핵심 요약

  • 앤드루 애너그노스트는 고교 중퇴와 퇴학, 교통사고를 겪은 뒤 주변 사람들의 도움을 받아 학업을 이어갔다. 그는 자신의 경력을 혼자 이룬 성취로 보지 않는다.
  • 시뮬레이션 소프트웨어 스타트업에서는 빠른 의사결정과 폭넓은 역할을 배웠다. 다만 그곳의 거침없는 소통 방식이 큰 조직에도 통하는 것은 아니라고 말했다.
  • 오토데스크 CEO가 된 뒤에는 사업을 정리하고 고객에게 제품을 제공하는 내부 운영 체계에 투자했다. 건설 분야를 키우기 위한 대형 인수도 추진했다.
  • 그는 설계·건설·제조에 쓰는 AI에는 정확성과 작업 맥락이 중요하다고 본다. 고객 데이터로 자체 모델을 학습시키는 과정의 우려도 인정했다.

방향을 바꾼 사고와 주변 사람들

애너그노스트는 고교 시절 학교를 떠났고, 이후 퇴학당했다고 회고했다. 한 수학 교사는 그에게 자신의 행동이 다른 학생에게도 영향을 준다고 꾸짖었다. 당시에는 흘려들었지만, 나중에 동승자를 거의 죽게 할 뻔한 교통사고를 겪었을 때 그 말이 떠올랐다고 했다.

그는 이후 지역의 캘리포니아주립대에 진학해 학업을 이어가고 인턴십 기회를 얻기 위해 노력했다. 스탠퍼드 대학원까지 가는 과정에는 가능성을 알아본 교사와 교수 등 여러 사람의 도움이 있었다고 설명했다. 그가 강조한 것은 노력과 함께 필요한 말을 해주는 사람의 역할이다.

스타트업에서 배운 속도와 그 한계

그는 시뮬레이션 소프트웨어를 만드는 기술 스타트업에서 일했다. 작은 조직에서는 여러 일을 빠르게 익히고, 결정을 신속히 내리며, 사람보다 아이디어를 놓고 논쟁할 수 있었다고 말했다. 회사가 매출 0에서 1,000만 달러로 가는 단계를 그는 특히 배울 것이 많은 시기로 묘사했다. 이는 자신이 다닌 회사의 매출 실적을 밝힌 말은 아니다.

반면 늦은 밤까지 함께 일한 동료에게 거리낌 없이 이의를 제기하는 방식은 큰 회사로 옮겨 가면 그대로 적용하기 어렵다고 했다. 오토데스크에 합류했을 당시 그가 속한 팀은 회사의 기존 문화와 다른 방향을 시도했다. 당시 회사에는 직원이 1,000명 미만이었다고 회고했다. 그는 그곳에서 고객에게 제품을 전달하고 사업을 확장하는 데 필요한 운영 규율을 배웠다.

공동 CEO를 거쳐 내린 초기 결정

애너그노스트는 처음에는 CEO 승계 과정에 스스로 참여하지 않았다. 이후 회사의 방향을 둘러싼 상황이 바뀌자 후보로 나섰고, 다른 내부 후보와 공동 CEO를 맡았다. 그의 설명에 따르면 공동 체제가 이어진 약 6개월 동안 회사는 주요 전략 결정을 내리지 못했다. 그는 이사회가 왜 그런 방식을 택했는지는 자신에게 물을 일이 아니라는 취지로 말했다.

단독 CEO가 된 뒤에는 사업과 프로젝트를 정리했다. 판단 기준은 해당 분야에서 이길 가능성이 있는지, 기존 사업과 얼마나 가까운지, 적절한 팀과 제품 구상이 있는지였다. 그는 이 과정에서 남겨야 할 프로젝트도 일부 중단했다고 인정했다. 사업상 인접한 분야로는 단계적으로 이동하되, 기존 사업이 위협받는 기술 변화에는 큰 전환이 필요할 수 있다고 구분했다. 오토데스크의 구독 방식 전환을 후자의 사례로 들었다.

그가 초기에 자금을 돌린 곳 중 하나는 내부 운영 체계였다. 구독과 서비스형 소프트웨어에 맞는 체계가 없으면 좋은 제품을 만들어도 기존 고객과 신규 고객에게 제대로 제공하기 어렵다는 판단이었다. 또 설계 소프트웨어만으로는 충분하지 않다고 보고 건설 사업을 키우기 위한 대형 인수를 추진했다. 그는 사업이 성장했지만 그 과정에서 지출도 많이 필요했다고 말했다.

설계와 제작을 잇는 AI

애너그노스트는 건물과 토목 시설을 만드는 과정이 여러 주체로 나뉘어 있고, 작업의 이력과 책임을 파악하기 어렵다고 진단했다. 기술만으로 해결할 문제는 아니지만 기술이 도움이 될 수 있다는 견해다. 오토데스크는 설계 판단에 시공·제조 조건을 반영하고, 시공·제조 과정에서 얻은 정보를 다시 설계에 연결하는 방향으로 자동화를 추진한다고 설명했다.

그는 이를 위해 고객 데이터로 학습한 자체 AI 모델을 만들었다고 말했다. 고객 입장에서는 자신의 고유한 작업 방식이 다른 사람을 위한 학습에 쓰일 수 있다는 우려가 있다. 애너그노스트는 현재의 학습 목적을 생산성 향상이라고 설명하며, 다른 고객을 위해 그런 방식의 학습을 하게 된다면 고객이 참여를 거부하고 학습 데이터에서 자신의 데이터를 지울 수 있도록 하겠다고 말했다.

그가 산업별 AI 모델을 강조하는 이유는 정확성과 맥락이다. 설계와 제작에서는 대체로 맞는 답으로 충분하지 않으며, 설계에서 시공으로 넘어갈 때도 정보가 유실될 수 있다고 했다. 그는 특정 문제에 맞춘 작은 모델이 범용 도구보다 적은 연산으로 더 빠르고 정확하게 답할 수 있다는 견해를 밝혔다. 이는 그가 제시한 제품 방향과 비용 판단이지, 모든 작업에서 이미 입증된 비교 결과는 아니다.

조직을 움직이는 설명과 공감

CEO 취임 후 경영진의 약 4분의 3이 스스로 떠나거나 퇴사를 요청받았다고 애너그노스트는 말했다. 그는 변화의 이유를 조직에 반복해서 설명하고 신뢰를 얻어야 했다고 회고했다. 자신을 지지하지 않았던 사람을 벌하지 않았고, 지지자들에게도 적임자임을 성과로 보여줘야 했다고 했다.

그가 제시한 리더십의 세 요소는 용기, 학습, 공감이다. 사업을 스스로 바꾸거나 듣기 어려운 말을 전할 용기가 필요하지만, 그 결정이 사람들에게 미칠 영향도 알아야 한다는 뜻이다. 그는 공감이 결정을 멈추는 일이 아니라 고통을 인정하고 이유와 이후의 대응을 설명하는 일이라고 했다. 동시에 충동과 결단을 혼동하지 않도록 판단에 앞서 충분히 배워야 한다고 강조했다.

애너그노스트의 경험에서 사업 전환은 프로젝트를 고르는 판단만으로 끝나지 않는다. 제품을 전달할 체계를 갖추고, 결정의 이유를 설명하며, 그 결정이 조직과 고객에게 미치는 영향을 살피는 일까지 이어진다.