AI 네이티브 조직 구조: 잭 도시가 제시한 3가지 역할 모델 분석

앞으로 회사는 어떻게 바뀔까?" 이 질문이 머릿속을 떠나지 않는다면, 당신만 그런 것이 아닙니다.

AI 네이티브 조직 구조가 화두로 떠오른 2026년, 전통적 피라미드형 위계 조직이 정말 최선인지 의문을 품는 경영자가 급격히 늘고 있습니다. 맥킨지에 따르면 88%의 조직 리더가 AI를 도입하고 있다고 응답했지만, 대부분은 개인 효율성을 높이는 산발적 활용에 머물러 있으며 회사 전체 수준의 ROI를 내지 못하고 있습니다.

이런 상황에서 트위터 창업자이자 Block CEO인 잭 도시(Jack Dorsey)가 과감한 실험을 시작했습니다. 그는 세쿼이아 캐피털 파트너 로엘로프 보타(Roelof Botha)와 공동 집필한 에세이 「From Hierarchy to Intelligence」에서, Block이 10,000명 이상의 직원 중 약 4,000명을 감축한 결정이 단순한 비용 절감이 아니라 중간 관리자를 AI로 대체하는 영구적 구조 변혁이라고 밝혔습니다.

이 글에서는 세쿼이아 캐피털 팟캐스트에 출연한 잭 도시의 인터뷰를 중심으로, AI 네이티브 조직 구조의 핵심 개념과 실행 전략을 분석합니다.

AI 네이티브 조직 구조의 출발점: 위계는 왜 존재했나

잭 도시는 기존 조직 위계를 부정하기보다 '왜 존재했는지'를 먼저 묻습니다. 그의 답은 명쾌합니다. 위계란 결국 정보 흐름(information flow)의 문제를 해결하기 위한 장치였다는 것입니다.

수천 년 동안 지구상 모든 조직은 로마 군대가 발명한 동일한 논리로 운영되어 왔습니다. 소규모 팀이 리더에게, 리더가 관리자에게, 관리자가 임원에게 보고하는 구조입니다. 이 전체 시스템은 대역폭 문제를 해결하기 위해 존재합니다. 한 사람이 3~8명만 관리할 수 있기에, 조직이 커지면 계층이 필요하고, 각 계층은 지연, 왜곡, 그리고 정치를 추가합니다.

잭 도시는 Block이 완전한 원격 근무(remote-first) 기업이라는 점에 주목합니다. Block은 원격 우선 기업으로, 모든 업무가 아티팩트를 생성합니다. 의사결정, 토론, 코드, 디자인, 계획, 문제, 진행 상황 모두가 기록된 행위로 존재하며, 이것이 기업 월드 모델의 원재료가 됩니다.

핵심 논점은 이것입니다. 정보를 전달하기 위해 위계가 존재했다면, AI가 정보를 더 잘 전달하는 순간 위계는 오버헤드가 됩니다.

미니 AGI: 회사를 하나의 인텔리전스로 만드는 비전

잭 도시가 제안하는 AI 네이티브 조직 구조의 핵심 개념은 "회사를 하나의 미니 AGI(인공일반지능)로 구축한다"는 것입니다.

오늘날 AI를 사용하는 대부분의 기업은 모두에게 코파일럿을 제공하고 있는데, 이는 기존 구조를 변경하지 않으면서 약간 더 잘 작동하게 만드는 것에 불과합니다. Block은 다른 것을 추구합니다: 인텔리전스(또는 미니 AGI)로 구축된 회사입니다.

구체적으로 그가 설명하는 구조는 다음과 같습니다:

• 중심(Center): AI 인텔리전스 레이어 — 기업의 모든 아티팩트를 통합한 월드 모델
• 가장자리(Edge): 인간 — 문화적 맥락, 신뢰, 직관, 창의성 등 AI가 감지할 수 없는 영역을 담당

잭 도시와 보타는 인간이 조직의 "가장자리"에서 활동하며 창의적, 문화적, 윤리적 의사결정을 담당하고, AI 시스템이 조정과 운영 인텔리전스를 관리한다고 설명합니다.

이 비전에서 CEO부터 신입 사원까지 누구나 AI를 통해 회사 전체에 대한 대화를 나눌 수 있습니다. 이사회 미팅, 실적 발표 분석, 심지어 외부 애널리스트까지 — 실시간으로 기업의 인텔리전스에 질의할 수 있는 구조입니다.

세쿼이아 캐피털의 로엘로프 보타는 「From Hierarchy to Intelligence」에서 "속도가 스타트업 성공의 가장 좋은 예측 변수"라며, "Block은 AI를 활용해 속도를 복리적 경쟁 우위로 전환하는 조직 설계의 근본적 재고를 보여주고 있다"고 평가했습니다.

잭 도시의 3가지 역할 모델: IC, DRI, 플레이어 코치

AI 네이티브 조직 구조에서 가장 눈에 띄는 변화는 역할의 단순화입니다. 잭 도시는 Block의 모든 포지션을 단 3가지 역할로 정규화하겠다고 선언했습니다.

Block은 세 가지 역할로 운영할 계획입니다: 시스템을 구축하는 IC(개인 기여자), 90일 주기로 특정 성과를 책임지는 DRI(직접 책임자), 그리고 실무를 계속하면서 사람을 성장시키는 플레이어 코치입니다.

1. IC (Individual Contributor) — 빌더 & 오퍼레이터

엔지니어, 디자이너, 영업 등 실제로 도구를 사용해 만들거나 운영하는 사람입니다. AI 에이전트의 도움을 받아 과거 10명이 필요했던 범위를 한 사람이 탐색할 수 있습니다. 핵심 인간 역량: 판단력, 취향, 창의성.

2. DRI (Directly Responsible Individual) — 고객 성과 책임자

전략을 수립하고 고객 문제 해결을 위한 로드맵을 설계하며, IC들을 조합하여 결과를 만들어내는 역할입니다. 핵심 인간 역량: 오너십과 책임감.

3. 플레이어 코치 (Player Coach) — 역량 개발자

오늘날의 매니저에 해당하지만, "지시"가 아닌 "시범"으로 가르칩니다. 직접 일을 하면서 동료의 역량을 키우는 사람입니다. 미래에는 보고 구조가 아닌 배정(assignment) 구조로 전환됩니다. 

핵심 인간 역량: 코칭, 공감, 인간 역량 구축.

잭 도시는 현재 자신과 직원 사이에 최대 5단계의 계층이 있지만, 올해 안에 2~3단계로 줄이고 궁극적으로는 6,000명 전원이 자신에게 직접 보고하는 구조를 목표로 한다고 밝혔습니다. 기존 구조에서는 불가능해 보이지만, AI 인텔리전스 레이어를 통하면 관리 가능해진다는 것이 그의 논리입니다.

왜 지금인가: 산업 전체가 "대평탄화"를 경험하고 있다

Block의 실험은 유일한 사례가 아닙니다. 산업 전반에서 비슷한 움직임이 감지되고 있습니다.

아마존은 11월에 14,000명의 기업 직원을 감축하며 "관료주의를 줄이고 조직 계층을 제거한다"고 발표했습니다. 메타의 AI 팀은 최근 매니저 대 직원 비율이 1:50에 이릅니다.

가트너의 연구에 따르면, 2026년까지 관리 책임을 AI에 재분배한 조직은 운영 비용이 25% 절감될 것으로 예측됩니다. 맥킨지는 이 흐름을 "대평탄화(The Great Flattening)"라 부르며, AI가 리더들에게 "더 넓은 범위를 관리할 수 있는 초인적 역량"을 부여한다고 설명합니다.

가트너는 2030년까지 AI 네이티브 개발 플랫폼의 확산으로 전체 조직의 80%가 대규모 소프트웨어 엔지니어링 팀을 소규모·민첩한 팀으로 재편하게 될 것이라고 전망했습니다.

딜로이트 역시 같은 방향을 제시합니다. AI가 기술 조직을 더 날렵하고, 빠르고, 전략적으로 재구성하고 있으며, 딜로이트가 조사한 IT 리더 중 대규모 운영 모델 변화가 진행되지 않는다고 답한 비율은 단 1%에 불과했습니다.

현실적 한계와 비판: AI 만능론의 위험

다만 잭 도시의 비전이 무조건적인 찬사만 받는 것은 아닙니다.

Block의 현직 및 전직 직원들은 가디언에 AI가 생성한 코드 변경의 약 95%가 여전히 인간의 수정을 필요로 한다고 전했으며, 은행 및 금융 서비스 분야의 규제 제약은 AI에 의사결정을 위임할 수 있는 범위를 제한합니다.

맥킨지 데이터에 따르면, 86%의 리더가 자신의 조직이 AI를 일상 운영에 적응시킬 준비가 되어 있지 않다고 답했습니다. AI 투자가 급증하는 가운데 많은 조직이 같은 벽에 부딪히고 있으며, 약 3분의 2의 조직이 몇 개의 파일럿을 넘어 AI를 확장하지 못하고 있습니다.

잭 도시 자신도 이 변혁이 "초기 단계(early innings)"임을 인정합니다. 중요한 것은 방향성입니다. 위계가 정보를 전달하기 위해 존재하고, 다른 것이 정보를 더 잘 전달한다면, 위계는 오버헤드가 됩니다.

CEO의 역할은 어떻게 변하는가

잭 도시는 CEO의 역할 변화도 솔직하게 설명합니다. 과거 CEO의 역할을 세 가지로 정의했습니다:

(1) 올바른 원칙과 팀 다이내믹 확보

(2) 고객·산업 맥락에서의 의사결정 보장

(3) 실행력

미래의 CEO 역할은 여기에 한 차원이 더해집니다: 기업 인텔리전스의 아키텍처를 설계하고 끊임없이 고객 성과 방향으로 정렬하는 것입니다.

더 나아가 그는 기업의 궁극적 한계가 자체 로드맵이라고 말합니다. AI 시대에 고객은 로드맵에 없는 미래를 요청하고, 그것이 바로 제공될 것을 기대합니다. Block이 보유한 결제 데이터 — "돈은 세상에서 가장 정직한 신호" — 를 활용해 고객의 현금 흐름을 보호하고, 선제적으로 필요를 예측하는 것이 새로운 경쟁 우위가 됩니다.

실행을 위한 체크리스트: AI 네이티브 조직 전환 5단계

잭 도시의 프레임워크와 업계 트렌드를 종합하면, AI 네이티브 조직 구조로 전환을 고려하는 리더에게 다음 단계를 제안할 수 있습니다:

1. 감사(Audit): 현재 조직에서 "정보 전달"만을 위해 존재하는 계층이 몇 단계인지 파악
2. 아티팩트 디지털화: 모든 의사결정, 회의, 코드 리뷰 등을 기록 가능한 형태로 전환
3. 월드 모델 구축: 기업 데이터를 AI가 학습할 수 있는 구조로 정리
4. 역할 재정의: IC-DRI-플레이어 코치 프레임워크를 자사에 맞게 적용
5. 점진적 평탄화: 한 번에 모든 계층을 없애지 말고, 분기별로 한 단계씩 축소

AI 네이티브 조직 구조 관련 질문

Q1. AI 네이티브 조직 구조란 정확히 무엇인가요?

AI를 단순한 업무 보조 도구가 아니라, 조직의 정보 흐름·조정·의사결정의 핵심 인프라로 배치하는 조직 설계 방식입니다. AI는 처음으로, 전체 비즈니스의 지속적으로 업데이트되는 모델을 유지하고 이를 활용해 이전에 관리자 계층을 통해 정보를 전달해야 했던 방식의 업무 조정을 수행할 수 있는 시스템입니다.

Q2. 중간 관리자가 완전히 사라지나요?

잭 도시는 "영구적인 중간 관리 계층이 필요하지 않다"고 주장하지만, 코칭과 역량 개발 역할은 '플레이어 코치'로 남깁니다. 관리(management)가 사라지는 것이 아니라 보고 구조가 배정 구조로 전환되는 것입니다.

Q3. 소규모 스타트업에도 적용 가능한가요?

스타트업과 성장 기업에게는 교훈이 더 명확합니다. 처음부터 자율 에이전트가 내장된 AI 네이티브 조직 설계를 통해, 레거시 기업이 현재 없애려 하는 기업 비대를 전혀 개발하지 않으면서도 소규모 팀이 훨씬 큰 규모의 성과를 낼 수 있습니다.

Q4. AI 네이티브 전환에서 가장 큰 리스크는 무엇인가요?

스탠포드 연구에 따르면, 유형 기술 투자 1달러당 기업은 프로세스 재설계, 재교육, 조직 변환 등 무형 자산에 최대 10달러를 투입하며, 이는 처음에 생산성을 오히려 저하시킬 수 있습니다. 기술 도입보다 조직 문화와 프로세스 변혁에 훨씬 큰 투자가 필요합니다.

Q5. Block의 실험은 성공하고 있나요?

아직 초기 단계입니다. 잭 도시는 "우리가 곤경에 처해서 이 결정을 내리는 것이 아니다"라고 밝혔으며, Block은 Q4에 전년 대비 24% 증가한 28.7억 달러의 총이익을 보고했습니다. 강한 위치에서의 선제적 전환이라는 점이 이 실험의 주목할 만한 부분입니다.

본 글은 세쿼이아 캐피털 팟캐스트 「Jack Dorsey: Every Company Can Now Be a Mini-AGI」 영상 및 Block·세쿼이아 캐피털 공동 발표 에세이 「From Hierarchy to Intelligence」를 분석·정리한 콘텐츠입니다. 원본 영상은 여기에서 확인할 수 있습니다.