5부작 중 3부. "AI, 리더십, 그리고 노동의 인간적 구조"는 AI가 사람을 이끄는 방식에 실제로 어떤 변화를 가져오는지, 그리고 왜 그러한 변화가 필연이 아닌 선택인지에 관한 시리즈입니다.

당신의 팀에 있는 한 에이전트(Agent)가 고객 보고서 초안을 작성합니다. 다른 에이전트가 이를 검토합니다. 세 번째 에이전트가 이를 전송합니다. 보고서가 전송되었는데, 숫자가 틀렸습니다. 명백하게 틀린 것도 아니고, 그럴듯하게 틀린 숫자이며, 고객은 그 숫자에 따라 행동합니다. 월요일 아침, 누군가 책임자가 누구인지 묻습니다. 한 사람을 지목하십시오. 만약 당신이 초안을 작성한 에이전트, 검토한 에이전트, 그리고 세 명의 에이전트가 만들어낸 결과물에 대해 "그저" 전송 버튼을 눌렀을 뿐인 사람 사이에서 망설이고 있다면, 당신은 에이전트가 가진 진짜 관리 문제를 발견한 것입니다. 그리고 그것은 에이전트의 역량 문제가 아닙니다.

지금까지 이 시리즈에서 다룬 내용: AI의 인간적 비용은 리더십의 선택이며 (1부), 회의실에서의 권위는 더 이상 가장 많이 아는 사람이 아니라 기계를 어디까지 신뢰해야 하는지 아는 사람의 것이 아닙니다 (2부). 이번 글은 조직이 특정 역할을 위해 사람을 채용하는 대신 그 역할을 수행할 에이전트를 생성(spinning up)하기 시작할 때, 경영(Management)이 무엇이 되는지에 관한 것입니다.

당신이 2년 후에 운영하게 될 팀을 상상해 보십시오. 3명의 사람. 9명의 에이전트: 하나는 초안 작성, 하나는 검토, 몇 개는 모니터링, 나머지는 과거에 직함이 있었던 업무를 수행합니다. 사람들은 각자 여러 개의 역할을 수행하며, 나머지 역할은 에이전트들이 맡습니다. 팀을 운영하기 위한 우리의 모든 체계, 즉 소유권(Ownership), 책임(Accountability), 통제 범위(Span of control)는 인간을 위해 구축되었습니다. 에이전트들은 이 세 가지를 조용히 무너뜨립니다.

감독(Oversight)이 업무였습니다. 이제는 그렇지 않습니다.

수십 년 동안 중간 관리직(Middle management)의 상당 부분은 정보를 전달하고 업무를 확인하는 일이었습니다. 의사결정을 상하로 전달하고, 누가 무엇을 했는지 모니터링하며, 실수가 전파되기 전에 잡아내는 일 말입니다. 에이전트(Agents)는 이러한 라우팅(Routing)과 확인 작업의 상당 부분을 스스로 수행합니다. 따라서 감독(Oversight)을 통해 가치를 창출하던 관리자는 솔직히 위기에 처해 있으며, 수치가 이를 증명합니다. 미국 노동 인구 중 중간 관리직의 비중은 1980년대 초 약 9%에서 2022년 약 13%까지 증가했는데, 이러한 성장의 상당 부분은 현재 에이전트가 흡수하고 있는 감독 업무였습니다. 압박은 이미 가시화되고 있습니다. 2026년 6월 _Harvard Business Review_의 분석에 따르면, AI 도입으로 인해 중간 관리자들이 과부하 상태에 놓여 있다고 설명하며, Gartner는 올해 5개 조직 중 하나가 조직 구조를 평탄화(Flatten)하기 위해 AI를 사용할 것이며, 이 과정에서 중간 관리직 직책의 절반 이상이 사라질 것이라고 예측합니다. 감독 계층은 단순히 이동하는 것이 아니라, 어떤 곳에서는 삭제되고 있습니다. 이 역할이 어디로 향하고 있는지에 대한 연구 결과는 일관적입니다. 즉, 모니터링(Monitoring)에서 촉진(Facilitation)으로, 업무가 일어나는 것을 지켜보는 것에서 업무가 가능하도록 만드는 것으로 변화하고 있습니다.

이것은 강등이 아닙니다. 더 어려운 직무가 되는 것입니다. 10명의 사람을 감독하는 것은 지난 한 세기 동안의 경험이 축적된 잘 알려진 문제입니다. 하지만 세 명의 사람이 변화하는 에이전트 함대(Fleet of agents)를 지휘할 수 있도록 지원하고, 그 함대가 만들어내는 결과물에 대해 책임을 지는 것은 대부분의 관리자가 교육받아 본 적 없는 문제입니다.

에이전트가 무너뜨리는 세 가지 요소

오너십(Ownership). 사람들은 자신이 맡았다고 느끼는 업무에 대해 오너십을 갖습니다. 하나의 작업을 세 명의 사람과 여섯 명의 에이전트에게 분산시키면 오너십은 증발합니다. 모두가 기여했지만, 아무도 그것을 소유하지 않게 됩니다. 해결책은 기술적인 것이 아니라 의도적인 관리 행위입니다. 모든 작업(Task)이 아니라, 모든 결과(Outcome)에 대해 인간 소유자를 지정하십시오. 에이전트가 업무를 수행할 수는 있지만, 에이전트가 틀린 부분을 포함하여 결과에 대해서는 여전히 사람이 책임을 져야 합니다.

책임성 (Accountability). 바로 이 지점에서 "그저 위임(delegation)일 뿐이다"라는 반론이 무너집니다. 유능한 관리자는 이미 위임을 하고 있으며, 조직도(org charts)는 언제나 적응하기 마련이라는 논리가 그것입니다. 하지만 제대로 이해된 위임이란, '왜'인지 물을 수 있고, 결과에 따른 책임을 느끼며, 학습하여 다음번에 책임을 다할 수 있는 '사람'에게 하는 것입니다. 에이전트(Agent)는 이 중 어느 것도 할 수 없습니다. 에이전트는 책임을 질 수 없습니다. 따라서 에이전트를 배치할 때 책임은 사람에게 위임할 때처럼 분산되지 않습니다. 오히려 에이전트를 지시한 인간에게로, 즉 상위로 집중됩니다. 권한은 위임할 수 있지만 책임은 결코 위임할 수 없다는 과거의 경영 원칙은, 에이전트에 의해 문자 그대로이며 냉혹하게 실현됩니다. 팀 업무를 더 많이 자동화할수록 남은 구성원들은 더 위험에 노출됩니다. 왜냐하면 이제 그들은 자신이 직접 생산하지 않은 결과물에 대해 답변해야 하기 때문입니다. 이를 놓치는 리더는 자신의 가장 유능한 인재들이 무한한 리스크를 조용히 떠안게 방치하면서, 그것을 효율성이라 부를 것입니다.

의존성 (Reliance). 여기 벽에 붙여둘 만한 가치가 있는 결과가 있습니다. 2025년의 한 실험에서, 사람들은 자신의 판단이 더 나았을 때조차 AI의 조언에 체계적으로 과도하게 의존했으며, 그 원인은 게으름이 아니었습니다. 바로 인센티브(incentives)였습니다. 사람들이 처리량(throughput)에 대해 보상을 받을 때, 그들은 기계적으로 승인(rubber-stamping)했습니다. 반면, AI를 언제 신뢰해야 하는지에 대한 올바른 판단에 보상을 주도록 인센티브를 재설계했을 때, 과도한 의존성은 줄어들었습니다. 당신의 팀은 당신의 인센티브가 지시하는 만큼 정확히 에이전트를 신뢰할 것입니다. 속도에 보상을 준다면 기계적인 승인만을 얻게 될 것이며, 앞서 언급한 책임성 관점에 따라 그 결과에 대한 책임은 당신이 개인적으로 지게 될 것입니다.

관리가 실제로 무엇이 되는가

모니터링은 줄이고, 설계는 늘리는 것입니다. 누가 어떤 결과에 책임을 지는가. 인간이 여전히 결정해야 하는 것은 무엇인가. 처리량 (throughput)보다 판단력 (judgment)에 어떻게 보상할 것인가. 그리고 현재 당신의 실제 통제 범위 (span of control)는 무엇인가 하는 점입니다. 왜냐하면 50명의 에이전트를 지휘하는 3명의 관리자는, 기존의 어떤 조직도 모델링한 적 없는 수준의 주의력 범위 (span of attention)를 갖게 되기 때문입니다. 관리자의 기술은 노력을 감독하는 것에서, 실행의 대부분을 책임질 수 없는 존재들이 수행하는 팀 전체에 걸쳐 책임성 (accountability)을 설계하는 것으로 이동합니다.

이것은 실제적인 기술이며, 아직 거의 아무도 이를 갖추지 못했습니다. 이것이 바로 이 기술을 조기에 배워야 한다는 논거이기도 합니다. 5년 후 가장 가치 있는 관리자는, 실행이 소프트웨어로 이동하는 동안 어떻게 소유권 (ownership)과 판단력을 인간의 영역으로 유지할지를 지금 연구해 낸 사람들이 될 것입니다.

하지만 한 번에 한 팀씩 이 문제를 해결하는 데에는 한계가 있습니다. 소유권과 책임성은 관리자의 머릿속에만 존재하는 것이 아닙니다. 그것은 조직 전체가 어떻게 구조화되어 있는지에 달려 있으며, 대부분의 조직은 "AI를 관리하기" 위해 동일한 구조를 채택하려 할 것입니다. 그들 중 대부분은 병목 현상 (bottleneck)을 만들고 그것을 우수 센터 (centre of excellence)라고 부를 것입니다. 다음 시리즈에서 이 내용을 다룰 예정입니다.

시리즈: AI, 리더십, 그리고 업무의 인간적 구조

1. AI의 심리적 비용은 기술적 결과가 아닌 리더십의 선택이다
2. 이제 권위는 누구에게 있는가? 불균형한 제너럴리스트 (jagged generalist) 시대의 리더십
3. 에이전트 팀 관리하기: 역할이 소프트웨어가 될 때의 리더십
4. AI를 위한 조직 설계: 왜 당신의 우수 센터 (Centre of Excellence)가 병목 현상이 되는가
5. 주니어 인력을 감축하는 것은 AI의 필연성이 아닌 선택이다

당신은 3부를 읽고 있습니다. 각 파트가 발행될 때마다 링크가 추가됩니다.

작성자: Richard Atkins.

출처: "중간 관리자의 미래는 무엇인가?"(What's the Future of Middle Management?), HBR (2025) — [https://hbr.org/2025/04/whats-the-future-of-middle-management] · "AI 에이전트를 관리하는 관리자들사(Managers Managing AI Agents)", Business Insider (2025) — [https://www.businessinsider.com/ai-agent-managers-new-job-2025-11] · Holstein 등 (2025), "생각이 보상으로 이어질 때: 인간-AI 협업을 위한 인센티브 정렬(Incentive Alignment for Human-AI Collaboration)" — [https://arxiv.org/abs/2511.09612] · "AI 도입이 중간 관리자를 과부하 상태로 만든다(AI Adoption Is Overloading Your Middle Managers)", HBR (2026년 6월) — [https://hbr.org/2026/06/ai-adoption-is-overloading-your-middle-managers]