인공지능(AI) 모델이 급속도로 고도화하고 보다 폭넓게 활용되면서 에이전틱 엔터프라이즈(Agentic Enterprise)라는 새로운 시대가 열렸다. AI 시스템이 단순한 인사이트 제공을 넘어 실행 단계로 확장됨에 따라 AI 전환에 대한 논의도 진화했다. 이제 논의 중심에는 더 빠른 의사결정, 자율형 워크플로, 머신 주도 실행 등과 같은 역량이 자리하고 있다.

AI 전환을 체감하는 조직 구성원들은 불확실한 미래 속에서 자신의 역할과 존재 가치에 불안감을 느끼고 있다. AI가 단순히 업무 효율을 높이는 데 그치지 않고, 업무가 수행되는 방식, 성과를 평가하는 기준, 가치 창출 구조 자체를 재편하고 있어서다.

에이전틱 엔터프라이즈 성공은 시스템 지능 수준보다 거대한 업무 재편을 감당할 수 있는 인재들 역량에 달려 있다는 사실은 분명하다.

세계경제포럼(WEF) '미래 일자리 보고서 2025'에 따르면 2030년까지 전 세계적으로 순 7800만 개 일자리가 증가할 것으로 전망된다. 특히 기술은 노동시장 변화를 이끄는 가장 강력한 요소로 꼽히며, AI와 정보처리 기술은 1100만개의 새로운 일자리를 창출하는 동시에 900만개의 일자리를 대체할 것으로 예상된다.

AI가 실행 영역에서 차지하는 비중이 커질수록 역설적으로 인간 기여도는 더욱 중요해진다. 불확실성에 대응하고 판단력을 발휘하며, 관계를 관리하고 윤리적인 의사결정을 내리는 능력은 여전히 인간 고유 영역이다. 이런 역량은 예외적인 상황에만 요구되는 것이 아니라 리더십과 신뢰, 조직 문화의 근간을 이루는 요소다.

실제로 결과물을 생성하기 쉬워질수록 그 결과물을 검증하고 해석하며, 실제 업무에 적용하는 능력이 진정한 차별점이 된다. 단순히 AI 의사결정에 인간이 개입하는 '휴먼 인 더 루프(Human In The Loop)' 구조만으로는 충분하지 않다. 조직에는 시스템 판단에 의문을 제기하고 인사이트를 맥락에 맞게 해석하며 최종 결과에 책임을 질 수 있는 인재가 필요하다. 그렇지 않으면 에이전틱 엔터프라이즈는 효율적일 수는 있어도 효과적이라고 보기는 어렵다.

AI가 각기 다른 업무 레이어에 미치는 영향을 이해하는 것 역시 다양한 직무에 걸친 업스킬링 전략을 수립하는 데 도움 된다. 예를 들어 분류, 요약, 기초 문서 작성 등 반복적인 대규모 업무 영역에서는 이미 자동화가 빠르게 진행되고 있다. 이런 업무가 특정 직무 대부분을 차지할 경우 자동화는 실질적인 업무 시간을 줄이는 방식으로 작용하기 때문에 조직 구성원들이 AI에 대체된다는 느낌을 받을 수 있다.

반면 다수 직무에서 AI는 글쓰기, 분석, 기획, 의사결정 지원 등과 같은 업무를 보완하는 코파일럿으로 기능할 수 있다. 이 경우 업무를 수행하는 과정에서 인간 역할이 단순 실행을 넘어 더 높은 수준으로 확장되는 것을 의미한다.

단순행정 업무나 프로세스 중심의 기능은 통합이나 자동화로 인해 가장 큰 영향을 받을 가능성이 높다. 다만 이 영역에서도 핵심적인 변화는 기대치 변화에 있다. 기업이 중시하는 역량, 성과를 측정하는 방식, 미래 경쟁력을 가늠하는 기준이 달라지고 있다는 것이다.

기업은 구성원들이 이러한 전환 중심에 남을 수 있도록 인재 역량 강화에 있어 보다 체계적이고 의도적인 전략을 준비해야 한다. 업스킬링 프로그램을 설계할 때 여러 사항을 고려해야 한다. 

기업은 기술이 아닌 지식을 쌓아야 한다. 조직은 기술적 전문성만을 강조하기 보다 데이터를 해석하고 질문하는 능력, AI의 가능성과 한계에 대한 이해도, 리스크 인식 등과 같은 폭넓은 기초 소양에 투자해야 한다. 이를 통해 AI를 수동적으로 받아들이지 않고 비판적으로 이해하고 활용할 수 있는 인재를 양성할 수 있다.

판단력과 재량도 키워야 한다. AI 생성 콘텐츠가 증가할 수록 인간 판단력은 더 큰 가치를 갖는다. 의사결정을 검증하고 맥락적 이해를 적용하는 훈련이 수반돼야 한다. 이는 채용, 성과 관리, 전략 수립과 같은 중요도가 높은 업무에서 특히 중요하다. 아울러 리더십, 문제 해결, 협업, 커뮤니케이션 역량에 대한 수요도 크게 늘어날 것이다. 판단력을 갖춘 인재일수록 복잡한 상황을 헤쳐나가고 변화를 이끌며 인간과 AI가 일하는 조직 안에서 효과적으로 업무를 수행할 수 있다.

도메인 전문성 강화도 필수다. 산업 맥락과 고객 니즈, 운영상 제약에 대한 깊은 이해는 고성과자를 가르는 핵심 차별 요소 중 하나가 될 수 있다. 결국 중요한 것은 기술 자체가 아닌 기술을 실제 비즈니스 성과와 연결하는 능력이다.

리더는 구성원들에게 기대하는 행동 변화를 먼저 실천해야 한다. 이는 새로운 도구를 적극적으로 실험하고, 실제 비즈니스 맥락에서 그 유용성을 평가하는 것을 의미한다.

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공식적인 교육 역시 유용하지만 활발히 학습하고 탐구하는 문화가 형성되는 것이 더욱 중요하다. 인력 전환은 기술 도입과 별개의 이니셔티브가 아닌 기술 도입 과정 안에서 내재돼야 한다. 조직은 AI 시스템을 인간 워크플로를 고려해 설계하는 동시에 구성원들이 새로운 시도와 변화에도 심리적 안정감을 느낄 수 있는 환경을 조성해야 한다.

에이전틱 AI 시대에 가장 강력한 전문가는 단일 도구만을 능숙하게 다루는 사람이 아니다. 다양한 도구에 개방적이고 맥락을 넘나들며 활용할 수 있는 역량을 키워나가는 사람이다. 가장 성공적인 조직은 가장 앞선 AI를 도입하는 곳이 아니라 구성원을 함께 이끌어나가며 이들이 AI와 나란히 적응하고, 배우며 변화를 주도할 수 있는 환경을 만들어가는 곳이 될 것이다.

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