당신의 상사가 AI라면? 줌 회의 속 AI 아바타가 진짜 상사 대신한다

미국 카네기 멜런 대학교 연구진이 발표한 연구 논문에 따르면, 생성형 AI 기술로 관리자의 디지털 복제본을 만들어 업무를 대행하게 하는 ‘매니저 클론 에이전트(Manager Clone Agents)’ 시대가 현실로 다가오고 있다. 이 AI 시스템은 관리자의 업무 소통 패턴과 의사결정 방식을 학습해 관리 업무를 대신 수행한다.

엔비디아 CEO부터 시작된 AI 아바타 혁명, 투자 열풍도 가세

매니저 클론 에이전트 기술은 이미 현실에서 구현되고 있다. 엔비디아 CEO 젠슨 황이 2021년 일찍이 옴니버스 아바타(Omniverse Avatar) 기반 AI 아바타를 공개했고, 링크드인 공동 창립자 리드 호프만, 줌 CEO 에릭 위안, 코슬라 벤처스 매니징 디렉터 키스 라보이스 등이 재무 업데이트, 회의 참석, 직원 소통용으로 활용하고 있다.

투자 시장의 관심도 뜨겁다. 퍼스널 AI(Personal AI), 델파이(Delphi), 타부스(Tavus) 같은 스타트업들이 관련 플랫폼을 구축했다. 델파이는 2025년 6월 세쿼이아 캐피털 주도로 1,600만 달러 시리즈 A를 유치했고, 헤이젠(HeyGen)은 6,000만 달러, 일레븐랩스(ElevenLabs)는 33억 달러 기업가치로 1억 8,000만 달러를 조달했다. 신디시아(Synthesia)는 21억 달러 기업가치에 도달했다.

2025년 4월 PwC가 미국 관리자 308명을 대상으로 실시한 조사에 따르면, 79%가 이미 AI 에이전트를 사용하고 있으며 88%가 1년 내 관련 예산을 확대할 계획이라고 답했다. 구현 비용 하락으로 중간 관리자층까지 확산이 예상된다.

네 가지 핵심 역할로 재정의되는 관리 업무

연구진이 23명의 관리자와 직원을 대상으로 한 디자인 픽션 워크숍에서 매니저 클론 에이전트의 네 가지 주요 역할이 도출됐다.

첫째는 ‘대리 존재(Proxy Presence)’ 역할이다. 관리자 M9는 가족 응급 상황과 중요한 다국적 이해관계자 회의가 겹쳤을 때를 상정한 시나리오에서 “미리 핵심 논의 사항을 업로드해 내가 직접 참석하지 않아도 논의가 진행될 수 있도록” 아바타를 보내는 상황을 묘사했다.

둘째는 ‘정보 전달 벨트(Information Conveyor Belt)’ 기능이다. 직원 W4는 국제 학생으로서 OPT 연장 상황을 관리자에게 설명할 때 겪는 어려움을 토로하며 “매니저 클론 에이전트가 이런 맥락적 지식을 보유하고 직원을 대신해 전달할 수 있다면 매번 반복 설명하는 피로를 줄일 수 있을 것”이라고 기대했다.

셋째는 ‘생산성 엔진(Productivity Engine)’ 역할이다. 관리자 M7은 “송장 승인, 경비 처리, 휴가 승인처럼 사전 설정된 규칙을 따르는 반복적 승인 업무를 에이전트가 확인하고 승인하면 책임 이전 없이도 엄청난 노력을 절약할 수 있다”고 설명했다. 그는 이런 자동화로 10-15%의 업무량 감소 효과를 기대한다고 밝혔다.

넷째는 ‘리더십 증폭기(Leadership Amplifier)’ 기능이다. 직원 W8은 에이전트가 월요일 아침 우선순위 업무 목록을 제공하고 일반적 질문에 답하며, 한계에 도달하면 관리자에게 알리면서 생산적인 중간 업무를 제안하는 시나리오를 그렸다.

책임 소재부터 조직 문화까지, 다층적 위험 요소들

연구 참가자들은 매니저 클론 에이전트가 개인, 대인관계, 조직 차원에서 다양한 위험을 야기할 수 있다고 우려했다.

개인 차원에서는 책임 소재 문제가 가장 큰 쟁점이었다. 관리자 M10은 “평생의 경험을 지식 기반에 수집할 수 없어 에이전트가 말하는 것이 리더가 진정 원하는 것과 달라질 수 있다”고 우려했다. 직원 W2는 “내 AI가 나중에 문제를 일으킨 결정을 했다면 책임이 나에게, AI에게, 아니면 누구에게 있는가”라고 반문했다.

대인관계 측면에서는 신뢰 문제가 부각됐다. 직원들은 매니저 클론 에이전트와의 소통이 늘어날수록 진정성 있는 인간관계가 약화될 위험을 지적했다. 직원 W2는 “회의 시작 시 일반적으로 가벼운 대화를 나누는 워밍업 단계에서 사람 간 연결이 형성되는데, 에이전트와 상호작용할 때는 이런 것이 사라진다”고 우려했다.

조직 차원에서는 효율성 증대가 역설적으로 소속감을 약화시킬 수 있다는 우려가 제기됐다. 관리자 M10은 많은 중간 관리 역할이 “관리자와 일선 직원 간 소통 촉진”이 주목적이라며, 에이전트가 이를 흡수하면 “아마 관리자가 그렇게 많이 필요하지 않아 조직이 점점 평면화될 것”이라고 전망했다.

직원 중심 설계와 점진적 신뢰 구축이 핵심

연구진은 매니저 클론 에이전트의 성공적 도입을 위해 세 가지 설계 방향을 제시했다.

첫째는 직원 중심의 설계다. 관리자 M10은 대부분의 직원이 “단순히 임금을 벌기 위해” 일하는 상황에서 디지털 에이전트가 “지속적으로 명령하여” 일을 “점점 어렵게” 만들거나 “많은 성가신 작업”을 추가한다면 “깊이 싫어할 것”이라고 경고했다.

둘째는 대체가 아닌 강화 중심의 접근이다. 관리자 M9는 에이전트가 자신을 “더 나은 관리자가 되도록” 도우면서 예산 초과 시 알려주거나 우선순위 추적을 돕되, 리더십 자체를 대신하지는 않기를 원한다고 밝혔다.

셋째는 단계적 자율성 구축이다. 참가자들은 자율주행차의 “자율성 수준” 개념을 차용해 표현 방식(텍스트→음성→영상), 능동성(관찰→중계→개입), 위임 범위(소통 지원→독립 실행)의 3차원 스펙트럼을 제안했다. 특히 만화 스타일 아바타가 현실적 복제본보다 덜 기만적이고 더 수용 가능하다고 평가됐다.

AI 관리 기술의 판도 변화, 한국 기업들도 준비해야 할 때

매니저 클론 에이전트 기술은 단순한 업무 자동화를 넘어 조직 관리의 패러다임 자체를 바꿀 전망이다. 기존 RPA(Robotic Process Automation)나 워크플로우 자동화 솔루션이 정해진 규칙에 따라 작업을 처리했다면, 매니저 클론 에이전트는 인간 관리자의 판단력과 소통 스타일까지 모방한다는 점에서 질적으로 다른 접근이다.

특히 한국의 수직적 조직 문화에서는 더욱 민감한 반응을 보일 가능성이 높다. 연구에서 나타난 ‘직원들의 인간 관리자와의 직접 소통 선호’ 경향은 위계질서와 대면 소통을 중시하는 국내 기업 문화와 맞닿아 있다. 반면 코로나19 이후 확산된 재택근무와 비대면 업무 환경에서는 오히려 AI 매니저의 접근성과 일관성이 장점으로 작용할 수 있다.

주목할 점은 이 기술이 중간 관리자 역할 자체를 재정의할 가능성이다. 단순 전달과 승인 업무가 AI로 대체되면서 인간 관리자는 더욱 전략적 사고와 팀 빌딩, 갈등 조정 같은 고차원적 업무에 집중하게 될 것이다. 이는 관리자의 역량 요구사항을 높이는 동시에, 관리 계층의 구조적 변화도 촉발할 수 있다.

기업들은 이미 챗GPT와 같은 생성형 AI 도구 도입 경험을 통해 직원들의 AI 수용성을 확인했다. 매니저 클론 에이전트는 이런 기반 위에서 더 개인화되고 맥락적인 AI 활용의 다음 단계로 볼 수 있다. 다만 개인정보보호와 AI 윤리 이슈에 대한 사회적 합의가 선행되어야 기술의 건전한 확산이 가능할 것이다.

FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q: 매니저 클론 에이전트는 어떻게 작동하나요?

A: 실제 관리자의 회의, 이메일, 의사결정 패턴을 학습한 AI가 관리자의 음성, 외모, 대화 스타일을 모방해 회의 참석, 업무 승인, 직원 소통 등을 대행합니다.

Q: 일반 직원들에게는 어떤 영향이 있을까요?

A: 관리자와 더 빠른 소통이 가능하지만, 승진 기회나 인간적 교감이 줄어들 수 있습니다. 연구에 따르면 직원들은 특히 일대일 미팅 같은 중요한 순간에 AI 대신 실제 관리자를 선호합니다.

Q: 도입 시 가장 주의해야 할 점은 무엇인가요?

A: 직원들이 언제든 인간 관리자와의 직접 소통을 요청할 권리를 보장하고, AI 에이전트의 권한과 책임 범위를 명확히 설정해야 합니다. 점진적 도입을 통한 신뢰 구축이 필수적입니다.

해당 기사에 인용된 논문 원문은 arvix에서 확인 가능하다.

논문명: When Your Boss Is an AI Bot: Exploring Opportunities and Risks of Manager Clone Agents in the Future Workplace

이미지 출처: 이디오그램 생성

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.