OpenAI의 ChatGPT가 등장한 지 3년도 채 되지 않았지만, 생성형 AI 기술은 이미 업무 현장을 크게 변화시키고 있다. 반복적이고 시간이 많이 소요되던 업무들이 빠르게 처리되거나 자동화되면서, 이제 연구자들의 관심은 한 단계 위, 즉 중간관리자(middle manager)의 역할 변화에 쏠리고 있다.

하버드비즈니스스쿨(Harvard Business School)의 마누엘 호프만 교수는 GitHub Copilot이라는 생성형 AI를 활용하는 전 세계 5만여 명의 소프트웨어 개발자 데이터를 분석하였다. 이 중 절반은 Copilot을 사용했고, 나머지는 사용하지 않았다. 총 240만 개 이상의 행동 데이터를 통해 연구팀은 이들이 어떻게 업무를 수행했는지 정밀하게 추적할 수 있었다. 분석 결과, Copilot을 사용하는 개발자들은 코딩이라는 핵심 업무에 더 많은 시간을 투자하고, 프로젝트 관리와 같은 관리 업무는 줄이는 경향을 보였다. 구체적으로는 코딩 활동의 비율이 5% 증가한 반면, 프로젝트 관리 비중은 10% 감소했다.

이러한 변화는 두 가지 메커니즘에 의해 설명된다. 첫째, 생성형 AI 덕분에 개발자들이 더 자율적으로 작업하게 되었고, 협업 필요성이 줄어들면서 관리자의 조정 역할도 감소했다. 둘째, AI가 코드 작성 속도를 높여주면서, 학습·탐색 활동에 투자할 수 있는 시간도 증가했다. 결과적으로 관리자 없이도 작업이 가능해지는 구조로의 이동이 나타난 것이다.

이러한 변화는 기업의 조직 구조를 평탄화(flattening)할 수 있는 가능성을 보여준다. 중간관리자의 수는 줄어들고, 남은 관리자들은 실질적인 업무에 더 깊이 관여할 수 있는 여지가 생긴다. 예를 들어, 관리자도 코딩에 참여하거나, 제품 혁신을 위한 실험에 더 많은 시간을 투자할 수 있다.

하지만 AI로 조직을 평탄화하려면 단순히 조직도를 바꾸는 것만으로는 부족하다. 기업은 반드시 “무엇을 자동화할 것인가”와 “누가 가장 큰 혜택을 받는가”를 명확히 해야 한다. 모든 업무를 ‘핵심 업무’와 ‘관리 업무’로 분류하여, 어떤 작업을 AI로 대체할 수 있을지 판단하는 것이 중요하다.

연구팀은 또 하나 중요한 사실을 발견했다. 실력이 낮은 개발자들이 생성형 AI의 혜택을 더 많이 받는다는 점이다. 이들은 프로젝트 관리보다 코딩 작업 비중이 크고, AI에 대한 의존도도 높았다. 이는 관리자들이 저성과자에게 시간을 덜 쓰게 하고, 대신 전략적 업무에 집중할 수 있게 한다는 점에서 매우 큰 이점이다.

결론적으로, 생성형 AI는 중간관리자의 업무 중 상당 부분을 대체하거나 보완할 수 있으며, 이는 기업의 생산성과 민첩성을 동시에 높이는 계기가 될 수 있다. 단, 무엇을 자동화하고 어떻게 도입할지를 신중하게 판단해야 진정한 조직 혁신으로 이어질 수 있다.