AI가 이미 조직 안으로 들어왔는데도, 정작 사람과 조직은 아직 준비되지 않았다는 신호가 커지고 있습니다. 이 간극을 메우는 HR AI 오케스트레이터 역할이 지금 왜 필요한지, Kyndryl의 2026 People Readiness Report를 통해 살펴봅니다. 8개국 senior business·technology leader 1,100명을 조사한 이 리포트에 따르면, 자사 인력이 AI를 효과적으로 사용할 준비가 되어 있다고 답한 비율은 23%에 그쳤습니다. 전년보다 6%p 낮아진 수치입니다.
더 중요한 것은 이 숫자가 단순한 교육 부족을 의미하지 않는다는 점입니다. 거의 80%의 리더는 AI 발전 속도가 자사의 인력, 거버넌스, 운영모델을 앞지를 것이라고 봤습니다. 즉 문제는 “직원들이 생성형 AI를 쓸 줄 아는가”가 아니라, “AI가 들어온 뒤 조직이 일을 다시 설계했는가”에 가깝습니다.
23%
Kyndryl 2026 People Readiness Report 기준, 현재 인력이 AI를 효과적으로 사용할 준비가 되어 있다고 답한 조직의 비율입니다. AI 도입률보다 인력 준비도가 병목이 되고 있다는 신호입니다.
이 지점에서 HR의 역할은 훨씬 넓어집니다. AI 툴 사용법을 안내하고, 교육 과정을 운영하고, AI 인재를 채용하는 것만으로는 부족합니다. 저는 이 확장된 역할을 HR AI 오케스트레이터라고 부르고 싶습니다.
1. HR AI 오케스트레이터가 필요한 이유: 도입은 빠른데 사람은 왜 준비되지 않았을까
Kyndryl 보고서에서 흥미로운 대목은 AI 도입 자체는 이미 상당히 진전되었다는 점입니다. 77%의 조직이 생성형 AI 역량을 여러 기능에 걸쳐 확장했고, 57%는 AI가 핵심 업무 프로세스에 포함되었거나 전사적으로 배포되었다고 답했습니다. 기술 도입만 보면 느린 조직이라고 말하기 어렵습니다.
하지만 인력 준비도는 23%에 머물렀습니다. 조직은 도구를 먼저 들여오고, 직원은 그 도구를 각자 알아서 흡수해야 하는 구조에 놓입니다. 이때 생기는 문제는 사용률이 아니라 흡수력입니다. AI가 들어온 뒤 어떤 일이 줄고, 어떤 판단이 중요해졌으며, 누가 최종 책임을 지는지 정리되지 않으면 AI는 생산성 도구가 아니라 또 하나의 업무 부담이 됩니다.
실무자 시각
저는 10만 시간 이상 HR 업무를 해오면서, 개인의 역량만으로 조직 성과가 결정되지 않는다는 사실을 반복해서 확인했습니다. 예를 들어 1,000명 규모 조직에서 채용 담당자 전원에게 AI 이력서 요약 도구를 배포했던 경우, 사용법 교육은 일주일 만에 끝났지만 “AI 요약을 어디까지 믿고 최종 판단에 반영할지”에 대한 기준이 없어 실제 활용까지는 두 달 넘게 걸렸습니다. 도구를 얹는 것과 조직이 그 도구를 흡수하는 것은 전혀 다른 문제입니다.
2. HR AI 오케스트레이터의 기준: Pacesetter 조직은 무엇을 다르게 하는가
Kyndryl은 AI 준비도에서 앞서가는 조직을 Pacesetter라고 부릅니다. 전체 응답 조직 중 9%에 불과한 집단입니다. 이들은 세 가지를 함께 실행합니다. 첫째, AI를 중심으로 역할을 재설계합니다. 둘째, 새로운 운영모델을 구성원이 이해하도록 변화관리를 실행합니다. 셋째, 인력 준비도를 실제로 구축합니다.
이 세 가지가 중요한 이유는 서로 분리할 수 없기 때문입니다. 역할 재설계 없이 교육만 하면 직원은 “그래서 내 일이 어떻게 바뀌는가”를 알 수 없습니다. 거버넌스 없이 활용만 밀어붙이면 신뢰가 무너지고, 신뢰가 무너지면 재교육과 재배치도 작동하기 어렵습니다.
| 구분 | 일반적인 AI 도입 | Pacesetter 접근 |
|---|---|---|
| 도입 목적 | 효율화, 사용률 확대 | 업무 재설계와 성과 전환 |
| HR 역할 | 교육 운영, 채용 지원 | 역할·스킬·책임 구조 설계 |
| 관리 기준 | 사용량, 수강률, 도입률 | 활용 품질, 판단 책임, 신뢰 수준 |
| 거버넌스 | 사후 승인 또는 가이드 배포 | AI가 할 수 있는 결정과 할 수 없는 결정의 구분 |
실무자 시각
실무에서 자주 보는 것은 “AI를 모든 프로세스에 던져 넣는” 방식의 실패입니다. 300명 규모 조직에서 반기 평가 시즌에 맞춰 AI 평가 초안 도구를 전사 도입했던 사례를 보면, 정작 효율이 크게 개선된 곳은 자기평가 초안 작성 단계 하나뿐이었습니다. 나머지 단계는 오히려 검토 부담만 늘었습니다. 어디에 쓰면 성과가 바뀌는지 선별하지 않고 전면 배포부터 하면, 조직은 “AI 도입”이 아니라 “AI 정리 작업”을 하게 됩니다.
3. HR AI 오케스트레이터로서 HR이 해야 할 일
오케스트라에서 지휘자는 모든 악기를 직접 연주하지 않습니다. 하지만 악기별 역할, 들어오는 타이밍, 소리의 균형, 전체 곡의 방향을 조율합니다. AI 시대 HR도 비슷한 역할을 해야 합니다. HR이 모든 AI 도구의 기술적 세부를 직접 운영할 필요는 없습니다. 대신 사람, AI, 업무 구조, 책임 체계를 하나의 팀처럼 연결해야 합니다.
이 관점은 “AI 인재를 얼마나 확보했는가”라는 질문을 넘어섭니다. AI 역량을 가진 인재를 채용하는 것은 중요합니다. 그러나 그 인재가 조직 안에서 어떤 역할을 맡고, 기존 구성원과 어떻게 협업하며, AI 에이전트와 어떤 업무 경계를 갖는지 정리되지 않으면 개인 역량은 조직 역량으로 전환되지 않습니다.
AI 시대 HR의 핵심은 AI 역량 인재를 확보하는 데서 끝나지 않습니다. 그런 인재와 기존 구성원, 역할이 다른 AI 도구와 에이전트, 조직의 목표와 책임 구조를 하나의 팀처럼 연결하고 조율하는 데 있습니다.
실무자 시각
저도 채용 데이터를 다루면서 비슷한 경험을 했습니다. 500명 규모 조직에서 AI 활용 경험이 뛰어난 경력직을 채용한 뒤, 그 인재의 검증 방식이 팀 표준 프로세스로 문서화되기까지 6개월이 걸렸습니다. 그 사이 다른 팀원들은 각자 다른 기준으로 AI 결과물을 검증하고 있었고, 같은 실수가 여러 팀에서 반복됐습니다. 개인기가 조직 역량으로 전환되려면 반드시 문서화와 책임 배분이 뒤따라야 합니다.
4. Human Systems Architect: HR AI 오케스트레이터가 던져야 할 질문
Kyndryl은 사람과 AI 에이전트가 함께 일하는 구조를 설계하는 역할로 Human Systems Architect라는 개념을 제시했습니다. 직원과 AI 에이전트가 연주자라면, Human Systems Architect는 이들이 함께 작동하도록 조율하는 사람입니다.
이 역할이 중요한 이유는 조직이 AI를 기존 운영 구조 위에 그대로 얹고 있기 때문입니다. AI가 들어오면 업무량만 줄어드는 것이 아니라, 의사결정 위치와 책임 구조가 바뀝니다. 그런데 그 구조를 그대로 둔 채 AI만 더하면 조직은 더 빠르게 혼란스러워질 수 있습니다.
구체적으로 HR이 던져야 할 질문은 이렇습니다. 이 업무에서 AI가 맡을 수 있는 부분은 어디인가. 사람이 반드시 유지해야 하는 판단은 무엇인가. AI가 만든 결과를 누가 승인하는가. 구성원은 이 변화에 필요한 스킬을 어떤 순서로 배워야 하는가. 문제가 생겼을 때 기록과 이의제기 절차는 남아 있는가.
실무자 시각
제 경험상 “AI 교육을 몇 시간 이수했는가”는 준비도를 보여주는 지표가 아닙니다. 2,000명 규모 조직에서 전사 AI 리터러시 교육을 3주간 진행했지만, 정작 “이 판단은 AI가 아니라 사람이 해야 한다”는 기준 문서가 없어 현장에서는 여전히 혼란이 있었습니다. 교육 수강률과 실제 준비도는 다른 지표입니다.
5. HR AI 오케스트레이터가 실무에서 바꿔야 할 4가지 설계 포인트
① 직무가 아니라 과업 단위로 AI 적용 범위를 나누기
“이 직무는 AI로 대체된다”는 식의 접근은 너무 거칠습니다. 실제 업무는 반복 과업, 판단 과업, 관계 과업, 리스크 과업이 섞여 있습니다. HR은 직무 전체가 아니라 과업 단위로 AI 적용 가능성을 나눠야 합니다.
② AI 활용 교육을 사용법이 아니라 판단 기준 교육으로 전환하기
많은 조직이 프롬프트 작성법이나 도구 사용법을 교육합니다. 필요하지만 충분하지 않습니다. 앞으로 더 중요한 교육은 “AI 출력물을 어떻게 검증할 것인가”, “어떤 데이터는 입력하면 안 되는가”, “어떤 결정은 AI에게 맡기면 안 되는가”입니다.
③ Human in the Loop를 승인 절차가 아니라 책임 구조로 설계하기
사람이 마지막에 버튼을 누른다고 Human in the Loop가 완성되는 것은 아닙니다. 사람이 AI 판단의 근거를 이해할 수 있어야 하고, 이의를 제기할 수 있어야 하며, 필요하면 처음부터 다시 검토할 권한이 있어야 합니다.
④ AI 성과 지표를 사용량이 아니라 조직 성과 전환으로 보기
AI 도구 사용량, 프롬프트 횟수, 교육 수강률은 관리하기 쉬운 지표입니다. 하지만 그것만으로 성과를 판단하면 형식적 사용을 부추길 수 있습니다. HR은 AI가 줄인 시간이 고객 가치, 품질 개선, 구성원 성장 경험으로 재투입되었는지 추적해야 합니다.
| 설계 영역 | HR 질문 | 산출물 |
|---|---|---|
| 역할 재설계 | AI 이후 사라지는 일과 새로 생기는 일은 무엇인가? | 과업별 역할 매트릭스 |
| 스킬 전환 | 도구 사용법인가, 검증 기준인가? | AI 리터러시·검증 교육 체계 |
| 거버넌스 | AI가 할 수 없는 결정은 무엇인가? | AI 의사결정 금지·제한 목록 |
| 성과 관리 | 절감된 시간은 어디에 재투입되었는가? | AI 활용 품질 지표 |
6. 결론: HR AI 오케스트레이터, AI 인재 확보보다 중요한 것
Kyndryl 조사에서 Pacesetter가 9%에 불과하다는 사실은 많은 조직이 아직 AI를 조직 역량으로 전환하지 못했다는 뜻입니다. AI 도입 자체는 빠르게 진행되고 있지만, 역할 재설계와 변화관리, 신뢰 기반 거버넌스는 더디게 따라오고 있습니다.
HR은 AI 교육 운영자만도 아니고, AI 인재 채용 담당자만도 아닙니다. AI 시대 HR은 사람과 AI 도구, 조직의 목표, 일의 구조, 판단 책임을 연결하는 오케스트레이터가 되어야 합니다.
귀사의 AI 전략은 도구 배포 계획입니까, 아니면 사람과 AI가 함께 성과를 내는 운영모델 설계입니까. 그 불안을 들어줄 채널이 귀사에는 있으십니까?
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HR AI 오케스트레이터 관련 영어 키워드
| 영어 키워드 | 의미 | HR 연결점 |
|---|---|---|
| AI Readiness | 조직과 인력이 AI를 실제 업무에 효과적으로 적용할 수 있는 준비도 | 교육, 역할 재설계, 거버넌스의 종합 결과 |
| Pacesetter | AI 준비도와 실행에서 앞서가는 선도 조직 | 도입량보다 운영모델 성숙도를 봐야 함 |
| Human Systems Architect | 사람과 AI 에이전트가 함께 일하는 구조를 설계하는 역할 | HR 오케스트레이터 역할과 연결 |
| Change Management | 새로운 일하는 방식이 조직에 흡수되도록 돕는 변화관리 | 도입 후 구성원의 수용성과 신뢰 형성 |
| Governance | 의사결정 권한, 책임, 검증 절차를 관리하는 체계 | AI가 할 수 있는 일과 해서는 안 되는 일의 경계 설정 |
| Human in the Loop | 사람이 AI 판단 과정에 실질적으로 개입하는 구조 | 승인이 아니라 반박권과 책임 배분이 핵심 |
FAQ: 자주 묻는 질문
Q. HR AI 오케스트레이터란 무엇인가요?
A. 사람, AI 도구·에이전트, 업무 구조, 책임 체계를 하나의 팀처럼 연결하고 조율하는 HR의 확장된 역할을 의미합니다. AI 교육 운영이나 AI 인재 채용을 넘어, 역할 재설계와 거버넌스 설계까지 포함합니다.
Q. AI Pacesetter란 무엇인가요?
A. Kyndryl이 2026 People Readiness Report에서 제시한 개념으로, AI를 중심으로 역할을 재설계하고 변화관리를 실행하며 인력 준비도를 구축한 선도 조직을 의미합니다. 전체 응답 조직 중 9%만 해당했습니다.
Q. Human Systems Architect는 HR 직무인가요?
A. 반드시 전통적 HR 직무로 한정되지는 않습니다. 다만 사람과 AI 에이전트가 함께 일하는 구조, 업무 흐름, 의사결정 위치를 설계한다는 점에서 HR의 역할 재정의와 매우 밀접합니다.
Q. AI 교육은 어떻게 바뀌어야 하나요?
A. 도구 사용법 중심 교육에서 판단 기준 중심 교육으로 확장되어야 합니다. 어떤 데이터를 넣으면 안 되는지, AI 출력물을 어떻게 검증할지, 어떤 결정은 사람이 최종 판단해야 하는지까지 포함해야 합니다.
Q. 중소·중견기업도 이런 운영모델이 필요한가요?
A. 필요합니다. 규모가 작을수록 거대한 시스템보다 간단한 원칙부터 시작하면 됩니다. AI 사용 가능 데이터 기준, 채용·평가에서 AI가 최종 결정하지 않는 원칙, AI 결과 검토 기록을 남기는 절차부터 만들 수 있습니다.
원문 출처
HR Executive, “Kyndryl CHRO: 3 strategies to become an AI ‘Pacesetter'” (Jen Colletta, 2026-07-20). Kyndryl, “2026 People Readiness Report” 및 PRNewswire 배포 보도자료 “AI adoption accelerates as workforce readiness becomes the ROI difference maker” (2026-06-25).
English summary: Kyndryl’s 2026 People Readiness Report finds only 23% of organizations believe their workforce is ready for AI, while 79% expect AI to outpace workforce, governance and operating models. HR Executive’s interview with Kyndryl CHRO Mark Paulek highlights three strategies for becoming an AI Pacesetter: redesign roles, close skill gaps, and build trust through governance.
한국어 요약: Kyndryl의 2026 People Readiness Report에 따르면 인력 준비도는 23%에 불과하고, 79%의 리더는 AI가 인력·거버넌스·운영모델을 앞지를 것이라 답했습니다. HR Executive의 Kyndryl CHRO Mark Paulek 인터뷰는 AI Pacesetter가 되기 위한 3가지 전략(역할 재설계, 스킬 갭 해소, 거버넌스 기반 신뢰 구축)을 제시했습니다.
