• 맥킨지와 제너럴 카탈리스트 임원들, ‘한 번 배워 평생 일하는’ 시대 막을 내렸다

    CES 2026 기조연설자들이 공통적으로 언급한 지점은 AI가 이전의 어떤 기술 혁명과도 비교할 수 없는 속도와 규모로 기술을 재편하고 있다는 점입니다.

    지난 화요일에 녹화된 All-In 팟캐스트에서, 공동 진행자인 제이슨 칼라카니스(Jason Calacanis)는 맥킨지앤컴퍼니(McKinsey & Company)의 글로벌 매니징 파트너 밥 스턴펠스(Bob Sternfels)와 제너럴 카탈리스트(General Catalyst)의 CEO 헤만트 타네자(Hemant Taneja)를 인터뷰했습니다. 이들의 대화는 AI가 투자 전략과 노동력에 어떤 변화를 가져오는지에 초점을 맞췄습니다.

    타네자는 전례 없는 AI 기업의 성장에 대해 "세상이 완전히 바뀌었다"고 말했습니다. 그는 스트라이프(Stripe)가 1,000억 달러의 가치에 도달하는 데 약 12년이 걸린 것에 비해, 또 다른 제너럴 카탈리스트 포트폴리오 회사인 엔트로픽(Anthropic)은 작년 600억 달러에서 올해 "수천억 달러(couple hundred billion dollars)"로 급등했다고 언급했습니다.

    타네자는 현재 우리가 새로운 조 단위 기업들의 물결을 목격하기 직전이라고 믿습니다. 그는 "이는 엔트로픽, OpenAI, 그리고 몇몇 기업들과 함께 공상에 불과한 아이디어가 아닙니다"라고 말했습니다.

    칼라카니스는 이 폭발적인 성장 동력에 대해 질문을 던졌습니다. 맥킨지의 스턴펠스에 따르면, 많은 기업들이 AI 제품을 시험하고 있지만, 비기술 분야 기업들은 아직 전면적인 도입에 대해 망설이는 태도를 보이고 있습니다. 스턴펠스는 맥킨지 컨설턴트들이 CEO들로부터 가장 자주 듣는 질문이 "지금 재무 담당 임원(CFO)의 조언을 들을지, 아니면 최고 정보 책임자(CIO)의 조언을 들을지?"라는 것이라고 전했습니다.

    스턴펠스는 투자 수익률(ROI)이 낮다는 점을 들어 구현 지연을 주장하는 CFO와, "우리 회사가 파괴될 수 있다"며 AI 도입을 거부하는 것이 "미친 짓"이라고 주장하는 CIO 사이의 대립을 설명했습니다.

    또 다른 주요 관심사는 AI가 노동력을 어떻게 재편하고 있느냐 하는 문제였습니다. 칼라카니스는 AI가 전통적으로 신규 졸업자들이 담당하던 입문직을 대체할 수 있다는 우려를 언급하며 "어떤 사람들은 AI 앞에서 두려움을 느낀다"고 말했습니다. 그는 스턴펠스와 타네자에게 이 새로운 환경에서 젊은 세대가 무엇을 준비해야 할지에 대한 조언을 구했습니다.

    스턴펠스는 AI 모델이 많은 업무를 처리할 수는 있지만, AI가 깊숙이 스며든 세상에서 성공하기 위해 인간이 반드시 갖춰야 할 본질적인 역량은 '균형 잡힌 판단력과 창의성'이라고 말했습니다.

    한편, 타네자는 사람들은 '기술 습득과 재숙련(skilling and re-skilling)'이 평생에 걸친 과정임을 인식해야 한다고 주장했습니다. 그는 "우리가 22년간 배우고 이후 40년간 일한다는 개념 자체가 깨졌다"고 지적했습니다.

    칼라카니스는 AI 에이전트를 개발하는 데 걸리는 시간이 신입 직원을 교육하는 시간보다 짧을 수 있는 시대에는, 개인이 관련성을 유지하기 위한 방법을 찾아야 한다는 데 동의했습니다. 그는 "돋보이려면(차별화되려면), 자신감과 추진력, 그리고 열정이 필요합니다"라고 말했습니다.

    스턴펠스는 이러한 미래에 대해 다음과 같이 제시했습니다. 2026년 말까지 맥킨지 역시 직원 수만큼의 '개인화된' AI 에이전트를 보유할 것으로 예상하지만, 이로 인해 인력 자체가 반드시 감소하지는 않을 것이라고 했습니다. 대신, 회사의 구성을 조정하여 고객과 직접적으로 협력하는 직원 비중을 25% 늘리는 대신, 백오피스 역할은 동일한 비율로 줄이고 있다는 것입니다.

    TechCrunch가 다루는 연례 CES 컨퍼런지 기사를 계속 확인하세요.

    [출처:] https://techcrunch.com/2026/01/06/mckinsey-and-general-catalyst-execs-say-the-era-of-learn-once-work-forever-is-over