AI를 ‘책임転嫁’의 도구로 삼지 말고, 올바른 리더십을 발휘하라

최근 AI 기술이 급속도로 발전하면서 경영진은 인기 없는 결정을 내릴 때 AI를 ‘만능의 변명거리’로 활용하는 경우가 늘고 있다. 특히 해고나 구조조정 같은 어려운 결정을 내릴 때 ‘AI가 효율성을 높여야 한다’는 명분을 내세우는 경우가 많다. 그러나 이 같은 설명은 대부분 실상과 동떨어져 있으며, 근로자들은 이를 잘 알고 있다.

리더십 전략가이자 저자인 릴리 젱(Lily Zheng)은 “경영진이 AI를 내세워 해고를 정당화하는 패턴이 반복되고 있다”며 “실제로는 과거의 잘못된 투자, 투자자 압력, 또는 리더의 선호가 반영된 결정일 뿐”이라고 지적했다. 팬데믹 기간 동안 과도한 채용을 단행했던 기업들이 이제 ‘AI 혁신’이라는 명목으로 인력을 감축하는 것도 같은 맥락이다. 이들은 ‘AI가 생산성을 높일 것’이라는 그럴듯한 스토리를 내세우지만, 실상은 ‘우리가 잘못된 가정으로 너무 많은 사람을 채용했다’는 사실을 감추려는 것이다.

젱은 “근로자들은 기업의 AI와 생산성에 대한 홍보가 현실과 전혀 다르다는 사실을 몸소 체감하고 있다”며 “리더가 AI 효율성을 이유로 해고를 설명할 때, 이는 단순한Spin(왜곡)일 수도 있고, 노골적인 냉소주의일 수도 있다”고 말했다. 이 같은 ‘AI 탓하기’는 조직 내 신뢰와 사기를 급속히 떨어뜨리고, 결과적으로 직원 참여도, 생산성, 그리고 이직률 같은 수치로 그 피해가 드러난다.

‘AI가 시켰다’는 말은 리더십의 실패다

‘AI가 시켰다’는 말은 리더가 책임을 회피하는 대표적인 사례다. AI가 특정 역할을 대체했다는 명목으로 해고를 정당화하면, 리더는 해고당한 직원, 증가하는 업무량, 그리고 정체된 커리어에 대한 책임을 면피할 수 있다. 최근 연구에 따르면, 실제 AI로 인해 직무가 완전히 대체된 경우는 소수에 불과한 반면, 대부분은 비용 절감이나 구조조정의 구실로 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났다.

이는 마치 ‘부분 자동화’를 ‘완전 자율주행’으로 포장했던 자동차 산업의 사례와 유사하다. 운전자들이 ‘자율주행’에 과도한 기대를 품고 안전을 소홀히 했던 것처럼, 경영진 또한 ‘AI가 사람을 대체한다’는 잘못된 인식을 바탕으로 리더십 책임을 방기하고 있다. 그 결과는 katastrofisch(파국적)이다. 직원들에게 전달되는 메시지는 명확하다. “리더는 자신에게 편리한 스토리만 내세울 뿐, 데이터는 무시한다.”

이전에도 반복된 패턴: 하이브리드 근무와 AI

젱은 AI의 오용을 하이브리드 근무 반발과 비교했다. 연구에 따르면, 잘 설계된 하이브리드 근무 모델은 유사한 생산성을 유지하면서 이직률을 약 3분의 1까지 낮출 수 있으며, 특히 여성, 간병인, 장거리 통근자들에게 효과적이었다. 그럼에도 많은 리더들은 증거에도 불구하고 강압적인 출근 정책으로 되돌아가거나, 오히려 디지털 감시 도구를 도입해 직원들의 생산성을 떨어뜨렸다. 이는 직원들이 시스템을 속이는 데 에너지를 쏟게 만들고, 진정한 업무 수행보다는 ‘관리’에 집중하게 만들었다.

젱은 “리더들은 AI를 활용해 관리 방식, 성과 측정 기준, 그리고 조직 문화를 재설계하는 대신, 익숙한 but 비효율적인 방식을 고수하고 있다”며 “이는 AI를 ‘책임転嫁’의 도구로 삼는 또 다른 사례”라고 지적했다. 진정한 AI 혁신은 기술 도입이 아니라, 리더십과 조직 문화의 변화에서 시작된다. 리더는 AI를 ‘책임 회피’의 수단으로 삼기보다, 투명한 의사결정을 통해 조직의 신뢰를 회복하고, AI를 올바르게 활용할 수 있는 환경을 조성해야 한다.

“리더는 AI가 모든 문제를 해결해 줄 것이라는 환상에 빠지지 말고, 조직의 미래를 위한 올바른 책임을 다해야 한다.” — 릴리 젱