원문 제목: 계층 구조에서 지능으로

원문 작가: Jack Dorsey

번역: Peggy, BlockBeats

편집자 주: 대부분의 기업이 아직 AI를 "효율 향상 도구"로 여기는 가운데, Jack Dorsey는 문제를 한 발 앞당겼습니다. AI가 조직 자체의 운영 논리를 재작성하고 있는지에 대한 질문을 제기했습니다. X의 공동 창업자 겸 전 CEO이자 Block의 창업자로, 그는 장기간 기술과 조직 형태 간의 관골에 주목해 왔습니다.

본문은 역사적 배경에서 시작하여, 기업이 오늘날의 형태로 진화해 온 이유와 이 구조가 왜 흔들리기 시작했는지를 다시 탐구합니다. 로마 군대부터 현대 기업까지, 지난 2000년의 조직 발전은 언제나 제한된 "관리 범위" 내에서 정보 전달과 협조를 완수하려는 제약을 중심으로 전개되었습니다. 계층 구조, 중간 관리, 매트릭스 시스템은 모두 이 문제에 대한 다른 해결책입니다.

그러나 AI의 등장으로 이 전제에 처음으로 충격을 줬습니다. 정보가 실시간으로 모델링, 이해되고 배포될 수 있는 경우, 조직은 여전히 '인간' 중심 조정 메커니즘이 필요한가요?

비슷한 변화가 이미 현실에서 나타났습니다. 최근, "인물" 보도에 따르면, AI 기반 회사 "Dark Side of the Moon"은 300명 이상의 팀에서 부서도 없고 직급도 없으며 OKR이나 KPI도 설정되지 않았습니다. 협업은 보고 계층이 아니라 직접적인 소통에 의존하며, 5명의 공동 창업자는 각각 40~50명의 직원을 직접 관리합니다. 동시에 Agent는 일상적인 업무 흐름에 통합되어 짧은 시간 내에 정보 정리, 제품 설계 및 코드 생성을 완료할 수 있습니다. 이러한 구조는 간단히 '관리를 없애는' 것이 아니라 복잡성을 채용, 이직 및 도구 시스템으로 전달합니다.

관련 읽기: "Dark Side of the Moon 운영 방식: 부서 없이 직급 없는 300명 이상, 5명의 공동 창업자가 각각 40~50명 직원을 직접 관리"

Block의 실천을 토대로, 본문은 더욱 과감한 아이디어를 제시합니다: '계층 구조 기반 기업'에서 '지능적 기업'으로 나아가며, '기업 세계 모델 + 고객 세계 모델 + 지능층'을 전통적인 정보 라우팅 시스템 대신 사용하거나 중간 관리 자체를 재구성합니다. 이것은 효율성 문제뿐만 아니라 조직 형태의 재작성의 가능성이 높습니다.

다음은 원문입니다:

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19세기 40~50년대, 미국 철도 회사는 군대의 계급 제도를 상업 세계로 가져왔습니다.

미국 육군은 철도 회사로 수 많은 서데기출신 엔지니어를 보냈는데, 그들은 군사 조직 사고를 동반하여 왔습니다. 라인 앤 스태프 구조, 사업 부문 분할, 관료화된 보고 및 통제 시스템은 모두 초기에 군대에서 비롯되었습니다. 중기 1850년대, 뉴욕 앨버니 철도 회사의 다니얼 맥캘럼(Daniel McCallum)은 세계 최초의 조직도를 작성했는데, 그것은 500마일에 이르는 철도 시스템과 수천 명의 직원을 관리하기 위한 것이었습니다. 그 전에는 소규모 철도에 적용되던 비공식적인 관리 방식이 효과가 없어졌고, 기차 충돌 사고가 빈번하게 발생했습니다. 맥캘럼은 로마식 계층적 논리를 제도화했는데: 명확한 권한과 책임 계층, 명확한 보고 관계, 구조화된 정보 흐름입니다. 이것이 현대 기업의 원형이 되었습니다.

이후, 프레드릭 테일러(Frederick Taylor, "과학적 경영의 아버지"로 불림)는 이 시스템 내부를 최적화했습니다. 그는 작업을 전문화 된 작업으로 분리하고, 훈련 받은 전문가들에 할당하고 직관이 아닌 측정 지표를 사용하여 관리했는데, 그 결과 "기능 피라미드" 구조가 형성되었습니다 - 기존 정보 라우팅 시스템에서 효율성을 극대화하는 조직 형태입니다.

이 기능 형 구조의 첫 번째 중대한 압력 테스트는 제2차 세계 대전 기간의 "맨해튼 프로젝트"에서 나타났습니다. 이 프로젝트는 물리학자, 화학자, 엔지니어, 금속학자 및 군인이 획기적인 기밀과 시한 내에 단일 목표를 달성하기 위해 다학제적으로 협력해야 했습니다. 로버트 오퍼하이머는 로스알라모스 연구소에서 기능 분할을 채용했지만, '구분' 성향의 군사에 저항하여 부서 간 오픈 협력을 유지했습니다. 1944년에 "내붕 문제"가 핵심 병목 현상이 되자, 그는 팀을 재조직하여 거의 선례가없는 다부문 협력팀을 설립했습니다. 이 모델은 성공적이었지만, 그것은 전쟁 중의 특별한 사례였고, 소수의 뛰어난 인물들에 의해 주도되었습니다. 전쟁 이후 기업 환경에서 직면한 문제는: 이러한 다부문 협력은 상시화 될 수 있을까요?

전쟁 후 기업의 규모와 세계화는 기능 구조의 한계를 더욱 명백하게 만들었습니다.

1959년, 맥킨지의 길버트 클리(Gilbert Clee)와 알프레드 디 시피오(Alfred di Scipio)는 "Creating a World Enterprise"를 발표하며 "하버드 비즈니스 리뷰"에서 "매트릭스 조직" 틀을 제안했습니다. 마빈 바우어(Marvin Bower)의 촉진으로 맥킨지는 셸, 일반전기 등 기업이 중앙 표준과 지역적 유연성을 균형 있게 구현하는 데 도움을 주어 이 모델을 실현했습니다. 이 시스템은 전쟁 후 세계 경제의 "현대 기업" 패러다임이 되었습니다.

이후, 행렬 구조의 복잡성과 관료주의 문제에 대응하기 위해 새로운 관리 프레임워크가 계속해서 등장했습니다.

맥킨지는 1970년대에 "7-S 모델"을 제안했는데, "하드 요소" (전략, 구조, 시스템)와 "소프트 요소" (공통 가치관, 기술, 인력, 스타일)을 구분하여, 조직 효율성을 보장하기 위해 구조만으로는 부족하며 문화와 인간적 측면의 협업이 필요하다고 강조했습니다.

지난 수십 년 동안 기술 기업들은 조직 구조에 대해 보다 과감한 실험을 진행했습니다.

Spotify는 다부서간 팀 (squad) 및 단기 주기적 업데이트를 도입했으며; Zappos는 Holacracy를 시도하여 관리 직책을 없앴으며; Valve는 평평한 구조를 채택하고 공식적인 계층이 없습니다. 이러한 시도들은 전통적인 계층 구조의 한계를 드러내 주었지만 모두 문제를 완전히 해결하지 못했습니다: Spotify는 규모가 커지면서 전통적인 관리로 돌아갔으며, Zappos는 많은 인력 유출이 발생했으며, Valve 모델은 수백 명 이상의 규모에 적용하기 어려웠습니다. 조직이 몇 천 명에 이르게 되면 여전히 계층적 조정으로 돌아와야만 하며, 보다 효과적인 정보 라우팅 메커니즘은 아직 없습니다.

이러한 제약은 로마인들과 제2차 세계 대전 중 해병대가 직면한 문제와 완전히 동일합니다: 관리 범위를 축소하면 계층이 늘어나고, 계층이 증가하면 정보 흐름이 느려집니다. 이처럼 2000년 동안 조직 혁신은 이러한 권형을 우회하려 시도했지만 결코 그것을 완전히 깨진 적이 없습니다.

그렇다면, 지금은 무엇이 다른가요?

Block에서는 하나의 기본 가정을 의심하기 시작했습니다: 조직은 인간을 조정 메커니즘으로 채택해야하며, 계층 구조를 취해야 한다는 것입니다. 우리의 목표는 계층의 기능을 시스템으로 대체하는 것입니다. 현재 대부분의 회사는 직원에게 AI 동반 운전자를 지급하여 기존 구조를 조금 더 잘 작동하도록하지만 본질적으로 불변합니다. 우리가 구성하려는 것은 또 다른 형태입니다: 회사 자체가 "지능체" (심지어 소규모 AGI)인 것입니다.

우리는 계층을 초월하려는 조직의 첫 번째 시도가 아닙니다. 해일의 "인간,단일화", 플랫폼 기반 조직, "데이터 주도 경영" 등이 유사한 탐구들입니다. 그러나 그들은 진정한 의사소통 역할을 수행할 수있는 기술이 부족하다는 중요한 구성 요소가 없습니다. AI가 바로 그 기술입니다. 기업 전반의 운영을 지속적으로 유지할 수있는 모델을 제시하고, 이를 기반으로 조정할 수 있는 시스템이 최초로 등장했습니다. 이를 통해 인간이 계층을 통해 정보를 전달 할 필요없이 기반으로 한 조정이 가능합니다.

이것을 실현하기 위해 회사는 두 가지가 필요합니다: 자체 운영에 대한 "세계 모델"과 충분히 풍부한 고객 신호입니다.

Block은 원격 근무를 중시하며, 모든 작업은 기록 가능한 "흔적"을 남깁니다: 의사 결정, 토론, 코드, 디자인, 계획, 문제 및 진전. 이들은 회사의 세계 모델의 원천 자료를 구성합니다.

전통적인 기업에서는 관리자가 팀 상태를 이해하고 정보를 상하로 전달하는 것을 책임지지만, "기계가 읽을 수 있는" 조직에서는 AI가 계속해서 전역적인 시각을 구축할 수 있습니다. 무엇을 하고 있으며 어디에 막히고 있는지, 자원이 어떻게 할당되는지, 어떤 것이 효과적이고 효과가 없는지에 대한 정보는 과거에는 계층적으로 전달되었지만 현재는 모델이 전달합니다.

하지만 시스템 능력은 입력 신호의 품질에 따라 달라지며, "돈"이 가장 현실적인 신호입니다. 사람들은 설문조사에서 거짓말을 할 수 있으며, 광고를 무시할 수 있으며, 장바구니를 포기할 수 있지만 소비, 저축, 이체, 대출 또는 상환 시에는 이러한 행동이 실제입니다. Block은 매일 거래의 양 끝을 동시에 볼 수 있습니다: Cash App을 통해 구매자를 보고, Square을 통해 판매자를 보며 상인의 운영 데이터를 파악합니다. 이를 통해 특이한 고객 세계 모델을 구축할 수 있습니다. 이 모델은 실제 거래 신호를 기반으로 한 개별 고객과 상인의 금융 행동을 이해하며, 이러한 신호는 지속적으로 쌓이고 강화됩니다.

회사의 세계 모델과 고객의 세계 모델은 새로운 기업의 기초를 구성합니다. 이 모델에서는 회사가 더 이상 제품 팀을 중심으로 된 로드맵 주위에서 작동하지 않고 네 가지 핵심을 중심으로 구축됩니다:

첫째, 능력 (capabilities): 지불, 대출, 카드 발급, 은행, 선 구매 후 지불, 급여 등의 기본 금융 기능입니다. 이들은 제품이 아니라 하부 모듈이며 인터페이스는 없지만 신뢰성, 규정 준수 및 성능 요구 사항을 충족합니다.

둘째, 세계 모델: 회사 모델 (자체 운영을 이해) 및 고객 모델 (거래 데이터를 기반으로 한 고객 및 시장 표현)을 포함하며 원인과 결과 예측 능력이 점진적으로 발전하는 시스템으로 진화합니다.

셋째, 지능층 (intelligence layer): 특정 시점에 특정 고객 그룹 능력을 갖추어 솔루션을 적극적으로 제공합니다. 예를 들어, 시스템이 식당의 현금 흐름이 긴장될 것으로 예측할 때, 자동으로 대출 및 상환 계획을 구성하고 사전에 푸시합니다. 또는 사용자 행동 변화가 이사를 시사할 때, 새로운 금융 서비스 조합을 자동으로 구성합니다. 이러한 것들은 제품 매니저가 미리 설계할 필요가 없습니다.

넷째, 인터페이스 (interfaces): Square, Cash App, Afterpay, TIDAL 등은 전달 인터페이스에 불과하며, 가치는 모델과 지능층에 실제로 생성됩니다.

시스템이 솔루션을 조합하려고 시도하다가 특정 능력이 부족함을 발견하면 해당 "실패 신호"가 미래 제품 로드맵이 됩니다. 제품 매니저가 요구를 상상하는 전통적인 방식은 진짜 고객 행동에 의해 직접 대체됩니다.

이러한 구조 하에서 조직도 변화합니다. 전통적인 기업에서는 지능이 인간에 분산되어 계층적으로 라우팅되지만 여기에선 인공 지능이 시스템에 존재하며 인간이 "가장자리"에 있습니다. 가장자리는 지능과 현실이 만나는 곳입니다. 인간은 모델이 포착하지 못하는 직관, 문화, 신뢰 및 복잡한 맥락을 인식할 수 있으며 윤리적이고 고위험 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 그들은 계층적 협업을 통과할 필요가 없으며 세계 모델이 필요한 맥락을 제공합니다.

실무에서, 조직은 세 가지 유형의 역할로 단순화될 것입니다:

· IC (개인 기여자): 능력, 모델 및 인터페이스를 구축하는 전문가;

· DRI (직접 책임자): 구체적인 문제 또는 고객 결과 주변에서 리소스를 동원;

· Player-coach: 일선 작업에 참여하면서도 인재를 육성하여 전통적인 관리자의 역할을 대체합니다.

고정된 중간 관리 계층은 더 이상 필요하지 않으며, 나머지 조정 작업은 시스템에 의해 처리됩니다.

Block는 현재 이러한 변형의 초기 단계에 있으며, 이것은 어려운 과정일 것이며, 일부 실험이 실패할 수도 있습니다. 그러나 우리가 이러한 방향을 공개하는 이유는, 모든 회사가 결국은 동일한 문제에 직면하게 될 것이라 믿기 때문입니다: 어떤 복잡한 문제에 대한 이해를 깊이 있게 쌓고 있습니까?

답변이 부정적이라면, AI는 비용 절감 도구에 불과할 것입니다. 답변이 긍정적이라면, AI는 회사의 진정한 본질을 드러낼 것입니다.

Block의 답변은 "경제 그래프"입니다: 수백만의 상인과 소비자를 연결하고, 거래 양단의 행동을 실시간으로 이해하며 지속적으로 축적합니다. 우리는 이러한 "지능적인 계층 대신 조직된 회사" 모델이 다양한 기업의 운영 방식을 미래 몇 년 동안 재구성할 것이라고 믿습니다.

회사의 빠름 또는 느림은 정보의 흐름 속도에 달려 있습니다. 계층 구조와 중간 관리는 이러한 흐름을 늦춥니다. 2000 년 동안, 로마 제국군부에서 현대 기업까지, 우리는 더 나은 대안이 없었습니다. 그러나 이것은 지금 변경되고 있습니다. Block는 다음 형태를 구축 중입니다.

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