주니어 분석가는 분석을 하면서 배웠고, 디자이너는 더 중요한 결정을 맡으며 실력을 키웠습니다. 팀장은 더 큰 팀을 맡으며 올라갔습니다. 직무는 오랫동안 사람을 키우는 기본 단위였습니다. 맥킨지는 AI가 바로 이 연결을 바꾸고 있다고 짚습니다.
AI는 직무를 없애지 않고도 그 직무의 알맹이였던 일을 가져갑니다. 리서치, 초안 작성, 코딩, 분석, 모니터링, 요약, 조율. 신입이 직접 하면서 감을 익히던 일들입니다. 시스템이 초안을 쓰고 결정까지 추천하면, 사람은 만드는 사람보다 남의 결과물을 검토하는 사람에 가까워집니다. 맥킨지는 이 지점에서 오늘의 생산성 이득이 내일의 판단력 공백이 될 수 있다고 경고합니다. 그래서 먼저 정할 것이 있습니다. AI가 만들어준 여유를 어디에 쓸지입니다. 맥킨지가 든 고객상담원 예시에서 AI가 업무의 약 40%를 덜어준다면, 같은 일을 더 적은 인원으로 할 수도, 같은 인원으로 더 많은 고객을 응대할 수도, 반복되는 고객 불편을 없애는 일로 옮길 수도, 품질 검토와 지식 관리까지 묶은 새 역할로 재설계할 수도 있습니다. 앞의 둘은 일의 양을, 뒤의 둘은 일의 내용을 바꿉니다.
맥킨지가 제시하는 원칙은 세 가지입니다. 첫 번째는 팀장의 시간입니다. AI가 진행 상황 추적과 취합, 조율을 가져가면 팀장은 그 시간을 연습과 피드백, 점점 무게가 커지는 판단의 기회를 만드는 데 써야 한다고 봅니다. 맥킨지 고객사에서 프로젝트 관리 같은 조정 역할은 지난 5년간 현업 역할보다 1.5~2배 빠르게 늘었습니다. 두 번째는 사라진 기초 업무의 자리를 비워두지 않는 것입니다. 일하다 보면 저절로 배우던 구조가 없어졌으니 의도적 연습과 피드백, 중요한 결정에 노출되는 경험을 일부러 설계하라는 뜻입니다. 세 번째는 승진 기준입니다. 조율 업무가 줄면 중간관리자가 당연한 목적지가 아닐 수 있고, 숙련도와 판단력, 사람과 AI 에이전트를 함께 이끄는 능력을 보상하는 경로가 필요합니다.
맥킨지가 소개한 기업 사례도 이 방향을 보여줍니다. 한 대형 금융기관은 전사 공통 AI 교육 대신 직무별 학습, 동료 코칭, 팀장 전용 육성 과정, 실제 업무에서 만들고 시연하는 반복 기회로 배움을 일 안에 넣었습니다. 한 기술기업은 AI 인재 마켓플레이스로 직원의 스킬을 학습·도전 과제·사내 공석과 연결해 한 분기 채용의 절반 이상을 사내에서 충원했습니다. 한 글로벌 생명과학 기업은 "AI는 일을 돕지만 사람의 창의성, 전문성, 자율성, 감독을 대체하지 않는다"는 원칙부터 선언했습니다.
그리고 맥킨지는 리더가 스스로 답해야 할 질문을 남깁니다. AI가 일을 가져가도 사람의 몫으로 남겨 직무를 설계할 부분은 무엇인가. AI가 전문성을 쌓던 일을 어디서 없애고 있으며, 무엇으로 대체할 것인가. 사람과 AI가 함께 일하는 구조에서 판단력을 어떻게 키우고, 코칭하고, 승진시킬 것인가.
신입 육성을 일하면서 배우는 방식에 맡겨온 HR이라면 이 질문들은 곧 HR의 설계 과제입니다. 팀장 평가에 육성이 들어 있는지, 승진 기준이 여전히 맡은 팀의 크기인지, 신입에게 맡기는 판단의 무게가 늘고 있는지부터 점검해볼 수 있습니다.
오늘의 질문: 지금 우리 회사 신입은 어떤 일을 하며 판단력을 키우고 있나요?
📎 원문: McKinsey Quarterly — AI is changing work. Now it has to change the organization (2026-10)
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