DBR로 학습하는 조직을 소개합니다

DBR 편집진은 독자들이 블로그, SNS, 후기에 남긴 기록을 면밀히 검토하던 중 흥미로운 흐름을 발견했습니다. DBR이 전하는 경영 인사이트가 단순히 읽을거리에 그치지 않고 조직 내에서 자발적으로 공유되는 ‘살아 있는 경영 지식의 교과서’ 역할을 하고 있다는 사실입니다.

격주 발행되는 매거진 특성상 결코 가볍지 않은 분량과 난도임에도 불구하고 독자들은 DBR을 혼자 읽는 데 그치지 않았습니다. 구성원들이 함께 읽고 토론하며 통찰을 나누는 ‘집단적 학습 문화’가 곳곳에서 싹트고 있었습니다. 급변하는 경영 환경에 뒤처지지 않겠다는 공동의 의지가 새로운 학습 생태계를 만들어 낸 것입니다.

이에 편집진은 DBR을 핵심 교재 삼아 개인 및 조직 역량을 끌어올리고 있는 사례를 공모했습니다. 수많은 응모작 중 학습의 깊이와 실행력, 조직문화로의 내재화 측면에서 특히 주목할 만한 세 조직의 이야기를 엄선해 소개합니다.

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중앙대학교 광명병원

매주 금요일 오전 8시. 경기도 광명시에 위치한 중앙대학교 광명병원의 핵심 보직자 10여 명이 DBR 아티클을 놓고 머리를 맞대는 시간이다. 이 모임은 초대 병원장인 이철희 중앙대의료원장이 개원 때부터 주도적으로 이끌며 자리를 잡았다. 순번을 정해 각자 관심 있는 주제의 아티클을 고르고 생각해볼 만한 점을 발제하면 다른 이들이 함께 의견을 나누며 우리 병원이 배우거나 적용할 만한 점을 찾는다. 대학병원 특성상 매일이 정신 없이 돌아가는 일정으로 꽉 차 있지만 금요일 오전만큼은 시간을 비우고 자발적으로 참여하는 이들이 늘고 있다.

격주 화요일 점심시간에는 부서장 30여 명이 모이는 스터디 모임이 열린다. 여기서는 돌아가며 2명이 나서서 DBR을 비롯해 개인별로 학습한 내용을 발표하고 실무에 적용할 점을 찾는다. 이 밖에도 중앙대 광명병원에는 부서별로 또는 여러 부서가 공동으로 모여 DBR을 읽고 토론하는 크고 작은 모임들이 활발히 활동하고 있다.

중앙대 광명병원은 중앙대병원이 광명시와 손을 잡고 ‘광명 의료 복합클러스터’ 조성에 나서며 2022년 개원했다. 광명시 최초의 지역거점 대학병원이자 약 700병상 규모의 종합병원이다. 신생 병원인 만큼 변화와 혁신에 대한 열망이 컸다. DBR을 읽는 모임이 호응을 얻은 이유다. 열정을 가진 직원들이 DBR에 소개된 여러 산업의 다양한 사례를 읽으며 병원에 접목할 만한 부분을 지속적으로 발굴하고 있다.

특히 도움이 되고 있는 주제는 AI 관련 정보와 지식이다. 다른 산업과 마찬가지로 의료 역시 AI로 인한 디지털 혁신을 피할 수 없는 분야다. DBR에 소개된 디지털 프로세스 혁신 아티클을 지속적으로 리뷰하며 아이디어를 얻었다. 특히 전자데이터교환(EDI) 코드 누락 스크리닝 RPA(Robotic Process Automation) 개발에 적극 나서 건강보험 심사 청구가 누락된 비용을 줄이는 데 도움을 받았다. 이는 ‘SS&C 블루프리즘 2023 Customer Excellence Awards’에서 아태지역 ‘최우수 신인상(Best Newcomer)’을 받는 성과로 이어졌다.

2024년부터는 DBR에 게재된 AI 관련 아티클을 좀 더 집중적으로 파고들기 시작했다. 학습 결과를 토대로 AI 전환과 관련된 전략적 목표도 세웠다. 이를 토대로 교대 근무 스케줄을 최적화하는 에이전트나 자연어를 기반으로 하는 의사 추천 에이전트, 진료비 상담 챗봇 등을 개발하는 등 병원 내 여러 관행과 시스템에 AI를 접목하는 데 힘을 기울였다. 직원들의 디지털 역량을 높이는 데도 앞장서고 있다. 보건복지부가 주관하는 ‘2025년 의료AI 보건의료인 직무교육사업’을 수행하는 병원으로 선정돼 삼성서울병원, 서울대병원, 서울아산병원 등 주요 병원들과 실제 의료 현장에서의 AI 기술 활용을 위한 교육을 수행했다.

간호본부에서는 ‘언어의 변화’ 프로젝트를 진행할 때 DBR을 활용했다. 2023년 간호본부의 팀장급 직원들이 “우리 병원의 대화는 건강한가?”라는 질문을 던지며 시작된 이 프로젝트는 일반 간호사를 대상으로 진행되는 교육 과정에 비폭력 대화를 필수 과목으로 편성하는 결과로 이어졌다. 이때 간호본부의 부서장들이 DBR과 관련 도서를 참고해 교육 프로그램을 직접 만들었다. 정형석 중앙대 광명병원 대외협력 부실장은 “병원 밖에서 펼쳐지는 다양한 사례를 참고하며 의료 현장의 문제를 개선하는 활동에 교직원들이 적극 나서고 있다”며 “DBR은 생생한 아이디어를 얻을 수 있는 보고”라고 말했다.

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KT&G

“본부장님 안녕하세요. DBR(동아비즈니스리뷰) 잘 아시죠? 최근 AX(AI 전환)가 화두인 만큼 DBR도 관련 주제를 자주 다루고 있는데요. 지난 한 달간 이 주제 중 핵심 아티클을 선별해 정리한 뒤 조직 내 공유해 왔습니다. 본부장님께서도 AX 전략 수립에 참고하실 사례가 필요하실 것 같아 아래와 같이 리포트를 작성했습니다. 도움이 되셨으면 합니다.”

KT&G AX추진단에서 AX기술팀을 이끄는 이용우 팀장이 사내 밸류체인상 주요 사업군의 본부장 및 단장들에게 최근 보낸 메일의 일부다. 그는 DBR의 AI 관련 기사 중 각 임원의 업무 영역에 도움이 될 만한 내용을 선별해 요약·재구성한 뒤 맞춤형으로 전달하고 있다.

AI 전환이 화두로 떠올랐지만 현장의 이해도에는 편차가 존재하는 상황에서 임원과 중간관리자 등 리더들의 AI 리터러시를 체계적으로 끌어올리기 위해 자발적으로 시작한 일이었다. 자료를 받아본 임원들 역시 “앞으로도 좋은 자료가 있으면 계속 공유해달라”며 감사의 뜻을 전했다.

이 팀장이 DBR을 처음 접한 것은 대학 시절 경영학 수업에서였다. 담당 교수가 강의 자료로 DBR 아티클을 자주 활용하면서 관심을 갖게 됐다. 그는 대학 졸업 이후에도 15년 넘게 꾸준히 DBR을 읽으며 관심 있는 콘텐츠를 스스로 아카이빙해 왔다. 출퇴근길 혼잡한 지하철 안에서도 매거진을 반으로 접어 읽으며 시간을 쪼개 학습할 정도였다. 그는 “2단 편집 구조 덕분에 세로로 접으면 읽기 편하다”며 웃었다.

2005년 입사 이후 영업, 감사, IT 등 다양한 부서를 거치는 동안 DBR은 그의 개인적 성장에 중요한 참고서 역할을 했다. 이 팀장은 콘텐츠를 눈으로만 보는 데 그치지 않고 메모장 등에 남겨 필요할 때마다 찾아보는 개인적 아카이브로 유용하게 활용해왔다.

그러던 중 AX기술팀장을 맡게 되면서 한 가지 결심을 했다. DBR 콘텐츠를 혼자 읽는 데 그치지 않고 팀과 조직 전체로 확산시키겠다는 것이었다.

이에 KT&G 내부 LLM 기반 엔터프라이즈 AI 시스템 ‘AI-HUB’를 활용해 DBR 아티클을 임원·관리자 맞춤형 AX 리포트로 재구성해 배포하기 시작했다. 조직 내 AI 리터러시를 높이는 역할을 직접 수행해야겠다고 판단했고 그 출발점으로 DBR 콘텐츠를 선택한 것이었다. 그가 강조하는 핵심 원칙은 단순 요약이 아니라 수신자의 상황에 맞게 재구성하는 것이다. 같은 콘텐츠라도 읽는 사람에 따라 질문과 실행 방식이 달라지기 때문이다.

작업 과정은 매우 체계적으로 진행된다. 먼저 DBR의 AX 관련 아티클을 선별해 핵심 내용을 구조화한다. 이어 AI 활용, 고객 경험 혁신, 조직 민첩성 등의 주제를 회사 경영 메시지와 연결해 ‘AX 리포트’ 기본 프레임을 만든다. 이후 수신자의 업무 영역과 관심사를 반영한 프롬프트를 설계해 AI-HUB로 맞춤형 보고서를 생성한다. 마케팅 임원에게는 고객 경험 중심으로, IT 임원에게는 기술 구현 중심으로 내용을 재구성하는 식이다. 이 과정에는 AX기술팀 팀원들도 적극 동참하고 있다.

완성된 자료는 C레벨 경영진, AX 추진 조직, 각 부서 관리자 등 대상에 따라 다른 형태로 전달된다. 그는 여기서 그치지 않고 자료를 받아본 구성원들의 반응을 수집해 다음 리포트의 구성과 표현 방식을 개선하는 ‘피드백 루프’를 구축했다. 정보 전달에 그치지 않고 학습과 실행이 반복되는 구조를 만든 것이다.

그가 쏘아 올린 ‘작은 공’은 조직 전체로 확산됐다. 임직원들이 사용하는 EIP(사내 정보 포털) 페이지에 DBR을 활용한 분석자료가 게재되기 시작한 것이다. 팀 단위 학습이 조직의 ‘공통 언어 형성’으로 이어진 결과다.

이 팀장은 조직 내에서 공통 언어가 형성된 덕에 ‘개념 정렬’이 쉽게 이뤄진 점을 특히 큰 효과를 본 변화로 꼽았다. 때로는 추상적인 AI 전략, 조직 혁신, 실행 우선순위 같은 추상적 의제를 논의할 때 구성원들이 같은 아티클을 통해 인식을 공유한 덕에 해석의 차이가 줄어들고 동일한 프레임을 기반으로 토론을 진행할 수 있게 됐다는 것이다. 이 팀장은 이를 “지식 공유 단계를 넘어 사고방식 공유 단계로 이동한 것”이라고 설명했다.

그는 “AI 시대 경쟁력은 개인 역량보다 팀의 이해도에서 나온다”고 강조했다. AI를 잘 활용하는 조직은 도구를 잘 다루는 개인이 많은 조직이 아니라 서로의 업무 맥락을 이해하는 구성원이 많은 조직이라는 판단에서다. 그래서 AX팀이 리포트를 단순히 전체 구성원에게 같은 내용으로 배포하지 않고 구성원 역할과 관심사에 맞게 재구성해 전달하는 것이다. 같은 자료라도 보는 관점이 달라지면 실행 가능성이 달라지기 때문이다.

이러한 접근은 실제 성과로 이어지고 있다. 보고서 작성 시간 단축, 전략 제안 승인율 증가, 부서 간 협업 속도 향상 등 가시적인 변화가 나타났으며 무엇보다 구성원들이 스스로 콘텐츠를 해석하고 확산하는 문화가 형성됐다. 특정 리더가 정보를 전달하는 구조가 아니라 팀 전체가 지식 생산자로 기능하기 시작한 것이다.

이 팀장은 이러한 확산 과정에서 자신이 맡은 역할을 “앞에서 끌어가는 사람이 아니라 흐름을 만드는 사람”이라고 정의한다. 실제로 그는 콘텐츠 해석보다 팀원이 참여할 수 있는 구조 설계에 더 많은 시간을 투자한다. 콘텐츠를 읽는 사람보다 활용하는 사람이 많아질 때 조직 학습 속도가 빨라진다는 판단 때문이다. 그 결과 DBR은 ‘나 혼자 읽는 책’이 아닌 ‘조직이 함께 사용하는 전략 자료’가 됐다. 그는 “조직원들이 회의 중 ‘이거 DBR에서 본 건데…’라며 자연스럽게 인용할 때 가장 보람을 느낀다”며 “앞으로도 조직 내 AI 역량 향상이라는 목표를 위해 DBR을 적극 활용할 것”이라고 말했다.

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DBR 디깅 클럽

“생성형 AI를 도입했지만 기대보다 구성원들이 이를 적극적으로 활용하지 않습니다. 결과물의 완성도가 기대만큼 높지 않거나 이를 검토하는 데 시간이 더 든다고 해요. 우리 회사만 그런가요?”

“DBR에서 읽은 ‘AI 생산성의 역설’에 빠진 상태네요. 우리 회사에서는 단계형 실습 교육 프로그램을 제공했더니 구성원들의 AI 활용 빈도가 크게 늘었습니다.”

지난해 가을, 매주 화요일 저녁이면 20여 명의 직장인이 서울 광화문 동아일보 사옥으로 모였다. 퇴근 시간이 훌쩍 넘어 밤 10시가 됐지만 각자의 회사가 가진 고민을 경청하고 해결의 실마리가 될 수 있는 서로의 경험을 나누느라 여념이 없는 모습이었다. DBR을 읽고 뜨겁게 토의를 나누는 DBR의 공식 커뮤니티 ‘DBR 디깅 클럽’의 스터디 현장이다.

이 스터디 모임을 만들겠다고 자발적으로 제안한 사람은 최유정 씨다. 대학 재학 시절 DBR에서 인턴으로 일하며 경영 지식 콘텐츠가 기업 현장에서 어떻게 활용되는지를 가까이에서 지켜본 그는 언젠가 독자들이 함께 토론하며 배우는 장을 만들고 싶다는 생각을 품어왔다. 그는 “혼자 읽고 끝나는 콘텐츠는 금세 잊지만 함께 토론한 지식은 각자의 언어로 재해석되며 오래 남는다. DBR이 다루는 깊이 있는 아티클을 실제 현업의 문제와 연결해보는 장을 만들고 싶었다”고 말했다. 또 “기업마다 처한 상황은 다르지만 고민의 구조는 닮아 있다. 서로의 사례를 듣는 것만으로도 큰 통찰이 된다”고 덧붙였다. DBR의 공부 모임 커뮤니티를 직접 운영하겠다는 기획안을 들고 온 그의 자발적 열정에 공감하며 DBR 교육팀은 공간과 자문을 제공하며 DBR 교육 프로그램으로 발전시켰다. 독자의 자발성이 만든 작은 모임은 이제 DBR이 지향해 온 ‘현장 중심 경영 지식 플랫폼’의 또 다른 확장으로 자리 잡아가고 있다.

DBR 디깅 클럽에 참여한 김모건 컴투스 조직문화팀 과장은 “DBR을 읽고 그 주제에 관해 각 조직이 어떤 상황에 처했고, 어떤 시도를 하고 있는지를 공유하면 우리 조직에서는 미처 생각하지 못했던 통찰을 얻게 된다”며 “특히 AI 도입 이후 조직과 구성원이 겪는 변화 사례를 생생하게 나눌 수 있다는 점이 큰 도움이 됐다”고 말했다. 구글, 삼성 등 글로벌 기업이 활용하는 FIRO-B 진단으로 사회적 관계를 점검하거나 DBR 기자가 아티클에 대한 저자 직강을 펼치는 등 다채로운 세션도 마련됐다.

각자의 조직으로 돌아간 멤버들은 DBR을 읽고 토의한 경험을 양분으로 조직의 문제를 진단하고 해결하는 능동적인 변화 주도자(Change Agent, CA)로 활약한다. 김 과장은 “조직문화·교육 담당자로서 ‘급변하는 AI 시대에 우리 조직이 성과를 낼 수 있는 구조를 만드는 데 기여하는가’라는 질문을 스스로에게 던진다”라며 “특히 우리 조직에서 목격한 현상을 DBR에서 개념화된 언어로 접하면 현장의 상황을 구조적으로 이해하는 데 도움이 된다”고 말한다.

그가 일하는 게임 업계에서 AI가 매력적인 창작 도구로 부상하며 텍스트를 이미지로, 이미지를 비디오로 변환하는 등 생성형 AI 활용에 관한 교육 수요가 늘었다. 이러한 기술을 적용하면 초기 아이디어를 단숨에 시각화할 수 있고 교육 참여자들은 AI 교육 이후 생산성이 평균 60% 이상 향상됐다고 응답했다. 그러나 일각에서는 AI 때문에 일을 더 하게 된다는 볼멘소리도 들렸다. AI가 만든 결과물을 기획 의도에 맞게 미세조정하는 단계에서 예상보다 많은 시간이 소요된다는 것이다.

AI를 둘러싼 구성원들의 상반된 반응을 어떻게 받아들여야 할지 막막하던 차에 DBR 433호 스페셜 리포트로 소개된 ‘AI 생산성 역설(AI Productivity Paradox)’ 개념이 눈에 들어왔다. AI로 인해 생산성과 피로감이 동시에 늘어나는 것이 우리 조직만 겪는 문제가 아니라는 것이다. 특히 이러한 문제가 기술에 관한 낮은 숙련도 때문이 아니라 인간이 잘하는 일과 AI가 잘하는 일의 경계가 불균형한 상태 때문이라는 지적이 그의 뇌리에 강하게 꽂혔다.

우선 AI 도입 초기에 AI가 ‘완성형 결과물’을 만들어내 기존의 업무를 대체하는 만능 도구로 받아들인 것이 패착이었다. 이에 AI가 특히 잘하는 영역은 무엇인지, AI를 아직 충분히 활용하지 못하고 있는 영역은 어디인지, 오히려 AI가 생산성을 떨어뜨리는 요인은 무엇인지, 이를 해결할 방안이 있는지 등을 검토해 나가며 통제 가능한 영역부터 공략에 나섰다.

AI는 대량의 이미지, 비디오 초안을 빠르게 만들어내는 데 강점이 있는 반면 인간은 맥락과 의도를 선택하고 반영해 완성도를 높일 수 있다. 이에 교육 프로그램을 실습과 참여 두 단계로 나눠서 기획했다. 우선 AI를 활용해 다양한 시안을 빠르게 생성하고 일관성을 조정하는 연습으로 생산성을 끌어올린다. 이후 단계는 교육 참여자들이 각자의 노하우를 공유하는 방식으로 진행됐다. AI가 만든 결과물의 세부 사항을 보정하고 완성도를 높이는 저마다의 비결을 발굴하고 나눔으로써 실무에서도 적용할 수 있는 우리 조직만의 가이드를 형성한 것이다. 교육을 받은 구성원들은 업무에 AI를 활용하는 빈도와 범위가 눈에 띄게 증가했다.

김 과장은 “과거에는 검증된 방식의 교육을 반복하는 것만으로도 충분했지만 지금은 교육 담당자로서 구성원들이 기술을 실무에서 원활하게 활용할 수 있도록 주체적으로 고민하고 있다”며 “누구도 가보지 않은 AI 시대에 DBR은 51대49와 같은 막연한 상황에서 더 나은 선택을 내릴 수 있도록 돕는 참고점”이라고 말했다. DBR의 공식 커뮤니티 ‘DBR 디깅 클럽’ 2기는 더욱 업그레이드돼 올해 상반기에도 지식 탐험의 여정을 계속할 예정이다.