AI 기술의 발전이 코딩 생산성을 비약적으로 높이면서, 일각에서는 중간 관리자 계층의 축소나 소멸을 예측하는 목소리가 커지고 있습니다. 하지만 『The Manager’s Path』의 저자 카밀 푸르니에(Camille Fournier)는 AI 시대에도 관리자의 역할이 여전히 중요하며, 오히려 새로운 방식으로 진화해야 한다고 강조합니다. AI가 모든 것을 자동화할 것이라는 공상과학적 예측보다는, 2026년의 실제 관리 업무를 재검토하는 것이 현실적인 과제입니다.
관리자의 역할은 크게 세 가지 영역으로 재정의될 수 있습니다. 첫째, 기술 역량(Technical Competence)은 빨라진 개발 속도와 AI의 기술적 특성으로 인한 보안, 품질, 유지보수 가능성 등 위험 관리에 필수적입니다. AI가 겉보기에는 완성된 소프트웨어를 빠르게 만들어내지만, 이를 통해 발생할 수 있는 잠재적 위험을 식별하고 관리하는 것은 여전히 관리자의 경험과 판단에 달려 있습니다. 둘째, 신호 처리(Signal Processing)는 문제 진단, 팀의 문제 해결, 모호한 상황에서의 의사결정을 의미합니다. AI는 디지털 업무 기록을 통해 유용한 정보를 제공하지만, 요약만으로는 맥락과 미묘한 신호를 놓칠 수 있습니다. 몸짓, 목소리, 말하지 않은 내용 등 비언어적 신호를 포착하고, 이를 바탕으로 정확한 상황 인식을 구축하는 것이 중요합니다. 셋째, 사람 관리(People Management)는 AI로 인해 커지는 팀 규모와 역할 부담 속에서 더욱 중요해집니다. 코드가 저렴해지면서 기존 시스템을 이해하기보다 새로 만드는 경향이 생겨 중복 시스템과 소유권 다툼이 늘어날 수 있습니다. AI가 동료와의 작은 상호작용을 줄여 신뢰 구축 기회를 약화시킬 수 있으므로, 관리자는 의도적으로 대화와 협업을 장려하여 팀의 결속력을 유지해야 합니다.
결론적으로 AI 시대의 관리자는 단순히 AI 도구 도입에만 몰두하거나 반대로 외면해서는 안 됩니다. AI의 강력한 개인 생산성을 활용하되, 팀의 일관성과 결속을 유지하고 높이는 데 집중해야 합니다. 이를 위해 생산성 향상의 일부를 회의, 설계 검토, 대화와 같은 '느려 보이는' 활동에 투자하여 방향을 맞추고 지식을 공유하며 인간적 연결을 만들어야 합니다. AI 시대에도 관리자는 시스템을 만드는 주체로서, 리더로서의 선택과 행동으로 팀의 상황을 개선하거나 악화시킬 수 있음을 인지하고 적극적으로 변화에 참여해야 합니다. Claude 같은 AI 챗봇보다 사람과 더 많이 대화하고, 호기심과 참여 의지를 유지하며 AI가 사람을 위해 작동하도록 함께 길을 만들어가는 것이 중요합니다.