그냥 그런 이야기

AI 시대, 결국 ‘맥락’을 읽는 공감 능력이 중요하다

AI 기술이 빠르게 확산되면서인재를 보는 기준도 조금씩 달라지고 있습니다.예전에는기술적 전문성이 중요했습니다.시스템을 이해하고복잡한 문제를 기술적으로 풀어내는 사람.이런 사람들이조직의 핵심 인재로 평가받았습니다.물론 지금도기술 역량은 중요합니다.다만 기술만으로는충분하지 않은 시대가 되었습니다.최근 구글 클라우드 모에 압둘라 부사장이 이야기한AI 시대의 인재상에서인상 깊은 부분이 있었습니다.기본이 되는 기술적 전문성AI를 비즈니스에 연결해 가치를 만드는 창의성그리고 변화에 불안을 느끼는 사람들과함께 움직일 수 있는 공감 능력저는 특히마지막 역량이 눈에 들어왔습니다.공감 능력.공감이라고 하면상대에게 친절하거나분위기를 좋게 만드는 일로 생각하기 쉽습니다.하지만 공감은단순한 태도의 문제가 아닙니다.고객이 실제로..

아는 것과 판단하는 것은 다른 문제다

운영 프로젝트는이미 돌아가고 있는 구조 위에서 움직입니다.정해진 일정과 리소스, 계약 범위그리고 그 안에서 만들어진 업무 방식까지이 모든 조건을 유지하면서성과를 만들어야 하는 일입니다.그래서 작은 변화 하나도생각보다 크게 작용합니다.조직 관리 방식이 바뀌거나업무 접근이 달라지는 순간현장의 흐름은 바로 흔들립니다.이런 상황에서종종 비슷한 문제가 발생합니다.실무 경험 없이자신이 생각하는 ‘이상적인 방식’을그대로 적용하려는 경우입니다.문제는그 방식이 틀렸기 때문이 아닙니다.지금 이 프로젝트의 조건과맞지 않는 상태에서그대로 들어온다는 점입니다.운영 프로젝트에서는좋은 방식보다맞는 방식이 더 중요합니다.현장을 충분히 보지 않은 상태에서새로운 방식을 밀어붙이면조직은 개선되기보다흔들리기 시작합니다.해야 할 일보다맞춰야..

리더의 포용력은 어디까지일까

리더가 되면자연스럽게 느끼게 됩니다.“잘 맞는 사람”과“조금 불편한 사람”일하는 방식이 맞는 사람과는설명이 적어도 일이 잘 풀리고맞지 않는 경우에는작은 부분에서도 계속 걸립니다.그래서 어느 순간편한 사람 중심으로 일이 돌아가기 시작합니다.겉으로 드러나진 않지만조직 안에서는 흔한 흐름입니다.그런데 이 과정에서하나 놓치기 쉬운 부분이 있습니다.“맞지 않는다”는 이유가정말 성과의 문제인지아니면 단순히 방식의 차이인지입니다.현장에서 보면생각보다 많은 경우가능력의 문제가 아니라스타일의 차이에 가깝습니다.속도가 다르거나표현 방식이 다르거나일을 풀어가는 접근이 다른 것.리더가 이 차이를 그대로 두면조직은 점점 한 방향으로만 움직이게 됩니다.처음에는 편하지만어느 순간부터는 선택지가 줄어듭니다.포용력이라는 건모든 사람을..

리더는 완벽한 사람이 아니다

조직을 운영하다 보면리더에게 요구되는 기대가 생각보다 크다는 것을 느끼게 됩니다.모든 것을 알고 있어야 하고,정답을 제시해야 하며,흔들림 없이 조직을 이끌어야 한다는 기대입니다.특히 처음 리더 역할을 맡게 되면이 기대는 부담을 넘어 압박으로 작용하기도 합니다.하지만 실제 리더의 역할은그렇게 단순하게 정의되기 어렵습니다.리더는 모든 답을 알고 있는 사람이 아닙니다.대부분의 의사결정은정보가 충분하지 않은 상태에서 이루어지고,정답이 없는 상황에서 방향을 선택해야 하는 경우가 많습니다.결국 중요한 것은무엇이 정답인지 아는 것이 아니라어떤 방향을 선택하고, 그 결과를 감당할 것인지입니다.그래서 리더에게 요구되는 것은완벽함이라기보다판단과 책임에 가깝습니다.문제는 결과가 기대와 다를 때 나타납니다.결정을 내릴 때는 ..

AI 시대, 디지털 에이전시는 왜 쉽게 사라지지 않을까

최근 흥미로운 기사를 하나 읽었습니다.“크리에이티브 에이전시 모델은 죽었다”조금 도발적인 제목이었지만,내용은 현재 에이전시 산업이 마주한 구조적인 문제를 꽤 직설적으로 이야기하고 있었습니다.기사에서 제시한 문제의식은 크게 다섯 가지였습니다.첫째, 에이전시 산업의 수익성이 빠르게 악화되고 있다는 점입니다.가격 경쟁이 심화되면서 과거보다 훨씬 낮은 단가의 프로젝트에도 입찰해야 하는 상황이 늘고 있다는 지적이었습니다.둘째, 에이전시 조직 구조가 지나치게 무겁다는 문제입니다.정규직 중심 조직과 높은 고정비 구조가 변동성이 큰 프로젝트 시장과 잘 맞지 않는다는 이야기였습니다.셋째, AI가 주니어 역할을 빠르게 대체하고 있다는 점입니다.초안 작성이나 디자인 시안 제작 같은 업무가 자동화되면서 기존 인력 구조와 시간..

AI 제안서가 실패하는 진짜 이유

최근 “RFP를 입력하면 AI가 제안서를 자동으로 만들어준다”는 이야기를 종종 듣습니다.관련 데모를 보면 꽤 그럴듯해 보입니다. 문서 구조도 정리되어 있고 표현도 자연스럽습니다.그래서 실제로 AI가 작성한 제안서 초안을 검토해 본 적이 있습니다.문서 형식은 그럴듯했지만실제 제안 실무에서는 거의 사용할 수 없는 수준이었습니다.고객 상황에 대한 이해는 거의 보이지 않았고,경쟁사 대비 차별화도 분명하지 않았습니다.RFP 평가 기준에 맞춘 대응 구조도 충분하지 않았습니다.전체적으로 보면 틀린 말은 없지만어디에서나 볼 수 있는 설명이 반복되는 문서였습니다.이 경험을 통해 한 가지 생각이 들었습니다.AI 제안서가 실패하는 이유는문서를 잘 쓰지 못해서가 아니라제안의 본질이 문서 작성에 있지 않기 때문입니다.[제안의 ..

AI 시대, 디지털 에이전시는 어떤 방향으로 움직이고 있을까

지금까지 몇 편에 걸쳐 AI 이후 디지털 에이전시의 변화를 이야기했습니다.경쟁력의 기준이 무엇인지,조직은 어떻게 달라지고 있는지,수익 모델과 손익 구조는 어떤 방향으로 움직이고 있는지,그리고 기업의 내재화가 에이전시의 역할을 어떻게 바꾸고 있는지도 살펴봤습니다.이 흐름을 따라가다 보면 자연스럽게 하나의 질문이 남습니다.AI 시대에 디지털 에이전시는어떤 모습의 회사로 남게 될까.[제작 중심 모델의 변화]디지털 에이전시의 출발점은 대부분 제작이었습니다.• 웹사이트 구축• 디지털 서비스 개발• UI/UX 설계• 디지털 캠페인 제작이 영역은 지금도 여전히 중요한 사업입니다.다만 최근 몇 년 사이 제작의 속도는 눈에 띄게 빨라졌습니다.AI 도구의 도움을 받으면 초안이나 기본 작업은 훨씬 빠르게 만들어집니다.그 결..

AI 시대, 기업의 내재화는 디지털 에이전시에게 어떤 의미일까

최근 디지털 업계에서는 ‘내재화’라는 이야기가 자주 등장합니다.기업이 디지털 조직을 강화하고, 제작과 운영 역량을 내부에서 확보하려는 움직임입니다.AI의 발전도 이 흐름을 빠르게 만들고 있습니다.콘텐츠 제작이나 단순한 개발 업무는 이전보다 훨씬 빠르게 처리할 수 있게 되었고, 기업 입장에서는 내부 조직으로 충분히 대응할 수 있다고 판단하는 영역도 점점 늘어나고 있습니다.그래서 자연스럽게 이런 질문이 따라옵니다.디지털 에이전시의 역할은 줄어드는 것일까.[내재화가 먼저 일어나는 영역]현장에서 보면 기업이 가장 먼저 내부로 가져오는 영역은 비교적 분명합니다.• 콘텐츠 제작• UI 디자인• 간단한 기능 개발이 영역은 업무 범위가 명확하고 반복성이 높습니다.AI 도구의 도움을 받기에도 비교적 적합합니다.그래서 기..

AI 전환기, 디지털 에이전시의 손익 구조는 어떻게 재편되고 있는가

최근 업계에서는 에이전시 위기론이 다시 언급되고 있습니다.AI로 제작 업무가 빨라지고, 기업의 내재화가 늘어나면서 에이전시 산업이 몰락할 수 있다는 주장입니다.표현은 다소 과격할 수 있습니다.그러나 변화의 방향은 분명합니다.지금 흔들리고 있는 것은 ‘일의 양’이 아니라 손익 구조입니다.① 구축은 사라지지 않는다. 다만 무게 중심이 이동한다.에이전시 비즈니스의 매출 중심은 여전히 구축 프로젝트입니다.대형 예산, 조직 투입, 레퍼런스 확보.이 영역은 쉽게 줄어들지 않습니다.다만 구축의 성격은 달라지고 있습니다.단순 제작과 화면 구현 중심의 구축은 AI의 영향을 직접적으로 받습니다.제작 속도는 빨라지고, 단가는 압박을 받습니다.반면,• 플랫폼 구조 설계• 데이터 흐름과 정보 체계 정의• 디자인 시스템과 운영 ..

AI 시대, 디지털 에이전시의 수익 모델은 무엇으로 유지될 수 있는가

1편에서는 구조를,2편에서는 조직을 이야기했습니다.이제 가장 현실적인 질문으로 넘어가야 할 것 같습니다.AI가 생산성을 높인다면,우리는 무엇으로 돈을 벌어야 할까요?그동안 디지털 에이전시의 수익 모델은 비교적 단순했습니다.투입 인력 × 투입 시간 = 매출.프로젝트가 커지면 인력이 늘고,인력이 늘면 매출이 증가하는 구조였습니다.이 모델은 오랫동안 유효했습니다.하지만 생성형 AI가 본격적으로 적용되기 시작하면서 균열이 생기고 있습니다.같은 인력으로 더 빠르게 산출물을 만들어낼 수 있다면,우리는 여전히 ‘시간’을 기준으로 청구하는 것이 맞을까요?생산성이 올라갈수록 매출이 줄어드는 구조라면그 모델은 장기적으로 지속 가능하지 않습니다.1. 시간 기반 과금의 한계AI를 적극적으로 활용하는 조직일수록작업 시간은 줄어..