[이경훈 글로벌브레인 한국 대표] 2025년 상반기, 미국 SaaS(Software as a Service) 기업들의 주가 성과에서 놀라운 결과가 나왔다. 팔란티어(Palantir, +79%)와 중소기업용 재무 소프트웨어 기업인 빌닷컴의 주가 성과 차이는 무려 122% 포인트에 달했다. 더 놀라운 것은 하락한 기업들이 '망해가는 회사'가 아니라는 점이다. 대부분 여전히 견고한 비즈니스를 운영하고 있었다.

이런 극명한 차이가 생긴 것은 시장이 기업을 평가하는 기준 자체가 바뀌었기 때문이다. 과거의 평가 기준이었던 ▲Rule of 40(매출 성장률과 이익률의 합이 40%를 넘어야 한다는 원칙) ▲연간반복매출(ARR) 성장률 ▲고객 확보 비용은 더 이상 충분하지 않다. 새로운 기준은 ▲AI 시대 필수불가결성 ▲대체 불가능성 ▲실존적 문제 해결 능력이다.

세일즈포스(Salesforce)는 여전히 Rule of 40을 충족하지만 -19% 하락했다. 반면 Palantir는 전통적 지표로는 설명하기 어려운 밸류에이션(Valuation)을 받았다. 평가의 핵심 질문이 "얼마나 효율적으로 성장하는가?"에서 "AI 시대에 얼마나 필수불가결한가?"로 바뀐 것이다.

인재 전략 대전환이 필수….’비기너 마인드셋’ 찾아라 

2025년 4월 토비아스 뤼트게 소피파이(Shopify) 최고경영자(CEO)는 직원들에게 메모를 보냈다. "신규 채용을 요청하기 전에, AI로 그 일을 할 수 없다는 것을 먼저 증명하세요." 그런데 몇 달 후 인턴 채용을 75명에서 1000명으로 늘리겠다고 발표했다.

표면적으로는 모순처럼 보인다. 하지만 Shopify는 알고 있었던 것 같다. AI 시대에 가장 위험한 것은 무지가 아니라, '원래 그런 것'이라는 고정관념이라는 것을 말이다.

현재의 인턴들은 특별한 능력을 가지고 있다. Shopify는 이들을 ‘AI 켄타우로스’라고 부른다. 신화 속 존재인 켄타우로스가 반은 인간, 반은 말인 것처럼, 이들 인턴이 AI와 자연스럽게 협업한다는 의미다. 파한 타와르(Farhan Thawar) Shopify 엔지니어링 부사장의 말은 의미심장하다. "저는 그들이 게으르기를 원합니다. 그리고 최신 도구를 사용하기를 원합니다." 반복적이고 비효율적인 작업을 거부하고, 더 나은 방법을 찾으려는 건강한 게으름이다.

인턴들이 가져오는 가장 큰 가치는 바로 '비기너 마인드셋'이다. 이들은 "원래 이렇게 하는 거야"라는 말을 들어본 적이 없다. "이건 불가능해"라고 배운 적도 없다. 그래서 자유롭다. 

비기너 마인드셋은 첫 번째 해결책에 안주하지 않는다. 계속해서 더 나은 방법을 찾고, 프로세스 자체를 의심하고, 재발견한다.

AI 시대의 인재상이 재정의되고 있다. 전통적인 채용에서는 경험·전문성·검증된 실적을 중시했다. 하지만 AI와 함께 일하는 시대에는 다른 자질이 더 중요해질 수 있다. 학습 능력이 전문성을 압도하고, 호기심이 경험보다 중요하다. 실험 정신이 완성도를 넘어설 수 있을 것이다.

실험과 학습이 일상인 기업 만들어야 

"AI 전문팀을 만들까, 아니면 모든 직원이 AI를 써야 할까?" "자발적으로 하게 둘까, 아니면 강제로라도 시켜야 할까?" 이런 고민들이 지금 여러 기업에서 벌어지고 있을 것이다.

호주의 대표적인 스타트업인 캔바가 5000명 전 직원에게 업무를 중단시키고 AI 교육에 집중하게 한 실험은 이를 해결하기 위한 중요한 힌트를 제공한다. 캔바는 이미 1년 넘게 챗GPT·클로드·제미나이 등 여러 AI 도구를 전 직원에게 제공해왔다. 

그런데도 여전히 ‘풀 포텐셜’을 발휘하지 못하고 있다고 판단했다. 도구 접근권한과 실제 활용 능력 사이에는 여전히 큰 격차가 존재했던 것이다.

캔바가 제시한 핵심 철학은 "'AI 퍼스트'가 '휴먼 라스트'를 의미해서는 안 된다"는 것이다. 단순히 AI 도구 사용법을 알려주는 것이 아니라, AI와 함께 일하는 새로운 사고방식을 체화시키려는 시도였다.

가장 인상적인 성공 사례는 영업팀이 자체적으로 만든 ‘챗조지피티’(ChatGeorgePT)다. 이는 영업 플레이북과 교육 자료로 훈련된 맞춤형 GPT로, 영업 담당자들의 업무 시간을 주당 3시간씩 절약해준다. 중요한 점은 이것이 위에서 내려온 오더가 아니라 현장에서 자발적으로 나온 아이디어라는 점이다.

AI 도입에서 ‘강요’보다 ‘실험할 수 있는 환경’ 조성이 더 중요하다. 수백만 달러 이상을 투자한 캔바의 진짜 목적은 업무에 방해받지 않고 집중할 수 있는 시간과 다양한 AI 도구에 대한 체계적 접근, 그리고 역할별 맞춤형 학습 프로그램을 제공하는 것이다. 

기술보다 중요한 것은 사람과 신뢰

베세머 벤처 파트너스(Bessemer Venture Partners) 조사에 따르면 90%의 경영진이 AI가 매출 성장을 견인할 수 있다고 생각하지만, 실제로 AI를 완전히 통합해 실질적 성과를 내는 기업은 단 1%에 불과하다. 이런 현상이 나타나는 이유는 많은 기업들이 AI를 단순한 기술 도입으로 접근하기 때문일 수 있다.

더 흥미로운 데이터가 있다. 마이크로소프트 조사에 따르면 78%의 지식근로자가 이미 회사에서 제공하지 않은 AI 도구를 업무에 사용하고 있다고 한다. 그리고 맥킨지 조사에 따르면 직원의 13%가 일일 업무의 30% 이상을 AI로 처리하고 있지만, 경영진은 이 비율을 4%로 추정하고 있다.

즉, 직원들은 이미 AI의 가치를 체감하고 있지만 경영진과의 인식에는 격차가 있다. 많은 기업들이 하향식 AI 도입에 집중하고 있지만, 실제로는 상향식으로 이미 활용되고 있는 AI 사용을 체계화하고 지원하는 것이 더 효과적일 수도 있다.

'고신뢰' 기업의 직원들이 AI 도구 사용에 편안함을 느낄 가능성이 '저신뢰' 기업보다 2배 이상 높다고 한다. 일부 기업에서는 리더들이 자신의 AI 실험 과정과 실패 경험을 직원들과 솔직하게 공유하면서 양방향 소통 채널을 만드는 사례들이 나타나고 있다. 

미국 클라우드 기반 콘텐츠 관리 서비스 기업 박스(Box)의 CEO 아론 리비는 자신도 AI를 배워가는 과정이라는 점을 직원들과 솔직하게 공유하면서 조직 전체의 학습 문화를 조성했다고 한다.

레거시 기업의 역설… 기존 강점을 AI 시대 무기로

한편 "AI 혁명에서 전통 기업들은 도태되고 있을까?"라고 생각할 수 있지만 꼭 그렇지만은 않다. 47년 역사의 레거시 기업 오라클(Oracle)이 41% 성장으로 시가총액 6580억달러를 달성한 것은 레거시 기업의 AI 시대 생존 전략에 대한 중요한 교훈을 제공한다.

Oracle의 클라우드 인프라(Cloud Infrastructure) 매출은 52% 성장했으며, 4분기에만 OpenAI를 포함한 30여 건의 AI 관련 계약을 체결하며 총 125억 달러의 수주를 기록했다. 독일의 다국적 소프트웨어 기업 SAP 역시 2024년 클라우드 매출이 27% 성장했으며, 4분기 클라우드 주문의 50%에 AI 컴포넌트가 포함되었다.

성공의 핵심은 포지셔닝 전략이다. AI 기업이 되려 하지 않고, AI를 위한 필수 인프라로 자리매김했다. Oracle이 하지 않은 것은 AI 스타트업처럼 포지셔닝하거나 트렌디한 제품을 개발하는 것이었다. 대신 "AI는 결국 데이터입니다. 우리는 40년간 데이터를 다뤄왔습니다"라는 메시지를 전달했다.

엔터프라이즈와 소비자 시장의 의사결정 논리는 근본적으로 다를 수 있다. 특히 규모가 큰 기업의 의사결정자일수록 조직적 리스크를 동시에 고려하는 경향이 있다. 이러한 위험 회피 성향은 검증된 벤더에 대한 신뢰 프리미엄으로 나타난다. ‘최고의 AI’보다 ‘신뢰할 수 있는 AI 통합’을 선호할 수 있을 것이다. 

오늘부터 시작할 수 있는 것들

첫째, 인재 채용 기준을 재검토할 필요가 있다. 경험보다는 학습 능력을, 완성도보다는 실험 정신을 중시하는 채용 기준으로 전환하는 것이다. 특히 젊은 인재들의 ‘비기너 마인드셋’을 조직 전체로 확산시킬 수 있는 메커니즘을 만드는 것도 도움이 될 수 있다. 구체적으로는 면접에서 "이전에 해본 적 없는 일을 어떻게 접근했는가" 같은 질문을 늘리고, "실패했지만 많이 배운 경험"을 적극적으로 평가하는 것도 고려해볼 만하다.

둘째, 상향식 AI 혁신을 지원하는 환경을 조성할 필요가 있다. 직원들이 이미 사용하고 있는 AI 도구들을 파악하고, 이를 체계화하여 전사로 확산시키는 방법을 고민해야 한다. 강제보다는 자발적 실험을 장려하는 문화가 더 지속가능한 성과를 만들어낼 수 있다. 실제로 월 1회 ‘AI 실험 공유회’ 같은 자리를 만드는 것도 좋은 방법이다. 각 부서에서 시도해본 AI 도구나 워크플로우를 공유하고, 실패 경험도 솔직하게 나누는 자리가 있으면 조직 전체의 학습 속도가 빨라질 수 있다.

셋째, 역할별 맞춤형 AI 교육에 투자하는 것을 고려해볼 만하다. 모든 직원이 거대 언어 모델(LLM) 의 작동원리를 알 필요는 없다. 대신 자신의 업무에 특화된 AI 활용법을 깊이 있게 배울 수 있도록 지원하는 것이 더 효과적일 수 있다. 예를 들어, 마케팅팀에게는 콘텐츠 제작과 고객 분석에 특화된 AI 도구 활용법을 교육하는 게 좋다. 영업팀에게는 리드 분석과 제안서 작성에 도움이 되는 AI 워크플로우를, 개발팀에게는 코딩 어시스턴트와 디버깅 도구 활용법을 교육하는 방식이다. 

또한 단순히 도구 사용법만 알려주는 것이 아니라, 각 역할에서 "어떤 업무를 AI에게 맡기고, 어떤 부분에서 인간의 창의성을 발휘해야 하는지"에 대한 판단 기준을 함께 제공하는 것도 중요하다. 이런 접근이 일괄적인 AI 개론 교육보다 훨씬 실질적인 생산성 향상으로 이어질 수 있다.

넷째, 기존 강점을 AI 시대의 무기로 재포장하는 접근도 생각해볼 만하다. 완전히 새로운 AI 기업이 되려고 하지 말고, 특정 산업 분야에 대한 전문 지식인 ‘도메인 전문성’(Domain Expertise) 과 고객 관계를 AI로 강화하는 방향으로 접근하는 것이 좋다. Oracle의 사례처럼 AI를 위한 필수 인프라가 되는 것도 하나의 전략이 될 수 있다.

마지막으로, 신뢰를 기반으로 한 변화관리에 집중할 필요가 있다. 리더가 먼저 AI 실험 과정과 실패 경험을 공유하고, 직원들의 우려와 제안을 적극적으로 수렴하는 양방향 소통 체계를 구축하는 것이 도움이 될 수 있다. 

실제로 미국 마케팅 기업 허브스팟(HubSpot)의 CEO 야미니 랜간은 솔선수범하는 리더십의 인상적인 사례를 보여준다. 단순히 AI 도구 도입을 지시하지 않고, 대신 매주 금요일마다 자신이 AI를 어떻게 활용하는지에 대한 5분짜리 비디오를 전 직원에게 공유한. 중요한 고객 미팅 전 AI 리서치 활용법, 경쟁 분석에서의 AI 적용 사례 등 어떻게 접목했는지 구체적 사례를 보여준다. 

수십 년간 굳어진 워크플로우를 바꾸려면 리더가 먼저 자신의 생산성을 AI에 걸고 실험해야 한다는 것을 몸소 실천하고 있다. 이런 접근이 직원들의 심리적 안전감을 높이고, 상향식 혁신을 활성화하는 효과적인 방법이다.

중요한 것은 단계적 접근이다. 한 번에 모든 것을 바꾸려 하기보다는, 작은 실험부터 시작해서 성공 경험을 쌓아가는 것이 현실적일 수 있다.

AI 시대 생존의 핵심…기술 아닌 ‘마인드셋’

AI 시대의 경쟁력은 AI를 얼마나 도입했느냐가 아니라, AI와 함께 일할 수 있는 마인드셋을 가진 사람이 얼마나 많으냐에 달려있다. Shopify의 인턴들, 캔바의 직원들, Oracle의 전략가들이 보여준 것은 결국 같은 메시지이다.

기술 격차는 빠르게 줄어들고 있다. 하지만 마인드셋 격차는 오히려 벌어지고 있다. "원래 그런 것"이라는 고정관념을 버리고, 매일 새로운 가능성을 실험하는 조직 그리고 실패를 두려워하지 않는 조직만이 AI 시대의 승자가 될 수 있을 것이다.

변화를 두려워하지 않고 오히려 기회로 만드는 기업가 정신, 그것이 AI 시대를 살아가는 우리에게 가장 필요한 자세이다.

필자는 글로벌브레인 한국 대표이자 한일 크로스보더 투자 전문가다. 일본 교토대학 물리공학과를 졸업하고 노무라종합연구소 및 보스턴컨설팅그룹에서 한국과 일본 기업의 크로스보더 전략 컨설팅을 수행했다. 이후 AI 로봇 스타트업의 CSO를 역임하며 일본에서 제로투원 비즈니스를 담당했다. 현재는 글로벌브레인이라는 일본 주요 VC의한국 대표로 한국과 일본의 우수한 스타트업에 투자를 하고 있다. 채널코퍼레이션·올거나이즈·리얼월드 등 한국의 담당 스타트업들의 일본 진출을 적극 지원하고 있으며, 양국 스타트업 생태계의 가교 역할을 수행하고 있다.

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