AI로 직원을 평가하고 해고한 아마존 무슨 일이 벌어졌을까? 빅데이터와 알고리즘으로 가장 효율적인 결정을 내리는 AI는 성공 신화를 써왔다. 아마존은 소비자의 구매 내역을 분석해서 다음에 구매할 제품을 추천했고, 구글과 페이스북은 검색 결과를 분석해서 맞춤 광고를 제공했다. 콘텐츠 시장 또한 마찬가지였다. 넷플릭스는 영화와 드라마, 유튜브는 영상을 이용자 취향에 맞게 추천해주며 세계적인 서비스로 성장했다. 우리는 지금까지 AI의 선택을 신뢰해왔다. AI가 만족스러운 선택지를 제공했고, 만약 틀리더라도 우리 인생에 중대한 변화를 가져오는 것은 아니었기 때문이다. 하지만 AI가 당신의 업무 성과를 평가해서 연봉을 통보한다면 어떨까. 더 나아가 당신과 일하는 동료의 생각과 무관하게 당신을 해고한다면 순순히 받아들일 수 있을까? 이것은 연구실에서 일어나는 실험 이야기가 아니다. 아마존은 AI에게 인간 관리자의 동의 없이 인간 직원을 해고할 권한을 줬을 뿐만 아니라 AI로 채용한 직원의 근속 기간이 그렇지 않은 직원에 비해 길다는 사실을 알아냈다. 현재 AI 면접의 우수성은 널리 인정받고 있으며 한국에서도 CJ, 롯데, 현대백화점 등 대기업에서 채용 과정에 AI면접을 도입했다. 이렇게 인간만의 영역이라고 여겼던 곳까지 AI가 손을 뻗치며 인간을 넘어서는 능력을 입증하고 있다. 더 이상 남의 일이 아니다! 인공지능 시대에 맞는 능력을 키워라 기술혁신은 이미 되돌릴 수 없는 현실이다. AI 기술로 모든 것을 해결할 수 있다는 기술 의존적 관점도 생겨나고 있다. 세계 30대 경영의 구루로 꼽히는 데이비드 드 크리머는 이 책 《다음 팀장은 AI입니다》에서 젊은 창업가와 나눈 대화로 서문을 시작한다. 젊은 창업가는 저자에게 기술혁신으로 생길 부작용 또한 기술혁신이 해결할 것이라고 말했다. 인간은 기술혁신을 자연스럽게 받아들이면서 가속화하면 될 뿐, 부작용을 걱정할 필요는 없다는 것이다. 하지만 실상은 그렇지 않았다. 기술이 모든 것을 해결할 것이라는 막연한 기대감으로 아무것도 하지 않은 결과 페이스북의 창업자는 미 의회 청문회에 출석해야 했다. 우리는 기술혁신에만 골몰할 뿐, 정작 그 안에서 가장 중요한 인간의 역할에는 무심했다. 그래서 저자는 인간이 AI시대에도 커리어를 쌓고 조직을 이끌며 쓸모를 이어나갈 지혜가 필요하다고 생각했다. AI는 일터와 조직, 리더십에 변화를 가져왔다. 기존에 유능했던 사람이더라도 이전과 같은 방식으로 노력한다면 무능한 직원으로 취급 받을 수 있다. 그 반대도 가능하다. 기술혁신에서 살아남는 유능함의 조건은 무엇일까? 이 책은 지금까지의 기술 추세와 경영 환경을 분석해 인공지능 시대가 선택하는 유능함의 조건을 알려준다. 요즘 인간 팀원은 AI 팀장을 원한다? 이미 시작된 로봇의 도전, 당신은 안전하십니까 어떤 인간 팀원은 AI 팀장의 등장을 기대한다. AI는 인간이 아니기 때문에 공평하며 효율적인 판단을 내릴 것이라고 기대하기 때문이다. 그런 기대대로 뛰어난 기술이 완벽한 리더를 만들까? AI팀장은 인간 팀장이 빠지는 판단의 오류를 범하지 않을 뿐만 아니라 인간만의 영역으로 여겨졌던 고도의 업무도 대체하고 있다. 그렇기 때문에 많은 기업에서 광범위한 업무까지 점점 더 많은 일을 AI에게 맡기고 있다. 이제 인간은 무엇을 해야 할까? 우리는 지금까지 꼼꼼한 계산과 세밀한 자료 분석 등 정량적인 실무 능력을 강조해왔다. 이제 그런 능력으로는 AI에게 당해낼 수 없다. 그럼에도 불구하고 아직 AI가 인간을 완전히 대체하지 못하는 것은 앞으로도 해결하기 어려운 AI의 한계 때문이다. AI 팀장은 윤리적인 판단을 내릴 수 없다. AI는 이익과 손해를 저울질할 수 있을 뿐 ‘윤리’라는 주관적인 맥락을 이해할 수 없기 때문이다. 이는 기업 총수의 비윤리적 발언 한 마디로도 주가가 폭락하는 현실을 감안할 때 중대한 결함이다. AI 팀장은 인간이 직장에서 느끼는 스트레스, 불안감, 자괴감을 이해할 수 없기에 팀원의 신뢰를 얻기 어렵고, 팀원은 AI 팀장이 어떻게 결정을 내리는지 알 수 없어서 이유를 모른 채 따를 수밖에 없다. 나에게 전혀 공감하지 못하고 일방적으로 소통하는 AI 팀장은 조직을 운영해나가는 데에 적합한 존재일까? 저자는 이 틈새에 주목해 인간의 길을 제시한다. 우리의 일터와 커리어는 분명 AI로 대체되고 있다. 이러한 기술혁신 환경에서 인간의 역할과 유능함의 조건, 리더십의 길은 무엇인가? 《다음 팀장은 AI입니다》는 이 모든 물음에 대한 답을 여덟 가지 이야기로 정리해서 알려준다. [기술혁신에 발 빠르게 올라타기 위한 여덟 가지 이야기] 1?알고리즘 혁신이 불러온 리더십의 조건은 무엇일까? 2?AI 팀장과 인간 팀원의 미래는? 3?리더와 관리자는 경쟁할까? 4?알고리즘으로 팀원을 관리하려면? 5?직관력이 없지만 합리적인 의사결정자 AI? 6?리더십, 인간과 알고리즘의 연결고리는 무엇일까? 7?알고리즘 시대, 리더에게 주어진 두 가지 길은? 8?우리에게 필요한 기준과 비전은 무엇일까?

들어가며 1장 | 알고리즘 혁신이 불러온 리더십의 조건 조직 속 알고리즘의 부상 의사결정의 자동화와 혁신 우리가 인간의 대체에 관해 생각하는 이유 혁신이 리더십의 변화를 의미할 때 알고리즘의 학습 능력에 한계가 있을까? 2장 | AI 팀장과 인간 팀원의 미래 여러분의 상사는 로봇이 될까? 핫한 비즈니스 모델의 함정 우연과 기적은 없다 당신은 똑똑한 AI의 지시를 따를 수 있겠는가? 알고리즘 리더십이 신뢰를 못 얻는 측면 vs 신뢰를 얻는 측면 우리는 받아들일 준비가 됐을까? 리더십에 반드시 필요한 것 블랙박스 문제 파악 ‘알고리즘 적대감’이란 무엇일까? 3장 | 리더와 관리자의 경쟁 조직 운영 기법 관리자가 너무 많을 때의 문제 더 많이 달성하려면 더 적게 관리하라 단기 목표에 눈이 멀어 중요한 것들을 보지 못한다 과잉 관리의 결과 리더는 비전으로 이끈다 조직의 모든 층위에 알고리즘이 필요한 것은 아니다 4장 | 알고리즘으로 관리하려면 나도 개발자가 되어야 할까? 인간의 뇌는 번뜩이고 알고리즘은 일을 처리한다 블록체인을 선보이다 알고리즘의 조직 관리 아마존은 왜 실패했나 인간이 개입하지 않는 성과 평가 5장 | 직관력이 없지만 합리적인 의사결정자 리더십에 진정한 가치가 있어야 하는 이유 목적의식을 갖고 앞을 내다보라 가장 중요한 건 관계라니까! 실패는 일어나기 마련이다. 중요한 건 바로잡을 수 있느냐이다 의미 형성의 기본 구조 자동화 추세를 돌이킬 수는 없다 6장 | 리더십, 인간과 알고리즘의 연결고리 알고리즘과 인간의 관계를 정하라 리더십이 인간의 역량을 키운다 리더십이 알고리즘의 역량을 키운다 아이언맨 사례를 본받을 수 있을까? 리더는 오케스트라 지휘자다 알고리즘을 인정하는 법 ‘일을 줄인다’는 말의 의미 7장 | 알고리즘 시대, 리더의 두 가지 길 목적의 중요성 비전 리더십이란 윤리적 리더십이란 목적 지향적인 리더십의 이점 포용적 리더십의 중요성 연결 리더십이란 신뢰 리더십이란 다양성 리더십이란 겸손 리더십이란 포용적 리더십의 이점 8장 | 우리에게 필요한 나침반 페이스북의 사례 인간은 어떻게 될까? 최적화의 길 계속 나아가는 방법 인간은 리더고 알고리즘은 관리자다 강력한 감성 지능의 힘 지속적인 교육의 필요성 AI의 나침반이 되는 리더 불완전함에 관한 관용 나가며 참고 문헌

인간이 전능한 기계의 지배를 받는 일이 정말 현실로 이루어질까? 그런 가능성을 보여주는 징후들이 있다. 바둑 세계 챔피언이었던 대한민국의 이세돌을 참고해보자. 바둑은 매우 복잡한 게임이기 때문에 오랫동안 기계가 범접할 수 없는 영역으로 여겨졌다. 하지만 2016년 컴퓨터 프로그램 알파고가 이세돌을 4대 1로 이겼을 때 모든 것이 바뀌었다. 이세돌은 AI에 패하고 나서 자신의 인간적 자질에 회의를 느꼈고, 이 일이 2019년에 은퇴하기로 한 그의 결정에도 영향을 미쳤다고 이야기했다. 세계 챔피언조차 패배를 인정하는 마당에, 언젠가는 기계가 우리 조직을 운영하는 수준까지 발전할 것이라고 예상하지 못할 이유가 어디 있겠는가? p.12 AI가 세계 경제에 이렇게 막대한 기여를 할 것으로 예상되는 이유는 무엇일까? 주된 이유는 알고리즘이 조직을 관리하고 통솔하는 방식에 영향을 미칠 것이고(액센츄어가 인터뷰한 관리자의 56퍼센트가 ‘그렇다’고 응답했다), 그럼으로써 더욱 효율적인 업무 환경을 형성할 수 있으리라 기대되기 때문이다(액센츄어가 인터뷰한 관리자의 84퍼센트가 ‘그렇다’고 응답했다). p.24~25 알고리즘은 우리가 생각하는 좋은 리더십의 대표적인 기능을 거의 모두 대체할 수 있다. 누군가가 그 어떠한 새로운 기술을 생각했든 컴퓨터 과학자들이 관련 알고리즘 개발에 이미 착수했을지도 모르는 시대에 우리는 도달했다. 미래 조직 관리가 자동화되리라는 생각은 더 이상 유토피아적인 아이디어가 아니며, 인간이 조직을 관리할 때보다 비용이 감소하고 더욱 효율적이고 공정해지기도 할 것이다. p.47 알고리즘이 ‘어떤’ 일을 ‘왜’ 하는지에 관한 설명이 부족하면 신뢰가 생기기 어렵다는 점은 이제 명백하다. 그런 경우 알고리즘을 향한 신뢰도 뿐만 아니라 회사를 향한 신뢰도 역시 하락한다. 특히 직원들을 납득시키지 않은 채 알고리즘을 사용하기로 결정한 회사들은 더욱 신뢰를 받기 어려울 것이다. p.158 사람과 사람을 연결하려면 그들을 소통으로 하나가 되게 하는 공통 주제 플랫폼이 있어야 한다. 플랫폼의 장점은 누구나 정보를 얻을 수 있 게 해준다는 점이며, 사람들이 공통 주제에 관해 대화를 시작하고 소통 하기만 하면 관계가 만들어지기 시작할 것이다. 플랫폼 구축 작업에 들어가기 전에 먼저 할 일이 있다. 사람들이 공통적으로 관심을 가지는 주제나 이야깃거리를 찾아야 한다. 이런 정보는 어디에서 얻을 수 있을까? 그렇다. 질문을 해야 한다. 그런 뒤에는 상대를 방해하지 않으면서 귀를 기울일 준비를 해야 한다. 아니면 더욱 간단하게, 사람들끼리 관심 있는 주제에 관해 진솔하게 이야기하는 것을 듣고 있기만 해도 된다. ‘듣기’는 대부분의 사람이 생각하는 것보다 더 포괄적인 행동이며 결코 수동적인 행위가 아니다. 정보를 수집하고 종합하여 사람들의 공통점을 찾아내고 강력한 사회관계를 구축하려 노력하는 과정이다. p.201 실용성을 추구하는 회사들이 실전에서 알고리즘을 활용하는 방식을 잘 보여주는 사례로 유튜브를 들 수 있다. 유튜브 알고리즘은 시청자들이 가장 원하는 영상을 찾게 해주려고 작동하는 것이 아니다. 다른 요소들은 고려하지 않은 채, 사람들이 거의 중독에 이르기까지 시청 빈도를 늘리려는 목적에 따라 측정지표(예: 시청 시간)를 정하고 그것을 근거로 콘텐츠를 추천한다. p.240~241