아티클

김현 AI 리더십 연구소 소장

2026-02-26 09:04:13

AI 시대에 접어든 지금, 수많은 리더가 조용한 두려움을 품고 있다. AI가 데이터를 순식간에 분석하고, 보고서와 코드, 심지어 전략 초안까지 만들어내는 세상에서 "AI 기술이 고도화되면 나의 역할은 사라지는 것이 아닐까?"라는 의문이 자연스레 생기곤 한다. 중간관리자로서 정보 전달과 취합에 주력하던 리더의 설 자리가 좁아지는 것은 부인할 수 없는 현실이기도 하다. 조직 구조가 평평해지고 데이터 접근성이 높아질수록, 단순한 허브 역할만으로는 존재 가치를 설명하기 어려워지기 때문이다. 그러나 결론부터 말하자면, AI는 리더를 대체하지 않는다. 다만 AI를 잘 활용하는 리더가 그렇지 않은 리더를 대체할 뿐이다. 넷플릭스의 공동 CEO인 테드 사란도스Ted Sarandos는 "AI가 일자리를 뺏는 것이 아니라, AI를 제대로 쓰는 사람이 당신의 자리를 차지할 것"이라고 말했다. 이는 리더십의 본질이 변하고 있음을 시사한다. 그렇다면 AI 시대, 리더는 일하는 방식을 혁신하기 위해 어떤 역할을 수행해야 할까?
2026년 3월호 vol.850
AI 시대, 리더를 생존하게 할 ‘생성형 리더십’

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윤은선 HR Insight 기자

2026-02-26 09:02:28

S-OIL은 지난 1976년 설립 후 지속적인 성장과 발전을 거듭해 왔다. 현재는 가장 경쟁력 있고 혁신적이며 신뢰받는 에너지 화학 기업이라는 비전을 달성하기 위해 국내 석유화학 산업 역사상 최대 규모의 프로젝트를 진행하며 사업 포트폴리오의 다변화를 꾀하고 있다.  이와 함께 지속가능한 미래 경쟁력 확보에도 앞장선다. 차세대 ERP 구축, AI 기술 기반 구매 시스템 및 업무 지원 시스템인 'AI 어시스턴트' 도입, 사내 해커톤 대회 운영 등 최신 디지털 기술을 기반으로 한 전사적인 디지털 전환Digital Transformation을 적극 추진하며 동종 산업의 DT 추진 모델로 주목받고 있다.
2026년 3월호 vol.850
S-OIL_인사관리 고도화로 직원 경험을 높이는 HR 시스템 혁신 여정

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이중학 동국대학교 경영학과 조직인사 전공 교수

2026-02-24 15:38:44

회사 슬랙 채널에 '마케팅 에이전트 알렉스Alex'라는 새로운 팀원이 합류했다. 출퇴근이 없는 알렉스는 고객 문의를 24시간 처리하고 데이터를 분석해 보고서 초안을 작성한다. 팀원들은 알렉스에게 업무를 할당하고 결과물을 검토하는 데 익숙해졌다. 이렇듯 인간과 AI의 협업은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니다. 맥킨지의 2025년 보고서에 따르면 AI 에이전트는 수동적 보조자를 넘어 계획 수립과 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 '가상 동료'로 전환되고 있다.  이러한 변화는 인간 직원Human Resource만 관리하던 시대에서 인간과 AI를 함께 관리해야 하는 시대로의 전환을 의미하며, 동시에 '인사 체계는 어떻게 달라져야 하는가'라는 질문을 던진다. '채용·배치·평가·보상·개발이라는 기존 인사관리 프로세스는 여전히 유효한지'에 답하기 위해서는 인간과 AI가 어떤 기준 위에서 협업할 수 있는지를 먼저 이해해야 하며, 그 핵심 기준 중 하나가 바로 '스킬'이다.
2026년 3월호 vol.850
기술이 사람을 만났을 때 : 하이브리드 리소스 매니지먼트 上  AI 에이전트 시대, 공통화폐가 된 스킬

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이중학 동국대학교 경영학과 조직인사 전공 교수

2026-01-22 16:29:06

생성형 AI의 등장은 인사 분야에 근본적인 질문을 던지고 있다. 이제 AI는 지시를 기다리는 수동적 존재를 넘어 스스로 추론 과정을 공유하고 대화의 흐름에 먼저 개입하며 함께 생각하는 인지적 파트너로 진화하고 있다. 이는 AI가 조직 안에서 인간과 함께 일하는 새로운 팀원이 되는 패러다임의 전환을 의미한다. 이러한 변화는 조직의 지능 구조 자체를 재정의하고 있다. MIT 집단지성연구소 소장인 토머스 말론Thomas Malone은 그의 저서 《슈퍼마인드Superminds》에서 인류가 이룬 대부분의 성취가 개인이 아닌 집단에 의해 이루어졌다는 사실을 강조한다. 말론은 기업의 위계조직, 시장, 민주주의, 공동체와 같은 형태로 함께 일하는 사람들의 집단이 지능적으로 행동하는 것을 '슈퍼마인드'라 일컬었다. 그는 슈퍼마인드를 여러 개인이 집단적으로 행동하면서 마치 하나의 지능처럼 작동하는 상태로 정의한다. 그리고 집단지성은 이러한 슈퍼마인드가 나타내는 핵심적인 특성이라고 설명한다.
2026년 2월호 vol.0
기술이 사람을 만났을 때 : AI 시대의 슈퍼마인드와 인사의 일

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이중학 동국대학교 경영학과 조직인사 전공 교수

2025-12-23 15:06:13

2026년이 밝아온 오늘, 인사담당자들이 마주한 질문은 더 이상 AI를 도입할 것인가의 여부가 아니다. 지난 3년이 생성형 AI가 사무실의 모니터 속에서 인간의 업무를 도운 시기였다면, 이제는 그 AI가 스크린을 뚫고 나와 인간의 눈과 귀처럼 세상을 감각하고, 로봇의 몸을 빌려 물리적 공간에서 함께 땀 흘리는 시대가 도래했기 때문이다. 바로 멀티모달 AIMultimodal AI와 피지컬 AIPhysical AI의 시대가 다가온 것이다. 
2026년 1월호 vol.848
기술이 사람을 만났을 때 : 스크린을 넘어 현실로? Next Gen AI와 인사의 고민

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이중학 동국대학교 경영학과 조직인사 전공 교수

2025-11-26 08:42:21

AI가 일상 곳곳에 자리한 요즘, 우리는 스스로에게 '우리는 무엇을 할 수 있을까?' '어떤 역할을 맡아야 할까?'라는 질문을 던지게 된다. 내년을 준비하는 인사담당자들에게도 이 물음은 결코 남의 이야기가 아니다.  지난 9월 진행된 BBC와의 인터뷰에서 젠슨 황Jensen Huang 엔비디아 CEO는 AI와 협업하는 능력 못지않게 인간 고유의 역량인 '메타스킬' 또한 중요하다고 강조했다. 그는 "메타스킬에는 대체재가 없다"며 "비판적 사고, 배우는 법을 익히는 것, 관계를 맺고 타협하는 법, 팀워크를 향상하는 것 등이 미래에 필수적"이라고 단언했다. 즉 기술이 아무리 발전해도 인간만이 지닌 사고력과 관계 형성의 힘은 대체될 수 없다는 것이다.  지난 10월 발표된 가트너의 보고서 역시 같은 흐름을 짚는다. 기업들이 2027년까지 채용 과정에서 AI 역량 인증과 테스트를 도입하는 동시에, AI에 의존하지 않고 문제를 스스로 해결하는 역량인 'AI 프
2025년 12월호 vol.847
기술이 사람을 만났을 때 :  AI 시대에도 대체되지 않을  우리의 능력과 역할은?

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​김덕중 Firb AI 연구소장 / 숙명여대 겸임교수

2025-11-21 17:18:07

AI 기술의 급속한 진화는 기업 인적자원 관리의 패러다임을 근본적으로 재편하고 있다. 알고리즘이 채용 결정을 보조하고, 생성형 AI가 리더십 교육을 설계하며, 자동화 기술이 성과평가와 보상 체계를 재구조화하는 시대에, HR의 존재 이유는 '관리'에서 '설계'로 이동하고 있다. 이러한 전환은 단순히 새로운 도구를 도입하는 문제가 아니라, 인간과 기술이 공존하는 노동 환경을 어떻게 설계하고 조정할 것인가에 대한 근본적 질문을 제기한다. HR은 더 이상 조직의 행정적 뒷단에 머물 수 없다. 기술을 언어로 이해하고, 그 언어를 활용해 조직의 구조적 변화를 설계하는 역량을 갖춰야만 기업의 전략적 파트너로 기능할 수 있다. AI 시대의 HR은 사람을 '관리하는' 부서가 아니라, 인간성과 기술성을 조율하는 '조직 설계자'이자 '윤리적 조정자'여야 한다.
2025년 12월호 vol.847
바이브코딩으로 시작하는  HR의 디지털 전환

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김창일 한국학중앙연구원 인사팀 책임

2025-10-24 14:40:56

지난 5월, 인사담당자를 대상으로 실시한 인크루트의 조사에 따르면, 국내 기업 10곳 중 6곳은 채용 후 1~3년 내에 신입사원의 조기퇴사를 경험하고 있는 것으로 나타났다. 이 같은 신입사원의 이탈은 곧 비용으로 직결된다. 사람인의 조사 결과에 따르면 직원 한 명을 채용하는 데 평균 32일이 걸리며, 약 1,272만 원의 비용이 발생한다. 따라서 기업 입장에서 신입사원의 조기 이탈은 상당한 부담이 될 수밖에 없다. 이러한 이유로 체계적인 온보딩 프로세스의 중요성이 점점 커지고 있다. 온보딩은 신규 직원이 조직에 적응하도록 돕고, 이탈률을 낮출 뿐만 아니라 직원의 참여도와 만족도를 높여 업무 성과 향상에도 기여한다.
2025년 11월호 vol.846
감이 아닌 데이터로, AI를 활용한 온보딩 혁신

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이중학 동국대학교 경영학과 조직인사 전공 교수

2025-10-23 13:40:02

지난 두 달간 우리는 생성형 AI가 가져온 근본적인 변화를 함께 알아봤다. 수직적 경계에서는 중간관리자의 역할 재정의와 직업 피라미드의 붕괴를, 수평적 경계에서는 직무 구분의 소멸과 인간-AI 협업의 일상화를 확인했다. 이제 남은 질문은 "그래서 우리는 무엇을 할 것인가?"이다. 
2025년 11월호 vol.846
기술이 사람을 만났을 때 : 경계가 희미해지는 세상,  우리는 무엇을 할 것인가?

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이중학 동국대학교 경영학과 조직인사 전공 교수

2025-09-23 13:41:38

지난 호에서는 생성형 AI로 인해 사회와 조직에 존재하던 수직적 경계가 어떻게 희미해지고 있는지를 살펴봤다. 중간관리자의 역할이 재정의되고, 직업 피라미드가 붕괴하며, 학위라는 계층 구조마저 흔들리고 있음을 확인했다. 그러나 변화는 여기서 끝나지 않는다. 이제는 우리가 당연하게 여겨온 '수평적 경계'마저 무너지고 있으며, 이에 따라 직무와 산업, 더 나아가 인간과 AI의 경계까지 빠르게 허물어지고 있다. 그렇다면 우리는 이 거대한 전환 앞에서 어떠한 대비를 해야 할까?
2025년 10월호 vol.845
기술이 사람을 만났을 때 :  경계가 희미해지는 세상 下 수평의 경계

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이중학 동국대학교 경영학과 조직인사 전공 교수

2025-08-26 14:23:02

명확한 권한과 책임 분배에 따른 수직구조는 조직의 효율성을 높여왔다. 그러나 오늘날에는 리더 기피 현상과 승진 거부 사례가 늘고 있으며, 생성형 AI가 중간관리자 역할을 대체하며 조직 구조 변화의 필요성이 커지고 있다. 수직의 경계가 희미해지는 지금, 중간관리자와 리더의 역할 재정립과 자기혁신이 그 어느 때보다 중요해지고 있다.
2025년 9월호 vol.844
기술이 사람을 만났을 때 : 경계가 희미해지는 세상 上 수직의 경계

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이현아 HR Insight 기자

2025-07-24 10:22:46

최근 비즈니스 혁신을 관통하는 키워드를 한 가지 꼽자면 아마 대다수가 'AI'라고 이야기할 것이다. 실제로 이제는 산업 영역을 뛰어넘어 모든 기업이 자사 비즈니스에 어떻게 AI를 적용할 것인지 고민하고 있다. 이와 관련해 GS그룹에서는 오픈 이노베이션 커뮤니티인 '52g'가 중심이 되어 현장의 문제를 수렴하고, AI를 활용해 현장의 문제를 해결함으로써 GS그룹의 혁신을 실현해 나가고 있다. GS그룹의 오픈 이노베이션을 이끌어가고 있는 김진아 상무를 만나 GS그룹의 AX 여정에 대한 이야기를 들었다.
2025년 8월호 vol.0
GS그룹_현장의 구성원들이 이끄는  오픈 이노베이션을 말하다!

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윤욱지 에프엠어소시에이츠 수석 컨설턴트, 이중학 가천대학교 경영학부 HR데이터분석 교수

2025-07-23 16:05:46

최근 인공지능Artificial Intelligence, AI을 성과관리나 평가와 같은 인사제도에 활용하는 방법을 묻는 경영진들을 계속 만나곤 한다. 실제로 성과관리는 AI 활용에 대한 기대가 높은 영역 중 하나다. 성과관리란 조직과 구성원이 더 나은 성과를 만들기 위해 그 과정과 결과를 체계적으로 관리하는 것이다. 과거에는 성과관리를 연말에 한 차례 실시하는 '인사고과' 정도로 여기는 경우가 많았지만, 최근에는 월별·분기별 성과점검이나 OKR 등을 도입하는 기업들이 늘어나고 있다. 더 나은 성과관리 방식에 대한 고민이 계속돼 온 가운데, 이제는 그 해답 중 하나로 AI가 주목받고 있다. 성과관리는 주로 텍스트로 이루어지기 때문에 AI가 효과적으로 활용될 수 있는 분야다. 목표 설정부터 계획수립, 성과점검, 피드백까지 성과관리의 모든 과정은 문서화되어 기록된다. 챗GPT로 대표되는 대규모 언어모델LLM은 자연스러운 텍스트 생성이 주된 기능이기 때문에, 피드백 작성 등 많은 부분에서 곧바로 활용할 수 있다. 
2025년 8월호 vol.0
기술이 사람을 만났을 때 :  AI가 가져올 성과관리의 변화

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유준희 조직문화 공작소 대표

2025-06-30 09:56:11

우리는 지금 인간과 인공지능AI이 함께 일하는 시대에 살고 있다. 이제 AI는 단순 반복 업무를 넘어 창의적인 사고와 판단이 필요한 영역으로 빠르게 진입하고 있다. 챗봇이 고객 상담을 대체하고, 생성형 AI가 콘텐츠를 만들며, 알고리즘이 채용 결정을 돕는 시대에, 우리는 인간과 AI가 협업하는 새로운 업무환경에 직면해 있다. 챗GPT와 같은 생성형 AI부터, 업무 자동화 도구, 데이터 분석 툴에 이르기까지 AI는 더 이상 특정 기술자의 도구가 아닌 일상적인 업무 파트너가 되어가고 있다.
2025년 7월호 vol.842
AI 업무환경, 목적과 일하는 원칙이 경쟁력이다

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이경민 LG인화원 책임

2025-06-30 09:55:52

일상에서는 '문턱'이라는 의미로 주로 쓰이는 영단어 'Threshold'는 한 공간에서 다른 공간으로 넘어가는 경계를 의미한다. 데이터 분석에서는 이 단어가 '단순한 수치를 넘어 의미 있는 판단으로 이어지는 결정적 기준점'의 의미로 쓰이기에 매우 중요한 개념 중 하나다. 같은 맥락에서 HR 애널리틱스 프로젝트를 수행할 때에도 민감한 HR 데이터를 다루며 가장 많이 고민해야 할 부분이 바로, 이 '문턱'을 어떻게 설정할 것인가 하는 부분이다. 이를테면 '이직 위험도가 0.7인 직원과 0.8인 직원을 동일하게 봐야 할까' '교육 만족도 4.5점과 4.7점 사이에는 어떠한 질적 차이가 있을까'와 같은 질문들은 단순한 숫자를 넘어 HR에 대한 이해를 바탕으로 한 깊은 고민을 요구한다. 
2025년 7월호 vol.842
LG그룹_tHReshold, 데이터로 그리는 HR의 미래

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