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By CIOKR Staff

2023 라운드업 | 인력 감축, 번아웃, 위기 속… 조직 관리 기사 9선

뉴스
2023.12.283분

2023년은 조직 내 IT 수요가 한층 더 높아진 한 해였다. 클라우드 전환, 팬데믹 이후의 사무실 복귀 등 IT 부서에는 다양한 업무가 주어졌지만, 그중 생성형 AI에 가장 주목할 만한다. 챗GPT를 필두로 한 생성형 AI 열풍은 IT 뿐만 아니라 업무 방식을 변화시키고 있다. 하지만 이를 관리해야 하는 IT 관리자의 부담도 늘어났다. 이들은 심각한 수준의 피로감을 호소하고, 심지어 ‘번아웃’으로 인해 퇴사를 결정하기도 한다. 여러 위기 속에서도 여전히 많은 주목을 받았던 조직 관리 관련 주요 뉴스를 정리했다.

조직의 의제를 추진하는 데 있어 우수한 IT 인재는 매우 중요하다. CIO라면 모두 인재의 상실이 얼마나 큰 대가를 치르게 하는지 잘 알고 있겠지만, 인력 시장은 여전히 경색돼 있다. CIO로서는 IT 인력, 특히 높은 성과를 내는 인력이 회사를 그만두는 것을 지켜볼 여유가 없다. 귀중한 직원의 이탈을 방지하는 방법을 알기 위해서는 직원이 떠나는 이유에 대한 통찰력이 필요하다.

사이버 보안, AI, 데이터 분석 관련 인재를 찾기 어려운 상황이 다가왔다. IT 리더들은 내부 역량을 키우고 인재 확보 및 관리 전략을 재고하는 등 새로운 접근 방식을 받아들이고 있다. CIO는 채용 외에도 인재 관리, 참여, 훈련 및 유지를 포함해 전반적인 인재 관련 역량을 강화해야 한다. 

심각한 수준의 피로감을 호소하는 IT 전문가가 늘고 있다. IT 리더는 현실을 인식하고 위한 조치를 취해 퇴사 증가, 생산성 저하, 기술 인재 시장에서의 평판 저하를 방지해야 한다. 업계 설문조사에 따르면 코로나19 팬데믹의 여파, 기술 업계의 대량 해고, 끊임없이 진화하는 기술에 발맞춰야 한다는 요구 등이 IT 전문가을 번아웃으로 내몰았다.

IT 전문가 및 미래학자는 2028년이 되면 AI 동료들과 협력하는 업무 환경이 더 많아질 것으로 예측했다. 이제 팀을 구성할 때는 직함이 아닌 역량을 기준으로 팀원을 모을 확률이 높다. IT 업계의 미래를 예측하기는 어려운 일이지만 현재 수많은 기술 리더들은 향후 5년 뒤 IT 직무는 지금과는 상당히 다를 것이라는 의견에 대부분 동의하고 있다. 

IT 관리자들이 점점 더 많은 업무에 시달리고, 어려움을 겪고, 또 좌절하고 있다. 그 이유는 그리 놀랍지 않다. 맥킨지 조사에 따르면, 수평적인 조직 구조 속에서 더 적은 비용으로 더 빨리 더 많은 일을 해야 한다는 압박을 받고 있다. 동시에 IT 중간 관리자들은 실제 관리 및 계획 실행과 같은 고부가가치 업무보다는 행정 업무 및 계획 수립과 같은 저부가가치 업무에 너무 많은 시간을 빼앗기고 있었다.

조직에 해악을 끼치는 직원이 특정 업종에만 존재하지는 않을 것이다. 하지만 IT 분야에서 볼 수 있는 고유한 문제 직원들도 있다. 업무에 몰입하지 않는, 이기적인, 소통하지 않는, 비양심적인 IT 직원은 여러 문제를 일으킬 수 있다. 이들은 프로젝트 마감을 어기거나 동료와의 회의를 취소하거나 거래처와 마찰을 빚곤 한다.

개발팀이 정말 데브옵스를 제대로 도입해 효과를 보고 있는가? 혹시 구색만 맞추고 있지는 않은가? 수많은 IT 기업이 데브옵스 덕을 봤다는 데는 의심의 여지가 없다. 고품질의 애플리케이션이나 서비스를 확실히 더 빨리 만들 수 있게 됐다. 이렇듯 대다수 IT 리더는 데브옵스의 핵심을 잘 안다. 하지만 몇몇 리더는 ‘잘 안다’는 착각에 빠져있다. 이런 리더의 팀은 데브옵스를 어설프게 도입하거나 이상한 도구와 관행을 받아들이는 등 데브옵스의 맥을 잘못 짚고 있다. 

IT 자격증은 기술과 노하우를 빠르게 습득하고 검증하는 데 도움이 될 수 있다. 자격증은 IT 기술과 경험을 검증해 고용주에게 업무 수행 능력이 있음을 보여주는 수단이다. 일반적으로 이미 보유한 기술에 대해 인증을 받을 수도 있고, 커리어에서 활용하고자 하는 기술을 개발하고 성장시킬 기회로 삼을 수도 있다. 취득 이유가 무엇이든, 자격증은 이력서를 돋보이게 하며 연봉을 높이는 데도 도움을 준다.


데이터는 AI 프로젝트 성과를 가로막는 주요 문제이다. 하지만 생성형 AI 기술이 고도화되면서 데이터 외에도 신경 써야 하는 요소는 더 늘고 있다. 만약 기업에서 생성형 AI 도입 후 원하는 결과물을 얻지 못했다면 4가지 실패 사유를 살펴볼 만하다.dl-ciokorea@foundryco.com