 제네바. (2024, 11월). "2025 년의 리더십 기술 : 모든 리더가 AI 주도 시대에 성공하기 위해 필요한 8 가지 필수 기술". SSBM.
  5. 카탄포루시, K. (2025, 1월). "2025 년에 모든 직원이 AI를 사용해야하는 이유". 정보 주간.
  6. IBM. (2025, 4월). '2025 년에 필요한 AI 기술'. IBM Think.
  7. Visier. (2025). '2025 년 AI 기반 인력 트렌드 5 대 트렌드'. Visier.

비즈니스 성장을 위한 리소스

2025년 11월 9일

소비자 애플리케이션을 위한 AI 규정: 새로운 2025년 규정에 대비하는 방법

2025년, AI의 '와일드 웨스트' 시대 종식: 2024년 2월 2일부터 AI 리터러시 의무, 2025년 8월 2일부터 거버넌스 및 GPAI가 적용되는 EU AI 법안이 8월 2일부터 시행됩니다. 캘리포니아는 강박적 보상 시스템, 자살 생각 감지, 3시간마다 '나는 인간이 아니다'라는 알림, 독립적인 공개 감사, 위반 시 1,000달러의 벌금을 부과하는 SB 243(세웰 세처 자살 이후 탄생, 14세 챗봇과 정서적 관계 형성)으로 선구자적 입지를 다지고 있습니다. SB 420은 '고위험 자동 결정'에 대한 영향 평가와 함께 사람의 검토 항소권을 요구합니다. 실제 집행: Noom은 2022년에 인간 코치로 둔갑한 봇에 대해 5,600만 달러의 합의금을 지불할 것이라고 밝혔습니다. 전국적 추세: 앨라배마, 하와이, 일리노이, 메인, 매사추세츠에서는 AI 챗봇에 알리지 않는 것을 UDAP 위반으로 분류하고 있습니다. 3단계 위험 중요 시스템 접근 방식(의료/교통/에너지) 배포 전 인증, 소비자 대상 투명 공개, 범용 등록+보안 테스트. 연방 정부의 선점 없는 규제 패치워크: 여러 주에 걸쳐 있는 기업은 다양한 요건을 충족해야 합니다. 2026년 8월부터 EU: 명백한 경우를 제외하고 사용자에게 AI 상호 작용을 알리고, AI 생성 콘텐츠에 기계 판독 가능 라벨을 부착합니다.
2025년 11월 9일

생성되지 않은 것을 규제하는 것: 유럽은 기술적으로 무의미할 위험이 있나요?

유럽은 전 세계 인공지능 투자의 10분의 1에 불과하지만 글로벌 규칙을 주도하고 있다고 주장합니다. 이는 혁신을 촉진하지 않고 시장 지배력을 통해 전 지구적 규모의 규칙을 강요하는 '브뤼셀 효과'입니다. 인공지능법은 2027년까지 시차를 두고 시행되지만 다국적 기술 기업들은 훈련 데이터 공개를 피하기 위해 영업 비밀을 발동하고, 기술적으로 준수하지만 이해하기 어려운 요약을 작성하고, 자체 평가를 통해 시스템을 '고위험'에서 '최소 위험'으로 하향 조정하고, 덜 엄격한 규제를 가진 회원국을 선택해 포럼 쇼핑을 하는 등 창의적인 회피 전략으로 대응하고 있습니다. 역외 저작권의 역설: EU는 OpenAI가 유럽 밖에서 교육하는 경우에도 유럽 법률을 준수할 것을 요구하는데, 이는 국제법에서는 전례가 없는 원칙입니다. 동일한 AI 제품의 제한된 유럽 버전과 고급 글로벌 버전이라는 '이중 모델'이 등장합니다. 실제 위험: 유럽은 글로벌 혁신으로부터 고립된 '디지털 요새'가 되어 유럽 시민들은 열등한 기술에 접근하게 됩니다. 신용 평가 사건의 대법원은 이미 '영업 비밀' 항변을 기각했지만, '충분히 상세한 요약'이 정확히 무엇을 의미하는지 해석상의 불확실성은 여전히 엄청납니다. 아무도 모릅니다. 마지막 미해결 질문: EU는 미국 자본주의와 중국 국가 통제 사이에 윤리적 제3의 길을 만들고 있는가, 아니면 단순히 경쟁하지 않는 영역으로 관료주의를 수출하고 있는가? 현재로서는 AI 규제 분야의 세계 선두주자이지만, 개발은 미미한 수준입니다. 방대한 프로그램.
2025년 11월 9일

이상값: 데이터 과학과 성공 사례의 만남

이상값은 더 이상 '제거해야 할 오류'가 아니라 이해해야 할 가치 있는 정보라는 데이터 과학의 패러다임이 바뀌었습니다. 하나의 이상값은 선형 회귀 모델을 완전히 왜곡시킬 수 있지만(기울기를 2에서 10으로 변경), 이를 제거하면 데이터 집합에서 가장 중요한 신호를 잃을 수 있습니다. 머신 러닝은 정교한 도구를 도입합니다: 격리 포레스트는 무작위 의사 결정 트리를 구축하여 이상값을 격리하고, 로컬 이상값 팩터는 국소 밀도를 분석하며, 자동 인코더는 정상 데이터를 재구성하여 재현할 수 없는 것을 보고합니다. 글로벌 이상값(열대 지방의 기온 -10°C), 상황별 이상값(가난한 동네에서 1,000유로 지출), 집단 이상값(공격을 나타내는 동기화된 스파이크 트래픽 네트워크) 등이 있습니다. 폴 매카트니는 '많은 밴드가 함부르크에서 10,000시간 동안 성공하지 못했지만 이론은 틀림없다'고 주장하며 '10,000시간 법칙'에 대한 논쟁을 벌였습니다. 아시아의 수학적 성공은 유전이 아니라 문화입니다: 중국의 숫자 체계는 더 직관적이고, 벼 재배는 지속적인 개선이 필요하며, 서양의 농업 영토 확장과는 대조적입니다. 실제 적용 사례: 영국 은행은 실시간 이상 징후 탐지를 통해 18%의 잠재적 손실을 복구하고, 제조업에서는 육안 검사로는 놓칠 수 있는 미세한 결함을 감지하고, 의료 업계에서는 85% 이상의 이상 징후 감지 감도로 임상시험 데이터를 검증합니다. 마지막 교훈: 데이터 과학이 이상값을 제거하는 데서 이상값을 이해하는 데로 나아감에 따라, 우리는 비정상적인 데이터를 수정해야 할 이상값이 아니라 연구해야 할 가치 있는 궤적으로 보아야 합니다.