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앞선 두 편에서는 채용공고를 열어봤습니다. 토스는 디자인 직무 여섯 개를 두 개로 줄였고, 당근은 Design Engineer라는 새 역할을 만들었습니다. 법무와 마케팅, 개발에서는 직무와 직무 사이에 비어 있던 자리가 드러나고 있었습니다. 공통점이 하나 있었습니다. 경계를 정하는 주체가 회사였다는 점입니다.

로펌이 변호사에게 코딩 경험을 묻는다는 공고를 봤습니다. 이제 변호사도 코딩을 해야 한다는 뜻일까요. 공고를 직접 열어봤더니 오히려 반대였습니다. 가장 먼저 적혀 있는 것은 기술이 아니라 변호사 자격과 실제 분쟁 경험이었습니다. 글로벌 로펌 Gibson Dunn이 런던에서 채용하는 Legal Technology & AI Attorney – International Disputes는 잉글랜드·웨일스 변호사 자격을 필수로 요구합니다.

채용공고는 의외로 조직 변화가 먼저 드러나는 문서입니다. 조직개편은 늦게 일어납니다. 직급체계와 평가제도는 더 늦게 바뀝니다. 하지만 지금 필요한 사람이 달라지면 채용공고의 문구와 직무 이름부터 움직입니다. 최근 디자이너 채용공고와 기업의 직무 개편 자료를 보다 보니 한 가지 변화가 눈에 들어왔습니다.

ChatGPT가 처음 등장했을 때 기업이 받은 충격은 비교적 분명했습니다. 보고서를 요약하고, 이메일을 쓰고, 번역하고, 자료를 정리하고, 코드를 만드는 속도가 갑자기 달라졌습니다. 그때 우리가 가장 많이 던졌던 질문은 이것이었습니다. 내가 하던 일 가운데 무엇을 AI로 더 빨리 할 수 있을까?

AI 도입에 관한 논의는 대개 위에서 시작됩니다. CEO가 AI 전략을 선언합니다. 이사회가 투자를 승인합니다. 전사 태스크포스가 만들어집니다. 벤더를 고르고, 교육 과정을 열고, 파일럿 프로젝트를 시작합니다. 그런데 몇 달이 지나면 이상한 일이 벌어집니다. 도구는 들어왔는데 일하는 방식은 크게 바뀌지 않습니다.

AI가 조직 안으로 들어오면 가장 먼저 나오는 말이 있습니다. “반복 업무는 줄어들 것이다.” “관리 인력도 줄일 수 있다.” “HR도 예외는 아닐 것이다.” 겉으로 보면 맞는 말처럼 들립니다. 채용 공고를 작성하고, 지원서를 분류하고, 교육 신청을 정리하고, 인사 데이터를 취합하고, 보고서를 만드는 일 중 상당 부분은 이미 AI와 시스템이 대신할 수 있습니다.

이 글은 ‘에이전틱 AI 시대, HR은 어떻게 바뀌는가’ 연재의 5편입니다. 앞선 네 편에서는 AI 파일럿의 함정, HR 운영모델 변화, 신입·초기 경력자의 성장 경로, 그리고 HR에 새롭게 요구되는 네 가지 역할을 살펴봤습니다. 마지막 글에서는 CHRO가 지금 정해야 할 다섯 가지 판단 의제를 정리합니다.

이 글은 ‘에이전틱 AI 시대, HR은 어떻게 바뀌는가’ 연재의 4편입니다. 앞선 글에서는 AI 파일럿의 함정, HR 운영모델 변화, 그리고 신입·초기 경력자의 성장 경로를 살펴봤습니다. 이번 글에서는 에이전틱 AI 시대에 HR 안에 새롭게 요구되는 네 가지 역할을 다룹니다.

이 글은 ‘에이전틱 AI 시대, HR은 어떻게 바뀌는가’ 연재의 3편입니다. 앞선 글에서는 AI 파일럿의 함정과 HR 운영모델 변화를 살펴봤습니다. 이번 글에서는 AI가 초급 업무를 자동화할 때, 신입과 초기 경력자가 어디서 판단력을 배울 수 있는지 다룹니다. AI가 반복 업무를 줄인다는 말은 이제 낯설지 않습니다.

HR 조직을 설명할 때 자주 등장하는 구조가 있습니다. HRBP. Shared Service. CoE. 인사 전문가에게는 익숙한 구분입니다. HRBP는 사업부와 가까이에서 사람과 조직 이슈를 다룹니다. Shared Service는 반복적이고 표준화된 HR 서비스를 처리합니다.

이 글은 ‘에이전틱 AI 시대, HR은 어떻게 바뀌는가’ 연재의 1편입니다. 이번 연재는 맥킨지 리포트 「Escaping the pilot trap: Building HR for the agentic era」를 출발점으로, AI 에이전트가 HR의 일·역할·운영모델·성장경로·리더십 의사결정을 어떻게 바꾸는지 다룹니다.

사흘 만에 3,500명이 모인 이유 SK하이닉스 구성원들이 통합노조 준비 채팅방을 연 지 사흘 만에, 전체 직원(약 3만 5천 명)의 10%가 그 방에 들어왔습니다. 생산직도, 기술직도, 사무직도 함께였습니다. 원래는 민주노총 산하 기술사무직 노조와 한국노총 소속 생산직 노조로 나뉘어 있던 조직입니다.

같은 주에 두 가지 다른 이야기가 나란히 보도됐습니다. 하나는 "FDE라는 신종 AI 직무가 뜨고 있다"는 소식이고, 다른 하나는 "이름만 새로울 뿐 기존 SI 파견·상주 업무와 상당 부분 겹친다"는 업계 반응입니다. 같은 대상을 두고 완전히 다른 두 개의 설명이 동시에 존재하는 셈입니다.

맥킨지의 「The State of Organizations 2026」을 읽다가 두 대목에서 시선이 멈췄습니다. 하나는 AI가 반복적이고 행정적인 업무를 맡으면서 사람이 더 높은 가치의 전략적 업무와 문제 해결에 집중할 수 있게 된다는 내용입니다. 다른 하나는 AI와 사람이 함께 일하는 조직일수록 판단, 신뢰, 공감과 같은 인간의 역량이 더욱 중요해진다는 내용입니다.

7월 한 달, AI와 고용을 둘러싼 뉴스는 얼핏 보면 앞뒤가 맞지 않았습니다. 아마존과 메타 같은 빅테크 기업은 인력을 줄였습니다. 협업 소프트웨어 기업 Monday.com도 전체 인력의 약 20%를 감축한다고 발표했습니다. 그런데 같은 기업들은 AI 투자와 전략 직무 채용을 계속 확대했습니다.

신입 채용은 멈췄지만, 신입의 기준은 높아졌습니다 최근 파이낸셜타임스 기사를 읽다가 낯선 단어 하나가 눈에 들어왔습니다. ‘Seniorisation.’ 우리말로 옮기면 ‘신입 직무의 시니어화’ 정도가 될 것입니다. 기사는 AI가 신입 일자리를 없애고 있다는 흔한 진단과는 조금 다른 지점을 짚습니다.

2026년 7월 8일, 맥킨지는 ‘From Adoption to Impact: Three Horizons of AI Transformation’ 이라는 글을 발표했습니다. 직원과 리더 750명을 대상으로 조사한 결과, 응답자의 70%는 자신이 AI를 활용할 준비가 되어 있다고 답했습니다.

2026년 7월 22일 자 파이낸셜타임스에 흥미로운 직업 하나가 등장했습니다. Workforce Orchestrator. 우리말로 옮기면 ‘인력 오케스트레이터’보다는 ‘일과 수행 주체를 조율하는 사람’에 가깝습니다. 이 역할은 기존의 인력 배치나 인원 관리를 뜻하지 않습니다.

AI 때문에 자신의 일자리가 사라질 수 있다고 생각하는 사람은 18%입니다. 그런데 실제로 해고된 근로자 가운데 AI나 자동화를 주된 해고 사유로 꼽은 사람은 1%에 불과합니다. Gallup이 2026년 7월 발표한 「AI and Workplace Productivity: What Leaders Need to to Know in 2026」에서 눈에 들어오는 숫자입니다.

AI 시대에는 어떤 리더가 필요할까요. 기술을 잘 이해하는 리더, 누구보다 먼저 AI를 사용하는 리더, 과감하게 투자하고 조직을 빠르게 바꾸는 리더를 떠올리기 쉽습니다. 그러나 최근 며칠간 나온 AI·HR 뉴스를 나란히 놓으면 조금 다른 장면이 보입니다. AI 전환을 이끌 준비가 된 리더는 거의 없습니다.

2026년 7월 22일, 월스트리트저널은 ‘AI-Powered Startups Are Smaller and Flatter’ 라는 제목의 기사를 실었습니다. AI를 기반으로 출발한 스타트업들이 적은 인원과 얇은 관리계층으로 운영되고 있으며, 구성원들이 전략과 실행을 함께 맡는 ‘플레이어-코치’ 역할을 수행하고 있다는 내용이었습니다.

69%. 이 숫자만 보면 안심이 됩니다. Yahoo Finance가 인용한 리포트 「Companies are deploying agents. Less than 10% of employees are equipped to use them」에 따르면, 직원의 69%는 회사가 AI 에이전트와 관련해 어떤 조치를 취했다고 답했습니다.

올여름 현대차 노사 교섭 뉴스를 보다가 낯선 문장 하나가 눈에 들어왔습니다. “로봇에 특근수당을 뺏긴다.” 처음에는 이상한 말처럼 들렸습니다. 로봇이 특근수당을 받는 것도 아닌데, 왜 사람이 로봇에게 수당을 빼앗긴다는 것일까요. 하지만 인사와 노사관계의 관점에서 보면, 이 문장은 지금 제조 현장에서 벌어지는 변화를 매우 정확하게 보여줍니다.

AI 시대 HR의 질문이 바뀌고 있습니다. 과거 HR은 주로 사람을 중심으로 질문해왔습니다. 좋은 사람을 어떻게 뽑을 것인가. 핵심 인재를 어떻게 확보할 것인가. 직원을 어떻게 육성할 것인가. 성과를 어떻게 평가할 것인가. 누구를 리더로 세울 것인가. 직원 경험을 어떻게 개선할 것인가.

AI가 채용을 바꾼다는 뉴스가 나옵니다. 기업이 조직개편을 했다는 뉴스가 나옵니다. 어떤 회사는 AI로 인력을 줄이고, 어떤 회사는 다시 사람을 채용합니다. 정부는 노동정책을 발표하고, 글로벌 컨설팅사는 리스킬링과 조직문화 보고서를 냅니다. L&D, 성과관리, 직원경험, 노사관계, HR Tech, People Analytics 같은 단어도 계속 등장합니다.