마이크로소프트 CEO: AI 시대에 기업의 ‘모든 것’을 정의하는 방법은?
원문 저자: 사티아 나델라(Satya Nadella), 마이크로소프트 CEO
번역·편집: 페기(Peggy)
최근 나는 AI 주도 경제 속 기업의 미래가 어떨지에 대해 깊이 생각해왔다.
이번 전환은 지금까지 겪어온 어느 플랫폼 이주기보다도 근본적으로 다르다. 과거에는 디지털 시스템을 통해 인적 자본을 보완했지만, 이번에는 인간과 디지털 시스템 사이에 진정한 인지적 피드백 루프(cognitive feedback loop)를 처음으로 구축할 수 있게 되었다. 이는 우리에게 매우 혁명적인 일인데, 왜냐하면 기업 내부에서 ‘일’이라는 개념 자체에 대한 우리의 이해 방식을 바꾸기 때문이다.
진정한 핵심 질문은 특정 디지털 도구나 시스템을 어떻게 사용하느냐가 아니라, AI 모델이 인간과 조직의 전문 지식을 지속적으로 흡수하고 이를 상품화할 수 있는 세상에서, 조직이 어떻게 계속해서 배우고 지적 재산권을 축적하며 차별화를 실현하고 지속적으로 번영할 수 있을지에 있다.
모든 기업은 내가 말하는 ‘인적 자본(human capital)’과 ‘토큰 자본(Token capital)’을 구축해야 한다. 인적 자본은 직원들의 지식, 판단력, 관계망, 창의성, 패턴 인식 능력을 포함한다. 반면 토큰 자본은 기업이 자체적으로 개발하고 소유하는 AI 역량이다.
중요한 점은 토큰 자본이 증가함에 따라 인적 자본이 덜 중요해지는 것이 아니라, 오히려 그 중요성이 더욱 커진다는 것이다. 나는 인간의 능동성(human agency)이 토큰 자본 성장의 핵심 동력이 될 것이라고 믿는다. 인간은 야심 찬 목표를 설정하고, 분야 간 연결 고리를 만들며, 관계를 형성하고, 진정으로 중요한 패턴을 식별한다. 인간의 방향성 없이는 연산 능력(computing power)이 제자리걸음을 하게 될 뿐이다.
즉, 진정한 기회는 최고의 모델을 선택하는 데 있는 것이 아니라, 모델 위에 학습 피드백 루프를 구축하여 인적 자본과 토큰 자본이 서로 복리 효과를 내며 성장하게 만드는 데 있다. 당신은 어떤 업무를 아웃소싱할 수도 있고, 심지어 한 가지 직무 전체를 아웃소싱할 수도 있지만, 결코 ‘학습’ 자체를 아웃소싱할 수는 없다. 기업의 미래는 바로 이러한 학습이 인간과 AI 사이에서 지속적으로 복리 효과를 낼 수 있는지 여부에 달려 있다.
이를 위해서는 새로운 아키텍처 사고방식이 필요하다. 모든 기업은 시간이 지남에 따라 점차 개선되는 인텔리전트 에이전트 시스템을 구축하면서도, 동시에 자사의 지적 재산권을 완전히 통제할 수 있어야 한다. 기업은 ‘범용형(generalist)’ 모델을 교체하더라도, 학습 시스템 내에 축적된 ‘회사의 베테랑 직원’처럼 특화된 전문 지식을 잃지 않아야 한다. 이것이 차후 시대에 기업의 통제력과 주권 능력을 평가하는 핵심 기준이 될 것이다.
기업은 자사의 워크플로우, 분야별 전문 지식, 장기간 축적된 판단력을, 매번 사용할 때마다 지속적으로 개선되는 AI 시스템으로 전환해야 한다. 사내 평가 체계는 외부 벤치마크가 아니라, 기업이 실제로 중시하는 비즈니스 성과 측면에서 모델이 진정으로 더 나아지고 있는지를 측정해야 한다. 사내 강화학습 환경은 모델이 조직 내 실제 운영 데이터와 경험을 기반으로 더욱 강해질 수 있도록 해야 한다. 기업 지식베이스는 제도적 기억(institutional memory)을 검색 가능하게 만들고, 토큰 활용 효율성을 높여야 한다.
이러한 피드백 루프는 기업의 새로운 지적 재산권이 될 것이다. 나는 이를 ‘오르막 기계(climbing machine)’라고 부른다. 그리고 대부분의 자산과 달리, 이 기계는 복리 효과를 낸다. 워크플로우가 개선될 때마다 더 나은 학습 신호가 생성되고, 이는 기업만의 암묵적 지식을 가속화하여 축적하게 만든다. 이런 시스템을 더 일찍 구축한 기업은, 향후 개별 모델의 성능이 얼마나 획기적으로 향상되든 상관없이, 타사가 쉽게 모방하기 어려운 경쟁 우위를 확보하게 된다.
우리가 가장 원하지 않는 것은, 각 산업 분야의 모든 기업이 가치를 소수의 ‘모든 것을 흡수하는’ 모델들에 넘겨주는 세상이다. 만약 모든 가치가 결국 소수의 모델에 의해 포착된다면, 정치·경제적 구조는 그런 결과를 결코 용인하지 않을 것이다. 한 산업 전체를 공허하게 만드는 AI 미래는 사회적 승인을 얻을 수 없다.
글로벌화 1단계에서 일어났던 일을 떠올려보라. 전체 산업 경제가 아웃소싱으로 인해 공허해졌다. 겉보기에는 GDP 수치는 여전히 괜찮아 보였지만, 실질적인 산업 이전과 고용 충격은 분명 존재했고, 그 여파는 오늘날까지도 느껴지고 있다. 우리는 이런 역학 구조를 AI 시대로 가져가서는 안 된다—소수의 AI 시스템이 모든 경제적 수익을 독점하고, 한 산업 전체의 지식은 그 아래에서 상품화되어 공허해지는 상황을 초래해서는 안 된다.
내가 보기에, 우리의 우선 과제는 단 하나의 선도적 모델을 만드는 것이 아니라, 선도적인 생태계를 조성하는 것이다. 오직 그렇게 해야만 가치가 모든 기업, 모든 산업, 모든 국가로 널리 퍼질 수 있다. 그런 생태계 안에서는 각 조직이 스스로의 학습 피드백 루프를 갖추고, 제도적 지식을 코드화하며, 인적 자본과 토큰 자본이 함께 복리 효과를 누릴 수 있게 된다.
이것은 내가 늘 공감해 온 플랫폼 정신(platform ethos)이기도 하다. 즉, 플랫폼 위에서 창출되는 가치는 플랫폼 자체가 포착하는 가치보다 커야 하며, 모든 기업은 지속적으로 혁신하고 자신만의 가치를 창출할 수 있어야 한다.
이 목표가 달성될 때, 기업은 스스로 가치를 창출할 뿐 아니라, 자신이 속한 경제 환경에도 가치를 창출하게 된다. 직원들의 전문 역량은 증폭되고, 그들의 판단력은 시스템의 일부가 되어 복제 및 규모 확대가 가능해지며, 이러한 이익은 기업과 그 주변 공동체로 다시 흘러간다.
이것이야말로 기업이 자신과 더 넓은 경제 전체를 위해 가치를 창출하는 방식이며, 우리가 함께 건설해야 할 안정적이고 균형 잡힌 미래다.
TechFlow 공식 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다
Telegram 구독 그룹:https://t.me/TechFlowDaily
트위터 공식 계정:https://x.com/TechFlowPost
트위터 영어 계정:https://x.com/BlockFlow_News
@satyanadella
