조직과 AI 도입

아폴로 글로벌 매니지먼트의 수석 이코노미스트 토르스텐 슬록이 AI 투자 성과를 진단했다. AI 투자가 급증했지만 매그니피센트 7을 제외한 S&P 493 일반 기업의 1인당 매출과 이익률, 거시 총요소생산성 증가율에서는 개선 신호가 확인되지 않는다. 토큰 지출 또한 벤처캐피털 투자를 받은 소수 기업에 집중되어 있다.

생물학을 전공한 동네 치과 원장이 코딩 에이전트에게 개발을 맡겨 병원 뒷방에 사내 AI 설비를 갖췄다. 원장은 환자 정보를 외부 서버로 보내지 않기로 하고 전화 응대, 보험 서류 대조, 사내 검색, 경영 리포트 작성을 병원 장비로 자동화했으며, 보험 서류 6,928줄 가운데 77%는 사람이 확인하지 않아도 자동으로 확정됐다.

데이터 컨설턴트 니킬 수레시가 300여 건의 현장 대화를 근거로, AI 열풍에 사로잡힌 조직에서 합리적 의사결정이 어떻게 마비되는지 진단한다. 실패한 프로젝트, 신앙 고백이 된 AI 찬양, 그리고 아무도 먼저 진실을 말하지 못하는 조율 실패의 구조.

“배포해줘~” 한마디로 보안 점검 후 사내망에 배포되는 시스템을 완성한 subicura(조성일)가 회고한, 퍼플아이오의 1년간 전사 AX 여정. 세 번의 실험이 공통으로 가리킨 결론은 AI 성능이 아니라 요구사항 정의와 조직의 맥락(Context)이었다.

Zuckerberg가 town hall에서 지난 넉 달간 에이전틱 AI 개발 궤적이 기대만큼 빨라지지 않았다고 시인했다. Eshu Marneedi는 이것을 속도의 문제가 아니라 전략 부재의 문제로 읽는다. 메타버스 실패에서 배우지 못한 채, Alexandr Wang의 ‘프로그래머는 소모품’ 이론으로 대규모 감원과 키스트로크 감시까지 밀어붙인 판단이 어떻게 조립되어 있었는지를 짚는다.

Will Larson(Imprint CTO)이 하이퍼그로스와 AI 툴링 시대를 1년 겪고 자기 엔지니어링 리더십 원칙 5개를 개정한 글. 개별의 판단, 개발 하네스, 에이전트 우선 프로세스, 오래 가는 팀, 빠르고 결정적인 의사결정이 새로운 다섯 축이라 결론 낸다.

한국은행 조사국 고용연구팀이 2025년 5~6월 국내 취업자 5,512명 가계조사로 추정했다. AI 활용은 업무시간을 평균 3.8%(주 1.5시간) 줄였지만 실제 업무처리량 증가와의 상관계수는 0이다. 자영업자·전문직·AI 고강도 사용자에서만 산출 증가가 관찰된다. 저자들은 J-curve와 Solow 역설로 해석하며 정책 초점을 ‘AI 확산’이 아니라 ‘전환 과정 지원’으로 옮기자고 제안한다.

Basecamp/37signals 공동 창업자 Jason Fried가 X 아티클로 공개한 의사결정 가이드. 회사를 사람과 결정의 집합으로 정의하고, 37signals가 결정 시 참고하는 38가지 자문(rules of thumb)을 정리한다. 체크리스트라기보다 프레임으로 쓰자고 말한다.

OpenAI가 사내 Codex 사용 데이터로 에이전트형 AI의 업무 침투를 수치화한 공식 보고서. 부서별 사용량은 1년 새 최대 56배 늘었고, 비개발자 사용자는 137배 증가했다. 단, 모든 데이터는 OpenAI 자체 보고이며 외부 검증은 없다.

린 스타트업의 에릭 리스가 신작 Incorruptible로 연 HN AMA. 좋은 회사가 나빠지는 원인을 ‘재정 중력’이라는 구조적 힘으로 진단하고, 리더십이 아닌 거버넌스 설계가 저항의 핵심이라고 주장한다.