Insight

이 글은 총 3부작으로 발행될 예정입니다. 피지컬 AI가 어느 정도까지 진화했는지, 어떤 원리로 동작하는지, 그리고 앞으로 우리의 비즈니스에 어떤 영향을 줄지 궁금하신 분들을 위해 준비했습니다. 제가 이 분야를 공부하며 새롭게 알게 된 내용들을 차근차근 공유해 보려 합니다. 우연히 유튜브 알고리즘에 이끌려 하나의 영상을 보다 일을 멈췄습니다. 무대 위에서 쿵후복을 입은 아이들이 무술 시연을 하고 있었는데, 그 틈에 수십 대의 로봇들이 섞여 있었거든요. 사실 로봇이 혼자 춤추는 건 이제 흔한 일이죠. 그런데 이번엔 좀 달랐습니다. 아이들이 기합을 넣으면 로봇이 그 소리를 듣고 박자를 맞추고, 옆 사람이 움직이는 속도에 맞춰서 자기 동작을 조절하더라고요. 그 장면을 보는데 기분이 참 묘했습니다. "아, 이제는 로봇이 그냥 '잘 만들어진 장난감' 수준이 아니구나" 싶었죠. 화면 속에서 글자로만 대화하던 AI가 이제는 우리 옆에서 같이 숨 쉬고 발을 맞추는 '진짜 동료'가 된 것 같은 기분. 그 잊히지 않는 장면이 바로 우리가 살고 있는 피지컬 AI(Physical AI) 시대의 시작을 알리는 신호탄이었습니다. 지금까지 우리가 만난 AI는 모니터 안의 인격체였어요. 궁금한 걸 물어보면 척척 대답해주는 '오픈클로' 같은 존재였죠. 그런데 이제 이 똑똑한 머리가 '몸'을 얻어 밖으로 성큼성큼 걸어 나오기 시작했습니다. 그동안 화면 속에서 질문에 대답하던 AI가 이제 '몸'을 입고 우리 곁으로 걸어 나오기 시작했습니다. 인격체처럼 작업을 수행하던 '오픈클로'의 흐름이 이제 모니터를 뚫고 나와 물리적인 실체가 된 것, 바로 피지컬 AI의 시대입니다. 피지컬 AI: 시키는 대로만 하는 기계가 아니라, 눈치껏 배우는 아이처럼 예전의 로봇은 참 고지식했습니다. "오른쪽으로 한 걸음 가서 컵을 집어"라고 우리가 수만 줄의 코드를 일일이 짜줘야 했거든요. 하지만 요즘의 피지컬 AI는 좀 다릅니다. 아이가 부모가 걷는 모습을 보며 걸음마를 배우듯이, 스스로 세상을 관찰하고 "아, 이렇게 하면 되겠네" 하고 판단을 내립니다.

AI Native 5단계로 바라본 조직의 변화 이 글은 AI Native를 고민하는 국내외 다양한 조직과, 그 현장에서 HRD 담당자들이 실제로 던진 질문, 그리고 그 경험을 바탕으로 팀제이커브가 정리한 조직 변화의 관점을 기준으로 작성한 기록이다. "그래서, 이 조직은 지금 AI를 잘 쓰고 있는 상태인가요?" 이 질문은 생각보다 답하기 어렵다. AI 활용 효과는 매출처럼 숫자로 바로 드러나지 않고, 교육 만족도나 툴 숙련도로도 충분히 설명되지 않기 때문이다. 그래서 HRD에서의 AI 효과성 측정은 '얼마나 잘 쓰느냐'가 아니라, '어느 단계에 와 있느냐'를 보는 관점이 필요하다. 대부분의 기업은 이미 1단계에 와 있다 많은 기업들이 AI 교육을 시작했고, 구성원들은 LLM을 써봤으며, 이미지와 영상 생성도 한 번쯤 경험해봤다. 이 경험은 생각보다 중요하다. AI Native 관점에서 1단계는 AI를 잘 쓰는 단계가 아니라, AI의 가능성을 '경험'하는 단계이기 때문이다.

이 글은 최근 미국 채용 시장에서 '스토리텔러'라는 직무가 급격히 늘어나는 현상을 보며 시작되었다. AI Native 관점에서, 왜 이런 직무가 필요해지고 있는지 생각해보려 한다. 1. 이야기꾼은 왜 각광 받는가? 최근 미국 채용 시장을 보며 흥미로운 흐름을 발견했다. 'Storyteller'라는 직무가 빠르게 늘어나고 있다는 점이다. 링크드인에 등록된 스토리텔러 채용 공고는 전년 대비 두 배 이상 증가했고, 마케팅 분야에서만 약 5만 건, 미디어·커뮤니케이션 분야에서 2만 건이 넘는 공고가 올라와 있다. 구글, 마이크로소프트, 노션과 같은 글로벌 기업들은 'Narrative Director', 'Head of Storytelling'과 같은 직책을 신설하고 연봉 3억 원이 넘는 조건까지 제시하고 있다. 이야기꾼이 왜 이렇게 각광받는 걸까. 그리고 이 현상이 AI 시대와 무관할까. 조사를 해보니, 이유는 의외로 단순했다. AI 때문이다. AI가 만들어낸 환경 변화는 'AI 슬롭(AI로 대충 쏟아낸 저품질 콘텐츠)'의 범람이다. 콘텐츠를 만드는 비용이 거의 0에 가까워지면서, 인터넷에는 이전보다 훨씬 많은 콘텐츠가 올라오지만,

이 글은 AI를 기업 HRD에 어떻게 도입해야 하는지를 설명하기 위한 글이 아니다. AI가 HRD 영역에 들어오면서 이미 현장에서 어떤 변화가 일어나고 있는지, 그리고 그 변화가 반드시 긍정적이지만은 않은 이유를 하나의 답이 아닌 관찰과 가설의 형태로 정리해보기 위한 기록이다. AI는 HRD를 더 효율적으로 만들기도 했고, 동시에 더 많은 질문을 떠안게 만들기도 했다. 그 변화는 관리의 방식에서도 나타나고 있다. AI가 HRD에서 가장 먼저 바꾼 것 AI가 기업 HRD 영역에 본격적으로 들어오면서 가장 크게 달라진 점을 한 가지 꼽자면, 교육생을 훨씬 더 밀착해서 관리할 수 있게 되었다는 점이다. 기존 기업 교육 현장을 보면 HRD 운영 인력은 많아야 2~3명, 적게는 1명이 수십 명에서 많게는 수백 명의 교육생을 동시에 관리한다. 이 구조에서는 교육 과정 중에 발생하는 수많은 관찰 포인트와 교육생의 반응, 고민, 사고 과정과 같은 비정형 데이터(raw data)가 대부분 가공되지 못한 채 휘발된다. 문제는 이 데이터들이 단순한 기록이 아니라는 점이다. 교육 과정에서 흘러가던 이 데이터들은 향후 교육 기획의 방향성을 설정하는 근거이자 교육생 개인의 커리어 개발에 필요한 중요한 단서이며 인사·조직개발 등 유관 부서에 전달될 수 있는 인사이트다

장현민의 AI Native 사고 이 글은 정답을 제시하기 위한 글이 아니다. AI Native 시대에 '신입'이라는 개념이 어떻게 바뀌고 있는지, 그리고 조직과 개인이 어떤 선택 앞에 서 있는 지를 하나의 답이 아닌 가설의 형태로 정리해보기 위한 기록이다. 누구도 이 전환기의 정답을 아직 알지 못한다. 그래서 더 많은 정의, 실험, 그리고 해석이 필요하다. 이 글은 그 과정에서 필자가 현장에서 경험한 사례와 관찰, 그리고 지금까지 쌓아온 인사이트를 바탕으로 AI Native 시대를 이해하기 위한 하나의 시도다. 1. AI Native 시대에 '신입'이라는 개념은 성립하는가 신입사원은 오랫동안 조직의 미래였다. 시간을 들여 가르치고, 반복 업무를 맡기며, 점진적으로 핵심 인력으로 성장시키는 것이 조직 운영의 기본 전제였다. 그러나 AI Native 시대로 접어들면서 이 전제 자체가 흔들리고 있다. AI는 학습 속도와 실행 속도에서 인간을 압도하며, 과거 신입이 담당하던 업무 영역을 빠르게 흡수하고 있다. 문제는 단순한 자동화가 아니다. 신입이 존재하던 '자리' 자체가 사라지고 있다는 점이다. 배워야 할 일이 줄어든 것이 아니라, 애초에 사람에게 맡길 필요가 없는 일이 되어버렸다. 2. 조직은 이제 '사람을 뽑기 전'에 일을 의심한다 과거에는 일이 먼저 있었고, 그 일을 수행할 사람을 채용했다. 그러나 지금은 순서가 바뀌었다. 조직은 채용을 논의하기 전에 먼저 묻는다.