기업의 절반이 AI에 맞추어 사업을 재구성하고 있습니다. 현재 AI 스킬을 갖춘 인재를 채용할 계획인 기업은 66%, AI가 자동화할 수 있는 직무는 AI로 적극 대체할 기업은 40%죠. (Future of Jobs Report 2025)
오늘날 AI는 개인이 일하는 방식과 조직의 운영 방식을 동시에 바꾸고 있습니다.
그런 만큼, 이에 대응하는 자세는 각자의 포지션에 따라 달라야 하는데요. 크게 실무자와 리더, 두 가지로 나눌 수 있습니다. 먼저 실무자는 직접 AI 툴을 다룹니다. AI를 기반으로 즉각적인 생산성 및 성과 향상을 내야 하는 입장이죠. 반면 리더는 조직 운영 관점에서 AI를 봅니다. 의사결정과 거버넌스 차원에서 AI를 다루고, 조직 ROI, 리스크 관리 등의 경영 KPI를 달성해야 하는 포지션이죠.
말하자면 실무자는 자신의 워크플로우 곳곳에 AI를 녹여내는 방법을, 리더는 AI 도입, 투자, 확산/중지 여부를 책임 있게 결정하는 방법을 알아야 합니다.
이제 산업, 직무, 직급 상관없이 모두에게 AI 업스킬링이 필요하다는 것은 자명합니다. 단, 역할과 책임에 따라 그 내용이 달라집니다. 오늘은 실무자와 리더에 따라 확연하게 달라지는 AI 업스킬링의 목표, 역량, 효과적인 AI 교육 방법을 살펴봅니다.
실무자의 AI 업스킬링, 활용 능력에 집중
개인의 생산성 향상 및 성과 개선이 목표예요
실무자의 AI 업스킬링은 주로 구성원 개인의 생산성과 성과 향상을 목표로 둡니다.
챗GPT, Copilot 등의 AI 툴 활용법, 프롬프트 엔지니어링, 반복 업무 자동화 등의 업스킬링에 집중하죠. 소모적인 작업 시간을 줄이고, 오류도 낮추고, 자동 업무를 확대할 수 있는 실질적인 AI 활용 능력이 주를 이룹니다. 이를 통해 반복되는 업무나 규칙 기반 업무를 자동화하고, AI 툴을 워크플로우 곳곳에 활용하여 개인의 업무 생산성을 끌어올리고, 이를 통해 절약한 시간을 고부가 작업에 투입할 수 있습니다.
태스크·워크플로우를 AI로 최적화하는 역량이 필요해요
실무자의 경우 즉시 현업에 적용 가능한 태스크·워크플로우 단위의 미시 역량이 핵심입니다. AI 프롬프트 설계, 워크플로우 AI 통합, AI 데이터 검증 등의 역량을 갖추면 성과는 업무 소요 시간, 오류 발생률, 결과물 퀄리티 등에서 성과가 나타나죠.
실무자가 필수적으로 AI 업스킬링을 해야 하는 역량으로 아래 3가지를 꼽을 수 있습니다.
생성형 AI 툴 활용
생성형 AI는 현재 실무에서 생산성 차이를 내는 가장 직접적인 레버리지입니다. 프롬프트 엔지니어링 등에 관한 지식을 기반으로 챗GPT, Copilot에서 원하는 결과물을 빠르게 만들어내고, AI의 답변을 비판적으로 분석하는 것이 현재 실무자에게 필요한 AI 핵심 역량 중 하나죠.
AI 기반 워크플로우 통합
보고서 및 이메일 작성, 고객 응대, 데이터 전처리 등 반복되는 업무를 AI로 자동화하고, 이를 기존 툴에 붙여 쓰는 능력 또한 실무자가 갖춰야 할 AI 핵심 역량입니다. 말하자면 AI를 업무 흐름에 심는 것이죠. 이렇게 워크플로우 자체를 혁신할 줄 알아야 지속적인 성과를 낼 수 있습니다.
AI의 한계 이해
AI의 리스크를 이해하는 것 또한 실무자가 갖춰야 할 AI 역량입니다. AI에게서 쉽게 나타나는 편향이나 오류, 나아가 보안 이슈를 인지하고 AI의 결과물을 검증하고 또 후편집을 체계화할 줄 알아야 하죠. AI 활용을 통한 실질적인 성과는 단순히 AI를 얼마나 적용했는가가 아니라, AI 결과물을 빠르게 만들고 책임 있게 직접 다듬는 구조에서 나옵니다. 이를 통해 실무에서 발행하는 AI의 오류 발생률을 낮추어 정확도를 높이고, 윤리적 리스크를 최대한 방지할 수 있습니다.
현업에 즉시 적용할 수 있는 실습 교육이 효과적이에요
실무자는 태스크, 워크플로우 단위의 실습을 중심으로 AI 교육을 진행할 때 가장 효과적입니다. 내 업무에 바로 쓸 수 있는 기술 훈련과 같죠. 따라서 직접 해보고 경험하며 배우는 핸즈온 방식, 강의를 통한 시연 따라하기, 실제 실무 파일에 적용해 보기 등이 효과적입니다.
AI 교육에서도 직무에 따라 실제 데이터나 문서 등을 그대로 가져와 AI 툴을 적용하고, 업무용 AI 프롬프트를 템플릿을 작성하는 등의 자기 주도형 학습 및 실시간 코칭이 주를 이룹니다. 실제 워크플로우를 분해하고 AI 활용 프로세스를 추가하거나, 반복 업무를 자동화하기 위한 업스킬링도 실습 및 사례에 기반하여 짧은 과제를 반복하는 마이크로 러닝도 빠르게 확대되고 있죠.
리더의 AI 업스킬링, 전략·거버넌스에 집중
조직의 AI 기반 성과 창출이 목표예요
리더의 AI 업스킬링은 좀 더 거시적인 차원을 목표로 합니다. 조직 전략 차원에서 AI를 다루는 포지션이기 때문이죠. 리더는 ‘조직이 AI로 일하는 방식을 바꾸는 설계자’로서 AI를 통한 조직 단위의 변혁에 집중하여 AI 업스킬링을 해야 합니다.
리더가 AI 전략, 의사결정 맥락을 충분히 체득했는지 여부가 조직의 지속적인 AI 기반 성과를 좌우합니다. 실제로 많은 조직이 AI 리더십 준비도가 낮아 병목 현상을 겪고 있는데요. AI 리더십을 갖춘 조직은 더 안전하고, 더 빠르고, 더 크게 AI를 확장합니다.
따라서 리더는 조직 차원에서 AI의 가치를 증폭시키고 리스크를 관리하기 위한 AI 업스킬링에 집중해야 합니다.
조직·포트폴리오를 재설계하는 거시 역량이 필요해요
리더는 AI 도입을 기반으로 조직 및 포트폴리오를 재설계해야 합니다. 그에 따라 AI 관련 전략·변화 관리·거버넌스와 같은 거시 역량이 AI 업스킬링의 핵심이 되죠. 리더의 AI 역량은 조직의 AI 도입률, 성숙도, ROI, 리스크로 나타납니다.
리더가 AI 업스킬링을 해야 할 주요 역량으로 아래 3가지를 꼽을 수 있습니다.
AI 도입 전략 설계
리더는 조직에 어떤 AI 툴을 언제, 어떻게 도입할지를 결정하고 그에 따른 데이터, 인력, 프로세스를 재설계해야 합니다. 나아가 로드맵에 따라 구성원들의 역할을 재정의하고, 교육 체계를 마련하고, 병목이 발생할 수 있는 문제를 예측하고 개선하는 AI 리더십을 갖추어야 하죠. 리더의 직접 개입, 권한 부여, 협업 촉진이 AI 도입의 성패를 가르는 만큼, 사내 AI 교육, 조직 문화, AI 도입 표준 프로세스 등등 전반적인 AI 도입 전략을 설계할 줄 알아야 합니다.
데이터 기반 의사 결정
데이터 기반 의사 결정은 AI가 등장하기 이전에도 중요했습니다. 그러나 AI 도입 이후 데이터 기반 의사 결정 및 관련 역량의 필요 수준이 더 높아졌죠.
예를 들면 과거엔 정형 데이터가 중심이었다면 이제는 텍스트, 이미지 등 비정형 데이터가 주를 이루며, 실시간 처리가 기본이 되었습니다. 이를 통해 조직 내부에선 자기 업무에 맞는 데이터를 제품처럼 만들어 직접 소유하고, 책임지고, 운영합니다. 나아가 고객사나 공급업체, 파트너사와 라이브 데이터와 AI 자산을 교환하기도 하죠.
이런 환경에서 리더는 어떤 데이터를 AI 예측·추천·시뮬레이션·RAG(검색 증강 생성)에 연결할지 우선 순위를 설정해야 합니다. 또한 부서·팀 및 시스템간 데이터가 끊임없이 연결되어 있는 환경에서 AI가 굴러갈 수 있도록 해야 하고, 외부와의 안전한 협업을 위해 데이터 공유 범위, 주기, 보안 수준, 계약, KPI 등을 최종 결정하는 것 또한 리더의 몫이죠.
AI 리스크 인식·관리
AI는 확률적이고 비결정적인 시스템이고, 입력·환경·데이터가 계속 바뀌는 오픈 월드에서 동작합니다. 이에 따라 조직에서는 AI 도입 시 신뢰도나 정확도는 물론 보안 및 프라이버시, 데이터 보호, 윤리 및 공정 이슈 등의 다양한 리스크를 마주하게 됩니다. AI가 가진 리스크를 제로로 만드는 것은 불가하죠.
그래서 리더는 AI 리스크를 제거 대상이 아닌 관리 대상으로 인식하고 접근해야 합니다. AI 리스크를 식별하고, 완화하고, 모니터링하는 시스템을 경영과 연결할 수 있어야 하죠. 즉, 리더는 투명한 AI 거버넌스를 경영 시스템으로 정착시키고 체계적인 리스크 관리 및 상시 모니터링을 주도할 수 있어야 합니다.
사례 기반 PBL 교육이 효과적이에요
리더의 AI 업스킬링을 위한 교육은 실무자와 다릅니다. 리더의 AI 업스킬링 교육은 “무엇을 확장·중지할지 판단하고, 조직이 AI를 안전하게 쓰도록 설계하는 훈련”이라 할 수 있습니다.
따라서 현장에서 발생하는 갈등, 의사 결정, 성과 압박 등 다양한 현업 사례를 구체적으로 다루고 의사결정 시뮬레이션 등의 실습 및 피드백을 중심으로 한 프로젝트 기반 학습(PBL)을 중심으로 이루어질 때 효과적입니다.
AI 툴을 직접 사용하기보다는 관련된 AI 전략을 설계하고 의사 결정을 내리는 위치이기 때문에 AI 리더십 교육은 AI 리터러시를 시작으로 AI 기반 문제 해결 프레임, 데이터 기반의사 결정 모델, 협업 시나리오 등의 구체적인 콘텐츠를 다루어야 하죠.
따라서 브리핑, 시뮬레이션, 워크샵 등의 방식으로 AI 리더십 교육이 주로 진행됩니다.
우리 조직에 필요한 직급 맞춤형 AI 교육, 팀스파르타와 함께하세요
AI 업스킬링, 짧은 일회성 시도로는 성과가 나지 않습니다.
실무자에게 필요한 AI 활용 능력, 리더가 갖춰야 할 AI 거버넌스 역량 모두 쉽게 빚어낼 수 없는 영역이죠. 반복된 학습과 훈련, 피드백이 있을 때 실질적인 변화를 만들 수 있습니다. 나아가 하루가 다르게 AI 도구와 모델이 진화하는 만큼, 그에 맞추어 최신으로 업데이트된 교육과 지속적인 코칭이 없으면 AI 역량은 금세 뒤처집니다.
스파르타 기업교육은 리더와 실무자의 포지션에 따른 AI 교육은 물론, 각각의 산업과 직무, 세부 직급까지 고려하여 고객사의 니즈에 딱 맞는 맞춤형 교육 콘텐츠를 새로 설계하고 제공합니다. 고객사 맞춤 교육을 새로 설계하는 만큼 최신 AI 기술 동향이 녹아들어 있죠.
이렇게 고객사의 산업 및 요구를 깊이 이해하여 체계적으로 구성된 교육 커리큘럼 및 자료를 준비하고, 적합한 강사를 매칭합니다. 강사진 또한 4단계 검증 체계를 거쳐 팀스파르타에서 지속적으로 평가 및 등급을 조정하며 자체 관리하고 있죠.
대한민국 대표 기업들이 선택한 AI 교육 파트너, 본질적으로 차별화된 교육 관리 시스템으로 압도적인 AI 교육 성과를 제공합니다.
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