[록키박의 경영이야기] 『변화가 필요한 기업의 24가지 행동과제』프롤로그 변화는 이미 시작됐다, 경영의 자리에 선 당신은 무엇을 보고 있는가

위기에 빠진 기업을 들여다보면 비슷한 장면을 자주 만난다. 변화를 전혀 몰랐던 회사는 드물다. 보고서 어딘가에 이미 적혀 있었고, 누군가는 회의에서 말을 꺼냈다. 문제는 늦게 안 것이 아니라 그 변화가 무엇을 뜻하는지 판단하지 못한 데 있었다.

지금 한국 기업이 마주한 변화는 대부분 두 얼굴을 하고 있다. AI가 대표적이다. 맥킨지가 올해 97개국 1,719명을 조사한 결과 응답 기업의 약 89%가 한 개 이상 업무에 AI를 쓰고 있었다. 그러나 AI로 영업이익에 5% 넘는 효과를 본 기업은 6%에 그쳤다. 지난해 MIT 연구진이 "생성형 AI 시범사업의 95%가 손익에 뚜렷한 효과를 내지 못했다"고 발표해 파장이 일었고, 표본과 성공 기준이 모호하다는 반론도 뒤따랐다. 일터의 반응도 엇갈린다. 같은 맥킨지 조사에서 응답자의 80%는 AI로 자신의 생산성이 높아졌다고 답했고, 39%는 내년에 AI 때문에 인력이 줄 것이라 내다봤다. 그러나 지난 1년 사이 실제로 인력이 줄었다는 응답은 14%였다. 기대와 불안이 모두 현실보다 앞서 달리고 있다는 뜻이다. 국내는 격차가 더 크다. 대한상공회의소·산업연구원 조사(2024년 8월, 500개사)에서 AI를 실제로 쓰는 기업은 30.6%였고, 비수도권은 17.9%에 머물렀다.

전기차도 그렇다. 국내 신규 등록이 2년 연속 뒷걸음질하자 '캐즘(일시적 수요 정체)' 논쟁이 일었지만, 지난해에는 22만 대를 넘기며 50.1% 반등했다(한국자동차모빌리티산업협회). 국제에너지기구(IEA)에 따르면 지난해 세계 판매는 2,000만 대를 넘어 신차 넷 중 하나가 됐다. 업계는 "캐즘이 끝났다"고 반기지만, 한 해의 반등만으로 추세를 단정하기는 이르다는 신중론도 여전하다.

인구도 마찬가지다. 지난해 합계출산율은 0.80명으로 2년 연속 올랐고, 출생아 증가 폭은 15년 만에 가장 컸다. 그러나 사망자가 출생아보다 10만 9천 명 많아 자연감소는 이어졌고, 65세 이상 인구 비중은 20.3%에 이르렀다(국가데이터처). 반등의 이유를 두고도 1990년대 초반 출생 세대가 출산 연령에 들어선 인구 효과라는 해석과 혼인 증가·정책 효과라는 해석이 갈린다. 반등이라는 신호와 고령화라는 구조가 한 통계 안에 겹쳐 있는 셈이다.

잘못 읽은 변화가 잘못된 전략을 만든다

경영에서 가장 위험한 것은 변하지 않는 것보다 변화를 잘못 읽고 움직이는 것일 수 있다. 잠깐의 유행을 거대한 흐름으로 보면 과잉투자가 생기고, 구조적 변화를 일시적 현상으로 보면 움직일 때를 놓친다.

닷컴 열풍이 좋은 교재다. 나스닥지수는 2000년 3월 5,048로 정점을 찍은 뒤 2002년 10월 1,139까지 77% 떨어졌다. 그러나 주가가 고점 대비 90% 넘게 빠졌던 아마존은 살아남아 유통의 규칙을 바꿨다. 기대가 부풀었다고 변화까지 가짜였던 것은 아니다.

숫자에도 함정이 있다. 매출과 이익은 이미 끝난 일을 기록한다. 그 숫자가 나빠진 뒤 움직이면 원인이 아니라 결과를 쫓게 된다. 경영자에게 필요한 것은 더 많은 정보가 아니라 정보에서 의미를 읽어내는 판단의 틀이다.

앞선 기업은 미래를 맞히기보다 준비한다

변화를 먼저 감지한 기업이 늘 미래를 맞힌 것은 아니다. 이들의 공통점은 불확실할 때 작게 실험하고, 틀리면 빨리 접고, 신호가 굵어지면 자원을 옮길 준비를 해 둔다는 데 있다. 큰돈을 한 번에 거는 대신 작은 투자로 다음 선택의 권리를 사 두는 '실물옵션'의 사고다. 격차는 실행 속도보다 변화가 작을 때 무엇을 발견했느냐에서 먼저 벌어진다.

경영의 자리에서 던져야 할 스물네 개의 질문

이 연재는 변화가 필요한 기업이 무엇을 보고(SEE), 판단하고(JUDGE), 선택하며(CHOOSE), 어떻게 움직일지(MOVE)를 네 개의 파트, 스물네 개의 질문으로 나눠 살핀다. 편마다 국내 기업과 해외 기업의 사례를 하나씩 나란히 놓는다. 한 기업의 성공담이나 특정 이론을 정답처럼 내세우기보다 산업과 규모, 성공과 실패를 함께 비교하려는 뜻이다.

PART 1 · SEE THE CHANGE 변화를 읽는다

제1편 Trend vs Fad 오래갈 흐름인가, 곧 식을 유행인가

제2편 Signal vs Noise 전략을 바꿀 신호인가, 흘려보낼 소음인가

제3편 Hype vs Reality 시장의 기대인가, 고객의 실제 행동인가

제4편 Structural vs Cyclical 규칙이 바뀌었는가, 경기가 한 바퀴 도는 중인가

제5편 Leading vs Lagging Indicator 미래를 알려주는 숫자인가, 결과를 확인하는 숫자인가

제6편 Correlation vs Causation 함께 움직일 뿐인가, 실제 원인인가

PART 2 · JUDGE THE CHANGE 변화의 본질을 판단한다

제7편 Risk vs Uncertainty 계산할 수 있는 위험인가, 계산할 수 없는 불확실성인가

제8편 Price vs Value 가격표의 숫자인가, 고객이 얻는 가치인가

제9편 Growth vs Bubble 성장하고 있는가, 기대가 부풀고 있는가

제10편 Innovation vs Novelty 삶을 바꾸는 혁신인가, 잠깐의 신기함인가

제11편 Efficiency vs Resilience 비용을 줄였는가, 위기에도 버티는가

제12편 Urgent vs Important 급한 일인가, 정말 중요한 일인가

PART 3 · CHOOSE THE CHANGE 변화의 방향을 선택한다

제13편 Evolution vs Revolution 이어갈 것인가, 다시 세울 것인가

제14편 Innovation vs Disruption 더 좋은 제품인가, 경쟁의 규칙이 바뀌는가

제15편 Pivot vs Innovation 방향을 틀 것인가, 지금 방향에서 새 가치를 만들 것인가

제16편 Pivot vs Turning Point 기업이 고르는 전환인가, 시장이 들이민 변곡점인가

제17편 Change vs Transformation 일부를 바꿀 것인가, 작동방식 전체를 바꿀 것인가

제18편 Strategy vs Tactics 어디로 갈 것인가, 어떻게 갈 것인가

PART 4 · MOVE THE ORGANIZATION 조직을 움직인다

제19편 Optimization vs Reinvention 더 잘할 것인가, 다시 설계할 것인가

제20편 Exploration vs Exploitation 새 기회를 찾을 것인가, 가진 강점을 활용할 것인가

제21편 Speed vs Direction 얼마나 빨리 가는가, 어디로 가는가

제22편 Control vs Empowerment CEO가 통제할 것인가, 조직이 움직이게 할 것인가

제23편 Success vs Sustainability 오늘의 성공인가, 계속 성공할 구조인가

제24편 Problem vs Symptom 진짜 문제인가, 겉으로 드러난 증상인가

▣ 이미지 5 삽입 위치 │ 하단 제목

보고 판단하고 선택하고 움직이는 스물네 개의 질문으로 떠나는 여정

이 연재를 읽어야 할 사람들

이 글은 CEO만을 위한 것이 아니다. 세 부류의 독자를 염두에 두고 썼다. 경영회의에서 투자와 철수를 함께 결정하는 임원, 숫자를 보고하던 자리에서 숫자를 판단하는 자리로 올라설 팀장과 중간관리자, 그리고 어떤 변화 위에 사업을 세울지 고민하는 예비 창업자다.

이들에게는 공통된 순간이 찾아온다. 맡은 일을 잘하는 것만으로는 부족하고, 회사 전체를 두고 "그래서 우리는 어떻게 할 것인가"에 답해야 하는 순간이다. 실무에서 쌓은 전문성이 이때는 오히려 시야를 좁히기도 한다. 새로 임원이 된 사람이 흔들리는 지점도, 창업 첫해의 비싼 실수도 변화를 잘못 읽은 데서 비롯되는 경우가 적지 않다.

24편을 따라가면 세 가지를 얻을 수 있다. 보고서의 숫자를 결과와 신호로 나눠 읽는 눈, 회의실에서 바로 꺼내 쓸 판단 질문과 자가진단 도구, 그리고 마흔여덟 개의 국내외 사례를 비교하며 쌓는 간접 경험이다. 임원에게는 설득력 있는 판단의 언어가, 임원을 준비하는 이에게는 한 단계 위의 시야가, 창업자에게는 유행이 아닌 흐름 위에 사업을 세우는 기준이 될 것이다.

변화는 예측보다 질문에서 시작된다

경영의 자리에 선 사람의 역할은 미래를 정확히 맞히는 것이 아니라 조직이 당연하게 여기는 전제를 묻는 것이다. 우리가 트렌드라 믿는 것은 정말 오래갈까. 지금 보고받는 정보는 전략을 바꿀 만큼 중요한가. 시장의 기대가 아니라 고객의 행동도 실제로 변하고 있는가. 경기가 회복되면 예전으로 돌아갈까, 이미 게임의 규칙이 바뀌었을까. 자신 있게 답하기 어렵다면 그것이 준비를 시작할 신호다.

모든 미래를 예측할 수는 없다. 그러나 신호가 작을 때 발견하고, 판단이 틀렸다면 빨리 고치고, 기회가 보일 때 움직일 준비는 할 수 있다. 첫 질문을 남긴다.

“지금 우리 회사가 보고 있는 것은 정말 변화의 신호인가?”

참고자료

· McKinsey, The State of AI (2026 글로벌 설문) https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

· Forbes, MIT Finds 95% Of GenAI Pilots Fail (2025.8.26) https://www.forbes.com/sites/jasonsnyder/2025/08/26/mit-finds-95-of-genai-pilots-fail-because-companies-avoid-friction/

· 산업종합저널, 대한상의·산업연구원 국내 기업 AI 활용 실태 조사 https://industryjournal.co.kr/news/238047

· IEA, Global EV Outlook 2026 – Trends in electric cars https://www.iea.org/reports/global-ev-outlook-2026/trends-in-electric-cars

· 모터피디, 2025년 국내 전기차 신규 등록 22만 대(KAMA 결산) https://www.motorpd.com/news/articleView.html?idxno=10214

· 대한민국 정책브리핑, 2025년 출생·사망 통계(잠정) https://www.korea.kr/news/policyNewsView.do?newsId=156745912

· 국가데이터처, 2025 고령자 통계 https://mods.go.kr/board.es?act=view&bid=10820&list_no=438832&mid=a10301010000

· Goldman Sachs, The Late 1990s Dot-Com Bubble Implodes in 2000 https://www.goldmansachs.com/our-firm/history/moments/2000-dot-com-bubble