인공지능으로 인해 중간 관리자의 역할이 사라질까요? 잭 도시는 미래의 조직에는 단 세 가지 유형의 사람만 필요할 것이라고 말합니다.

저자: 잭 도르시, 트위터 공동 창립자, 스퀘어 창립자 겸 CEO

작성: 페기, 블록비츠

편집자 주: 대부분의 기업들이 여전히 AI를 "효율성 향상 도구"로 여기는 반면, 잭 도시는 한 걸음 더 나아가 AI가 조직 운영 방식의 근본적인 논리를 바꾸고 있는지에 대한 질문을 던집니다. X의 공동 창립자이자 전 CEO, 그리고 Block의 창립자인 그는 오랫동안 기술과 조직 구조의 관계에 집중해 왔습니다.

이 글은 역사적 관점에서 기업이 현재의 형태로 진화해 온 과정과 이러한 구조가 완화되기 시작한 이유를 재검토합니다. 로마 군단에서 현대 기업에 이르기까지 지난 2천 년 동안 조직의 진화는 일관된 제약 조건, 즉 제한된 "통제 범위" 내에서 정보 전달과 협업을 달성하는 것을 중심으로 이루어졌습니다. 계층 구조, 중간 관리 체계, 매트릭스 시스템은 본질적으로 이러한 문제에 대한 서로 다른 해결책입니다.

인공지능의 등장으로 이러한 전제에 처음으로 의문이 제기되었습니다. 정보를 실시간으로 모델링하고 이해하고 배포할 수 있는 시대에 조직은 여전히 "사람"을 중심으로 한 조정 메커니즘이 필요할까요?

이와 유사한 변화는 이미 현실에서 나타나고 있습니다. 최근 피플지는 300명이 넘는 직원을 보유한 AI 기업 "다크 사이드 오브 더 문(Dark Side of the Moon)"이 부서, 직책, OKR/KPI 없이 운영된다고 보도했습니다. 협업은 계층적 보고 체계가 아닌 직접적인 소통에 기반하며, 5명의 공동 창업자는 각각 40~50명의 직원에게 직접 보고합니다. 동시에, 에이전트가 일상적인 업무 흐름에 통합되어 정보 처리, 제품 설계, 심지어 코드 생성까지 신속하게 수행할 수 있습니다. 이러한 구조는 단순히 "관리의 탈피"를 의미하는 것이 아니라, 채용, 직원 이직, 도구 시스템의 복잡성을 사전에 해결하는 데 목적이 있습니다.

블록의 방식을 출발점으로 삼아, 이 글은 더욱 혁신적인 아이디어를 제시합니다. 바로 "계층적 조직"에서 "지능형 기업"으로의 전환, 기존의 정보 전달 체계를 "기업 세계 모델 + 고객 세계 모델 + 지능형 계층"으로 대체하고, 나아가 중간 관리자의 역할까지 재구성하는 것입니다. 이는 단순히 효율성 향상을 넘어 조직 구조의 전면적인 재편을 의미합니다.

다음은 원문입니다.

세쿼이아 캐피털은 "속도"가 스타트업의 성공을 가늠하는 최고의 지표라고 믿습니다 . 대부분의 기업은 여전히 AI를 생산성 향상 도구로만 여기고 있으며, AI가 사람들의 협업 방식을 어떻게 바꿀 수 있는지에 주목하기 시작한 기업은 소수에 불과합니다. 블록은 완전히 새로운 길을 제시하고 있습니다. 조직 구조를 근본적으로 재설계하고 AI를 경쟁 우위로 활용하여 "속도"를 지속적으로 증폭시키는 것입니다.

계층적 조직의 출발점: 로마 군단에서 현대 기업에 이르기까지

조직도가 등장하기 2천 년 전, 로마군은 오늘날 대규모 조직들이 여전히 안고 있는 문제, 즉 의사소통이 제한적이고 거리가 먼 상황에서 수천 명의 사람들을 어떻게 조율할 것인가 하는 문제를 이미 해결했습니다.

그들의 해결책은 중첩된 명령 구조를 구축하고 각 단계에서 비교적 안정적인 "통제 범위"를 유지하는 것이었습니다.

가장 작은 단위는 "텐트 집단"(contubernium)으로, 텐트, 장비, 노새를 공유하는 8명의 병사로 구성되었으며, 데카누스가 이들을 이끌었습니다.
10개의 천막 부대가 한 세기(실제로는 약 80명)를 구성했고, 백인대장이 지휘했다.
각각 100명으로 구성된 6개 팀이 하나의 집단을 이룬다.
10개 소대가 합쳐져 약 5,000명의 병력을 이룬다.

각 단계에는 상부에 정보를 요약하고 하부에 지시를 전달하는 책임이 명확하게 정의된 지휘관이 있습니다. 8명에서 80명, 480명, 그리고 5000명으로 이어지는 이러한 구조는 본질적으로 효율적인 정보 전달 메커니즘이며, 한 사람이 일반적으로 3명에서 8명 정도의 인원만 효과적이고 직접적으로 관리할 수 있다는 단순하지만 중요한 전제에 기반합니다.

로마인들은 장기간의 전쟁을 통해 이러한 패턴을 점진적으로 발견했습니다. 오늘날에도 미군의 계층 구조는 대체로 이와 유사한 논리를 따르고 있습니다. 우리는 이러한 제약을 "통제 범위"라고 부르며, 이는 모든 대규모 조직이 극복할 수 없는 근본적인 한계로 남아 있습니다.

다음으로 큰 변화는 프로이센에서 일어났다.

1806년 예나 전투에서 나폴레옹에게 참패한 후, 샤른호르스트와 그나이세나우는 군사 개혁을 주도하며 다소 불편한 현실을 제시했습니다. 즉, 더 이상 개인의 천재성만으로는 군사 작전을 수행할 수 없다는 것이었습니다. 그들은 참모부를 창설하고, 전투가 아닌 작전 계획 수립, 정보 처리, 부대 간 조율을 담당하는 전문 장교들을 양성했습니다. 샤른호르스트의 초기 의도는 "무능한 장군들을 보완하고 그들에게 필요한 역량을 제공하는 것"이었습니다. 이는 본질적으로 "중간 관리자"의 원형으로, 정보 전달, 사전 계산된 의사 결정, 복잡한 조직의 조율 유지 등을 책임지는 전문가 집단이었습니다. 동시에 군대는 "일선"과 "참모" 기능을 명확히 구분했습니다. 일선은 핵심 임무를 수행하고, 참모는 전문적인 지원을 제공하는 역할을 맡았습니다. 이러한 구분은 오늘날 기업에서도 널리 채택되고 있습니다.

1840년대와 1850년대에 미국의 철도 회사들은 군대식 위계질서를 사업 세계에 도입했습니다.

미국 육군은 웨스트포인트 사관학교 출신의 엔지니어들을 대거 철도 회사에 공급하면서 군대식 조직 구조를 도입했습니다. 라인-참모 구조, 사업부제, 관료적 보고 및 통제 시스템 등은 모두 군대에서 유래했습니다. 1850년대 중반, 뉴욕 이리 철도의 대니얼 맥컬럼은 500마일에 달하는 철도 시스템과 수천 명의 직원을 관리하기 위한 세계 최초의 조직도를 작성했습니다. 이전에는 소규모 철도에서 사용되던 비공식적인 관리 방식이 비효율적이 되어 열차 충돌 사고가 빈번하게 발생했습니다. 맥컬럼은 로마네스크 양식의 위계 논리, 즉 명확하게 정의된 권한 수준, 분명한 보고 체계, 그리고 구조화된 정보 흐름을 제도화했습니다. 이것이 현대 기업의 원형이 되었습니다.

이후 '과학적 관리의 아버지'로 알려진 프레더릭 테일러는 이 시스템의 내부 구조를 최적화했습니다. 그는 업무를 전문화된 작업으로 세분화하고, 훈련된 전문가에게 할당하며, 직관이 아닌 정량적 지표를 사용하여 관리함으로써 기존 정보 전달 시스템 내에서 효율성을 극대화하는 조직 형태인 '기능 피라미드' 구조를 만들었습니다.

이러한 기능적 구조에 대한 첫 번째 주요 스트레스 테스트는 제2차 세계 대전 중 맨해튼 프로젝트에서 발생했습니다. 이 프로젝트는 극도의 기밀 유지와 시간 압박 속에서 단일 목표를 달성하기 위해 물리학자, 화학자, 엔지니어, 금속공학자, 군인 간의 학제 간 협력을 필요로 했습니다. 로버트 오펜하이머는 로스앨러모스 국립 연구소에서 기능별 부서를 운영했지만, 군대의 "고립" 경향에 저항하며 개방적인 부서 간 협력을 주장했습니다. 1944년 "내부 붕괴 문제"가 심각한 병목 현상이 되자, 그는 팀을 재편하여 부서 간 협업 그룹을 만들었는데, 이는 당시 기업계에서는 거의 전례가 없는 일이었습니다. 이 모델은 효과를 거두었지만, 이는 소수의 뛰어난 개인들에 의해 주도된 전시 특수성 사례였습니다. 전후 기업계가 직면한 질문은 바로 이러한 부서 간 협업이 일반화될 수 있을까 하는 것이었습니다.

전후 기업의 확장과 세계화는 기능적 구조의 한계를 더욱 분명하게 드러냈다.

1959년, 맥킨지의 길버트 클리와 알프레드 디 스키피오는 하버드 비즈니스 리뷰에 "세계적 기업 창조(Creating a World Enterprise)"라는 논문을 발표하여 기능별 전문화와 사업부 구조를 결합한 "매트릭스 조직" 프레임워크를 제안했습니다. 마빈 바워의 주도 하에 맥킨지는 쉘과 제너럴 일렉트릭 같은 기업들이 이 모델을 도입하도록 지원하여 "중앙 집중식 표준"과 "현지 유연성" 사이의 균형을 이루도록 했습니다. 이 시스템은 전후 세계 경제에서 "현대 기업"의 패러다임이 되었습니다.

이후, 매트릭스 구조의 복잡성과 관료화 문제를 해결하기 위해 새로운 관리 프레임워크가 등장했다.

맥킨지는 1970년대에 "7S 모델"을 제안했는데, 이 모델은 "하드 요소"(전략, 구조, 시스템)와 "소프트 요소"(공유 가치, 기술, 인력, 스타일)를 구분하며, 구조만으로는 조직의 효율성을 보장할 수 없으며 문화적, 인적 차원에서의 시너지 효과 또한 필수적임을 강조합니다.

최근 수십 년 동안 기술 기업들은 조직 구조에 대해 더욱 급진적인 실험을 해왔습니다.

Spotify는 여러 부서가 참여하는 팀 구성과 짧은 반복 주기를 도입했고, Zappos는 관리자 직책을 없애는 홀라크라시(Holacracy)를 실험했으며, Valve는 공식적인 계층 구조가 없는 수평적 조직 구조를 채택했습니다. 이러한 시도들은 모두 전통적인 계층 구조의 한계를 드러냈지만, 어느 것도 문제를 완전히 해결하지는 못했습니다. Spotify는 규모가 커지면서 전통적인 관리 방식으로 되돌아갔고, Zappos는 높은 직원 이직률을 경험했으며, Valve 모델은 수백 명 규모로 확장하는 데 어려움을 겪었습니다. 조직 규모가 수천 명에 이르면 더 효과적인 정보 전달 메커니즘이 없기 때문에 결국 계층적 조정으로 회귀할 수밖에 없습니다.

이러한 제약은 로마인들과 제2차 세계 대전 당시 해병대가 직면했던 문제와 정확히 같습니다. 통제 범위를 줄이려면 계층 구조를 늘려야 하고, 계층 구조가 늘어나면 정보 흐름이 느려집니다. 2천 년 동안 조직 혁신은 이러한 상충 관계를 극복하려고 노력해 왔지만, 완전히 해결하지는 못했습니다.

그렇다면 지금 달라진 점은 무엇일까요?

Block에서는 조직이 조정 메커니즘으로 인간에 의존하고 계층 구조를 활용해야 한다는 근본적인 가정에 의문을 제기하기 시작했습니다. 우리의 목표는 계층 구조의 기능을 시스템으로 대체하는 것입니다. 현재 대부분의 기업은 기존 구조의 기능을 조금 더 효율적으로 만들기 위해 직원들에게 AI 보조 도구를 제공할 뿐, 본질적인 변화는 없습니다.

우리는 다른 모델을 구축하고 있습니다. 바로 회사 자체가 "지능형 에이전트"(혹은 소형 인공 일반 지능)가 되는 모델입니다.

계층 구조를 초월하려는 시도는 우리 조직만이 한 것은 아닙니다. 하이얼의 '연단합(任井合, 직원-고객 통합)', 플랫폼 기반 조직, '데이터 기반 경영' 등은 모두 유사한 시도입니다. 그러나 이러한 시도들에는 결정적인 요소가 부족했습니다. 바로 진정한 조정 기능을 수행할 수 있는 기술입니다. 인공지능(AI)이 바로 그 핵심 기술입니다. 이제 처음으로, 인간의 계층적 정보 전달 없이도 기업 전체 운영 모델을 지속적으로 유지하고 이를 기반으로 조정할 수 있는 시스템이 등장했습니다.

이를 달성하기 위해 기업은 두 가지가 필요합니다. 바로 자사 운영에 대한 "세계적 모델"과 충분히 풍부한 고객 신호 데이터입니다.

Block은 주로 원격으로 업무를 수행하며, 모든 작업에는 기록 가능한 "흔적"이 남습니다. 여기에는 결정, 토론, 코드, 디자인, 계획, 문제점 및 진행 상황이 포함됩니다. 이러한 기록물들이 회사의 세계 모델을 구성하는 원자재가 됩니다.

전통적인 기업 에서 관리자는 팀의 현황을 파악하고 위계질서상 상하 관계에 정보를 전달할 책임이 있습니다.
기계가 읽을 수 있는 조직 에서 AI는 진행 상황, 정체 지점, 자원 배분 방식, 효과적인 요소와 비효과적인 요소 등 전체적인 상황을 지속적으로 파악할 수 있습니다. 과거에는 계층적 구조에 의해 전달되던 이러한 정보가 이제는 모델에 의해 전달됩니다.

하지만 시스템의 성능은 입력 신호의 품질에 달려 있으며, "돈"은 가장 신뢰할 수 있는 신호입니다. 사람들은 설문 조사에서 거짓 답변을 하거나, 광고를 무시하거나, 장바구니를 비울 수도 있지만, 돈을 쓰거나, 저축하거나, 이체하거나, 빌리거나, 갚는 행위는 모두 실제입니다. Block은 구매자(Cash App), 판매자(Square) 등 거래의 양쪽 당사자를 매일 관찰하고, 판매자의 운영 데이터에 접근할 수 있습니다. 이를 통해 실제 거래 신호를 기반으로 고객과 판매자의 금융 행동을 구체적으로 이해하는 특별한 고객 중심 모델을 구축할 수 있으며, 이러한 신호는 지속적으로 축적되고 강화됩니다.

회사 중심 모델과 고객 중심 모델은 함께 새로운 유형의 회사를 위한 토대를 형성합니다. 이 모델에서 회사는 더 이상 제품 팀과 함께 미리 정해진 로드맵을 중심으로 운영되지 않고, 대신 네 가지 핵심 요소를 중심으로 구축됩니다 .

첫째, 기능입니다 . 결제, 대출, 카드 발급, 뱅킹, 선구매 후결제, 급여 지급과 같은 기본적인 금융 기능입니다. 이것들은 제품이 아니라 기반 모듈입니다. 사용자 인터페이스는 없지만, 신뢰성, 규정 준수 및 성능 요건을 충족합니다.
둘째, 세계 모델 : 기업 모델(자체 운영에 대한 이해)과 고객 모델(거래 데이터를 기반으로 구축된 고객 및 시장 표현)을 포함하며, 점차 인과 관계 및 예측 기능을 갖춘 시스템으로 발전합니다.
세 번째는 지능형 계층입니다 . 이 계층은 특정 시점에 특정 고객에게 필요한 기능을 결합하여 솔루션을 선제적으로 제공합니다. 예를 들어, 시스템이 레스토랑의 현금 흐름 문제를 예측하면 대출 및 상환 계획을 자동으로 결합하여 고객에게 미리 제시합니다. 또는 사용자 행동 변화를 통해 이사를 예상할 경우, 새로운 금융 서비스 조합을 자동으로 구성해 줍니다. 이 모든 과정은 제품 관리자가 사전에 설계할 필요가 없습니다.
넷째, Square, Cash App, Afterpay, TIDAL과 같은 인터페이스는 단순히 전달 인터페이스일 뿐이며, 진정한 가치는 모델과 인텔리전스 레이어에 있습니다.

시스템이 여러 솔루션을 결합하려다 특정 기능의 부족을 발견하면, 이러한 "실패 신호"가 미래 제품 개발을 위한 로드맵이 됩니다. 제품 관리자가 요구사항을 구상하는 기존 방식은 실제 고객 행동으로 직접 대체됩니다.

이러한 구조 하에서 조직 또한 그에 맞춰 변화합니다.

전통적인 기업에서는 정보가 사람들 사이에 분산되어 있고 계층 구조를 통해 전달됩니다.
여기서는 지능이 시스템 내부에 존재하고, 인간은 "가장자리"로 밀려납니다.

경계는 지능과 현실이 만나는 지점입니다. 인간은 모델이 포착할 수 없는 직관, 문화, 신뢰, 복잡한 상황을 인지하고 윤리적이고 위험 부담이 큰 의사결정에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 하지만 세계 모델이 이미 필요한 맥락을 제공하기 때문에 위계적인 구조를 통해 협력할 필요는 없습니다.

실제로 조직은 역할을 세 가지 유형으로 단순화할 것입니다.

IC(개인 기여자): 역량, 모델 및 인터페이스 구축 전문가;
DRI(직접 책임자): 특정 문제 또는 고객 성과 달성을 위해 자원을 동원하는 사람;
선수 겸 코치: 현장 업무에 참여하고 인재를 육성하며, 전통적인 매니저의 역할을 대체합니다.

고정된 중간 관리팀이 더 이상 필요하지 않습니다. 나머지 조정 업무는 시스템에서 처리합니다.

Block은 아직 이러한 변화의 초기 단계에 있으며, 어려운 과정이 될 것이고 몇몇 시도는 실패할 가능성도 있습니다. 하지만 모든 기업이 결국 같은 질문에 직면하게 될 것이라고 믿기 때문에 이러한 방향을 공유하는 것입니다. 바로 "복잡한 문제에 대한 이해를 심화시키고 있는가?"라는 질문입니다.

답이 '아니오'라면 AI는 단순히 비용 절감 도구일 뿐입니다. 하지만 답이 '예'라면 AI는 기업의 진정한 본질을 드러낼 것입니다.

블록이 제시하는 해답은 바로 "경제 그래프"입니다. 수백만 명의 판매자와 소비자를 연결하고, 거래 양측의 행동을 실시간으로 파악하며, 지속적으로 데이터를 축적하는 것입니다. 우리는 이러한 "계층 구조가 아닌 지능적인 방식으로 기업을 조직하는" 모델이 향후 다양한 유형의 비즈니스 운영 방식을 혁신적으로 변화시킬 것이라고 믿습니다.

기업 성장의 속도는 본질적으로 정보 흐름의 속도에 달려 있습니다. 계층 구조와 중간 관리자는 이러한 정보 흐름을 늦춥니다. 로마 군대부터 현대 기업에 이르기까지 2천 년 동안 우리는 이러한 구조에 대한 더 나은 대안을 찾지 못했습니다. 하지만 이제 이러한 전제가 바뀌고 있습니다. Block은 차세대 구조를 만들어가고 있습니다.