하버드 비즈니스 교수들이 예측한 '2026 AI Trends'
하버드 비즈니스 스쿨 교수진들은 공통적으로 2026년에 인공지능이 이미 일상 속 깊숙이 자리 잡은 만큼, 단순한 생산성 향상을 넘어 인간과 조직의 근본적 변화에 주목해야 한다고 강조한다.
1. 체인지 피트니스(Change Fitness)의 중요성
Tsedal Neeley 교수는 2026년 리더십의 핵심 역량으로 ‘체인지 피트니스(Change Fitness)’, 즉 지속적인 변화에 적응하고 이를 흡수할 수 있는 능력을 꼽았다.
AI는 이제 보조 도구가 아니라 업무의 중심을 재편하는 플랫폼이 되었기 때문이다. 이 변화 속도에 적응하지 못하면 개인뿐 아니라 조직 전체가 뒤처질 수 있다.
개인 차원에서는 호기심, 실험정신, 인간-기계 협업에 대한 편안함이 필요하다. 팀 차원에서는 역할 명확화와 새로운 협업 방식이 필요하며, 조직 차원에서는 탄탄한 데이터 기반, 적절한 거버넌스, 디지털 및 AI 리터러시 교육이 필수적이다.
결국 AI는 단순한 기술 도입이 아니라 ‘일의 방식’을 완전히 재설계하는 변화의 과정으로 리더는 변화 관리 역량을 전략적으로 육성해야 한다.
2. AI가 일의 의미를 약화시킬 가능성
Jon Jachimowicz 교수는 AI의 효율성 이면에 숨은 ‘일의 의미 감소’(Meaningfulness Loss) 문제를 제기한다. AI가 많은 업무를 대체하면서, 사람들은 자신의 일이 타인에게 긍정적인 영향을 주는 경험을 점점 잃게 된다는 것이다. 예를 들어, 과거에는 항공사 직원이 직접 고객 문제를 해결하며 보람을 느꼈지만, 이제는 대부분의 고객 응대가 챗봇으로 처리되고 있어 직원들이 그런 성취감을 느끼기 어렵다.
이처럼 AI가 인간을 ‘성과의 주체’에서 ‘시스템의 일부’로 만들면 업무 몰입도와 의미가 떨어지고, 결국 생산성에도 악영향을 줄 수 있다고 그는 경고한다.
따라서 AI 도입 시 단순한 효율성만이 아니라 ‘사람이 왜 일하는가’라는 근본적 질문을 함께 고려해야 한다는 것이다. 효율을 20% 향상시키는 반면 일의 의미가 20% 줄어드는 상황이라면 진정한 혁신이라고 할 수 없다는 지적이다.
3. AI 도입 순서와 의사결정의 균형
Jacqueline Ng Lane 교수는 AI의 조합과 사용 순서(Orchestration) 가 기업의 혁신 결과에 큰 차이를 만든다고 분석한다. Jacqueline Ng Lane 교수는 AI를 두 가지로 나눈다.
- 예측형 AI (Predictive AI): 과거 데이터를 분석해 리스크나 패턴을 예측하는 도구
- 생성형 AI (Generative AI): 새로운 아이디어나 관계를 창의적으로 연결해내는 도구
연구에 따르면, 예측형 AI를 먼저 사용하면 품질 높은 혁신(평균 수준 강화)이 나타나지만, 생성형 AI를 먼저 쓰면 다양한 아이디어(분산, 변이 강화)가 나온다. 문제는 두 가지를 동시에 극대화할 수 없다는 점이다.
따라서 조직은 AI 도입을 단순한 ‘최적화’가 아닌 ‘조율과 균형의 전략적 설계’ 로 접근해야 한다. 예를 들어 의료기기처럼 정밀성이 중요한 산업에서는 예측형 AI를 앞세우고, 신시장 개척이나 R&D 중심의 산업에서는 생성형 AI를 먼저 사용하는 것이 효과적일 수 있다.
AI 도입은 효율을 높이는 것이 아니라, 의사결정 프로세스를 새롭게 설계하는 일임을 잊지 말아야 한다고 강조한다.
4. AI 창업 경쟁의 치열함
Louis Shipley 교수는 2026년을 AI 스타트업의 대폭발 시기로 본다. 개발 장벽이 낮아지고, 제품 제작 속도도 크게 단축되었기에 다양한 창업 기회가 열려 있다. 하지만 그만큼 경쟁이 극도로 치열해졌으며, 성공의 핵심은 ‘실제 고객의 문제를 해결’하는 제품인지 여부에 달려 있다고 지적한다.
창업가나 투자자는 단순한 아이디어나 기술이 아니라, 고객의 구체적 불편과 니즈를 깊이 이해하는 과정이 필요하다. 이를 위해 체계적인 인터뷰나 피드백 과정을 거쳐 시장의 진짜 수요를 확인해야 하며, 고객이 명시적으로 말하지 않는 ‘숨은 니즈’를 포착하는 통찰이 중요하다고 강조한다.
5. 관계가 여전히 경쟁력의 핵심
David Fubini 교수는 AI가 전문서비스 업계를 재편하더라도, ‘인간 관계와 신뢰’가 궁극적인 차별화 요소라고 말한다. AI가 분석과 모델링을 효율적으로 수행할수록, 진정한 가치는 인간이 제공하는 통찰력과 공감 능력, 관계의 깊이에서 나온다.
그는 “AI는 데이터를 읽을 수는 있지만, 리더의 고민을 느끼거나 인간의 복잡한 감정을 이해할 수 없다”고 지적한다. 클라이언트가 기억하는 것은 완벽한 분석이 아니라, 어려운 순간에 함께 고민해준 ‘사람’이라는 것이다.
결국 AI 시대의 진짜 경쟁력은 관계를 ‘거래’가 아니라 ‘장인정신(craft)’으로 다루는 능력, 즉 장기간의 신뢰와 경험을 통해 쌓는 인간적 연결에 있다고 강조한다.