Nitin Seth, Human Edge in the AI Age 저자 – 인터뷰 시리즈

Nitin Seth는 Human Edge in the AI Age의 저자이며, 기술·AI·조직 변혁의 교차점에 초점을 맞춘 글로벌 비즈니스 리더, 기업가, 베스트셀러 작가이다. 그는 디지털·데이터·AI 서비스 기업인 Incedo Inc의 공동창업자이자 CEO이며, Flipkart의 COO, 인도 피델리티 인터내셔널의 전무이사, 맥킨지 & Company의 이사 등 거의 30년에 걸친 리더십 경험을 보유하고 있다. IIT 델리와 IIM 럭나우를 졸업한 Seth는 또한 Winning in the Digital Age와 Mastering the Data Paradox의 저자이며, Human Edge in the AI Age를 통해 디지털 전환, 데이터, 인공지능을 조명한 3부작을 완성했다.

Human Edge in the AI Age는 AI가 급속히 발전함에 따라 떠오른 핵심 질문을 탐구한다: 기계가 점점 더 추론·창작·결정을 할 수 있게 되면서, 인간에게 남아 있는 경쟁 우위는 무엇인가? 이 책은 AI 기술 자체에만 초점을 맞추기보다 AI, 리더십, 현대 심리학, 동양 철학을 아우르는 통찰을 결합해 문제 해결, 적응력, 회복탄력성, 목적 의식, 공감, 리더십, 기업가 정신 등 인간 고유의 역량을 살펴본다. 핵심은 Seth가 제시한 POSSIBLE 프레임워크다. 이는 직장에서와 사회에서의 파괴적 변화에 대응하면서 인간 고유 능력을 강화하도록 설계된 8차원 모델이다. 책은 AI 시대의 성공이 단순히 강력한 기술을 활용하는 것이 아니라, 그 기술을 보완하는 인간적 특성을 개발하는 데 달려 있다고 주장한다.

당신의 경력은 컨설팅, 금융 서비스, 전자상거래, 기업가 정신, 기술 리더십을 아우릅니다. 다양한 환경을 돌아보며 오늘날 리더십과 조직 변혁에 가장 큰 영향을 준 경험은 무엇인가요?

제가 겪은 모든 경험은 각각 저를 형성하고, 도전하게 하며, 성장하게 만든 소중한 자산입니다. 제가 일했던 모든 조직과 제가 함께 만든 조직은 각각 다른 교훈을 주었고, 그 교훈들이 모여 오늘날 제가 조직을 생각하고 이끄는 방식을 만들었습니다.

1996년 맥킨지 & Company에서 커리어를 시작하면서 문제 해결의 기술, 탁월한 고객 서비스의 중요성, 장기적 관점의 가치를 배웠습니다. 인도에 맥킨지 글로벌 지식 센터를 설립하면서 혁신가이자 기업가처럼 사고하고 행동하는 법을 익혔습니다. 연구 지원 부서로 시작했지만 세계적 수준의 혁신 허브로 성장했으며, 이는 “우수한 인재가 올바른 비전·문화·기회를 갖추면 어디서든 획기적인 혁신이 일어날 수 있다”는 교훈을 남겼습니다.

그 다음 피델리티 인터내셔널에서 전략·변혁을 주도했는데, 이는 투자 관리 중심 모델에서 기술 주도 모델로 전환되는 시기였습니다. 이 경험을 통해 비즈니스와 기술은 불가분의 관계임을 확신했으며, 대규모 글로벌 조직을 변화시키는 과정에서 기존 사고방식과 관성은 기술 자체보다 더 큰 장벽이 될 수 있음을 체감했습니다.

그 후 Flipkart에서 COO로 재임하면서 속도는 끊임없었고, 모호함은 일상이며, 도전은 거대했고, 전통적인 관리 매뉴얼은 통하지 않았습니다. 이를 통해 실험, 적응, 시장보다 빠르게 학습하는 것이 얼마나 중요한지 배웠습니다. 또한 구조화되지 않은 환경에서 빠르고 단호한 의사결정의 중요성을 깨달았으며, 급성장·고경쟁 시장에서 살아남고 번성하는 능력을 키웠습니다.

이러한 경험들은 결국 Incedo 설립으로 이어졌습니다. 우리는 “조직은 기술에 막대한 투자를 하지만, 그 투자를 실질적인 비즈니스 성과로 전환하는 경우는 드물다”는 단순한 신념을 바탕으로 회사를 만들었습니다.

궁극적으로 모든 경험은 한 가지 근본적인 진리를 강화했습니다: 모든 획기적인 성공 뒤에는 한계를 뛰어넘고 잠재력을 열어가며, 한때 불가능해 보였던 일을 실현하는 인간 정신이 존재합니다. 우리의 가장 큰 강점은 알고리즘이 복제할 수 없는 인간 고유의 특성에 있습니다. 바로 이러한 특성이 변화를 헤쳐 나가고, 그 안에서 번성하며, 개인과 집단 모두의 진보를 가속화합니다.

새 책 Human Edge in the AI Age에서 성공은 강력한 기술과 함께 인간 역량을 개발하는 데 달려 있다고 주장합니다. 왜 지금 이 책을 쓰게 되었으며, 독자에게 전달하고 싶은 핵심 아이디어는 무엇인가요?

첫 번째 책은 디지털, 두 번째는 데이터에 관한 것이었으니, 세 번째는 자연스럽게 AI에 초점을 맞추게 되었습니다. 하지만 집필을 시작하면서 이것이 단순히 또 다른 기술·비즈니스 서적이 아니라는 것을 깨달았습니다. AI는 이제 단순한 기술 혁신을 넘어 인간 존재 자체를 재정의하고 있습니다. 기계가 추론·창작·상호작용을 인간과 유사하게 할 때, 진짜 질문은 AI 자체가 아니라 인류의 미래가 됩니다. 이 이야기를 전해야 한다고 느꼈습니다.

이 아이디어는 아내 Arpna와의 대화에서 명확해졌습니다. 그녀는 “이 주제에 이렇게 강하게 공감한다면, 우리 아이들을 위해 책을 써야 하지 않을까? 그들이 이 변화를 어떻게 받아들일지 이해할 수 있도록 말이야.”라고 제안했습니다. 그 관점이 제 생각을 정립시켰습니다. 이 책은 아이들이 물려받을 세상을 이해하고, AI 시대를 자신감과 목적 의식으로 헤쳐 나가도록 돕는 실용적인 가이드가 되고자 합니다.

이 책을 통해 두려움이 아닌 가능성에 초점을 맞추고 싶었습니다. AI에 대한 과도한 낙관주의나 공포를 넘어, “AI가 우리를 대체할 것인가?”가 아니라 “AI 시대에 우리 스스로 최고의 버전이 되려면 어떻게 해야 할까?”라는 질문을 제기해야 한다고 믿습니다. 기술은 계속 진화하겠지만, 우리의 가장 큰 경쟁력은 판단·창의성·공감·용기·리더십·인격·의미 창출 등 인간 고유의 특성을 강화하는 데 있습니다.

따라서 이 책은 AI에 관한 책이 아니라 AI 시대의 인간 잠재력에 관한 책입니다. 맥킨지·피델리티·Flipkart·Incedo에서 얻은 경험과 영원한 지혜 전통을 결합해, 기술·비즈니스 분야에 국한되지 않고 모든 삶의 영역에서 변화를 자신감 있게 헤쳐 나갈 수 있도록 실용적인 안내서를 만들고자 했습니다.

제가 독자에게 전하고 싶은 핵심 아이디어는: AI 시대는 기회이자 도전이다. 안주하는 사람들은 급격히 도태될 것이지만, 지속적으로 학습·적응·경계를 넘어서는 사람들은 재창조와 성장의 엄청난 기회를 맞이하게 된다. 알고리즘이 복제할 수 없는 인간 고유의 특성을 강화함으로써 우리는 변화에 따라가는 것이 아니라, 변화를 가속화하는 주체가 될 수 있다. 이런 사고방식을 갖춘 사람들은 AI 시대를 단순히 살아남는 것이 아니라, 그 속에서 번성하게 될 것이다.

책에서는 POSSIBLE 프레임워크를 소개합니다. 문제 해결, 개방성, 영성, 스포츠, 영향력, 균형, 리더십, 기업가 정신 등 8가지 차원을 선택한 이유와, 영성·스포츠와 같이 전통적인 AI·경영 프레임워크에 거의 등장하지 않는 영역을 포함시킨 이유는 무엇인가요?

POSSIBLE 프레임워크의 출발점은 스스로에게 던진 질문이었습니다: AI가 인간 고유라 여겼던 업무를 점점 더 잘 수행한다면, 우리를 계속 차별화시킬 요소는 무엇일까? 고민을 거듭할수록 ‘초기 인류’가 변화와 도전을 극복해 온 영원한 인간 특성을 재발견하고, 동시에 ‘초인’이 의식 수준을 확장해 높은 지능·창의성·지혜를 구현하는 것이 핵심이라는 결론에 이르렀습니다.

저는 새로운 인간적 우위를 “초기 인류”와 “초인”의 교차점으로 보았습니다. 30년 이상의 개인·직업 경험을 바탕으로, 기술 자체보다 인간 역량을 키우는 것이 가장 큰 변화를 이끌었다는 것을 깨달았습니다. 이러한 반복적인 교훈이 결국 POSSIBLE의 8가지 차원으로 구체화되었습니다.

Problem‑solving 은 맥킨지에서 처음 배운 구조적 사고의 중요성을 반영합니다. 이는 Incedo를 구축·확장하는 데 지속적인 지침이 되었습니다. Openness to Change 는 다양한 산업과 기술 변화를 겪으며 스스로를 끊임없이 재창조한 경험에서 비롯되었습니다. Impact는 성공이 궁극적으로 자신을 위한 것이 아니라, 얼마나 많은 삶을 개선했는가에 달려 있다는 깨달음에서 비롯되었습니다. Balance는 전략·실행, 혁신·효율, 야망·웰빙, 물질적 성공·내적 충족 등 상반되는 힘을 끊임없이 조율해야 했던 경험에서 도출되었습니다. 맥킨지 시절부터 피델리티·Flipkart을 이끌면서, Leadership은 더 큰 목적에 기여하고, 주도하며, 책임을 지고, 타인을 성장시키는 것임을 확신했습니다. Entrepreneurship은 맥킨지 지식센터를 처음부터 구축하고, 스타트업 Active Karma를 운영했으며, 물론 Incedo를 만든 경험에서 진화했습니다.

예, Sports는 AI 시대 프레임워크에 다소 이질적으로 보일 수 있지만, 저는 이것이 인간 탁월성을 가르치는 가장 강력한 교사 중 하나라고 믿습니다. 스포츠는 젊은 시절 제 자신감을 바꾸고 팀워크·규율·회복탄력성을 길러 주었으며, 이는 제 리더십 전반에 큰 영향을 미쳤습니다. AI가 업무를 자동화하고 의사결정을 최적화할 수는 있지만, 끈기·인격·역경을 이겨내는 결단력은 구축할 수 없습니다. 스포츠는 이러한 특성을 가장 효과적으로 함양합니다.

마찬가지로 Spirituality 는 종종 오해받습니다. 세상에서 물러나는 것이 아니라, 더 의식적으로 세상에 참여하는 것입니다. 실질적으로 영성은 내면으로의 여정이며, 깊은 자아와 연결되는 과정입니다. 이는 자기 인식의 토대이며, 자기 인식은 건전한 리더십의 기반입니다. 저는 어릴 때부터 명상을 실천해 왔으며, 이는 집중·회복탄력성·에너지의 버팀목이었습니다. 영성은 창의성의 열쇠이기도 합니다. 시야를 넓히고 큰 그림을 보게 하며, 작은 마음을 큰 마음으로 전환시킵니다. 저는 20년 넘게 ‘Art of Living’ 수련을 해 왔으며, 명상은 일상에 깊이 스며들어 있습니다. AI 시대처럼 변화가 끊임없고 모호함이 상존하는 상황에서, 영성은 목적에 뿌리를 두고 회복탄력성을 키우며, 불확실성 속에서도 번성할 수 있게 하는 내적 버팀목입니다.

AI 시스템이 점점 더 추론하고, 창의적인 작업을 생성하며, 공감을 시뮬레이션하게 되었습니다. 어떤 인간적 특성이 기계보다 지속적인 우위를 제공한다고 보시나요?

AI는 속도·규모·지능을 제공하지만, 인간의 판단·목적·가치를 대체할 수는 없습니다. AI가 더욱 강력해질수록 차별화 요소는 창의성·문제 해결·회복탄력성·리더십·의미 있는 관계 구축과 같은 영원한 인간 역량이 될 것입니다.

핵심은 제가 ‘3Cs’라 부르는 Context, Creativity, and Connection으로 요약됩니다. AI가 문제의 70~80%를 해결할 수 있더라도, 나머지 20~30%—실제 차별화를 만드는 부분—은 인간의 강점에서 비롯됩니다. Context는 의미 부여와 건전한 판단을 가능하게 하며, 지식을 실제 상황에 적용하도록 돕습니다. 따라서 단기·중기에는 깊은 맥락 이해를 우선시해야 AI와 효과적으로 협업할 수 있습니다. Creativity는 아직 존재하지 않는 것을 상상하고, 가정을 뒤집으며, 완전히 새로운 가능성을 창출하게 합니다. AI가 기존 업무를 자동화함에 따라, 창의성은 중·장기적인 경쟁우위가 됩니다.

Connection, 즉 공감·관심·공유 경험·협업을 통한 신뢰 구축 능력은 가장 지속적인 인간 강점입니다. 이는 다른 사람을 고무하고, 강력한 팀과 커뮤니티를 만들며, 개인이나 기계가 혼자 달성할 수 없는 목표를 이루게 합니다. 이는 미래를 위한 능력이 아니라 영원한 인간 우위이며, 우리는 계속해서 길러야 합니다. 이 세 가지 역량은 AI 시대에도 여전히 중요할 뿐 아니라, 더욱 가치 있게 될 것입니다.

많은 전문가가 적응력·판단·창의성·회복탄력성이 중요하다고 인식하지만, 이를 의도적으로 개발하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 독자가 향후 90일 동안 실천해 인간적 우위를 눈에 띄게 강화할 수 있는 구체적인 연습이나 습관은 무엇인가요?

네, 많은 전문가가 적응력·판단·창의성·회복탄력성이 AI 시대의 핵심 역량이 될 것임을 인식하고 있지만, 이러한 특성은 이틀짜리 워크숍이나 몇 권의 책만으로 습득되지 않습니다.

지속적인 변화를 이끌기 위한 토대는 먼저 자신을 강화하는 것입니다. 진정한 변혁은 언제나 내부에서 시작됩니다. 다른 사람을 변화시키기 전에, 스스로가 신체·정신·감정적 회복탄력성을 갖추어야 합니다. 이는 몸에서 시작됩니다. 건강한 몸은 에너지·회복탄력성·규율의 원천이며, 없이는 모든 것이 어려워집니다. 그래서 신체 활동은 일상에서 절대 타협할 수 없는 요소입니다. 저는 스쿼시를 치고, 주 3회 요가를 하며, 주 3~4회 달리기를 합니다. 이는 점점 더 요구되는 세상을 헤쳐 나가기 위한 체력과 회복탄력성에 투자하는 방식입니다.

건강한 몸과 함께 건강한 마음도 필요합니다. 몸이 아무리 튼튼해도, 마음이 스트레스·산만·두려움에 휩싸이면 무슨 소용이겠습니까? 정신적 체력도 신체 체력처럼 의도적인 연습이 필요합니다. 저는 명상을 통해 회복탄력성을 키우고, 잡음을 잠재우며, 시야를 넓히고, 창의성을 열었습니다. 동시에 지적 호기심을 유지하는 것이 중요합니다. 매일 몇 분이라도 시간을 내어 폭넓게 읽고, 자신의 분야를 넘어 아이디어를 탐구하고, 새로운 사고 방식을 실험합니다. 호기심은 마음을 민첩하게 만들고, 지속적인 학습은 성장의 원동력이 됩니다.

신체와 정신을 넘어, 강력한 개인적 버팀목도 필수입니다. 저는 가족을 가장 큰 버팀목으로 여기고 있습니다. 직무 압박과 끊임없는 변화 속에서 가족과 의미 있는 시간을 보내면 중심을 잡고, 관점을 얻으며, 진정으로 중요한 것이 무엇인지 상기시켜 줍니다. 강한 인간관계는 안정감과 소속감을 제공해 변화 속에서도 중심을 잡고 회복탄력성을 유지하도록 돕습니다.

궁극적으로 이 모든 것의 공통된 실은 ‘일관성’입니다. 어느 한 가지 연습이 하루아침에 결과를 내지는 않지만, 90일간 의도적으로 실천한다면 습관이 됩니다. 차이를 체감하게 됩니다: 학습 속도가 빨라지고, 사고가 명료해지며, 좌절에서 빠르게 회복하고, 불확실성에 더 편안해집니다. 더 중요한 것은 변화에 반응하는 것이 아니라 변화를 설계한다는 점입니다. 이것이 바로 인간적 우위를 구축하는 핵심이며, AI와 협업하고, 변화를 이끌며, 단순히 적응이 아니라 미래를 창조하는 능력입니다.

AI 에이전트가 기업 내에서 더 큰 자율성을 갖게 될 때, 리더는 어떤 결정을 기계에 위임하고 어떤 결정은 인간의 의미 있는 판단과 책임을 유지해야 할지 어떻게 판단해야 할까요?

AI 에이전트에 결정을 위임하는 것은 근본적으로 신뢰의 문제입니다. 인간에게 적용되는 신뢰 원칙이 에이전트에도 동일하게 적용됩니다.

신뢰는 당연히 주어지는 것이 아니라 증명되어야 합니다. 증거에 기반해야 하며, 가정이 아니라 실제 성과를 통해 얻어야 합니다. AI 에이전트의 역할 확대에도 동일한 원칙을 적용해야 합니다. 먼저 제한된 권한으로 시작하고, 검증된 신뢰성을 바탕으로 한 번에 하나씩 더 큰 자율성을 부여합니다. 에이전트가 얻을 수 있는 자율성 수준은 결과의 심각성·반전 가능성·복구 가능성·필요한 판단 수준 등에 따라 결정됩니다. 즉, 기본적으로 에이전트는 자동으로 신뢰를 부여받지 않으며, 증거 기반으로 점진적으로 신뢰를 쌓아야 합니다.

또한 사람과 마찬가지로 에이전트에게도 단계별 신뢰 원을 적용해야 합니다. 처음에는 위험이 낮은 작업에만 AI를 활용하고, 다음 단계에서는 판단·협업 영역으로 확대해 AI가 해석·추천·사고 도전을 할 수 있게 합니다. 신뢰 원 안으로 들어가기 위해서는 에이전트가 일관된 성과·측정 가능한 신뢰성·건전한 의사결정을 지속적으로 보여야 합니다. 그리고 신뢰를 부여하더라도 우리는 항상 검증합니다. 안전·재무·윤리와 같은 고위험 결정은 AI만으로는 충분하지 않으며, 투명성·검증·거버넌스·책임·인간 감독이 반드시 필요합니다.

즉, 신뢰는 일회성 평가가 아니라 지속적인 평가·실시간 가시성·감사 로그·검증을 통해 유지되어야 합니다. 과거에 에이전트가 잘 수행했는지뿐 아니라 현재도 신뢰할 수 있는지, 그리고 설정한 경계 내에서 행동하고 있는지를 지속적으로 확인해야 합니다.

요컨대, 신뢰는 획득·점진적·취소 가능해야 합니다. 결정이 얼마나 중대하고, 되돌릴 수 없으며, 판단이 많이 요구되거나 논쟁의 여지가 클수록 증명 기준은 높아지고 인간의 책임은 유지되어야 합니다. 일상적이고 되돌릴 수 있는 결정은 더 큰 자율성을 부여할 수 있지만, 고위험 행동은 인간 승인 게이트를 유지해야 하며, 에이전트 성과가 악화되면 즉시 자율성을 축소해야 합니다.

궁극적으로 에이전트 AI를 확장하는 것은 통제 포기를 의미하는 것이 아니라, 증거가 충분히 뒷받침될 때만 신뢰를 확대하는 것입니다.

리더가 AI를 도입하면서 업무 재설계를 하지 않을 경우 직원들을 실망시키고 있습니다. 책임 있는 업무 재설계는 개별 역할, 팀 구조, 성과 측정, 경력 개발 측면에서 어떻게 이루어져야 할까요?

책임 있는 업무 재설계는 근본적인 전환을 요구합니다: 기존 업무를 더 빠르게 수행하도록 AI를 활용하는 것이 아니라, 뛰어난 결과를 중심으로 업무를 재구성하는 것입니다. 따라서 “이 업무를 자동화하려면 어떻게 해야 할까?”가 아니라, “AI를 포함한 인력으로 업무를 처음부터 설계한다면 인재는 무엇을 다르게 할 수 있을까?”라는 질문이 핵심입니다.

소프트웨어가 좋은 예시입니다. 코드 생성·테스트·배포·반복까지 개발 라이프사이클이 자동화되면서, 개발자의 역할은 요구사항을 코드로 변환하는 단계에서 모호한 비즈니스 문제를 이해하고, 올바른 질문을 제시하며, 가정을 검증하고, 솔루션을 설계하는 단계로 이동합니다. 이는 문제 해결·시스템 사고·제품 직관·AI 오케스트레이션이라는 새로운 역량 스택을 요구합니다. 2025년에는 현장 배치 엔지니어 수요가 800% 급증한 것이 바로 이 변화를 반영합니다. 소프트웨어가 백오피스 실행 기능에서 가치 창출·경쟁우위의 전선으로 전환되면서, 기술 인재는 고객 문제·제품 사고·실행을 교차점에서 다루게 됩니다.

역할이 변하면 조직 구조도 바뀌어야 합니다. AI가 실행 비용과 시간을 크게 낮추면서 대규모 팀·전문화·다중 핸드오프는 의미가 줄어듭니다. 우리는 제품·엔지니어링·디자인·도메인 전문성을 결합한 소규모 다학제 팟(pod)이 늘어날 것이며, 이들은 아이디어에서 결과까지 자율적으로 진행합니다.

인재 모델도 진화해야 합니다. 신입 단계에서는 호기심·창의성·첫 원칙 사고·적응력·AI와 협업할 수 있는 능력을 중시해야 합니다. 중간 단계에서는 도메인 전문성이 더욱 가치 있게 되며, 사람들은 AI가 올바른 문제를 해결하고 비즈니스를 올바른 방향으로 이끄는지를 판단해야 합니다.

성과 측정 역시 활동(절감된 시간)에서 비즈니스 결과(시장 출시 속도·품질·의사결정·오류 감소·수익 성장·서비스 비용 절감)로 이동해야 합니다. 경력 성장 역시 연공서열·연차가 아니라 판단·문제 해결·결과 소유·가치 창출을 보상해야 합니다.

궁극적으로 책임 있는 업무 재설계는 사람을 AI로 대체하거나 기존 직무에 AI를 억지로 끼워넣는 것이 아니라, 기계가 가장 잘하는 일을 맡기고 사람은 문제 정의·판단·창조·공감·리더십에 집중하도록 하는 것입니다. 잘 실행될 경우 AI는 단순히 생산성을 높이는 것이 아니라, 업무 자체와 결과를 모두 향상시킵니다.

책에서는 자기 인식·가치관·내적 명료성이 점점 더 중요한 리더십 역량으로 제시됩니다. 조직이 이를 모호한 기업 언어나 피상적인 웰니스 프로그램으로 축소하지 않고 어떻게 육성·평가할 수 있을까요?

조직은 가끔의 웰니스 프로그램이나 영감적인 가치 선언만으로 자기 인식을 구축할 수 없습니다. 이러한 역량은 의도적인 연습과 문화적 강화가 필요합니다. AI 시대에 리더는 끊임없는 모호성·압축된 의사결정 주기·정보 과부하에 직면하므로, 판단은 전략적 역량이 됩니다. 그리고 좋은 판단은 자기 인식—자신의 가치·편견·강점·감정·목적을 이해하는 것—에서 시작됩니다. 따라서 조직은 기술·기능 역량 구축과 동일한 엄격함으로 내적 개발에 투자해야 합니다.

첫 단계는 우연이 아닌 반성을 위한 공간을 제도화하는 것입니다. 리더에게 정기적으로 저널링·가이드된 반성을 할 시간을 주고, 리더십 반성 세션·마인드풀니스·명상·임원 코칭·동료 학습 서클·구조화된 사후 검토 등을 리더십 개발 프로그램에 포함시켜야 합니다. 이를 통해 맹점을 발견하고, 깊이 뿌리낸 가정을 도전하며, 복잡성을 헤쳐 나갈 역량을 키울 수 있습니다.

Incedo에서는 마인드풀니스를 문화의 일부로 제도화했습니다. 리더십 팀을 위한 마인드풀니스·명상 워크숍이 시작점이었고, 현재는 Art of Living Foundation과 활발히 협업하고 있습니다. Incedo India에서는 신입 직원이 입사 초기에 기본 호흡·명상 프로그램을 이수하고, 연중 정기적인 리프레시 세션을 진행합니다. 이를 통해 마인드풀니스가 일회성 개입이 아니라 업무와 리더십에 녹아든 지속적 실천이 되었습니다. 미국 팀에도 동일한 방식을 도입할 계획입니다.

하지만 이것은 시작에 불과합니다. 직원이 마인드풀니스 세션에 참석했는지·웰니스 과정을 이수했는지를 측정하는 대신, 이러한 역량을 리더가 어떻게 생각하고 결정하며 행동하는지에 녹여야 합니다. 따라서 중요한 의사결정 전·중·후에 의도적인 멈춤을 일상화하고, 프로젝트 종료 후와 리더십 리뷰 시에도 반성을 정규화해야 합니다. 이는 개인 시간이 아니라 운영 리듬의 일부가 되어야 합니다.

더 나아가 이러한 역량은 관찰 가능한 행동을 통해 평가해야 합니다. 설문이나 심리검사로 자기 인식을 측정하려 하기보다, 실제 리더십 행동을 통해 평가합니다. 핵심 질문은 “리더가 복잡한 상황에서 일관된 건전한 판단을 보이는가?”, “우선순위가 충돌할 때 극단적 입장이 아닌 균형을 유지하는가?”, “중요한 결정 전에 다양한 관점을 적극적으로 구하는가?”, “불확실성 속에서도 차분하고 중심을 잡으며 회복탄력성을 유지하는가?”, “그들의 행동이 선언한 가치와 일치하는가?”입니다.

이러한 행동은 설문이나 웰니스 프로그램 참여보다 훨씬 의미 있는 자기 인식·내적 명료성의 증거가 됩니다. 책이 강조하는 바와 같이, 이러한 내적 역량은 현명한 판단·강한 회복탄력성·효과적인 리더십으로 이어집니다.

‘인간적 우위’를 개발한다는 아이디어는 개인이 스스로를 재창조해야 한다는 큰 책임을 부여합니다. AI에 의해 영향을 받는 근로자들이 현실적인 적응 기회를 가질 수 있도록 고용주·교육기관·정부가 어떤 의무를 져야 할까요?

교육기관이 가장 큰 책임을 지고 있습니다. AI가 근본적으로 재편하는 경제에 진입할 인재를 양성하기 때문입니다. 일상적인 지식 노동의 가치가 감소함에 따라, 교육은 더 이상 과거 직업을 위한 인재 공급이 아니라 창조자를 양성하고, 적응력·창의성·문제 해결·기업가 정신을 조기에 함양하는 역할을 해야 합니다. 이를 위해 교육기관 자체를 재구상해야 합니다. 대학·학교는 커리큘럼 전반에 기업가 정신을 내재화하고, 교실을 마이크로 인큐베이터로 전환해 학생들이 실제 문제를 해결하고, 아이디어를 테스트하고, 프로토타입을 만들며, 실험과 실패를 통해 학습하도록 해야 합니다.

하지만 이것은 학계 안에서만 이루어지는 것이 아닙니다. 기관은 산업·스타트업·기술 기업·멘토·인큐베이터·벤처 네트워크와 깊이 연계해 학생들을 광범위한 혁신 생태계에 직접 연결해야 합니다. AI 중심 인턴십·실제 프로젝트는 학습과 실무 간 격차를 메워줍니다. 결국 교육 시스템은 기존 직업에 인재를 공급하는 역할에서 새로운 직업을 창출하는 출발점으로 전환해, 사람들이 지속적으로 재창조하고 AI 기반 경제에서 가치를 창출할 수 있도록 해야 합니다.

고용주도 즉각적인 책임을 집니다. 그들은 업무 자체가 어떻게 재설계되는지를 통제합니다. AI를 단순 재스킬링 도구로만 보는 실수를 피해야 합니다. 사람들은 AI 활용법뿐 아니라 자신의 역할이 어떻게 변화하고, 무엇이 되어야 하는지를 이해해야 합니다. AI 에이전트가 일상적인 실행을 맡게 되면, 인간은 문제를 정의하고, 판단을 내리며, 다음을 상상하는 역할로 이동합니다. 따라서 조직은 계획을 실행하는 위계 구조가 아니라, 기회를 포착·실험·구축·가치를 창출하도록 장려하는 스타트업형 ‘펀드리’처럼 운영되어야 합니다.

리더는 이 변혁이 상향식 명령이 아니라는 점을 확실히 해야 합니다. 변화 에이전트를 발굴해 모든 수준에서 변화를 주도하도록 해야 합니다. 중간 관리자들은 리더십 비전과 현장 업무 변화 사이의 핵심 전달층이며, 초기 수용자는 새로운 모델을 증명하고 다른 사람을 끌어들이는 역할을 합니다. 목적이 명확하고 역량이 구축되며 사람들이 신흥 역할로 재창조할 기회를 얻을 때, 변혁은 직원이 수동적으로 겪는 것이 아니라 스스로 참여하는 과정이 됩니다.

마지막으로, 정부는 AI 기반 기업가 경제를 구축하는 촉매제가 되어야 합니다. 규제 역할을 넘어, 수백만 시민이 혁신가·제조자·가치 창출자가 될 수 있는 환경을 조성해야 합니다. 이를 위해 저비용 고성능 컴퓨팅·신뢰할 수 있는 공공 데이터셋·표준화된 AI 모델·오픈소스 도구에 대한 접근성을 민주화하는 견고한 AI 지원 생태계를 구축해야 합니다.

동시에 기업가 정신·인내심·자본·멘토링·혁신 허브·AI 샌드박스에 대한 접근성을 확대하고, 규제 절차를 간소화해야 합니다. 목표는 단순히 근로자가 AI 기반 파괴에 적응하도록 돕는 것이 아니라, 의료·농업·교육·금융·그 외 분야에서 차세대 AI 솔루션을 창출하도록 역량을 부여하는 것입니다.

AI 시대는 목적·균형·영향·인간 성장 등 더 넓은 성공 정의를 요구합니다. 이번 십년 말에 조직이 AI를 활용해 생산성을 높이는 것뿐 아니라 사람과 리더를 더 역량 있게, 만족하게, 회복탄력 있게 만든 지표는 무엇일까요?

십년 말에 가장 중요한 지표는 AI가 인간 역량을 확대했는가, 조직 역량만을 확대했는가가 될 것입니다. 성공의 가장 명확한 신호는 조직이 생산성 향상을 넘어 진정한 AI‑Native가 되는가입니다. AI는 더 이상 비즈니스 가장자리의 자동화 도구가 아니라, 기업이 운영·의사결정·고객 서비스·새로운 가치 창출을 수행하는 방식에 내재화됩니다.

하지만 AI가 인력을 절반으로 줄이면서 인간 판단·창의성이 약화되고, 목적 의식이 흐려지며, 사회 불평등이 심화되고, 지구 지속가능성이 악화된다면 그것을 성공이라고 부르기 어려울 것입니다.

제가 보는 세 가지 신호는 다음과 같습니다.

첫째, 인간이 성장하고 진화하고 있는가? AI가 인간의 주체성을 높이고 효율성 증대에서 더 큰 잠재력 실현으로 이동시켰는가? 핵심은 인간이 더 많은 시간과 에너지를 인간 고유 기여가 필요한 영역—복잡성 해석·판단·관계 구축·의미 있는 문제 해결·새로운 가능성 상상—에 할애하는가 하는 것입니다. 이것이 제가 ‘인간이 루프 위로 올라간다’라고 부르는 현상입니다.

둘째, 기업이 가치 곡선을 위로 이동해 더 나은 결과를 제공하고 있는가? 기업에게는 성장·수익성·직원 만족도가 그 지표가 됩니다.가장 강력한 AI 측정 지표는 개인이나 소규모 팀이 얼마나 더 많은 성과를 낼 수 있는가입니다. 아이디어와 영향 사이의 거리가 현저히 짧아져야 합니다. AI는 기업 전체에 더 많은 사람을 창조자·문제 해결자·혁신가로 전환시켜 새로운 가치와 기하급수적 성장을 열어야 합니다. 이것이 바로 인간이 루프 위로 올라가면 기업도 성장하고, 서로가 서로를 더 성장시키는 선순환 구조입니다.

셋째, 사회가 더 넓고 지속 가능한 성장을 경험하고 있는가? AI 시대의 가장 큰 위험은 이득이 소수에게만 집중되는 것입니다. 진정한 성공은 AI가 기회를 민주화하고, 커뮤니티를 강화하며, 인간 잠재력을 대규모로 발휘하게 하면서도 지구에 지속 가능한 성장을 보장하는가에 달려 있습니다. AI는 단순 경제 성장 엔진이 아니라 지속 가능한 진보와 공동선을 설계하는 설계자가 되어야 합니다.

궁극적으로 성공은 생산성을 넘어섭니다. 인간이 성장하고, 조직이 더 많은 가치를 창출하고, 사회가 보다 넓고 지속 가능하게 진보하는가가 핵심입니다. 이것이 바로 AI 시대의 진정한 성공을 측정해야 할 지표이며, 이번 십년 말에 우리가 확인해야 할 내용입니다.

멋진 인터뷰에 감사드립니다. 더 알고 싶으신 독자는 Human Edge in the AI Age를 읽어 보시기 바랍니다.