Config Leadership Collective에 앞서 우리가 품었던 7가지 질문 | Figma 블로그 (새 탭에서 열림)
AI 시대의 리더십은 완성된 해법을 제시하는 것보다 변화 속에서 직접 실험하고 조직의 적응력을 키우는 데 초점을 둬야 한다. AI가 실행 업무를 일부 대체하더라도 사용자 이해, 장인정신, 판단력과 같은 인간의 핵심 역량은 여전히 중요하다. 팀은 자율적인 소규모 단위로 구성하고, 교육과 작은 성공 경험을 통해 새로운 도구를 점진적으로 받아들이게 해야 한다. ## 변화 속에서 함께 실험하는 리더십 - AI와 새로운 제작 도구의 변화가 너무 빠르기 때문에 하나의 고정된 프로세스를 고수하기 어렵다. - 리더 역시 모든 답을 알고 있는 전문가가 아니라 팀과 함께 배우는 초보자의 자세를 가져야 한다. - 직접 프로토타입을 만들고 실패 사례까지 공유하면 팀원들이 실험을 더 자연스럽게 받아들일 수 있다. - 새로운 시도가 성공하지 않더라도 즐겁게 시도할 수 있도록 조직 차원의 심리적 허용과 자율성을 제공해야 한다. - 핵심 역량은 완성된 방법론보다 변화에 대응하는 적응력이다. ## AI 시대에도 유지해야 할 기본 원칙 - AI가 업무 방식을 바꾸더라도 다음과 같은 기본 원칙은 변하지 않는다. - 실제 사용자의 필요와 업무 흐름을 이해할 것 - 사용자를 위해 제품을 설계할 것 - 결과물의 완성도와 세부 품질을 중시할 것 - 도구 자체를 따라가는 데 몰두하면 “무엇을 만들 것인가”보다 “무슨 도구를 쓸 것인가”가 중심이 될 위험이 있다. - 디자인의 대상은 여전히 인간이므로, 기술보다 사용자와 문제에 대한 이해가 우선되어야 한다. ## 전문성의 중심이 실행에서 판단으로 이동 - 과거에는 특정 작업을 빠르고 정확하게 수행하는 능력이 전문성의 중요한 기준이었다. - AI가 일부 실행과 산출물 생성을 담당하면서 전문성의 가치는 다음 영역으로 이동한다. - 무엇이 좋은 결과인지 판단하는 감각 - 여러 대안 중 상황에 맞는 선택을 하는 분별력 - 결과물을 검토하고 개선하는 편집 능력 - 사용자와 비즈니스 맥락을 고려한 의사결정 - 전문가는 모든 정답을 알고 있는 사람이 아니라, 수많은 선택지 중 현재 상황에 가장 적합한 답을 고르는 사람이다. - 따라서 AI 활용 능력만큼 결과를 비판적으로 평가하는 ‘편집자의 시각’이 중요해진다. ## AI 시대의 팀 구조와 인재상 - AI는 디자인·제품·엔지니어링의 경계를 흐리므로 기존 직무 중심 조직을 재검토할 필요가 있다. - Airbnb는 제품, 디자인, 엔지니어링에 데이터 과학자나 비즈니스 담당자 등을 결합한 소규모 포드(pod) 구조를 활용한다. - 각 포드는 작은 스타트업처럼 독립적으로 움직이며 다양한 관점에서 문제를 해결한다. - AI가 생성한 결과물을 평가하고 다듬을 수 있도록 강한 편집력과 비판적 사고를 갖춘 인재가 필요하다. - 효과적인 팀은 다음과 같은 특성을 가진다. - 적극적으로 시도하는 태도 - 대담하고 다양한 아이디어 - 서로 반대 의견을 편하게 제시하는 문화 - 의견 충돌을 생산적인 논의로 전환하는 능력 - 모든 사람이 쉽게 동의하기만 하는 팀은 오히려 충분한 검토와 논쟁이 부족할 수 있다. ## 새로운 도구를 점진적으로 도입하는 방법 - 단순히 “AI를 사용하라”고 지시하는 것만으로는 조직의 도입이 이루어지지 않는다. - 구성원이 도구를 익힐 수 있도록 교육 과정과 학습 인프라를 제공해야 한다. - 사용법을 배울 수 있다는 안전감이 있어야 팀원들이 새로운 도구를 업무에 적용할 수 있다. - 대규모 업무 프로세스를 한 번에 자동화하기보다 가장 작은 작업부터 시작하는 방식이 효과적이다. - 예: Slack의 긴 대화 한 편을 AI 에이전트로 요약하기 - 작은 성공을 통해 실질적인 유용성을 체감하게 하기 - 이후 더 복잡한 업무로 활용 범위를 확대하기 - 점진적인 도입은 구성원의 거부감을 낮추고 AI 활용 숙련도와 신뢰를 단계적으로 높인다. ## 실용적인 적용 방향 리더는 먼저 팀과 함께 작은 AI 실험을 진행하고, 결과를 평가할 기준을 마련해야 한다. 도구 사용 교육과 실패를 허용하는 문화를 병행하되, 사용자 이해와 품질 기준은 절대 낮추지 않는 것이 중요하다. AI가 만든 결과물을 그대로 받아들이기보다 맥락에 맞는지 판단하고 개선하는 능력을 조직의 핵심 역량으로 키워야 한다.
