AI가 대체할 수 없는 네 가지 핵심 역량

컨설팅 회사, 기술 서비스 기업, 세무·감사 회사를 포함한 전문 서비스 조직은 항상 사고력의 강점으로 경쟁해 왔습니다. 그러나 그 방정식이 변하기 시작했습니다. 제조업이나 접객업과 같은 산업에서는 AI가 제품을 지원하는 업무를 대부분 자동화합니다. 전문 서비스 분야에서는 AI가 점점 제품 자체, 즉 고객이 비용을 지불하는 전문 지식, 분석, 그리고 권고에까지 영향을 미치고 있습니다.

이 때문에 인간 역량에 대한 질문이 이 산업에 특히 시급합니다. 세계경제포럼의 2025 Future of Jobs Report에 따르면 기존 기술의 39%가 2030년까지 변형되거나 구식이 될 것으로 예상되며, 그 변화의 많은 부분을 AI가 주도하고 있습니다. 서비스 조직은 대부분보다 더 일찍, 그리고 더 강하게 영향을 체감할 가능성이 높습니다. 실제로 2026 Global Service Dynamics Report는 서비스 기업의 82%가 향후 12개월 동안 AI 전문가 채용을 높은 우선순위로 고려하고 있다고 밝혔으며, 기술이 빠르게 부문을 재편하고 있습니다.

인사팀이 그 변화를 늦출 수는 없습니다. 대신 할 수 있는 일은 누가 준비되어 있는지를 파악하도록 돕는 것입니다.

제가 제 역할에서 계속 되돌아보는 질문은 AI가 실행 업무의 대부분을 담당하게 되면서 우리 조직을 더욱 강하게 만들기 위해 오늘날 사람들에게 의도적으로 개발해야 할 역량이 무엇인가 하는 것입니다. 기술 변화의 속도는 명확합니다. 사람에 대한 투자를 어디에 집중해야 할지는 덜 명확합니다.

이 네 가지 역량이 저에게 가장 눈에 띕니다.

업무 관리에서 사람 개발로

AI가 작업 할당, 진행 상황 추적, 1차 분석을 담당하게 되면서 이러한 활동에 대부분의 시간을 투자하는 관리자들은 그 업무에서 점점 감소하는 수익을 경험하게 됩니다. 그들의 가치는 점점 자동화하기 훨씬 어려운 영역, 즉 사람들의 성장 지원으로 이동합니다.

인사팀에게 이는 좋은 관리자가 된다는 의미를 재고한다는 뜻이며, 교육 프로그램과 역할 기대치부터 성과 측정 방식까지 모두 포함됩니다.

관리자의 코칭 품질은 AI가 풍부한 업무 환경에서 효과적인 개발이 어떤 모습인지 반영하는 기준으로 뒷받침되는 의미 있는 성과 차원으로 자리 잡아야 합니다. 예를 들어, 초급 컨설턴트가 AI가 생성한 답변을 신뢰할지 추가 조사할지를 결정하는 상황을 생각해 보십시오. 해당 직원이 그 판단을 내릴 수 있도록 돕는 것이 이제 관리의 중요한 부분이 되었습니다. 팀을 위한 명확한 개발 경로를 마련하는 리더는 전통적인 활용도와 마진 목표와 함께 그 공로를 인정받아야 합니다.

Deloitte’s 2026 study에 따르면 1,394명의 직원 중 고성과 팀 구성원은 자신의 팀이 견습 문화를 촉진한다고 말할 확률이 40%로, 15%에 비해 거의 세 배 높았습니다. 또한 68%는 서로 배우고 성장하도록 적극적으로 시간을 할애한다고 보고했습니다. 고성과 팀은 AI 활용 비율도 78%로, 54%인 다른 팀보다 높지만, 차별화 요소는 단순히 사용하는 기술이 아니라 팀 구성원들이 서로 협력하고 개발하는 방식입니다.

불확실성 하에서의 판단

AI는 시나리오를 평가하고 잠재적 옵션을 식별하며 위험 패턴을 강조할 수 있습니다. 그러나 의사결정 결과에 대한 책임은 여전히 인간에게 있습니다.

전문 서비스 업무는 언제나 불완전한 정보 속에서 건전한 결정을 내리는 데 의존해 왔습니다. 따라서 가장 강력한 조직은 그 방정식의 양쪽에 투자해야 합니다. 즉, 모호함을 헤쳐 나가기 위한 인간 판단을 개발함과 동시에 불완전한 정보를 보다 명확한 운영 이미지로 전환하는 기술을 도입해야 합니다.

그 판단의 점점 중요한 부분은 인간 전문가, AI 에이전트, 자동화된 워크플로가 함께 작동하는 하이브리드 환경에서 어떻게 운영해야 하는지를 아는 것입니다. 이러한 환경에서 성공하는 전문가들은 어떤 결정이 인간 주도여야 하는지, 어떤 결정이 AI 입력으로 혜택을 보는지, 그리고 인계 시 품질 검증이나 에스컬레이션 경로가 필요한지를 이해합니다.

그 경계들을 신중히 정의하는 것은 자체적으로 리더십 역량이 되고 있습니다. 인사팀은 이를 직무 프로필과 역량 모델에 명시적으로 포함시키기 시작해야 합니다.

인사팀은 두 가지 구체적인 특성을 강조함으로써 이러한 모델을 실용화할 수 있습니다: 지적 겸손, 즉 새로운 데이터에 직면했을 때 자신의 가정을 질문하는 자세, 그리고 비판적 사고, 즉 AI가 생성한 인사이트가 완전하고 적절한지 여부를 검증하는 능력.

이러한 기대는 지속적인 성과 평가의 일부가 될 수도 있습니다. 의사결정 결과만을 평가하는 대신, 조직은 리더에게 의사결정 과정을 설명하도록 요구할 수 있습니다: AI에 의존한 부분, AI의 권고에 도전한 부분, 그리고 데이터와 인간적 맥락을 어떻게 균형 잡았는지 등입니다. 전략적 판단은 리더에게 어려운 결정을 반복적으로 내리게 하고 그 결정을 지키게 함으로써 개발됩니다. 이 역량을 구축하는 데는 지름길이 없습니다.

신뢰가 경쟁 우위가 된다

모든 기업이 유사한 AI 도구에 접근할 수 있게 되면, 실행이 고객이 비교하기 쉬워진다. 훨씬 더 어려운 비교는 테이블 맞은편에 앉은 사람들이 고객에게 이해받는 느낌을 주는가이다. 이는 관계의 질이 갱신, 소개, 그리고 범위 확대에 있어 점점 더 중요한 차별화 요소가 됨을 의미한다.

HR은 관계 능력을 시간이 지나면서 자연스럽게 나타나는 것으로 가정하기보다 의도적으로 개발할 수 있는 기술로 다루어야 한다. 고객 경청, 갈등 조정, 이해관계자 신뢰는 모두 전문성 개발의 핵심 요소가 되어야 한다.

성과 측정은 넷 프로모터 스코어를 넘어 리더가 어려운 상황에 어떻게 대응하는지를 살펴볼 필요가 있다. 이는 어려운 구조조정 대화를 진행하거나, AI 도입과 연계된 역할 변화를 설명하거나, 고객과 마주 앉아 “AI가 실수를 했으며 우리가 취하고 있는 조치”라고 말하는 상황을 포함할 수 있다.

고용주들은 이미 이러한 역량의 중요성을 인식하고 있다. 세계경제포럼의 2025년 미래 일자리 보고서에 따르면 2030년까지 중요성이 증가할 것으로 예상되는 상위 기술에는 회복탄력성, 공감적 리더십, 창의적 사고, 자기 인식이 포함된다. 이 모든 기술은 근본적으로 인간적인 것이다. 기술적인 것은 전혀 아니다.

이러한 기술을 체계적으로 개발하는 조직은 AI 도구가 쉽게 재현할 수 없는 관계적 우위를 구축하게 된다.

AI 환경에서의 학습 및 실험

AI 역량은 빠르게 변화하고 있다. 몇 달마다 새로운 도구와 기능이 프로젝트 관리, 자원 계획, 고객 참여 방식을 재구성한다. 지속적으로 질문을 제기하고, 새로운 접근 방식을 실험하며, 발견한 내용을 공유하는 전문가가 가장 앞서 나갈 수 있다.

LinkedIn의 2025 Workplace Learning Report에 따르면 L&D 전문가의 91%가 인간 기술이 그 어느 때보다 더 가치 있다고 믿는다. 그러나 절반 이하만이 조직이 인간 기술과 기술적 기술 개발에 동등한 강조를 두고 있다고 말한다.

HR은 그 격차를 해소하기 위한 실질적인 방법을 여러 가지 가지고 있다. AI 환경에서 학습하는 방법을 가르치는 개발 프로그램은 특정 도구에 기반한 교육보다 더 오래 지속될 가능성이 높다. 직원들에게 실제이지만 위험도가 낮은 업무에서 AI를 실험할 수 있는 구조화된 샌드박스를 제공하면 학습을 가속화할 수 있다.

조직은 또한 눈에 보이는 학습 민첩성을 보여주는 직원을 인식하고 승진시킬 수 있다. 이는 다양한 분야를 효과적으로 이동하거나 새로운 워크플로를 고객 제공에 신속히 적용하는 것을 의미한다. AI는 전문 서비스 산업 전반의 실행 기준을 높이고 있다. 모든 기업은 더 빠르게 될 기회를 가지고 있다. 모든 기업은 더 효율적으로 될 기회를 가지고 있다.

더 중요한 질문은 진정으로 뛰어난 조직을 단순히 빠른 조직과 구별하는 것이 무엇인가이다. 나는 그 답이 HR의 책임에 명확히 자리하고 있다고 확신한다: AI가 업무의 더 큰 비중을 차지하게 됨에 따라 가치가 감소하는 것이 아니라 오히려 증가하는 인간 역량을 의도적으로 구축하는 것이다.