이현석

AI가 줄이는 일보다 새로 생기는 일 - 검증·감시·예외처리·거버넌스라는 새 비용

2026-10-09T04:17:44Z

AI를 도입할 때 가장 먼저 계산하는 숫자가 있습니다. 몇 시간을 줄일 수 있는가. 몇 명의 일을 대신할 수 있는가. 인건비를 얼마나 아낄 수 있는가. 중요한 숫자입니다. 하지만 이 계산에는 빠지기 쉬운 것이 있습니다. AI가 사람의 일을 가져가는 동시에, AI를 실제 업무에서 계속 작동시키기 위해 전에 없던 일이 새로 생긴다는 점입니다. AI 결과가 맞는

누가 로봇을 멈출 권한을 갖는가 - 피지컬 AI 현장, 사람에게 남겨야 할 판단과 권한

2026-10-06T08:18:57Z

피지컬 AI가 더 이상 미래 이야기만은 아닙니다. 전북에서는 이미 실제 자동차 부품 공정에 AI와 로봇을 적용하는 실증이 진행됐습니다. DH오토리드는 자율이동로봇과 디지털 트윈을 활용한 공정 자동화를 실증했고, 생산량과 처리시간을 각각 7.4% 개선했다고 발표했습니다. 대승정밀에서는 로봇이 절삭가공 설비의 투입과 배출을 담당했고, 생산량은 11.4% 늘고

직무를 다시 설계하려면 직무에서 시작하지 마세요 - AI 시대 직무재설계의 출발점은 Work입니다

2026-10-01T08:10:25Z

AI가 확산되면서 ‘직무재설계’가 다시 중요한 주제가 되고 있습니다. 기존 직무를 과업 단위로 나누고, 어떤 과업은 사람이 맡고 어떤 과업은 AI가 맡을지 다시 정하자는 접근입니다. 여기에 필요한 역량을 다시 정의하고 채용·교육·평가까지 연결하자는 방법론도 빠르게 늘고 있습니다. 방향은 맞습니다. AI를 기존 업무 위에 얹는 것만으로는 조직의 일하는 방식이

팀장이 다시 전화를 받기 시작했습니다 - 되돌린 결정에서 배우는 것

2026-09-29T08:44:50Z

어느 날부터 팀장들이 전화기 앞에 앉기 시작했습니다. 호주의 한 대형 은행에서 있었던 일입니다. 2025년 7월, 이 은행은 고객센터 인력 45명을 줄였습니다. 이유는 분명했습니다. AI 음성봇을 도입했고, 걸려오는 전화가 줄었다는 판단이었습니다. 그런데 전화는 줄지 않았습니다. 오히려 늘고 있었습니다. 받을 사람은 적어졌는데 전화는 많아졌으니, 남은 사람

기아 노조가 바꾸자고 한 것은 두 글자였습니다 - 완성차 교섭에서 보이는, 경계를 정하는 다른 방식

2026-09-25T23:36:48Z

앞선 두 편에서는 채용공고를 열어봤습니다. 토스는 디자인 직무 여섯 개를 두 개로 줄였고, 당근은 Design Engineer라는 새 역할을 만들었습니다. 법무와 마케팅, 개발에서는 직무와 직무 사이에 비어 있던 자리가 드러나고 있었습니다. 공통점이 하나 있었습니다. 경계를 정하는 주체가 회사였다는 점입니다. 회사가 직무를 나눴고, 새 역할을 만들었고, 어

로펌이 변호사에게 코딩 경험을 묻기 시작했습니다 - 채용공고 네 건을 열어보고 알게 된 것

2026-09-22T09:15:55Z

로펌이 변호사에게 코딩 경험을 묻는다는 공고를 봤습니다. 이제 변호사도 코딩을 해야 한다는 뜻일까요. 공고를 직접 열어봤더니 오히려 반대였습니다. 가장 먼저 적혀 있는 것은 기술이 아니라 변호사 자격과 실제 분쟁 경험이었습니다. 글로벌 로펌 Gibson Dunn이 런던에서 채용하는 Legal Technology & AI Attorney – Internati

AI 시대에도 지금의 직무 체계가 유효할까 - 디자이너 채용공고에서 먼저 보이는 조직 변화

2026-09-18T05:55:35Z

채용공고는 의외로 조직 변화가 먼저 드러나는 문서입니다. 조직개편은 늦게 일어납니다. 직급체계와 평가제도는 더 늦게 바뀝니다. 하지만 지금 필요한 사람이 달라지면 채용공고의 문구와 직무 이름부터 움직입니다. 최근 디자이너 채용공고와 기업의 직무 개편 자료를 보다 보니 한 가지 변화가 눈에 들어왔습니다. 처음에는 단순히 이런 이야기라고 생각했습니다. “앞으로

생성형 AI 다음 충격, 에이전틱 AI 그리고Astra - AI가 더 많은 일을 할수록, 어디까지 맡겨도 될까

2026-09-16T08:21:58Z

ChatGPT가 처음 등장했을 때 기업이 받은 충격은 비교적 분명했습니다. 보고서를 요약하고, 이메일을 쓰고, 번역하고, 자료를 정리하고, 코드를 만드는 속도가 갑자기 달라졌습니다. 그때 우리가 가장 많이 던졌던 질문은 이것이었습니다. 내가 하던 일 가운데 무엇을 AI로 더 빨리 할 수 있을까? 몇 년이 지난 지금 이 질문은 여전히 중요합니다. 하

AI 도입은 왜 중간관리자에게 멈추는가 - 『일을 움직이는 리더십』의 문제의식으로 읽은 HBR의 질문

2026-09-10T04:48:10Z

AI 도입에 관한 논의는 대개 위에서 시작됩니다. CEO가 AI 전략을 선언합니다.이사회가 투자를 승인합니다.전사 태스크포스가 만들어집니다.벤더를 고르고, 교육 과정을 열고, 파일럿 프로젝트를 시작합니다. 그런데 몇 달이 지나면 이상한 일이 벌어집니다. 도구는 들어왔는데 일하는 방식은 크게 바뀌지 않습니다. 일부 직원은 열심히 써보지만, 팀의 공식 업

HR을 줄이면, 일이 줄어드는가 - AI 시대 CEO와 CHRO가 먼저 물어야 할 질문

2026-09-08T00:46:08Z

AI가 조직 안으로 들어오면 가장 먼저 나오는 말이 있습니다. “반복 업무는 줄어들 것이다.”“관리 인력도 줄일 수 있다.”“HR도 예외는 아닐 것이다.” 겉으로 보면 맞는 말처럼 들립니다. 채용 공고를 작성하고, 지원서를 분류하고, 교육 신청을 정리하고, 인사 데이터를 취합하고, 보고서를 만드는 일 중 상당 부분은 이미 AI와 시스템이 대신할 수 있습

CHRO가 지금 정해야 할 다섯 가지 - AI 도입 여부보다 먼저 정해야 할 HR의 미래 운영모델

2026-09-03T04:47:02Z

이 글은 ‘에이전틱 AI 시대, HR은 어떻게 바뀌는가’ 연재의 5편입니다. 앞선 네 편에서는 AI 파일럿의 함정, HR 운영모델 변화, 신입·초기 경력자의 성장 경로, 그리고 HR에 새롭게 요구되는 네 가지 역할을 살펴봤습니다. 마지막 글에서는 CHRO가 지금 정해야 할 다섯 가지 판단 의제를 정리합니다. AI 전환을 앞두고 많은 조직이 묻습니다.

HR에 새로 생기는 네 가지 역할 - 에이전틱 AI 시대, HR 담당자의 일은 어디로 이동하는가

2026-09-01T07:00:24Z

이 글은 ‘에이전틱 AI 시대, HR은 어떻게 바뀌는가’ 연재의 4편입니다. 앞선 글에서는 AI 파일럿의 함정, HR 운영모델 변화, 그리고 신입·초기 경력자의 성장 경로를 살펴봤습니다. 이번 글에서는 에이전틱 AI 시대에 HR 안에 새롭게 요구되는 네 가지 역할을 다룹니다. AI가 HR 업무에 들어오면 가장 먼저 떠오르는 질문은 이것입니다. “HR

AI 시대 신입은 어디서 판단력을 배울까 - 자동화가 초급 업무뿐 아니라 성장의 사다리까지 없앨 때

2026-08-29T05:39:15Z

이 글은 ‘에이전틱 AI 시대, HR은 어떻게 바뀌는가’ 연재의 3편입니다. 앞선 글에서는 AI 파일럿의 함정과 HR 운영모델 변화를 살펴봤습니다. 이번 글에서는 AI가 초급 업무를 자동화할 때, 신입과 초기 경력자가 어디서 판단력을 배울 수 있는지 다룹니다. AI가 반복 업무를 줄인다는 말은 이제 낯설지 않습니다. 자료를 정리합니다.회의록을 요약합니

HR은 왜 제품·플랫폼 조직으로 바뀌는가 - 에이전틱 AI 시대, HR 운영모델이 흔들리는 이유

2026-08-21T06:32:01Z

HR 조직을 설명할 때 자주 등장하는 구조가 있습니다. HRBP.Shared Service.CoE. 인사 전문가에게는 익숙한 구분입니다. HRBP는 사업부와 가까이에서 사람과 조직 이슈를 다룹니다. Shared Service는 반복적이고 표준화된 HR 서비스를 처리합니다. CoE는 채용, 보상, 교육, 조직문화 같은 전문 영역의 정책과 제도를 설계합니다

AI 파일럿은 왜 성과로 이어지지 않을까 - 작게 시작한 AI가 조직을 더 복잡하게 만들 때

2026-08-18T06:33:58Z

이 글은 ‘에이전틱 AI 시대, HR은 어떻게 바뀌는가’ 연재의 1편입니다. 이번 연재는 맥킨지 리포트 「Escaping the pilot trap: Building HR for the agentic era」를 출발점으로, AI 에이전트가 HR의 일·역할·운영모델·성장경로·리더십 의사결정을 어떻게 바꾸는지 다룹니다. 1편. AI 파일럿은 왜 성과로 이어

재오픈 조건 없는 약속이 만드는 것 - SK하이닉스 성과급 갈등이 보여주는 판단구조의 문제

2026-08-14T04:25:19Z

사흘 만에 3,500명이 모인 이유 SK하이닉스 구성원들이 통합노조 준비 채팅방을 연 지 사흘 만에, 전체 직원(약 3만 5천 명)의 10%가 그 방에 들어왔습니다. 생산직도, 기술직도, 사무직도 함께였습니다. 원래는 민주노총 산하 기술사무직 노조와 한국노총 소속 생산직 노조로 나뉘어 있던 조직입니다. 평소라면 잘 섞이지 않던 사람들이 사흘 만에 하나로

FDE, 이름만 바뀐 파견일까 - 이름은 새로워도 판단구조는 그대로일 수 있습니다

2026-08-10T07:43:42Z

같은 주에 두 가지 다른 이야기가 나란히 보도됐습니다. 하나는 "FDE라는 신종 AI 직무가 뜨고 있다"는 소식이고, 다른 하나는 "이름만 새로울 뿐 기존 SI 파견·상주 업무와 상당 부분 겹친다"는 업계 반응입니다. 같은 대상을 두고 완전히 다른 두 개의 설명이 동시에 존재하는 셈입니다. 새 이름이 붙었다는 사실과, 그 일이 실제로 달라졌다는 사실은 다

AI는 실행하고, 사람은 판단한다? - 맥킨지에서 한 걸음 더, 판단의 구조를 묻다

2026-08-07T07:13:31Z

맥킨지의 「The State of Organizations 2026」을 읽다가 두 대목에서 시선이 멈췄습니다. 하나는 AI가 반복적이고 행정적인 업무를 맡으면서 사람이 더 높은 가치의 전략적 업무와 문제 해결에 집중할 수 있게 된다는 내용입니다. 다른 하나는 AI와 사람이 함께 일하는 조직일수록 판단, 신뢰, 공감과 같은 인간의 역량이 더욱 중요해진다는

AI 감원과 채용이 동시에 온 이유 - 인원 감축이 아니라 일의 구성이 바뀌고 있다

2026-08-07T07:13:56Z

7월 한 달, AI와 고용을 둘러싼 뉴스는 얼핏 보면 앞뒤가 맞지 않았습니다. 아마존과 메타 같은 빅테크 기업은 인력을 줄였습니다. 협업 소프트웨어 기업 Monday.com도 전체 인력의 약 20%를 감축한다고 발표했습니다. 그런데 같은 기업들은 AI 투자와 전략 직무 채용을 계속 확대했습니다. 국내에서도 채용 시장이 위축됐다는 기사 옆에 전기차 중심의

신입 채용은 멈췄지만, 신입의 기준은 높아졌습니다 - AI가 반복 업무를 가져간 뒤, 사람은 어디에서 판단력을 배울까요

2026-08-02T01:00:09Z

신입 채용은 멈췄지만, 신입의 기준은 높아졌습니다 최근 파이낸셜타임스 기사를 읽다가 낯선 단어 하나가 눈에 들어왔습니다. ‘Seniorisation.’ 우리말로 옮기면 ‘신입 직무의 시니어화’ 정도가 될 것입니다. 기사는 AI가 신입 일자리를 없애고 있다는 흔한 진단과는 조금 다른 지점을 짚습니다. 신입 일자리의 수만 변하는 것이 아니라, 신입에게 요