계층에서 지능으로
From Hierarchy to Intelligence
Block은 2026년 2월 26일, 전체 인력의 40%를 감축하기로 결정했습니다. 잭 도시는 AI와 수평적이고 작은 팀만으로도 같은 성과를 낼 수 있기에 이러한 결정을 했다고 밝혔습니다.
그로부터 33일 뒤인 2026년 3월 31일, 잭 도시는 Sequoia 이사 겸 대주주인 로엘로프 보타와 ‘From Hierarchy to Intelligence’라는 글을 block 홈페이지에 게시했습니다.
From Hierarchy to Intelligence
Sequoia에서 우리는 속도가 스타트업 성공의 가장 강력한 예측 변수임을 목격해 왔다. 대부분의 기업은 AI를 생산성 향상 도구로 바라본다. AI가 우리의 협업 방식 자체를 바꿀 수 있다는 가능성에 주목하는 기업은 드물다. Block은 조직 설계를 근본적으로 재구상하는 것이 어떤 모습인지 보여주고 있으며, 궁극적으로 AI를 활용해 속도를 복리적 경쟁 우위로 전환하고 있다.
최초의 기업 조직도가 만들어지기 2천 년 전, 로마군은 모든 대규모 조직이 오늘날까지 직면하는 문제를 해결했다. 제한된 통신 수단만으로 광활한 지역에 흩어진 수천 명을 어떻게 조율할 것인가.
로마군의 답은 모든 단계에서 일관된 통솔 범위를 갖춘 중첩형 계층 구조였다. 가장 작은 단위는 콘투베르니움으로, 천막과 장비, 노새 한 마리를 공유하는 8명의 병사가 데카누스(분대장)의 지휘를 받았다. 10개 분대가 모여 켄투리온(백인대장) 휘하의 켄투리아(80인 중대)를 구성했다. 6개 중대가 코호르트(대대)를, 10개 대대가 약 5,000명 규모의 레기온(군단)을 이루었다. 각 계층마다 지명된 지휘관이 명확한 권한을 갖고, 아래로부터 정보를 집약하며, 위로부터 결정을 전달했다. 이 구조(8 → 80 → 480 → 5,000)는 단순한 인간적 한계를 기반으로 설계된 정보 전달 경로였다. 지휘관 한 명이 효과적으로 관리할 수 있는 인원은 3명에서 8명 사이라는 것이다. 로마인들은 수백 년의 전쟁을 통해 이를 발견했다. 오늘날에도 미 육군의 계층적 지휘 체계는 유사한 패턴을 따른다. 우리는 이것을 이제 “통솔 범위”라 부르며, 이는 지구상 모든 대규모 조직을 지배하는 제약 조건으로 남아 있다.
다음 큰 전환은 프로이센에서 왔다. 1806년 예나 전투에서 나폴레옹의 군대가 프로이센군을 궤멸시킨 이후, 샤른호르스트와 그나이제나우가 이끄는 개혁파는 불편한 진실을 중심으로 군대를 재건했다. 정상에 있는 개인의 천재성에 의존할 수 없다. 시스템이 필요하다. 이들은 참모본부를 창설했다. 전투가 아니라 작전 계획, 정보 처리, 부대 간 조율을 임무로 하는 전문 장교 계층이었다. 샤른호르스트는 이 참모 장교들이 “무능한 장군들을 보좌하여, 지휘관에게 부족할 수 있는 재능을 제공”하도록 의도했다. 이것은 그 용어가 존재하기 전의 중간 관리였다. 정보를 전달하고, 의사결정을 사전에 처리하며, 복잡한 조직 전체의 정렬을 유지하는 것을 목적으로 하는 전문가 집단이었다. 군대는 또한 라인과 스태프 기능의 구분을 공식화했다. 라인은 핵심 임무를 수행한다. 스태프는 전문적 지원을 제공한다. 오늘날에도 모든 기업이 이 어휘를 그대로 사용하고 있다.
군사 계층 구조는 1840년대와 1850년대에 미국 철도를 통해 기업의 세계로 진입했다. 미 육군은 웨스트포인트에서 훈련받은 공병 장교들을 민간 철도 회사에 파견했고, 이 장교들은 군사 조직 사고방식을 함께 가져왔다. 라인과 스태프 계층 구조, 사단 편제, 보고 및 통제의 관료적 체계 등 이 모든 것은 철도가 도입하기 전에 군대에서 먼저 개발된 것이었다. 1850년대 중반, 뉴욕 앤드 이리 철도의 다니엘 매컬럼은 500마일이 넘는 노선과 수천 명의 인력을 관리하기 위해 세계 최초의 조직도를 만들었다. 소규모 철도에서 통했던 비공식적 관리 방식은 더 이상 작동하지 않았다. 열차 충돌로 사람들이 죽어가고 있었다. 매컬럼의 조직도는 로마인이 사용했던 것과 동일한 계층적 논리를 공식화했다. 권한의 층위, 명확한 보고 라인, 구조화된 정보 흐름이었다. 이것이 현대 기업의 청사진이 되었다.
프레더릭 테일러(1856-1915)는 흔히 과학적 관리법의 아버지로 불리며, 이 계층 구조 안에서 일어나는 일을 최적화했다. Taylor는 업무를 전문화된 과업으로 분해하고, 훈련받은 전문가에게 배정하며, 직관이 아닌 측정을 통해 관리했다. 이로써 기능별 피라미드 조직이 탄생했다. 군대가 개척하고 철도가 상업화한 정보 전달 경로 위에서 효율성에 최적화된 구조였다.
기능별 계층 구조가 처음으로 본격적인 스트레스 테스트를 받은 것은 2차 세계대전이었다. 맨해튼 프로젝트는 물리학자, 화학자, 엔지니어, 야금학자, 군 장교가 극도의 보안과 시간 압박 속에서 하나의 목표를 향해 학문 분야의 경계를 넘어 협업해야 하는 과제였다. 로버트 오펜하이머는 로스앨러모스 연구소를 기능별 부서로 편성하되, 군 측이 본능적으로 추구하는 구획화에 저항하며 부서 간 개방적 협업을 고집했다. 1944년 implosion(외부 압력에 의해 물체가 급격하게 붕괴하는 현상) 문제가 급박해지자, 그는 연구소를 그 문제 중심으로 재편성하여 당시 미국 기업 어디에서도 볼 수 없었던 교차 기능 팀을 만들어냈다. 이 방식은 성공했다. 그러나 전시라는 예외 상황에서 한 명의 비범한 인물이 이끈 결과였다. 전후 기업 세계가 직면한 질문은 이런 부서 횡단 협업을 일상적으로 구현할 수 있는가 하는 것이었다.
2차 세계대전 이후 기업의 성장과 글로벌화가 진행되면서, 기능별 조직 설계의 규모 한계가 심각해졌다. 1959년, McKinsey의 길버트 클리와 알프레드 디시피오는 Harvard Business Review에 “Creating a World Enterprise”를 발표하여, 기능별 전문성과 사업부 조직을 결합하는 매트릭스 조직의 지적 틀을 제시했다. 마빈 바우어의 리더십 아래 McKinsey는 Shell, GE 같은 기업이 이 원칙을 도입하도록 지원했고, 중앙 표준과 현지 민첩성의 균형을 잡아 나갔다. 이것이 전후 글로벌 경제를 추진한 전문 혹은 현대적 기업의 원형이 되었다.
시간이 지나면서 매트릭스 구조의 복잡성, 경직성, 관료주의를 해결하기 위한 다른 프레임워크들이 등장했다. 1970년대 후반 톰 피터스와 로버트 워터먼이 개발한 McKinsey 7-S 프레임워크는 “하드 S”(전략(Strategy), 구조(Structure), 시스템(Systems))와 “소프트 S”(공유 가치(Shared Values), 기술(Skills), 인재(Staff), 스타일(Style))를 구분했다. 핵심 아이디어는 구조적 요소만으로는 충분하지 않다는 것이었다. 조직의 효과성을 위해서는 문화적 특성과 전략의 실행 여부를 결정짓는 인적 요인까지 정렬이 필요하다.
보다 최근 수십 년간, 테크 기업들은 조직 구조를 공격적으로 실험해 왔다. Spotify는 짧은 스프린트 사이클의 교차 기능 스쿼드를 대중화했다. Zappos는 홀라크라시를 시도하며 관리직 직함을 완전히 없앴다. Valve는 수평 구조를 채택하고 공식적 계층 구조 없이 운영했다.
Spotify의 스쿼드: Spotify가 2012년경 도입한 조직 운영 방식. 8명 내외의 교차 기능 소규모 팀(스쿼드)을 기본 단위로, 같은 기능을 공유하는 스쿼드끼리 챕터(Chapter)로, 관련 스쿼드끼리 트라이브(Tribe)로 묶는 구조.
홀라크라시: 관리자 직함과 전통적 위계를 없애고, ‘서클’과 ‘역할’ 단위로 권한을 분산하는 구조를 의미.
Valve: 미국 게임 회사 Steam 운영사로 직함 없이, 직원이 자율적으로 프로젝트를 선택·이동하는 수평 조직.
이 실험들은 각각 전통적 계층 구조의 한계에 대해 무언가를 드러냈지만, 근본적인 문제를 해결하지는 못했다. Spotify는 규모가 커지면서 전통적 관리 방식으로 회귀했다. Zappos는 상당한 인력 이탈을 겪었다. Valve의 모델은 수백 명을 넘어서는 확장이 어려웠다. 조직이 수천 명 규모로 성장하면, 계층적 조정으로 회귀한다. 그것을 대체할 만큼 강력한 대안적 정보 전달 경로가 존재하지 않았기 때문이다.
제약은 로마군이 직면했고 해병대가 2차 세계대전에서 재발견한 것과 동일하다. 통솔 범위를 좁히면 지휘 계층이 늘어나고, 계층이 늘어나면 정보 흐름이 느려진다. 2천 년간의 조직 혁신은 이 트레이드오프를 깨뜨리지 않으면서 우회하려는 시도였다.
그렇다면 지금은 무엇이 다른가?
Block에서 우리는 근본적인 전제에 의문을 던지고 있다. 조직은 인간을 조정 메커니즘으로 삼아 계층적으로 구성되어야 한다는 전제 말이다. 우리는 계층 구조가 수행하는 기능 자체를 대체하려 한다. 오늘날 AI를 활용하는 대부분의 기업은 모든 구성원에게 코파일럿을 제공하여 기존 구조를 약간 더 효율적으로 만들 뿐, 구조 자체를 바꾸지는 않는다. 우리가 추구하는 것은 다르다. 하나의 지능(or 미니 AGI)으로 구축된 회사다.
전통적 계층 구조를 넘어서려는 시도가 우리가 처음은 아니다. Haier의 런단허이 모델, 플랫폼 조직, 데이터 기반 경영 등은 같은 문제에 대한 진지한 시도들이었다. 이들에게 부족했던 것은, 계층 구조가 존재하는 이유인 조정 기능을 실제로 수행할 수 있는 기술이었다. AI가 바로 그 기술이다. 역사상 처음으로, 기업 전체의 지속적으로 갱신되는 모델을 유지하면서 그것을 활용해 업무를 조정할 수 있는 시스템이 등장했다. 이전에는 관리 계층을 통해 정보를 전달하는 인간에게 의존할 수밖에 없었던 방식의 조정이다.
런단허이는 중국의 가전제품 제조사인 Haier가 2005년부터 적용한 경영 모델임. 8만 명 규모 조직을 4,000개 이상의 마이크로엔터프라이즈(10~20명)로 분해하여 각각 독립 손익 관리, 자체 의사결정, 외부 채용까지 허용한 구조.
이것이 작동하려면 두 가지가 필요하다. 자사 운영에 대한 일종의 월드 모델과, 그 모델을 실질적으로 쓸모 있게 만들 만큼 풍부한 고객 신호다.
Block은 원격 근무 중심(remote-first) 회사다. 우리가 하는 모든 일은 기록을 남긴다. 의사결정, 논의, 코드, 디자인, 계획, 문제, 진행 상황 — 모두가 기록된 행위로 존재한다. 이것이 회사 월드 모델의 원재료다. 전통적인 회사에서 관리자의 역할은 팀 전반에서 무슨 일이 일어나고 있는지 파악하고, 그 맥락을 위아래로 전달하는 것이다. 업무가 이미 기계 판독 가능한 형태로 이루어지는 원격 근무 중심 회사에서는 AI가 그 그림을 지속적으로 구축하고 유지할 수 있다. 무엇이 만들어지고 있는지, 어디서 막혀 있는지, 자원이 어디에 배분되어 있는지, 무엇이 잘 되고 무엇이 안 되는지. 이것이 과거 계층 구조가 전달하던 정보다. 회사 월드 모델이 그 역할을 대신한다.
그러나 시스템의 역량은 그것을 공급하는 고객 신호의 품질에 달려 있다. 그리고 돈은 세상에서 가장 정직한 신호다.
사람들은 설문에서 거짓말을 한다. 광고를 무시한다. 장바구니를 버린다. 하지만 돈을 쓰고, 저축하고, 보내고, 빌리고, 갚을 때 — 그것이 진실이다. 모든 거래는 누군가의 삶에 대한 사실이다. Block은 매일 수백만 건의 이런 거래를 양면에서 본다. 구매자 쪽은 Cash App을 통해, 판매자 쪽은 Square를 통해, 여기에 가맹점 사업 운영 데이터까지 더해진다. 이것이 고객 월드 모델에 희소한 무언가를 부여한다. 정직한 신호로 구축되어 복리로 축적되는, 고객별·가맹점별 금융 현실 이해다. 신호가 풍부할수록 모델이 정교해진다. 모델이 정교할수록 거래가 늘어난다. 거래가 늘어날수록 신호가 풍부해진다.
회사 월드 모델과 고객 월드 모델은 함께 다른 종류의 회사를 위한 기반을 형성한다. 사전에 정해진 로드맵을 따르는 제품 팀 대신, 네 가지를 구축한다.
첫째, 역량(capabilities)이다. 원자적 금융 기본 요소들 — 결제, 대출, 카드 발급, 뱅킹, 선구매 후결제(buy-now-pay-later), 급여 지급 등이다. 이것들은 제품이 아니다. 확보하고 유지하기 어려운 조립 블록이다(일부는 네트워크 효과와 규제 인가를 수반한다). 자체 UI를 갖지 않는다. 신뢰성, 컴플라이언스, 성능 목표만 있을 뿐이다.
둘째, 월드 모델이다. 여기에는 두 가지 측면이 있다. 회사 월드 모델은 회사가 자기 자신의 운영, 성과, 우선순위를 이해하는 방식이며, 과거 관리 계층을 통해 흘러다니던 정보를 대체한다. 고객 월드 모델은 독점적 거래 데이터로 구축되는 고객별·가맹점별·시장별 표현이다. 현재는 원시 거래 데이터에서 출발하지만, 시간이 지나면서 완전한 인과 모델과 예측 모델로 진화한다.
셋째, 인텔리전스 레이어다. 이것이 역량을 조합하여 특정 고객에게 특정 순간에 맞는 솔루션을 만들어 선제적으로 전달하는 계층이다. 한 레스토랑의 현금 흐름이 모델이 이전에 관찰한 계절적 저점을 앞두고 빠듯해지고 있다. 인텔리전스 레이어가 대출 역량에서 단기 대출을 조합하고, 결제 역량을 활용해 상환 일정을 조정하고, 가맹점이 자금 조달을 생각하기도 전에 이를 제시한다. Cash App 사용자의 지출 패턴이 모델이 새 도시로의 이사와 연관 짓는 방식으로 변한다. 인텔리전스 레이어가 새로운 급여 직접 입금 설정, 새 동네에 맞는 부스트 카테고리를 적용한 Cash App Card, 업데이트된 소득에 맞춰 조정된 저축 목표를 조합한다. 어떤 제품 관리자도 이 두 솔루션 중 어느 것도 기획하지 않았다. 역량은 존재하고 있었다. 인텔리전스 레이어가 그 순간을 인식하고 조합한 것이다.
넷째, 인터페이스(하드웨어와 소프트웨어)다. Square, Cash App, Afterpay, TIDAL, bitkey, proto가 여기에 해당한다. 인텔리전스 레이어가 조합한 솔루션을 전달하는 표면이다. 중요하지만, 가치가 창출되는 곳은 이곳이 아니다. 가치는 모델과 인텔리전스에 있다.
인텔리전스 레이어가 솔루션을 조합하려 하는데 해당 역량이 존재하지 않아 실패할 때, 그 실패 신호가 곧 미래의 로드맵이다. 제품 관리자가 다음에 무엇을 만들지 가설을 세우는 전통적 로드맵은 어떤 회사에서든 궁극적 제약 요인이다. 이 모델에서는 고객 현실이 직접 백로그를 생성한다.
회사가 이것을 구축한다면, 사람은 무엇을 하는가라는 질문이 나타난다.
조직 구조는 여기서 도출되며, 전통적인 그림을 뒤집는다. 기존 회사에서 지능은 사람들에게 분산되어 있고 계층 구조가 그것을 라우팅한다. 이 모델에서 지능은 시스템 안에 있다. 사람은 엣지에 있다. 엣지가 행동이 일어나는 곳이다.
엣지는 지능이 현실과 접촉하는 곳이다. 사람은 모델이 아직 도달하지 못하는 곳으로 손을 뻗는다. 모델이 감지할 수 없는 것들 즉, 직관, 주관적 방향성, 문화적 맥락, 신뢰 관계의 역학, 회의실의 분위기을 감지한다. 모델이 스스로 내려서는 안 되는 판단, 특히 윤리적 결정, 전례 없는 상황, 틀렸을 때의 비용이 치명적인 고위험 순간에서의 판단을 내린다. 세계와 접촉할 수 없는 월드 모델은 그저 데이터베이스일 뿐이다. 그러나 엣지에는 조율을 위한 관리 계층이 필요하지 않다. 월드 모델이 엣지의 모든 사람에게 행동에 필요한 맥락을 제공하기 때문이다. 지휘 계통을 타고 정보가 오르내리기를 기다릴 필요가 없다.
실제로 이것은 세 가지 역할로 정규화된다는 뜻이다.
IC(Individual Contributor, 개인 기여자)는 역량, 모델, 인텔리전스 레이어, 인터페이스를 구축하고 운영한다. 시스템의 특정 계층에 대한 깊은 전문성을 가진 스페셜리스트다. 월드 모델이 과거 관리자가 제공하던 맥락을 제공하므로, IC는 지시를 기다리지 않고 자기 계층에 대한 의사결정을 내릴 수 있다.
DRI(Directly Responsible Individual, 직접 책임자)는 특정 부서 횡단 문제나 기회, 고객 성과를 소유한다. DRI는 특정 세그먼트의 가맹점 이탈 문제를 90일간 소유하면서, 월드 모델 팀, 대출 역량 팀, 인터페이스 팀에서 필요에 따라 자원을 끌어올 수 있는 전권을 가질 수 있다. DRI는 특정 문제에 계속 남아 있을 수도 있고, 새로운 문제를 해결하기 위해 다른 곳으로 이동할 수도 있다.
플레이어-코치는 구축과 사람 육성을 결합하는 역할이다. 정보 전달 경로가 주 업무였던 전통적 관리자를 대체한다. 플레이어-코치는 여전히 코드를 작성하거나, 모델을 구축하거나, 인터페이스를 설계한다. 동시에 주변 사람들의 성장에 투자한다. 상태 회의, 정렬 세션, 우선순위 협상으로 하루를 보내지 않는다. 정렬은 월드 모델이 처리한다. 전략과 우선순위는 DRI 구조가 처리한다. 플레이어-코치는 기술(craft)과 사람을 담당한다.
영구적인 중간 관리 계층은 필요하지 않다. 과거 계층 구조가 수행하던 나머지 모든 것은 시스템이 조율하며, 모든 사람이 권한을 부여받되, 그 역할은 업무와 고객에 훨씬 더 가까운 위치에 놓인다.
Block은 이 전환의 초기 단계에 있다. 어려운 전환이 될 것이며, 일부는 작동하기 전에 깨질 가능성이 높다. 지금 이 글을 쓰는 이유는, 결국 모든 회사가 우리와 같은 질문에 직면하게 될 것이라 믿기 때문이다. 당신의 회사가 이해하고 있는 것 중 진정으로 이해하기 어려운 것은 무엇이며, 그 이해는 매일 더 깊어지고 있는가?
답이 아무것도 아니라면, AI는 그저 비용 최적화 이야기에 불과하다. 인원을 줄이고, 몇 분기 마진을 개선하고, 결국 더 똑똑한 무언가에 흡수된다. 답이 깊다면, AI는 회사를 보강하는 것이 아니다. 회사가 실제로 무엇인지를 드러낸다.
Block의 답은 경제 그래프다. 수백만 가맹점과 소비자, 모든 거래의 양면, 실시간으로 포착되는 금융 행동. 이 이해는 시스템이 작동하는 매 순간 복리처럼 쌓여간다. 우리는 그 근저의 패턴, 위계가 아닌 하나의 지능으로 조직된 회사가 앞으로 수년에 걸쳐 모든 종류의 기업이 운영되는 방식을 바꿔놓을 만큼 의미 있다고 믿는다. Block은 이 아이디어가 단순한 이론이 아님을 보여줄 수 있을 만큼 충분히 나아갔다(물론, 우리 생각을 검증하고 다듬기 위한 논의와 피드백은 언제든 환영한다).
회사는 정보 흐름에 따라 빠르게 혹은 느리게 움직인다. 계층 구조와 중간 관리는 정보 흐름을 방해한다. 로마 콘투베르니움에서 오늘날의 글로벌 기업에 이르기까지 2천 년간, 우리에게 진정한 대안은 없었다. 천막을 함께 쓰는 8명의 병사에게 데카누스가 필요했다. 80명에게 켄투리온이 필요했다. 5,000명에게 레가투스(군단장)가 필요했다. 질문은 계층이 필요한지 여부가 아니었다. 그 계층이 하는 일에 인간만이 유일한 선택지인지 여부였다. 더 이상 그렇지 않다. Block은 그다음을 구축하고 있다.