[AI 리더십 공개과정 후기] 리더에게 진짜 필요한 건 툴 사용법이 아니었습니다

AI 시대, 리더에게 진짜 필요한 건 AI 사용법이 아니었습니다

“AI가 좋다는 건 알겠는데… 그래서 리더인 나는 무엇을 바꿔야 하지?”

이번 교육은 바로 그 질문에서 시작했습니다. 요즘 AI 교육은 넘쳐나지만, 막상 리더에게 필요한 건 툴 사용법만이 아니죠. 이번 과정은 단순한 리더십 이론 대신, AI 기술을 바라보는 관점 자체를 바꾸는 인사이트에 초점을 맞췄습니다.

• AI 기술은 왜 계층(층위)로 봐야 하는지
• AI가 잘하는 일/못하는 일의 경계가 어디인지, 어떤 업무를 AI에게 위임해야 하는지
• 리더의 역할과 역량이 어떻게 재정의되는지

그리고 중요한 포인트 하나.

AI 도입의 첫 단계는 최신 기술을 고르는 것이 아니라 우리 조직의 문제와 환경을 정확히 점검하는 것이었습니다.

Module 1. 최신 AI보다 먼저, 우리 조직부터 점검했습니다.

첫 시간부터 의외의 이야기로 시작했습니다. AI 도입의 출발점은 기술이 아니라 조직의 문제와 환경을 정확히 보는 것이라는 메시지였죠.

AI 기술을 하나의 덩어리로 보지 않고, 서로 다른 특성과 쓰임이 있는 여러 층위로 바라보는 관점을 잡으면서, 참가자들의 표정이 “아, 그래서 우리가 헷갈렸구나” 쪽으로 점차 바뀌었습니다.

이어서는 각자 조직의 현재 상황을 가볍게 진단하고, 다른 조직 사례도 함께 공유했습니다. 이 파트를 진행하며 “우리만 AI 도입에 어려움을 겪는 것이 아니었네”라는 안도감도 있었고, 동시에 “우리는 이 방식으로 접근하면 되겠다”는 실마리도 잡을 수 있었습니다.

현장에서 나온 말이 인상적이었는데요,

“AI를 해야 한다는 압박보다, 적용 지점이 다르다는 걸 알게 되니 불안이 정리된다.”

Module 2. AI 생태계 & 트렌드를 이해했습니다.

다음은 AI 생태계를 큰 그림으로 보는 시간. 여기서 분위기가 한 번 더 바뀌었습니다.

“어떤 모델이 대세냐”가 아니라, 어디에서 가치가 만들어지고 이동하는지를 이해하니 트렌드 따라가기가 아니라 전략 이야기로 변했습니다. AI가 결국 범용화될수록, 기술 자체는 점점 평준화되고 그때부터 리더의 역할이 더 중요해진다는 메시지가 자연스럽게 이어졌습니다.

참가자들이 특히 크게 끄덕였던 포인트는 이거였어요.

AI가 강해질수록 리더는 AI가 메우지 못하는 공백에 더 집중해야 한다는 것. (무엇을 해결할지 결정하고, 일을 나누고, 기준을 세우고, 결과를 검증하는 일들이죠) 그래서인지 피드백도 되게 리더 관점이었습니다.

 “AI 시대 리더 역량이 툴 숙련이 아니라 판단과 방향 설정이라는 걸 체감했다.”

Module 3. AI가 못하는 영역으로 들어갔습니다 : 문제 정의

여기서부터는 AI시대 리더의 핵심 역량에 대해 깊이 있게 알아보는 시간으로 구성했습니다. AI 시대 리더의 첫 번째 역량은 문제 자체 정의하는 사람입니다.

이번 모듈은 참여자들이 자기 조직에서 실제로 겪는 이슈를 가져와, 단편적인 증상이 아니라 왜 이 문제가 반복되는가까지 내려가 보게 하는 흐름으로 진행됐습니다.

신기하게도, 처음에 들고 온 문제와 마지막에 남는 문제가 다른 경우가 꽤 많았습니다. “이게 문제라고 생각했는데, 사실은 다른 지점이 핵심이었다”라는 깨달음이 나오면서 대화의 깊이가 확 달라졌고요.

현장 반응도 솔직했어요.

“문제를 다시 쓰는 것만으로 해결 방향이 달라졌다.”

그리고 자연스럽게 다음 질문이 생겼습니다.

“좋아요. 문제는 정의했는데… 그럼 AI와 어떻게 일로 연결하죠?”

Module 4. 리더의 역할이 답변자에서 설계자로 바뀌는 순간

AI에게 일을 맡기려면, 사실 AI보다 사람이 먼저 준비해야 할 게 있죠. 업무가 사람 머릿속에만 있거나, 그때그때 알아서 돌아가는 방식이면 AI는 일을 못 합니다. 그래서 이 모듈에서는 리더가 해야 할 일을 이렇게 재정의했습니다.

“답을 아는 사람이 아니라, AI가 일할 수 있도록 업무를 구조화하는 사람.”

참가자들은 실제 업무 하나를 골라, AI와 사람이 협업 가능한 형태로 업무를 잘게 나누고(모호성 제거), 역할을 구분하고, 필요한 정보와 기준을 정리해봤습니다. 디테일한 템플릿을 공개하는 방식이 아니라, 업무를 AI에게 넘길 수 있는 단위가 뭔지를 몸으로 느끼게 하는 방식이었어요.

여기서 나온 반응이 현실적이었습니다. 

“돌아가서 우리 팀뿐 아니라 다른 부서에도 이 방식으로 확산해볼 수 있겠다.”

즉, AI 활용이 툴이 아니라 업무 혁신의 언어로 바뀐 거죠.

Module 5. 마지막 퍼즐 : 결과를 검증하는 리더의 책임

AI가 그럴듯한 결과를 내면, 오히려 리더의 일이 더 중요해지는 순간이 있습니다.

기존 업무는 왜 그렇게 결론이 났는지의 과정을 추적하기 쉬웠지만, AI는 결과가 맞아 보여도 근거가 비거나, 맥락이 빠진 채로 결론을 만들 수 있죠. 그래서 이 모듈에서는 결과물을 검토하는 수준이 아니라, 입력의 품질과 검증 체계 자체를 리더가 어떻게 설계해야 하는지로 초점을 맞췄습니다.

“앞으로는 맹신하면 안 되겠다는 감각이 생겼다.”라는 인사이트를 얻어갈 수 있는 시간이었습니다. 불신이 아니라, 더 안전하고 더 정확하게 쓰기 위한 운영의 감각이죠.

Module 6. 이제 진짜 질문 : “그래서 내 일에 어떻게 붙이나요?”

마지막은 실전 적용 파트였습니다. 앞에서 정리한 관점과 역할이 좋은 말로 끝나지 않으려면, 결국 내 업무로 내려와 손에 잡히는 형태가 되어야 하니까요.

참가자들은 AI에게 일을 시킬 때 결과 품질을 좌우하는 요청의 구조(역할/맥락/과업/형식 같은 기본 뼈대)를 점검하고, 반복 업무를 줄이는 방식으로 AI를 업무 흐름에 결합하는 감각을 익혔습니다. 그때그때 물어보기가 아니라, 내가 원하는 결과가 나올 수밖에 없는 조건을 만들어주는 방식에 가까웠습니다.

그리고 여기서 한 걸음 더 나아가, 단순히 질문을 잘 던지는 수준을 넘어 직접 AI Agent를 만들어보는 실습도 진행했습니다. 사용자가 던진 문제를 바탕으로 필요한 단계를 스스로 정리하고, 정해진 목적을 향해 작업을 수행하는 형태로요. 참여자들은 AI를 한 번 쓰고 끝이 아니라, 반복되는 업무를 대신 수행하게 하는 작업자로 설계할 수 있겠다는 감각을 잡기 시작했습니다.

이때 반응이 특히 재미있었습니다. “프롬프트 요령을 배웠다”가 아니라, “내가 원하는 결과가 나오게 만드는 사고방식이 생겼다”, “Agent로 만들어두면 다음부터는 같은 고민을 반복하지 않아도 되겠다” 쪽이었거든요. 막연했던 AI 활용이 실행 단위로 쪼개지면서, 실제 현업 적용의 첫 단추가 끼워지는 순간이었습니다.

교육을 지나며 남은 문장 하나

이번 AI 리더십 공개과정은 AI를 많이 아는 리더를 만들기보다, AI 시대에 리더가 책임져야 할 일을 더 선명하게 만드는 교육이었습니다. 그리고 수료 후 참여자들의 질문은 딱 하나로 모였습니다.

“이제 우리 조직의 문제를, 어떤 방식으로 다시 설계해 볼까?”

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