AI 도입의 비용은 누가 치르는가: 무너지는 중간관리자

핵심 요약

AI 전환에서 중간관리자의 역할은 어떻게 달라지고 있을까요? 두 컨설팅사 18명을 인터뷰한 저자들은 주니어와 파트너의 역할은 바뀌었지만, 매니저에게는 검수와 코칭이 기존 업무 위에 더해졌다고 말합니다. 필요한 질문은 중간층을 줄일지보다 어떤 지원을 더할지입니다.

AI 도입의 비용은 누가 치르는가: 무너지는 중간관리자

Shin, J., & Sucher, S. J. (2026, June 26). AI adoption is overloading your middle managers. Harvard Business Review.

저자들은 대형 컨설팅사 두 곳의 파트너, 매니저, 주니어 컨설턴트 18명을 인터뷰했습니다. 주니어와 파트너의 역할은 AI로 한 단계 올라갔지만, 매니저에게는 AI 결과물 검수, 코칭, 품질 관리가 기존 업무 위에 그대로 쌓였습니다. 저자들은 이 압력이 학습, 보상, 리더와의 인식 격차라는 세 지점에서 중간층을 무너뜨린다고 진단합니다.

더 깊은 문제는 리더 파이프라인입니다. 매니저가 검수에 시간을 다 쓰면 주니어가 매니저 곁에서 판단력을 배우던 경로가 비게 됩니다. 다만 이 글은 컨설팅 업계 18명 인터뷰에 기반한 질적 분석이며, 다른 산업으로 일반화하려면 추가 근거가 필요합니다.

01 · 위와 아래는 격상, 가운데는 덧쌓기

저자들은 전환이 잘된 팀에서 역할 격상(role elevation)이 일어났다고 봅니다. 주니어는 며칠 걸리던 자료 조사를 30분 만에 끝내고, 데이터 해석과 전략 논의에 더 일찍 참여합니다. 파트너는 “방법론”을 팔던 데서 “AI로 강화된 판단”을 파는 쪽으로 옮겨 갔습니다(Shin & Sucher, 2026).

반면 매니저는 격상되지 않았습니다. 원문이 그리는 매니저의 하루는 이렇습니다. 출근 전에 프롬프트 기법을 익히고, 고객 미팅에서 AI 활용 질문에 답합니다. 점심 무렵에는 AI가 만든 결과물의 오류를 검수하고, 처음부터 보고서를 만들어 본 적 없는 신입을 코칭합니다. 하루를 마치며 효과가 있었던 방법을 문서로 남깁니다. 실존 인물의 하루는 아닙니다. 여러 인터뷰를 합쳐 만든 합성 초상입니다.

이 부담의 중심에는 워크슬롭(workslop)이 있습니다. 그럴듯해 보이지만 실질이 없어 일을 진전시키지 못하는 AI 산출물입니다(Niederhoffer et al., 2025). 그걸 걸러내는 일이 매니저에게 떨어졌습니다.

“조직의 지원이 없으면 매니저는 격상되지 않는다. 파묻힐 뿐이다.” — Shin & Sucher (2026) (원문 인용, 편집자 번역)

02 · 중간층이 무너지는 세 지점

① 학습은 비공식적인데, 납기는 가차 없다. AI로 아낀 시간은 곧바로 고객 업무에 흡수되었습니다. 좋은 프롬프트와 워크플로는 개인에게 흩어져 있었고, 팀마다 같은 문제를 반복해서 풀었습니다. 잘한 팀은 전환기 가동률 목표를 일시적으로 낮추고, 주간 공유 세션을 정례화하고, 검색 가능한 사내 AI 허브를 만들었습니다.

② 보상이 엉뚱한 행동을 보상한다. 평가는 여전히 청구 시간과 개인 산출물 중심이었습니다. 프롬프트 공유나 코칭은 인정받지 못했고, AI 사용을 숨기는 직원도 있었습니다. 저자들은 매니저가 AI 실험, 납기, 사람 육성이라는 삼중 부담을 지고 있음을 인정하고, 코칭과 지식 이전을 평가에 반영하라고 제안합니다.

③ 리더와 매니저가 다른 현실에 산다. “AI 결과물이 언제 충분한가”, “주니어가 무엇을 여전히 손으로 배워야 하는가” 같은 판단을 매니저가 팀별로 혼자 내리고 있었습니다. 저자들은 리더가 실무 세션에 직접 참여하고, 환각 탐지와 팩트체크 등 매니저 전용 AI 감독 교육을 제공하고, 전사 AI 사용 기준을 명확히 하라고 제안합니다.

03 · 수치로 보는 현상의 예

출처	현상
McKinsey & Company (2025)	조직의 88%가 최소 한 개 부서에서 AI를 사용합니다.
BCG (2024)	파일럿을 넘어 AI로 실질적 가치를 내는 역량을 갖춘 기업은 26%입니다.
Gartner (2024)	2026년까지 조직 5곳 중 1곳이 AI로 조직을 평평하게 만들어 중간관리직의 절반 이상을 없앨 것으로 전망합니다.
Gallup (2026)	매니저 몰입도는 2023년 30%에서 2025년 22%로 떨어졌습니다. 직원 집단 가운데 하락 폭이 가장 큽니다.
Lovich et al. (2025)	경영진의 76%는 직원들이 AI에 열의적이라고 보지만, 실무자 본인은 31%만 그렇다고 답했습니다.

지금 알아둘 점 · 근거의 성격: 이 글은 컨설팅사 2곳, 18명의 반구조화 인터뷰에 기반한 질적 분석입니다. 주니어의 생산성 향상(“며칠 → 30분”)도 측정값이 아니라 응답자의 진술입니다. 저자들도 다른 지식 산업에 “익숙할 것”이라고만 말할 뿐, 일반화를 입증하지는 않습니다.

04 · 생각해 볼 여지

신입은 AI로 그럴듯한 보고서를 빠르게 만듭니다. 매니저는 그 보고서를 검수하느라 하루를 다 씁니다. 신입은 매니저가 분석을 어떻게 의심하고, 어려운 고객을 어떻게 설득하는지 볼 기회가 없습니다.

결과물은 빨라졌지만, 판단력이 전해지는 통로는 좁아졌습니다. 저자들은 이를 “워크플로 문제가 아니라 리더십 파이프라인 문제”라고 부릅니다.

DrSong Opinion · 학습의 관점에서 실무자가 리더로 자라는 곳은 교육 프로그램보다 실천 공동체 안의 참여입니다. Lave와 Wenger(1991)는 이를 정당한 주변적 참여(legitimate peripheral participation)로 설명했습니다. 신입은 주변부에서 숙련자의 판단을 지켜보고 조금씩 참여하면서 중심으로 이동합니다. AI가 산출물 생산을 대신하고 매니저가 검수에 묶이면, 신입은 결과물을 만들기는 하지만, 판단이 이루어지는 장면에는 끼지 못합니다. 산출물은 남고 성장의 경로는 비어 버립니다.

DrSong Opinion · 조직학습의 관점에서 원문이 꼽은 첫 번째 붕괴 지점은 조직학습의 실패로 읽을 수 있습니다. Crossan 등(1999)의 4I 모형에서 개인의 통찰(Intuiting)은 해석(Interpreting)과 통합(Integrating)을 거쳐 제도화(Institutionalizing)되어야 조직의 것이 됩니다. 좋은 프롬프트와 검수 요령이 개인에게 흩어져 있다는 것은 학습이 개인 단계에서 멈췄다는 뜻입니다. 원문의 사내 AI 허브와 공유 세션은 이 흐름을 제도화 단계까지 잇는 장치이며, 그 연결을 맡은 사람이 바로 중간관리자입니다.

Insight Questions

우리 조직에서 AI 도입의 비용을 실제로 치르는 사람은 누구인가?
AI로 아낀 시간은 학습과 코칭으로 가고 있는가, 추가 업무에 흡수되고 있는가?
우리 매니저들은 다음 리더를 키울 여력을 지키고 있는가?

References

Boston Consulting Group. (2024, October). Where’s the value in AI? https://media-publications.bcg.com/BCG-Wheres-the-Value-in-AI.pdf

Crossan, M. M., Lane, H. W., & White, R. E. (1999). An organizational learning framework: From intuition to institution. Academy of Management Review, 24(3), 522–537. https://doi.org/10.2307/259140

Gallup. (2026). State of the global workplace 2026. https://www.gallup.com/workplace/349484/state-of-the-global-workplace.aspx

Gartner. (2024, October 21). Gartner’s top strategic predictions for 2025 and beyond: Riding the AI whirlwind.

Lave, J., & Wenger, E. (1991). Situated learning: Legitimate peripheral participation. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511815355

Lovich, D., Meier, S., & Taylor, C. (2025, November 26). Leaders assume employees are excited about AI. They’re wrong. Harvard Business Review.

McKinsey & Company. (2025). The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

Niederhoffer, K., Kellerman, G. R., Lee, A., Liebscher, A., Rapuano, K., & Hancock, J. T. (2025, September 22). AI-generated “workslop” is destroying productivity. Harvard Business Review.

Shin, J., & Sucher, S. J. (2026, June 26). AI adoption is overloading your middle managers. Harvard Business Review.