요즘들어 팀원들이 내놓은 보고서들은 놀라울 정도로 깔끔하고 논리적이라는 느낌이 들 겁니다. 왜 그럴까요? AI를 활용해 작성했기 때문이죠. 그러나 내용은 훌륭한데, 정작 "그래서 이 데이터가 우리에게 어떤 의미를 갖느냐"는 질문을 던지면 꿀 먹은 벙어리가 되는 모습을 자주 발견하지 않습니까? 겉은 그럴듯하지만 알맹이가 없는 듯한 '지식의 공동화' 현상. 이것이 지금 우리가 직면한 AI 시대의 그림자입니다.

흔히 지식이 더 자유롭고 쉽게 공유될수록 조직의 성과가 높아질 것이라 믿을 텐데요, 지식 공유가 마찰 없이(Frictionless) 너무 쉬워지면 오히려 지식 생산 자체가 중단된다는 사실을 아십니까?

워릭 경영대학원의 제르커 덴렐(Jerker Denrell)은 이를 이렇게 설명합니다. 만약 누군가 고생해서 만든 지식을 아무런 노력 없이 그대로 복사해 쓸 수 있다면, 사람들은 스스로 지식을 생산하기보다는 남이 만든 것이나 AI가 제시한 것을 기다리는 '무임승차(Free-riding)'를 선택한다고 말이죠. 

이렇게 되면 조직 전체의 지식 수준은 각자가 각개전투로 공부할 때보다 나아지지 않거나, 오히려 퇴보하는 상황에 직면합니다. 챗GPT, Gemini와 같은 도구에 과도하게 의존하는 것은 미래 지식의 공급원을 스스로 차단하는 행위다 될 수 있습니다.

왜 그럴까요? 혹시 AI가 '집단지성'의 결정체라고 여깁니까? 그렇지 않습니다. 사실 AI의 작동 원리는 '가장 확률이 높은 다음 단어'를 선택하는 것입니다. 즉, AI는 철저하게 '평균'을 지향하죠. 수많은 데이터를 학습한 AI는 가장 보편적이고 안전한 답을 내놓는 데 최적화되어 있습니다.

창의적인 문제 해결 과정에서 AI에 지나치게 의존하면 첫째, AI가 제시하는 비슷한 논리 구조로 사고가 모이게 됩니다. 조직 내의 '다양성'이 사라져 버리죠. 둘째, AI가 그럴듯한 논리로 결과를 내놓으면 인간은 그 논리적 허점을 파고들기보다 그저 수정하는 수준에 머뭅니다. 근본적인 이유, '왜?'라는 질문을 하지 않죠.

그렇다면 어떻게 해야 할까요? AI를 폐기하고 아날로그 시대로 돌아가야 할까요? AI를 정답지가 아니라 내 사고의 한계를 부수는 자극제로 활용해야 합니다. AI가 제시하는 답을 무작정 따르기보다 "AI가 어디까지 확장해서 답을 냈는지"에 주목해야 하죠.

예를 들어 "이 세탁기를 효과적으로 광고할 문구(카피)를 뽑아줘"라고 AI에게 질문했다고 가정해 보죠. AI가 제시한 여러 후보들 중에 마음에 드는 하나를 고르려고 하지 마세요. 사람들이 광고 문구를 짜낼 때는 세탁기를 주로 사용하는 사람(주부, 1인가구 등)을 타겟으로 하는데 만약에 AI가 세탁물을 소비하는 사람(가족 구성원들)의 입장에서 광고 문구를 냈다면 "아, 우리가 그런 입장으로 카피를 만들어 본 적이 없구나!"라고 깨달아야 합니다. 이것이 AI를 창의적으로 활용하기 위한 태도입니다.

말은 쉽지만 이런 태도가 저절로 생기지는 않습니다. 덴렐은 '흡수 역량'을 길러야 한다고 조언합니다. 흡수 역량이란 타인의 지식을 이해하고 활용하기 위해 사전에 갖추어야 할 기본 지식을 의미합니다. 예를 들어, AI가 짠 고급 프로그래밍 코드를 받더라도 내가 코딩의 기초를 모르면 그 코드를 내 업무에 맞게 수정하거나 응용할 수 없겠죠. '내가 먼저 충분히 공부해야 AI의 답을 창의적인 방향으로 활용할 수 있다'라는 점을 인지해야 합니다.

혁신은 '가장 확률 높은 평균값'을 내놓는 AI의 결과물이 아니라, AI가 내놓은 답의 허점을 찾아내거나 그 답을 기초삼아 새로운 관점과 아이디어를 획득할 수 있는 '흡수 역량'에서 비롯됩니다. 기초지식과 경험이 없는 상태에서 AI 지식을 쌓아올리는 것은 그저 언젠가는 무너질 모래성입니다.


*참고논문
Denrell, J., Luukkonen, J., Chater, N., & Liu, C. (2026). The Need For Absorptive Capacity Alleviates the Free-Rider Problem in Knowledge Production. Available at SSRN 6093866.

새로운 프로젝트를 시작하는 두 팀이 있다고 가정해 보세요. A팀의 회의실은 평화롭고 정돈되어 있습니다. 프로젝트의 목표와 해결할 문제가 첫날부터 명확하게 정의되어 있고, 팀원들은 화이트보드에 일사불란하게 세부 실행 계획과 타임라인을 그리고 있습니다. 

반면, B팀의 회의실은 완전히 딴판입니다. "우리가 진짜 풀어야 할 문제가 도대체 뭡니까?", "그건 너무 표면적인 접근 아닌가요?" 팀원들은 모호한 상황 속에서 갈피를 잡지 못하고, 백지상태에서 치열하게 논쟁만 벌이고 있습니다. 당장 내일 해야 할 일조차 정해지지 않았고, 한두 명은 딴청을 피우는 중입니다.

여러분은 어느 팀이 혁신적인 결과물을 창출하리라 기대합니까? 누군가가 돈을 걸라는 제안을 하면 십중팔구 일사불란하고 깔끔하게 출발한 A팀에 베팅하겠죠. '시작이 반'이라는 말이 있듯이 처음부터 문제가 명확하게 정의되어야 낭비를 줄이고 성공 확률이 높아진다고 믿기 때문일 겁니다. 

하지만 이 글을 읽으면 여러분이 오랜 상식이 깨지고 말 겁니다. 깔끔하고 완벽한 출발이 오히려 혁신의 기운을 저해하고, 오히려 '지저분하고 모호한(Messy)' 시작이 엄청난 혁신을 낳을 수 있으니까요.

MIT 슬론 매니지먼트 리뷰에 실린 크롬웰(J. R. Cromwell)의 논문은 '엉망진창인 팀'에 숨겨진 힘을 증명합니다. 크롬웰은 모 다국적 기업의 연례 혁신 대회에 참가한 수백 개의 프로젝트 팀을 심층 분석했는데요, 그 결과는 놀라웠습니다. 애초에 문제 정의가 깔끔하게 주어졌던 팀들보다 프로젝트 초기에는 문제의 정의 자체가 모호하여 갈팡질팡했지만 프로젝트 중반부에 이르러서야 비로소 그 문제를 명확하게 규명해 낸 팀들의 혁신 성공률이 훨씬 높았던 것입니다.

왜 이런 현상이 벌어질까요? 이유는 이렇습니다. 시작부터 문제가 명확하게 쥐어지면 팀원들은 '이 문제가 과연 우리가 풀어야 할 진짜 문제인지'를 더 이상 의심하지 않습니다. 그리고 그 문제를 가장 적은 비용과 시간으로 빨리 푸는 '실행의 효율성'에만 집착하죠. 이런 태도는 점진적인 개선에는 유리할지 몰라도 상식의 세상을 뒤집는 혁신과는 거리가 멉니다. 

반면, 초기부터 모호함과 혼란은 겪은 팀원들은 심리적으로 고통스러워 하지만, 그 과정에서 다양한 관점을 접하게 됩니다. 현상 이면에 숨겨진 진짜 원인(Root Cause)을 찾기 위해 이리저리 부딪히고, 실패하고, 격렬하게 토론하는 과정에서 이른바 '인지적 다양성'이 폭발하죠. 이것이 혁신의 가능성을 높인다고 크롬웰은 설명합니다.

사례를 들어볼까요? 모 IT 기업에서 '쇼핑몰 장바구니 결제 포기율을 10% 낮춰라'라는 명확한 미션을 받은 팀은 결제 버튼의 색상을 눈에 띄게 바꾸거나 페이지 로딩 속도를 0.1초 줄이는 등 기존 프로세스의 최적화에만 매달렸습니다. 문제가 명확하니 그저 소폭의 수치 개선에 그치고 말았던 것이죠.

반면, '최근 MZ세대 고객들이 우리 서비스에서 이탈하는 근본 원인을 찾고 해결하라'는 모호한 미션을 받은 팀은 어땠을까요? 처음 1개월 내내 "우리의 경쟁력이 무엇이냐", "고객이 진짜 원하는 게 무엇이냐"를 두고 팀원들은 갈팡질팡했습니다. 하지만 고객의 행동 패턴을 끈질기게 관찰하고 치열하게 토론하며 프로젝트 중반부를 지날 무렵, 이들은 문제가 장바구니나 결제창의 UI가 아니라 '탐색 과정에서의 타인과의 소통 부재'라는 진짜 문제를 정의해 냈습니다. 결국 친구들과 쇼핑 리스트를 공유하며 실시간으로 소통하는 완전히 새로운 소셜 커머스 기능을 개발해 폭발적인 매출 성장을 이끌어냈다고 합니다. 

혁신으로 가는 길은 처음부터 끝까지 매끄럽게 포장된 고속도로가 아닙니다. 오히려 덤불이 우거진 정글을 이리저리 헤치며 스스로 새로운 길을 만들어가는 탐험에 가깝습니다. 리더와 팀원 모두 프로젝트 초기의 혼란과 의견 충돌을 '준비 부족'이나 '무능함'으로 치부하여 두려워해서는 안 됩니다. 그것은 다양한 생각이 부딪히며 낡은 가고의 틀을 깨고 진짜 문제를 찾아가는 가장 건강한 진통이자, 엉망진창인 팀만이 가질 수 있는 숨겨진 힘이니까요.

새로운 프로젝트를 시작할 때 "우리가 지금 해결하려는 이 문제가 '진짜' 문제일까? 혹시 우리가 놓친 더 크고 모호한 본질이 뒤에 숨어있지 않을까?"라는 질문을 던져 보세요. 그리고 팀원들과 치열하게 논쟁하세요. 문제 자체의 깔끔함과 명확함에 매몰되지 말고요. (끝)
 

* 참고논문
Cromwell, J. R., & Harvey, J. F. (2026). The Hidden Power of Messy Teams. MIT Sloan Management Review, 67(3), 38-41.

만약 직원이 탕비실의 커피머신이 고장 났다는 이야기를 했는데 리더가 "하룻밤 숙고해보고 내일 답을 줄게"라고 말한다면 어떨까요? 그 직원은 꽤나 황당해할 겁니다. 반대로 "우리 회사의 성과급 체계를 전면 재검토해야 합니다"라고 CEO에게 건의했는데 CEO가 "좋은 의견이니 내일부터 당장 바꿉시다!"라고 답한다면 또 어떨까요?

여러분이 "직원들의 피드백에 바로 대응해야 한다"는 말이 옳다는 의견을 갖고 있다면, 오늘 이 글을 통해서 "그럴 수도 있고, 아닐 수도 있다"라고 그 의견을 수정해야 합니다. 

피드백을 받는다면 머릿속으로 다음의 3가지 기준에 따라 어떤 피드백인지 파악한 후에 '즉각 대응할지, 아니면 시간을 두고 천천히 대응할지'를 결정해야 합니다.

1. 파급 효과의 범위 (Systemic Impact)
"이 피드백을 수용할 때 우리 팀을 넘어 다른 부서나 회사 전체의 프로세스에 영향을 주는가?" 성과급, 유연근무제, 조직 개편 등이 여기에 해당합니다. 이런 사안은 반드시 '숙고의 시간'이 필요하죠. 리더가 다른 맥락을 충분히 살핀다는 신호를 주어야 하기 때문입니다.

2. 자원의 희소성 (Resource Intensity)
"막대한 예산이 투입되거나, 팀원들의 업무 로드를 대폭 변화시키는 일인가?" 단순히 "회의 시간을 10분 줄이자"는 제안은 즉시 시행해도 좋지만, "새로운 협업 툴을 도입하자"는 제안은 검토의 시간이 필요합니다.

3. 위생 요인 vs. 동기 요인 (Hygiene vs. Motivation)
커피머신, 사무실 온도, 망가진 의자 같은 '위생 요인'은 즉각 해결할수록 좋습니다. 리더의 관심과 케어를 가장 직접적으로 느끼게 해주기 때문입니다. 하지만 성취감, 권한 위임, 커리어 경로 같은 '동기 요인'은 깊은 대화와 숙고가 동반되어야 직원이 "진정성 있게 받아들여졌다"고 느끼겠죠.

어떤 직원이 "팀장님, 회의실 화이트보드 마커가 다 말랐어요" 그리고 "제 업무 범위를 옆 팀과 조정하고 싶습니다."라고 2가지 제안을 동시에 한다고 가정해 보세요. 그러면 리더는 "비품 담당자에게 메신저를 보내 해결하게나."라고 말한 후에 "업무 범위 조정 문제는 우리 팀의 연간 목표와 직결되니, 내가 이번 주 금요일까지 진지하게 검토해 보고 면담 시간을 잡자"라고 답해야 합니다.

모든 질문에 즉답하는 리더는 가벼워 보이고, 모든 질문에 뜸을 들이는 리더는 답답해 보입니다. 리더십의 예술은 어떤 사안에서 '자판기'가 되고 어떤 사안에서 '철학자'가 될지를 결정하는 판단력에 있다고 합니다. 사소한 사안에는 실행 속도로, 중요한 변화는 숙고로 대처해야 한다는 것을 기억하기 바랍니다.


출처: Li, J., et al. (2024). Why Employee Voice Performance Depends on Leader Wait Time: A Moderated Mediation Model. Academy of Management Journal, 67(1), 1-25. https://journals.aom.org/doi/abs/10.5465/amj.2023.1044?af=R

출처: Ashkenas, R., & Manville, B. (2026). Leaders, Pause Before Acting on Employee Feedback. Harvard Business Review. https://hbr.org/2026/02/leaders-pause-before-acting-on-employee-feedback

미국과 이란 간의 전운, 그리고 하루가 다르게 세상을 뒤흔드는 AI의 파괴적 혁신은 글로벌 수출 기업이나 첨단 테크 기업들만의 관심사가 아닙니다. 원자재 수입 의존도가 높고 글로벌 거시경제의 파도에 직접적으로 노출된 우리나라의 내수 기업들에게도 이러한 지정학적, 기술적 지각변동은 생존을 위협하는 치명적인 변수입니다.

내수 시장이라는 울타리 안에서 '우물 안 개구리'처럼 과거의 경험에 의존한 근시안적인 대응 전략만 고집해서는 '당연히' 살아남을 수 없습니다. 복잡하게 얽힌 거대한 불확실성의 흐름을 읽어내야 하는데요, 한 치 앞을 내다보기 힘든 불확실성의 시대에 기업의 '환경 독해력'을 획기적으로 높여주는 전략 도구가 바로 시나리오 플래닝입니다.

국내 축산 및 식품가공(양돈 사료, 식육 판매, 도축 등)을 전문으로 하는 내수기업 D사를 예시로 이를 구체적으로 살펴보겠습니다. 이 회사가 "2026년 말까지 미국-이란 전쟁이 가져올 글로벌 원자재 위기와 국내 거시경제 침체 속에서, 우리 회사의 생존과 지속 가능성을 위한 최적의 대응 전략은 무엇인가?"로 설정했다고 가정하죠. (경영일기 구독자분의 이 주제로 시나리오 플래닝을 요청하셨습니다.)

AI를 활용하여 수많은 환경 변수들 중에 가장 영향도가 크고 가장 불확실한 변수 2개를 찾아보니 '글로벌 사료 곡물 가격(안정 vs. 폭등)'과 '국내 소비자 심리(낙관 vs. 비관)'이라는 결과에 이르렀습니다. 이 두 변수로 다음과 같이 4개의 시나리오가 도출됩니다.

첫째, '풍요로운 황금 돼지' 시나리오입니다. 전쟁 위기가 조기 평정되어 곡물 수급이 안정되고, 인플레이션 우려가 걷혀 국내 소비 심리도 회복되는 가장 이상적인 상황입니다.

둘째, '모래 바람 속의 돼지' 시나리오입니다. 곡물 가격은 안정적이지만, 국내 거시경제의 침체로 인해 소비자들이 지갑을 닫고 철저히 가성비 중심의 소비로 돌아서는 상황이죠.

셋째, '굶주린 멧돼지' 시나리오입니다. 해협 봉쇄 등으로 글로벌 곡물 가격이 사상 최고치로 폭등하지만, 다행히 국내 소비 심리는 꺾이지 않아 판가 인상이 어느 정도 수용되는 상황입니다.

넷째, '디지털 빙하기의 돼지' 시나리오입니다. 곡물가 폭등으로 사료 수급이 마비되고, 국내 소비 심리마저 꽁꽁 얼어붙어 기존의 생육 판매 방식으로는 사업의 존립 자체가 위협받는 최악의 상황이죠.

제가 D사의 CEO라면 4개의 시나리오에 맞춰 이렇게 대응 전략을 준비할 겁니다(D사의 내부 사정을 구체적으로 알지 못한 상태에서 상상에 의해 도출한 전략입니다).

'풍요로운 황금 돼지' 시나리오에서는 무항생제 등 초프리미엄 브랜드를 강화하고 자사몰(D2C) 중심의 판매로 이익을 극대화해야 합니다. 반면 '모래 바람 속의 돼지' 상황에서는 대형 양판점 중심의 박리다매 전략과 철저한 에너지 효율화로 캐시카우를 방어하는 것이 핵심이 되어야 하죠.

'굶주린 멧돼지' 시나리오가 닥치면 브라질 등으로 원재료 소싱 국가를 다변화하고 초고효율 사료를 개발하여 원가 폭등을 방어해야 합니다. 최악의 시나리오인 '디지털 빙하기의 돼지' 시나리오에서는 기존의 생육 중심 포트폴리오를 과감히 축소하고, 식물성 대체 단백질 개발에 사활을 걸며 B2G(군납, 공공 급식) 시장으로 피신하는 패러다임 시프트가 필요합니다.

물론, 어떤 시나리오가 펼쳐지더라도 반드시 실행해야 할 공통 전략이 있는데요,  지정학적 리스크에 상시 대응하기 위해 '글로벌 원자재 헤지(Hedge) 전담 부서'를 신설하고 데이터 기반의 운영 계획을 고도화할 필요가 있습니다. 그리고 기정사실로 다가온 고유가와 소비 침체 트렌드에 대응하려면 태양광 설비를 확충하여 에너지를 자체 조달하고, 고기가 아닌 육류 부산물을 활용한 저가형 간편식(HMR) 라인업을 선제적으로 구축해 두는 게 좋을 겁니다.

"우리는 내수 기업이니까 나라 밖 사정은 잘 몰라도 돼" 혹은 "중동 전쟁이 우리나라에서 돼지고기 파는 데 무슨 큰 영향이 있겠어?"라고 안일하게 치부해 버린다면, 다가오는 거대한 위기의 해일 앞에서 속수무책으로 무너질 수밖에 없습니다. 서두에서 언급했듯이 내수 기업일수록 보이지 않는 글로벌 공급망의 나비효과를 경계하고 환경의 급변에 기민하게 대응할 체력을 길러야 합니다. 

경영자의 직관이나 막연한 희망이 아닌, 첨단 AI의 도움을 받아 방대한 환경 데이터를 분석하고 항상 깨어있는 시나리오 플래닝을 수행하는 것만이 불확실성의 시대를 건너는 내수 기업의 가장 강력한 무기이기 때문입니다. (끝)

2026년, 우리는 거대한 불확실성에 직면하고 있습니다.  트럼프 정부의 행보로 촉발된 미국과 이란 사이의 전운, 파괴적 혁신을 이어가는 인공지능(AI)의 급격한 발전, 그리고 지구온난화에 따른 환경 규제 강화라는 변수들은 글로벌 경제 환경의 불확실성을 사상 유례없는 수준으로 끌어올리고 있죠.

작년부터 시작된 우리나라 주식시장의 상승 랠리로 개인들의 투자 열기가 매우 높은데요, 자칫 열정이 앞서면 정답을 맞히려는 ‘예측’에 매몰될 수 있습니다. "모든 예측은 틀린다. 이 말은 진리다"라는 말을 떠올린다면 시나리오 플래닝을 통해 잠재적 리스크를 선제적으로 헤지하고, 위기 속에 숨겨진 기회를 포착하여 수익률을 극대화하는 지혜를 발휘해야 합니다.

“2026년에 미국-이란 전쟁, AI 혁명, 환경 규제라는 3대 핵심 변수를 고려할 때, 개인 투자자로서 산업별 투자 포트폴리오를 어떻게 구성해야 하는가?”하는 질문에 시나리오 플래닝은 '지정학적 위기 관리 수준'과 'AI 기술의 실질적 수익 창출 여부'라는 변수에 주목하라고 답합니다.

이 두 개의 변수로 다음과 같이 4개의 시나리오를 도출되죠.

첫째, ‘실리콘의 평화(Silicon Peace)’ 시나리오입니다. 중동 위기가 안정적으로 통제되는 가운데 AI가 산업 전반의 생산성을 혁신하며 경제 성장을 주도하는 장밋빛 미래입니다. 

둘째, ‘불타는 서버(Burning Server)’입니다. 지정학적 갈등이 전면전으로 비화하지만, 역설적으로 군사 및 보안 분야의 AI 수요가 폭발하며 기술 패권 경쟁이 격화되는 상황입니다.

셋째, ‘모래 속의 신기루(Mirage in Sand)’입니다. 전쟁의 공포는 잦아들었으나 막대한 투자가 이루어진 AI 산업이 실질적인 이익을 증명하지 못해 거품이 걷히는 국면입니다. 

마지막으로 가장 경계해야 할 ‘암흑의 시대(The Dark Age)’입니다. 전면전의 발발과 AI 버블 붕괴가 동시에 덮치는 최악의 시나리오입니다.

각 시나리오를 찬찬히 음미해 보세요. 그러면 여러분은 이런 방향으로 투자 포트폴리오를 설정하는 것이 유리할 겁니다. 

먼저 ‘실리콘의 평화’ 시나리오에서는 HBM 반도체, AI 소프트웨어, 로보틱스 등 공격적인 성장주에 집중해야 합니다. 그리고 ‘불타는 서버’가 현실화된다면 방산, 에너지(원유/LNG), 전력 인프라 등 전쟁 수혜주와 독점적 AI 플랫폼을 동시에 가져가는 ‘바벨 전략’이 유효하죠. 

‘모래 속의 신기루’ 국면에서는 필수 소비재, 헬스케어, 고배당 금융주 등 전통적인 가치주로 자산을 옮겨 방어막을 구축해야 합니다. 마지막으로 ‘암흑의 시대’에는 수익보다 생존에 주력하며 현금(달러), 금, 원자재 ETF 등 안전자산의 비중을 극대화해야 합니다.

그런데 지금으로서는 4개의 시나리오 중 어떤 것이 현실로 나타날지 '아직은' 알 수 없습니다. 하지만 시나리오와 상관없이 공통적으로 강화해야 할 투자 섹터가 있는데요, 바로 ‘에너지 인프라(전력망 및 구리)’ 섹터입니다. AI 혁명이 성공하여 전력 수요가 폭발하든, 전쟁으로 인해 에너지 안보가 위협받든, 효율적인 에너지 전달 및 저장 체계는 현대 산업의 혈관과 같으므로 어떤 상황에서도 그 가치가 훼손되지 않기 때문이죠.

투자에서 가장 위험한 태도는 ‘감’에 의존하여 자신이 원하는 정보만 보고 확실성을 좇는 오만함입니다. 미래는 누구도 확률 이상으로 알아맞힐 수 없는 영역입니다. 예측이나 요행에 기댄 투자가 아니라, 시장의 미세한 변화를 끊임없이 모니터링하며 유연하게 포트폴리오를 재구성하는 것이 성공하는 투자자의 기본 소양입니다. 시나리오 플래닝은 이러한 불확실성의 숲에서 투자자들이 길을 잃지 않도록 돕는 가장 강력하고 현명한 전략적 도구가 되어 줍니다. (끝)