월간 HR Insight

기술이 사람을 만났을 때 : AI 시대의 슈퍼마인드와 인사의 일

제호 : 2026년 2월호, 등록 : 2026-01-22 16:29:06

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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 말론_{Thomas Malone}은 그의 저서 《슈퍼마인드_Superminds》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.

컴퓨터와 AI의 등장으로 슈퍼마인드는 훨씬 더 강력해지고 있다. 인간과 AI가 각자의 강점을 결합할 때 어느 한쪽만으로는 도달할 수 없었던 증폭된 조직 지능이 창출된다. 인간은 맥락을 이해하고 가치를 판단하며, AI는 방대한 정보를 분석하고 패턴을 인식한다. 말론의 연구에 따르면 앞으로 복잡한 사고를 수행할 수 있는 인공지능 컴퓨터가 이러한 슈퍼마인드의 힘을 더욱 증폭시킬 것으로 보인다.

이제 우리는 "AI를 도입할 것인가"가 아니라 "AI와 함께 어떤 조직을 만들고 어떻게 일하며 어떤 가치를 창출할 것인가"라는 더 본질적인 질문에 답해야 한다. 그리고 그 답의 핵심은 인간과 AI의 상호작용을 어떻게 설계해 조직의 슈퍼마인드를 구축할 것인가에 있다. 인사의 새로운 역할은 슈퍼마인드를 설계하고 육성하는 시스템 아키텍트가 되는 것이다.

AI 도입의 보이지 않는 장벽, '사람의 문제'
AI 도입의 성공은 단순히 최고의 기술을 선택하는 것만으로 보장되지 않는다. 많은 리더들이 기술의 잠재력에 기대를 걸지만, 현장에서는 보이지 않는 저항과 문화적 장벽에 부딪히는 경우가 많다. 그 근본 원인은 기술이 아닌 사람의 문제, 즉 조직의 문화와 구성원들의 심리적 요인에 있다.

대다수의 CEO들은 AI가 향후 기업 경쟁력의 핵심 동력이 될 것이라고 확신하며, 얼마나 진보된 AI를 확보하느냐가 생존의 조건이 됐다고 인식한다. 그러나 이러한 높은 기대와 달리 조직 차원의 성공적인 AI 도입은 다음과 같은 몇 가지 핵심 장애물들로 인해 매우 어렵고 더디게 진행된다. 먼저 빠른 기술 변화다. AI 기술이 너무 빠르게 진화해 구성원들이 그 의미와 활용법에 대해 공통의 이해를 형성하기 어렵다. 전략적 우선순위 경쟁도 문제다. AI 도입은 자원과 관심의 투입이 필요하기에, 이를 두고 비용 절감, 규제 대응, 인재 확보 등 다른 시급한 과제들과 경쟁을 치러야 한다. 프로세스 재구성의 부담도 크다. AI를 단순히 기존 업무에 덧붙이는 것은 한계가 명확하다. 진정한 가치를 창출하려면 일하는 방식 자체를 근본적으로 재설계해야 하며, 이는 조직에 큰 부담으로 작용한다.

무엇보다 조직의 사회적 규범이 AI를 거부한다. 직원들이 AI를 사용하려는 의도는 개인의 기술 역량보다 리더와 동료로부터 학습된 사회적 규범에 훨씬 더 큰 영향을 받는다.¹⁾ 조직 내에서 AI 사용에 대한 암묵적인 시선이 긍정적이지 않다면 아무리 좋은 기술을 도입해도 구성원들은 사용을 주저하게 된다.

실제로 최근 시행된 연구들은 AI 사용자에 대한 부정적 인식이 조직 내에 어떻게 확산되는지를 명확히 보여준다. 우선 부정적 평가의 문제가 있다. AI를 사용하는 사람은 요령을 피운다는 인상을 주기 쉬우며, '게으르다' '덜 유능하다' '성실하지 않다' '신뢰하기 어렵다', 심지어 '도덕성이 낮다'는 평가를 받을 가능성이 높다. 투명성의 역설도 존재한다. AI 사용 사실을 투명하게 공개하는 행위가 오히려 신뢰를 약화시키는 결과를 낳을 수 있다는 것이다. 다만 이러한 부정적 평가는 관리자 자신이 AI 사용 경험이 있을 때 상당 부분 완화되는 경향을 보였다. 이에 더해 젠더 편향도 나타났는데, 동일한 결과물에 대해 AI를 사용한 여성 엔지니어의 유능성 평가 하락 폭은 남성 엔지니어의 두 배에 달했다.²⁾

결국 AI 도입의 성패는 기술의 완벽함이 아니라 구성원들의 심리적 장벽을 해소하고 긍정적 규범을 형성하는 리더십에 달려 있다. 이는 일과 역량의 미래를 어떻게 재구성할 것인가의 문제로 이어진다.

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이중학 동국대학교 경영학과 조직인사 전공 교수

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