매일같이 새로운 기술, 새로운 기능, 새로운 앱이 등장하는 AI 시대. 이 흐름 속에서 개개인의 AI 역량은 그 격차가 빠르게 벌어지고 있습니다.
이젠 직군과 상관없이 누구나 AI와 함께 일할 수 있는 일정 수준의 역량을 갖추어야 합니다. 마케터는 생성형 AI로 캠페인 아이디어를 만들 줄 알아야 하고, 운영 실무자는 반복 업무를 자동화하며, HR 담당자는 수많은 텍스트 데이터를 정리하고 요약할 줄 알아야 하죠. 개발자나 데이터 분석가가 아니어도 모든 실무자가 AI를 이해하고 활용해야 하는 AI 시대입니다.
중요한 것은 AI도 도구인 만큼, 결국 도구 자체가 아니라 도구를 다루는 사람의 역량이 격차를 만든다는 것입니다. 그리고 이렇게 도구를 다루는 개개인의 AI 기본 역량은 조직의 경쟁력과 더 긴밀하게 연결되죠.
그렇다면 개인과 조직 모두의 경쟁력을 위해 오늘날 산업, 직무, 직급 상관없이 누구나 갖춰야 할 AI 역량은 구체적으로 무엇이 있을까요? AI를 수동적으로 ‘사용’하는 사람이 아닌, 필요에 맞게 ‘활용’하는 사람이 되기 위해서 반드시 갖추어야 할 업스킬 5가지를 꼽아봅니다.
AI 및 머신러닝 기본 지식
이제는 AI가 어떤 방식으로 학습하는지, 어떤 구조로 의사 결정을 내리는지, 어디까지 자동화가 가능한지 정도는 누구나 알고 있어야 합니다. 말하자면 직무 상관없이 모두가 AI 리터러시를 필수적으로 갖추고 있어야 하는데요.
AI를 ‘이해하는 사람’과 그렇지 않은 사람의 격차는 점점 더 커질 수밖에 없습니다. AI 리터러시가 AI 역량의 기반을 이루고 있을 때, 이는 AI를 단순히 쓰는 수준에서 목적에 맞게 활용하는 수준으로 나아가는 힘이 되기 때문이죠. AI 기반 업무 자동화의 범위를 정확히 판단하고, 실무자 역량에 맞춘 도입 전략을 설계하는 데도 필수적입니다.
AI 리터러시는 실무에서 AI를 활용하는 디테일한 케이스까지 연결되는 첫 단추입니다.
AI 리터러시를 갖추려면, 이것들을 알아야 합니다
- 생성형 AI와 예측형 AI의 차이
- AI 데이터셋 및 편향 가능성
- AI 지도 학습과 비지도 학습의 작동 방식
- 머신러닝의 분류와 대표 알고리즘
- 산업별 AI 기술 적용 방식
데이터 리터러시
방대한 데이터를 읽고, 조직하고, 분석하고, 해석하고, 그 다음 질문을 하는 능력, 즉 데이터 리터러시는 AI 시대가 오기 전부터 핵심 역량으로 자리하고 있었는데요. AI가 보편화된 오늘날에도 결국 최종 판단은 사람의 몫이며, 어떤 데이터를 넣고, 무엇을 묻고, 어떤 결과를 신뢰할 것인지는 결국 직접 판단해야 합니다. 결국 AI 시대에도 AI를 잘 쓰는 사람은 데이터를 잘 이해하고, 데이터에 질문할 줄 아는 사람입니다.
그럼에도 데이터에 기반해 설득력 있는 스토리텔링을 만들고, 인사이트를 효과적으로 전달할 수 있는 사람은 여전히 귀한데요. 단순한 엑셀 활용이나 파워포인트 발표의 역량에 머물러 있으면 안 됩니다. Power BI, Tableau 등의 데이터 시각화 툴을 능숙하게 다루고, 구조화된/비구조화된 데이터의 차이를 이해하며, 이를 AI 모델에 어떻게 활용하는지를 알아야 하죠.
AI가 많은 일을 대신해주는 시대에, 데이터를 읽고 활용하지 못한다면 중요한 결정을 내릴 수 없는 것과 마찬가지입니다. 앞으로의 모든 일은 데이터 기반의 전략적인 선택 능력이 필수가 된다고 해도 과언이 아니죠.
데이터 리터러시를 갖추면, AI와 이렇게 일합니다
- 데이터가 수집된 맥락을 이해한다
- 어떤 데이터 가공 과정이 있었는지 추적한다
- 시각화 자료나 통계 결과를 비판적으로 해석한다
기초 프로그래밍
기초적인 프로그래밍 능력은 이젠 개발자가 아니어도 AI를 활용하는 대부분의 직무의 기본 소양이 되어가고 있습니다. 기초 프로그래밍이란 단순 반복 작업을 자동화하거나, 데이터 분석 흐름을 커스터마이징하는 수준의 프로그래밍 능력을 말하는데요.
예를 들면 마케터가 파이썬으로 사용자 로그 데이터를 분석하거나, 기획자가 간단한 코드로 업무 자동화 스크립트를 짜고, 운영 실무자가 엑셀 VBA로 보고서 작성을 자동화하는 수준의 프로그래밍을 가리킵니다. 이 사례들 모두 개발자처럼 대규모 시스템을 구축하는 것이 아니라 기초 프로그래밍만으로도 구현할 수 있는 수준인데요. 노코딩, 로코딩 서비스가 등장하고 있지만, 그럼에도 프로그래밍의 기초 개념을 알고 있는가에 따라 활용도가 크게 달라집비니다.
중요한 것은 내 업무에서 당장 활용할 수 있는 코드를 알고 있는 것입니다. 코드를 모르면, AI가 만들어준 자동화 도구를 수동적으로 사용하는 데 그치게 됩니다. 코드를 조금이라도 알면, AI를 통해 내 일의 방식을 설계할 수 있죠. 이 둘은 결국 생산성 차이로 이어질 수밖에 없습니다.
기초 프로그래밍할 줄 아는 비개발자, AI와 이렇게 일합니다
- 방대한 데이터를 빠르고 심도 있게 분석한다
- 입맛에 딱 맞는 업무 자동화·효율화를 구현한다
- 아이디어를 스스로 앱/프로그램으로 제작한다
자연어 처리
‘자연어’란 사람이 일상적으로 쓰는 언어, 즉 한국어나 영어 같은 언어를 말하고, ‘자연어 처리(Natural Language Processing, NPL)’란 이러한 사람의 언어를 컴퓨터가 이해하고, 분석하고, 생성할 수 있게 만드는 기술을 말합니다.
인간의 언어, 즉 자연어는 애매하고 맥락이 다양한데요. 컴퓨터는 “오늘 점심 뭐 먹을까?”와 같은 자연어를 의미 분석, 감정 분석, 요약, 질문 응답, 텍스트 생성의 프로세스를 거쳐 사람처럼 읽고 대답하게 됩니다. 이 과정이 바로 자연어 처리인 것이죠.
이러한 자연어 처리는 단순한 기술 용어로 들릴 수 있지만, 현업에서 적용 범위는 매우 넓습니다. 고객 문의를 카테고리별로 자동 분류하거나, 긴 문서를 요약하고 비교하거나, 텍스트 데이터를 기반으로 감정을 분석하는 모든 작업이 자연어 처리에 해당하죠. 여기서 중요한 건 개발자가 아니어도 자연어 처리의 기초적인 작동 원리를 이해하고 있어야 한다는 것입니다.
자연어 처리 활용 분야 | 예시 |
고객 응대 | 챗봇, AI 상담 시스템 |
마케팅 | 고객 리뷰 감정 분석, |
문서 자동화 | 회의록 요약, 보고서 생성 |
검색 | 사용자 의도 기반 맞춤 검색 |
실무에서 자연어 처리를 이해하고 있으면 올바른 방향성을 갖고 AI를 탁월하게 활용할 수 있습니다. AI가 도출한 결과를 맹신하지 않고 판단할 수 있고, 요구 사항을 AI에게 보다 정확하게 전달할 수 있으며, 덕분에 결과물 생성 속도와 품질이 향상됩니다.
자연어 처리를 이해하면, AI를 이렇게 다룹니다
- 어떤 방식으로 질문을 설계해야 원하는 답을 얻을 수 있는지 안다
- 어떤 텍스트 데이터가 학습에 유리하거나 편향을 유발할 수 있는지 안다
- 어떤 유형의 자연어 모델이 업무에 적합한지 안다
기술 친화력
AI 기술은 매우 빠르게 새로운 기능을 등장시키고 있습니다. 이에 발맞추어 기존 프로세스를 바꾸지 않는다면, 금방 병목이 생겨버리죠. 결국 개개인의 기술 적응 속도 자체가 조직 전체의 변화 속도에 큰 영향을 주게 됩니다. 이를 위해 새로운 기술을 빠르게 익히고 능동적으로 활용하는 능력, 기술 친화력을 갖춘 사람은 성과는 물론 생산성과 협업 능력을 비롯한 업무 능력에서 탁월한 모습을 보일 수밖에 없습니다.
그러나 여전히 많은 사람들이 익숙한 방식을 고수하거나, 새로운 툴을 익히는 데 어려움을 겪고 있는데요. 기술 친화력이 떨어지면 조직의 AI 도입을 무력화시키고, 시스템 전환 속도를 늦춥니다. 결국 기술 변화의 속도가 인간의 적응 속도를 앞지르고 있는 AI 시대에는 새로운 기술이나 소프트웨어, AI 에이전트를 빠르게 익히고 업무 효율을 높일 줄 아는 사람이 살아남을 수밖에 없습니다.
기술 친화력은 ‘툴을 잘 다루는 능력’이 아니라, ‘지속적으로 배우며 익숙한 것을 버리고 더 나은 방식으로 나아가려는 태도’에 가깝습니다. AI는 결국 도구이고, 도구는 기술 친화력이 높은 사람에게만 진짜 ‘결과’를 냅니다. 기술 친화력이 AI 시대의 주요 핵심 역량으로 자리하는 이유죠.
기술 친화력이 높은 사람, 이렇게 일합니다.
- 새로운 도구를 두려워하지 않으며 ‘모르면 써보자’는 태도를 갖고 있다
- 보다 나은 효율성을 구축하기 위해 익숙한 방식을 벗어난다
- 학습 속도가 빠르고 반복을 피하지 않는다
- 각종 툴과 플랫폼을 통해 자기 주도적으로 실험하고 문제를 해결한다
- 오류를 두려워하지 않으며 원인 파악에 집중한다
우리 조직의 AI 역량, 팀스파르타에서 빠르게 길러드립니다
지금 필요한 건 모든 직무 구성원이 AI 시대의 기본기를 갖추는 일입니다. 이 역량들은 실무자 개개인뿐 아니라 조직의 생존을 위한 필수 조건이 되었죠.
팀스파르타는 실무 중심의 교육을 통해 AI에 대한 막연한 두려움을 없애고,우리 조직의 ‘일하는 방식 자체’를 혁신할 수 있도록 돕습니다. 앞서 살펴본 5가지 AI 기초 핵심 역량은 물론, 산업·직무·직급을 고려하여 우리 조직에 가장 필요한 교육을 파악하고 맞춤 설계하여 교육합니다.
실무자가 부담 없이 시작할 수 있는 기초 과정부터 직군 특화형 심화 커리큘럼까지, 다양한 방식으로 우리 조직의 AI 역량 내재화를 지원합니다. 우리 조직의 AI 역량 강화가 어느 때보다 필요한 시점이라면, 기본부터 실무까지 아우르는 팀스파르타의 맞춤형 AI 기업교육과 함께해 보세요.
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