AI가 급속도로 발전해 나가는 가운데, 오히려 무엇을 “천천히” 해야 할까?

글｜텐센트 연구원 왕펑

가속화 시대의 역설:

“당신의 AI”가 “나의 AI”에게 말을 걸기 시작할 때

2026년, 인공지능은 지난 몇 년간의 ‘대화형 상호작용’에서 ‘자율적 수행’으로 전면적으로 전환되는 중대한 변화를 겪고 있다.

과거에는 AI가 화면 사이드바의 대화창에 머물러, 사용자가 질문하면 답변을 제공하며 참고용 제안을 해주는 수준에 그쳤습니다. 하지만 오늘날, 에이전트(Agent)는 대화창을 벗어나 일상적인 업무 흐름에 진정으로 통합되기 시작했습니다.중국 내 사용자 규모가 가장 큰 AI 업무 효율화 에이전트인 텐센트 WorkBuddy는 100여 차례의 버전 업데이트를 거치며 누적 90억 건 이상의 작업 요청을 처리했고, 토큰 소비량을 50배 이상 증가시켰습니다.제3자 AI 제품 순위 8월 데스크톱 데이터에 따르면, 중국 내 AI 업무용 에이전트의 데스크톱 월간 활성 사용자 수는 3,316만 명에 달했으며, 그중 WorkBuddy는 종합 순위 1위를 차지해 해당 분야의 월간 활성 사용자 수의 3분의 1 이상을 차지했습니다.기업의 업무 현장에서 몽뉴(蒙牛)는 내부 AI 혁신 경진대회를 통해 45명의 ‘디지털 직원’을 배출하여, 단일 목장의 진료 처리 시간을 1.5일에서 2시간으로 단축했습니다;상하이자화(上海家化)는 9개 부서에 WorkBuddy를 대규모로 도입하여, 매월 4.5~6인일이 소요되던 6,000만 행의 물류 청구서 대조 작업을 20분 이내로 단축했습니다.

단일 업무 프로세스의 효율성 향상은 이미 부인할 수 없는 사실입니다. 하지만 우리가 AI의 가속화 속에서 전속력으로 달려갈 때, 미묘한 직장 내 이화 현상도 은연중에 일어나고 있습니다:

AI 도구를 가장 먼저 도입한 많은 기관에서, 보고서와 문서에 담긴 ‘AI의 흔적’이 점점 더 뚜렷해지고 있다.대개 한 사람이 AI를 이용해 몇 분 만에 1만 자에 달하는 방대한 글을 생성해 상대방에게 보내면, 상대방 동료는 자세히 읽어볼 틈도 없이 자신의 AI를 이용해 이 긴 글을 세 줄의 요약으로 압축해 버리는 식이다.

소통이 “당신의 AI가 내 AI와 대화하는” 형태로 변모하면서, 정보의 양은 몇 배로 늘어났지만, 사람과 사람 사이의 진정한 사고의 충돌은 희석되어 버렸다.

이것이 바로 2026 텐센트 글로벌 디지털 생태 컨퍼런스에서 제기된, 핵심을 정확히 짚어낸 질문이다. ‘슈퍼 개인’으로 가득 찬 팀이 자동으로 ‘슈퍼 팀’이 되는 것일까?

대답은 대개 낙관적이지 않습니다. 아직은 아닙니다.만약 부서 간에 여전히 긴 회의를 통해 입장을 조율하고, 동일한 방안을 서로 다른 팀에서 중복해서 개발하며, 핵심 경험이 여전히 소수의 머릿속에만 갇혀 있다면——개개인의 작업 속도가 빨라질수록, 그로 인해 생성된 정보의 홍수는 조직 내에서 이를 소화하고 선별해야 하는 부담으로 쉽게 변모하게 된다.개별적인 효율성은 높아졌지만, 집단의 시너지는 마찰로 인해 상쇄되고 만다.

전 업계가 “AI Native(AI 네이티브)”를 외치고 있는 지금, 어쩌면 우리에게는 “People Native(사람 중심)”이라는 냉철한 시각이 더 필요할지도 모릅니다. AI 기술 기업으로서 텐센트는 항상 명확하고 따뜻하며 본질을 꿰뚫는 가치 제안을 고수해 왔습니다. 바로 “사람이 안심할 수 있게 하고, 사람의 가치를 높여준다”는 것입니다.

올해 열린 글로벌 디지털 생태 컨퍼런스에서, 이 주장은 ‘사람 중심’을 축으로 하는「AI 네이티브 생산성 플라이휠」이라는 체계로 구체화되었습니다. 이는 AI 네이티브 워크플로우를 통해 효율성을 높이고, AI 네이티브 기술 아키텍처를 통해 관리 및 통제 가능성을 보장하며, AI 네이티브 조직을 통해 인간과 기계의 협업 및 혁신의 창출을 촉진하는 것입니다.이 플라이휠 뒤에는 지능체 시대의 ‘빠름과 느림’, ‘기계와 인간’, ‘개체와 공동체’에 관한 심층적인 변증법이 숨어 있다.

안심이 되는:

오직 하층부가 “관리 및 통제 가능”해야만,

기술은 조직 내에서 ‘대규모 적용’으로 나아가야 한다

기업의 진화 플라이휠에서 워크플로가 가동되기 시작하면, 왜 기술 아키텍처가 즉시 바통을 이어받아 “고효율 운영, 관리 및 통제 가능성”을 실현해야 할까요? AI가 “사람과 대화하기”에서 “사람을 대신해 업무 처리하기”로 전환됨에 따라, 사람과 기계 간의 신뢰 논리가 근본적으로 바뀌었기 때문입니다.

생성형 AI가 처음 등장했을 때, 사람들은 마치 걸음마를 배우는 아이를 바라보는 듯한 심정으로 이를 대했습니다. 시를 짓고 그림을 그릴 줄 알지만 가끔은 질문과 동떨어진 답변을 하기도 했기에, 사용자들은 이를 신선하게 여기며 매우 관대한 태도를 보였습니다.하지만 업무 흐름 속의 작업 요청이 수십억 건으로 폭발적으로 증가하고, AI가 기업의 핵심 업무 흐름에 본격적으로 진입해 사람을 대신해 코드를 수정하고, 장부를 검토하고, 알림을 발송하며, 승인 절차를 처리하기 시작하자, 관용은 신중함으로 바뀌었다. AI가 권한을 넘어서는 행동을 하여 볼 수 없는 개인정보를 보게 될까?혹시 백그라운드에서 논리가 잘못 작동한다면, 그 결과에 대한 책임을 누가 질 것인가?

속도는 업무 방식을 변화시키지만, 결코 엔지니어링 및 제도적 기준을 낮춰서는 안 됩니다. 안정성, 안전성, 가용성은 디지털 시대에 있어 결코 양보할 수 없는 장기적 자산입니다. 기술 아키텍처 측면에서 ‘관리 및 통제 가능성’이 확보되지 않는다면, AI는 영원히 소수의 개인이 체험해 보는 수준에 머물러 있을 뿐, 기업 차원의 ‘대규모 적용’으로 나아갈 수 없습니다.

인간 사회에서 우리가 감히 어떤 일을 동료에게 맡길 수 있는 이유는, 상대방이 절대 실수를 하지 않기 때문이 아니라, 서로 사이에 명확한 경계와 안전망, 투명한 의사소통이 있기 때문이다.텐센트가 기본 AI 네이티브 기술 아키텍처(Agent Infra)를 재구축한 것은, 기술적인 겉껍질을 벗겨내 보면, 인문적·거버넌스적 관점에서 볼 때 사실 ‘안심’에 관한 세 가지 제도적 계약을 확립하는 것이다:

첫째, 적절한 권한의 경계입니다. “다른 사람을 대신해 일을 처리하되, 절대 권한을 넘어서는 안 된다.” 사람과 대리자 사이에서는 경계가 모호해지는 것을 가장 경계해야 합니다. 텐센트가 구축한 보안 체계와 기업 위챗 메커니즘에는 한 가지 철칙이 있습니다. 바로 AI가 사람을 대신해 임무를 수행할 수는 있지만, 절대 해당 사용자의 모든 권한을 기본적으로 상속받지 않는다는 것입니다.AI는 오직 ‘당신’ 본인의 권한 범위 내에서만 업무를 처리합니다. 즉, 평소 당신이 볼 수 없는 문서나 들어갈 수 없는 그룹은 AI도 접근할 수 없습니다. 반면, 외부로 메시지를 전송하거나 핵심 설정을 수정하는 등 민감한 작업이 필요한 경우, 시스템은 반드시 중단되고, 당신이 클라이언트에서 재확인을 완료할 때까지 대기합니다.

둘째, 안전망을 제공하는 오류 허용 범위입니다. “탐구를 위한 여지를 남기고, 실수에 대한 안전장치를 마련한다”는 것입니다. 인간의 혁신이든 지능형 시스템의 탐구든, 시행착오 없이는 이루어질 수 없습니다. 많은 기관이 AI의 대규모 도입을 주저하는 이유는 생산 시스템에서 “실수를 감당할 수 없기” 때문입니다.이를 위해, 기반이 되는 오픈소스 보안 샌드박스는 각 지능체마다 독립적인 “디지털 작업 공간”을 마련하고, 컴퓨팅, 네트워크, 데이터 및 인증 정보 측면에서 네 가지 엄격한 안전 장벽을 설정했다. “지능체의 유연성은 간섭하지 않고, 통제할 수 없는 부분만 관리한다.”” 동시에 환경 상태는 수시 저장 및 롤백을 지원한다. 지능형 에이전트가 시도 과정에서 잘못된 길을 택하더라도, 바로 직전 시점으로 돌아가 다른 경로를 통해 다시 시작할 수 있어, 시행착오의 대가를 엄격히 울타리 안에 가두게 된다.

셋째, 추적 가능한 투명한 프로세스입니다. “블랙박스를 열어, 행동의 흔적을 남기게 한다.” 알 수 없는 것은 가장 쉽게 의심을 낳습니다. 기존의 소프트웨어 모니터링은 오류 로그 한 줄만 기록하는 반면, 에이전트가 “잘못된 답변”을 내놓아도 대개 오류가 발생하지 않습니다.전체 링크 관측 플랫폼을 통해, 백그라운드에서 지능형 에이전트의 작업 실행, 지식 검색 및 도구 호출 경로가 완벽하게 재현됩니다. 지능형 에이전트가 어떻게 단계별로 판단을 내리는지 볼 수 있고, 오류가 정확히 어느 단계에서 발생했는지 파악할 수 있어야 비로소 기계는 더 이상 불안감을 주는 ‘블랙박스’가 아니게 됩니다.

결국, “안심”의 본질은 인간과 기계의 협업 속에서 심층적인 “인간-기계 피드백 루프”를 구축하는 데 있다. 지능형 시스템이 아무리 빠르게 작동하더라도, 중요한 의사결정 단계에서는 인간이 항상 상황을 파악하고, 이해하며, 개입할 수 있어야 한다. 운전대와 최종적인 “제동권”은 언제나 인간의 손에 달려 있다.

개체를 확대하기:

“도구를 통한 효율성 향상”에서 “역량 확대”로,

사람의 자율성과 ‘세 가지 느림’

기반이 되는 안전망이 확고히 자리 잡으면, 개인은 번거로운 일들에서 벗어나 자유를 얻게 된다. 하지만 그와 함께 또 다른 자기 가치에 대한 의문이 제기된다. 만약 기계가 나보다 더 빨리 글을 쓰고, 나보다 더 정확하게 계산한다면, 인간의 위치는 도대체 어디에 있는 것일까?

얼마 전, 직장 내 여론장에는 불안을 조장하는 온갖 논의가 넘쳐났다. 어떤 이들은 ‘중간 관리층의 붕괴’를 우려했고, 또 어떤 이들은 젊은 세대가 새로운 도구를 활용해 베테랑을 밀어내는 것인지, 아니면 베테랑이 경험을 바탕으로 젊은 세대를 억누르는 것인지에 대해 논쟁을 벌였다.

그러나 실제 산업 현장에서는 정반대의 답을 확인할 수 있습니다. 과거의 경험, 배경, 나이가 어떻든 간에, 진정한 분수령은 결코 경력이 아니라 누가 ‘주체성(Agency)’을 가지고 있는가, 즉 누가 AI적 사고방식을 활용해 문제를 재정의하고 자원을 동원할 줄 아는가에 달려 있습니다.

텐센트의 ‘사람 중심’ 가치 체계에서 AI는 결코 사람을 대체하거나 그 가치를 깎아내리기 위한 것이 아니라, 사람의 역할을 데이터의 ‘광산’이나 프로세스의 ‘톱니바퀴’에서 벗어나 다시 서비스의 ‘목적’으로 되돌리는 것입니다.이것이 바로 이번 컨퍼런스에서 ‘인류 직업 진화 계획’이 주창한 핵심 슬로건인 “역량 확대, 직업 진화”입니다.

AI 네이티브 워크플로우에서 이러한 개인의 역량 증대는 명확한 인간과 기계의 역할 분담으로 나타납니다. WorkBuddy는 시스템 간 작업, 회의록 정리, 보고서 확인 등 반복적이고 확실한 실행 업무를 담당하고, 인간은 한 걸음 물러나 사고, 창의성, 도전, 의문 제기, 검증 및 평가에 집중합니다.인사, 행정, 법률, 재무 투자부터 콘텐츠 제작, 크리에이티브 디자인, 대학 연구 및 마케팅에 이르기까지, 모든 직장인은 전용 작업대에서 언제든지 해당 분야의 전문가를 호출하여 업계 노하우를 손쉽게 활용할 수 있는 능력 모듈로 전환할 수 있으며, 일상적인 협업을 통해 디지털 비서가 자신의 업무 습관을 점점 더 잘 이해하도록 만들 수 있습니다.

“어떻게 실행할 것인가”에 대한 진입 장벽이 대폭 낮아지고, 생산 비용 자체가 저렴해짐에 따라, 인간의 핵심 경쟁력은 외부 지식의 암기 및 축적에서 내부적 자질의 연마로 전면적으로 전환되고 있다. AI가 모든 것을 가속화하여 생성해 내는 이 시대에, 인간은 오히려 다음 세 가지 측면에서 “천천히” 나아가야 한다:

첫째, 속도를 늦추고 ‘감식안(Taste)’을 갈고닦아야 합니다. 열 가지 안과 백 줄의 코드는 순식간에 만들어낼 수 있지만, 과연 어떤 안이 핵심을 정확히 짚어낼까요?어떤 아키텍처가 진정으로 면밀한 검토를 견뎌낼 수 있을까? AI는 일상적인 생산성의 기본 수준을 높여주었지만, 업무 성과가 도달할 수 있는 상한선은 언제나 사람의 미적 직관, 가치 판단, 그리고 선택과 포기의 지혜에 달려 있다. 올바른 선택을 하고 일을 진정으로 잘 해낼 수 있는지는, 결국 사람의 안목에 달려 있다.

둘째, 속도를 늦추고 “사람의 뇌를 잘 활용하고, 사람다운 말을 해야 한다”. 도구가 손쉽게 구할 수록 사고의 관성을 경계해야 한다.기계적인 편집 방식의 부담을 덜어내는 것은 사람들이 사고할 권리를 포기하게 하려는 것이 아니라, 눈부시게 쏟아지는 새로운 개념에 휩쓸리지 않고 제1원리로 돌아가, 한 가지 일이 도대체 어떤 진정한 문제를 해결했고 어떤 진정한 가치를 창출했는지 묻게 하기 위함이다.상투적인 말과 불필요한 내용을 제거하고, 심도 있는 사고를 가장 진실되고 핵심적인 관점으로 응축해야 한다.

셋째, 속도를 늦추고 ‘깊은 인간적 신뢰’를 쌓아야 합니다.인공지능은 자료를 수집하고 회의록을 작성해 줄 수는 있지만, 실제 사회 및 비즈니스 교류에서 사람과 사람 사이에서 대면하며 일어나는 화학 반응, 복잡한 상황에서 서로를 이해하고 공감하는 힘은 어떤 알고리즘으로도 직접 만들어낼 수 없습니다. 기술이 발전할수록 진정한 인간적 온기는 오히려 더 소중해집니다.

조직을 확대해 보면:

기존 조직의 구조에 자연스럽게 녹아들며,

인간과 기계의 협업을 통해 자산 가치를 높이고 혁신을 촉진하다

개인의 역량이 부각되고, 기반이 되는 보안 아키텍처가 대규모 적용을 뒷받침하게 되면, 플라이휠은 가장 중요한 단계로 접어듭니다. 바로 단일 지점의 ‘AI 네이티브 워크플로우’에서 어떻게 집단 차원의 ‘AI 네이티브 조직’으로 진화하여, ‘개인의 효율 향상과 조직 내 내부 마찰’이라는 악순환에서 벗어날 수 있을까요?

지난 몇 년간 많은 기업의 디지털화나 AI 전환이 도중에 중단된 이유는, 대개 ‘모두를 허물고 다시 시작하겠다’는 급진적인 환상에 빠져들었기 때문이다. 하지만 조직사회학적 관점에서 볼 때, 정상적으로 운영되는 어떤 기업이든 복잡한 업무 분담, 역사적 암묵적 합의, 업무 관성이 결합된 유기체이다.현재로서는 어디에나 적용할 수 있는 ‘AI 시대의 최적 조직 구조’라는 것은 존재하지 않으며, AI 네이티브 조직으로의 진화는 필연적으로 긴 과정이 될 것이며, 어떤 기업도 “기존의 조직 구조, 업무 프로세스, IT 시스템을 모두 부수고 다시 시작하겠다”는 대가를 감당할 수는 없다.

따라서, 우선 개방형 연결을 기반으로 한 ‘AI 네이티브 워크플로우’를 기존 조직 체계와 업무 프로세스에 원활하게 통합하는 것은 임시방편적인 타협이 아니라, 조직 진화를 위한 가장 시급하고 객관적인 현실적 출발점이다.텐센트가 오랫동안 추적해 온 디지털·지능화 선도 기업들 중에서, 실제로 성공을 거둔 기관들의 접근 방식은 매우 일관적입니다. 조직 구조를 건드리지 않고, 업무 프로세스를 변경하지 않으며, IT 시스템을 교체하지도 않습니다. 가장 반복적인 단계부터 시작하여, 직원들이 매일 가장 익숙하게 사용하는 진입점에 지능형 에이전트를 도입하는 것입니다.

이것이 바로 텐센트가 WorkBuddy와 BuddyOne을 통해 업무 생태계를 연결하는 데 담긴 사회학적 논리이다. 기술은 사람이 낯선 시스템에 적응하도록 강요하는 것이 아니라, 사람의 습관과 기존의 관계망에 적극적으로 맞춰야 한다.

BuddyOne을 통해 구축된 “통합 계정, 공유 기록, 통합 관리”라는 새로운 경험과, 데이터 플랫폼을 통한 기업 위챗, 타사 IM 및 ERP,CRM, HR 등 시스템과의 연동을 통해, 변화는 일상 속 자연스럽게 스며듭니다. 기업 위챗에서는 WorkBuddy가 주소록에 직접 통합되어, 채팅 창에서 언제든지 업무를 할당할 수 있는 ‘디지털 동료’가 됩니다. 텐센트 문서에서는 사람과 AI가 동일한 문서에서 실시간으로 ‘인간-AI 공동 작성’을 수행하며;텐센트 미팅에서는 회의 전 예약부터 회의 후 녹화, 텍스트 변환, 스마트 회의록 작성까지 자연스럽게 연결됩니다. 또한 제품 및 연구개발 담당자들이 교육 등 현장에 직접 나가 교사의 곁에 앉아, 수업 준비 과정을 차근차근 다듬고 시스템 인터페이스를 연결해 주는 과정이기도 합니다.

기업 위챗 그룹 채팅에서의 토론, 회의에서의 의사결정, 텐센트 문서, 텐센트 레샹, 클라우드 스토리지, IMA에 축적된 지식이 권한 범위 내에서 ‘공유된 기억’으로 구현된다면, 기업은 매번 AI에게 사연의 전말을 다시 설명할 필요가 없어집니다.

그리고 워크플로가 조직 내에 본격적으로 정착되면, “AI 네이티브 조직”의 세 가지 심층적 진화는 자연스럽게 이루어지게 됩니다:

첫째, 인간과 기계의 협업을 촉진하여 각 직무와 산업 분야에 전문적인 파트너를 배치합니다. 각 직무에 배정된 디지털 어시스턴트(WMA)부터 의료, 마케팅, 리스크 관리, 지도, 스마트 콕핏 등 산업별 전문 에이전트에 이르기까지, 인간은 루프 내(HITL)에서 맥락과 미적 안목을 더하며,‘다중 지능체 루프(AITL)’ 내에서 여러 지능체가 네트워크를 형성해 협력함으로써 조직의 엔트로피 증가를 억제하고, 관리자와 일선 직원이 보다 과학적인 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다.

둘째, 조직 자산을 강화하고 개인의 경험을 공동체의 기억으로 정립하는 것입니다. ‘평가-교육-경진대회-인증’으로 구성된 전 과정 서비스 체계를 통해 기업은 내부 AI 인재를 체계적으로 육성할 수 있습니다. 몽뉴(蒙牛), 상하이자화(上海家化) 등 경진대회와 교육을 결합하여 수십 명의 디지털 직원을 배출한 선도 기업들에서는,기업은 성숙한 업무 논리를 재사용 가능한 기술로 정립하고, 개인 경험의 추출, 비식별화 및 검토 과정을 거쳐 특정 선구적 직원이 찾아낸 효과적인 업무 흐름을 전체 팀이 직접 재사용할 수 있는 자산으로 전환합니다. “한 사람이 이룬 성과를 모두의 출발점으로 만든다.”

셋째, 혁신이 쏟아져 나오도록 촉진하여 업무 흐름에 다시 기여하는 선순환을 형성합니다. 조직의 자산이 점점 더 축적되고 활용 장벽이 낮아지면, 업무를 가장 잘 이해하는 일반 직원은 더 이상 단순히 프로세스를 실행하는 사람이 아니라 새로운 도구와 새로운 업무 흐름을 창조하는 주체가 됩니다.조직 내부의 ‘혁신의 분출’은 끊임없이 업무 워크플로우에 다시 환원되어 전체 플라이휠 순환을 강화하며, 결국 실현 가능하고 검증 가능하며 지속 가능한 생산성을 창출해 냅니다.

사람을 중심에 두고, ‘사람’ 그 자체로 돌아가기

긴 작업 과정 속에서 사소한 오차는 단계가 거듭될수록 누적됩니다. 이 단순한 수학적 법칙은 우리에게 다음과 같은 사실을 일깨워 줍니다. AI가 결정론적인 실행을 처리하는 데 능숙해질수록, 인간은 불확실한 방향과 가치에 대해 더 큰 책임을 져야 한다는 것입니다.

AI 에이전트가 대화창을 벗어나면,텐센트가 2026 글로벌 디지털 생태 컨퍼런스에서 선보인 ‘사람 중심’을 축으로 한 AI 네이티브 생산성 플라이휠은 — 효율적인 운영과 관리 및 제어가 가능한 기술 아키텍처로 ‘사람에게 안심’을 주고, 개방적이고 연결된 워크플로우와 인간-기계 협업의 조직 진화를 통해 ‘사람의 역량을 극대화’하는 ——이 모든 것이 궁극적으로 지향하는 바는, 사실 지극히 소박한 회귀입니다:

소통이 기계와 기계 간의 헛돌림이 되지 않도록 하고, 대화가 사람과 사람 사이의 진솔함으로 돌아가게 한다. 기술이 머리 위에 드리워진 불안의 원인이 되지 않도록 하고, 평범한 사람들의 능력과 창의력을 뒷받침하는 토대가 되게 한다.

기계는 기계대로, 인간은 인간대로. AI가 급속도로 발전하는 이 시대에, 우리가 언제든 지능을 활용할 수 있는 여유를 가지면서도, 속도를 늦추어 생각하고, 음미하며, 서로를 신뢰할 수 있는 마음의 평정심을 잃지 않기를 바랍니다. 신뢰할 수 있는 기술을 통해, 인간의 가치를 더욱 빛나게 할 미래를 맞이합시다.