맥킨지의 조사 결과를 보면, 생성형 AI를 빠르게 받아들인 기업들일수록 직원 교육에 더 많은 투자를 하고 있는데요. 이 중 3분의 2는 앞으로 필요한 인재와 기술을 미리 준비하는 체계를 이미 갖추고 있다고 답했습니다.
기업들은 생성형 AI의 기초 개념을 익히는 것을 넘어, 기업 목표를 뒷받침할 수 있는 역량까지 갖출 리스킬링과 업스킬링 방향을 고민해야 합니다. 아울러 이러한 역량을 얼마나 빠르게 또 대규모로 개발할 수 있을지도 중요한 과제죠. 하지만 아직도 많은 기업이 기초 교육 단계에 머물러 있어, 실무 즉시 활용 가능한 성과 중심의 AI 역량 강화로 전환하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
리스킬링 vs 업스킬링, 뭐가 다른 거죠?
리스킬링은 '새로운 시작'
리스킬링은 완전히 다른 직무로 옮겨가기 위한 준비 과정이에요. 자동화 때문에 기존 업무가 없어질 위기에 놓인 생산직 직원이 설비 관리 전문가로 직무를 전환하거나, 영업 경험을 바탕으로 마케팅 분야로 커리어를 바꾸는 경우가 대표적인 예죠. 리스킬링은 업무 환경의 변화나 개인의 커리어 전환을 원하는 경우가 많아요. 그래서 교육 후에는 부서 이동이나 직무 변경이 따르게 됩니다.
업스킬링은 '현재 직무의 업그레이드’
반면 업스킬링은 지금 하고 있는 업무에서 더 좋은 성과를 내기 위해 새로운 기술을 배우는 거예요. 마케팅 담당자가 생성형 AI로 콘텐츠를 만드는 방법을 배우거나, 개발자가 최신 프로그래밍 언어를 익히는 것처럼 말이죠.
업스킬링의 가장 큰 특징은 현재 직무와 연관성이 높다는 점이에요. 그래서 교육을 받고 나면 보통 승진이나 연봉 인상 같은 직접적인 보상으로 이어지는 경우가 많습니다.
AI 교육 도입 전 기업이 고려해할 것 3가지
기업은 업스킬링(Upskilling)과 리스킬링(Reskilling)에 다양한 접근 방식을 마련해야 합니다. L&D(Learning&Development, 임직원의 학습 및 능력 개발)가 기업에 더 전략적 파트너로 자리매김하기 위해 고려해야 할 사항으로 세 가지를 꼽았어요.
1. 역할보다 목표 먼저 부여하기
모든 직무에 생성형 AI 교육을 하루빨리 적용하고 싶더라도, 먼저는 생성형 AI 투자가 어떻게 경영 성과를 실현하거나 가속할 수 있을지부터 생각해 보세요. 필요한 기술을 명확히 정의하고 해당 기술을 먼저 적용해야 할 기업 내 조직을 파악하는 것이 중요합니다. 생성형 AI로 인해 역할이 더욱 빠르게 바뀌고 있는 지금, 오랫동안 지속할 수 있는 핵심 기술과 그것을 빠르게 적용할 수 있는 조직이 어디인지 정의하는 것이죠.
2. 사람을 중심에 둔 L&D 설계
생성형 AI 도입으로 업무 특성은 물론 요구 기술도 지속적으로 변화하면서, 일부 직원은 기존 직업 정체성이 위협받는다고 느낄 수 있습니다. 이때 인간 중심적이고 공감적인 학습 경험을 제공하면, 직원들의 호기심을 자극하고 자발적인 학습 동기를 유발할 수 있습니다.
3. 업무 속 학습 환경 구축하기
차세대 스킬링(Skilling)은 기존과는 완전히 다릅니다. 생성형 AI 기술은 개인화할 수 있고, 업무 흐름에 맞춰 필요한 순간에 배울 수 있는 학습 환경을 만들어주죠. 따라서 내부 e러닝, 외부 플랫폼을 연동해 학습 데이터를 통합 관리하거나 구성원 개인별 학습 이력과 성과를 분석해, 자동으로 다음 학습 콘텐츠를 추천하는 환경을 구축하는 것도 중요해요.
그렇다면, 어디서부터 시작해야 할까?
조직을 리드하고, 가치를 만들기
조직내 우선적으로 개발해야 할 핵심 역량을 파악하세요. 교육 투자 결정을 내릴 때는 위험 요소와 윤리적 부분까지 꼼꼼히 따져보고, 가치 창출을 빠르게 늘릴 수 있는 방향으로 계획을 세워야 합니다. 또한, 새로운 시도와 실험을 격려하는 모습을 직접 보여주며 조직 내에서 본보기가 되는 것도 중요해요. 이런 변화는 주로 새로운 비전과 전략을 세우는 최고 경영진, 혁신 성과를 책임지는 각 부문 리더, 새로운 솔루션 도입과 확산에 영향을 미치는 변화 담당자들을 중심으로 이루어집니다.
효과적인 학습 방법으로는 장기적인 과정에서 계획 수립과 실행 단계를 자연스럽게 연결하며 집중도 높은 순간들을 만드는 것입니다. 예를 들어, 비슷한 혁신 과정을 겪고 있는 다른 회사를 직접 방문해 인사이트를 얻는 'Go and Sees' 방식이 있어요.
비즈니스에 맞는 AI 모델을 만들고 적용하기
협업과 위험 관리에 집중하면서 비즈니스 목적에 맞게 AI 모델을 설계하고, 개발하고, 테스트해서 안전하게 현장에 적용하는 기술을 가장 중요하게 여겨야 합니다. 이때 주로 데이터 전문가, 데이터 및 AI 엔지니어, 제품 담당자와 같은 기술 인재들로 구성된 협업팀에서 진행됩니다.
팀 효율성을 높이는 데 도움이 되는 팀 기반 코칭은 물론 깊이 있는 기술 개발 학습과 기술 자격증 취득도 함께 진행합니다.
일상 업무에 자연스럽게 녹이기
생성형 AI를 일상 업무에 제대로 활용하려면 데이터를 제대로 이해하고 활용하는 데이터 리터러시가 필요합니다. 동시에 공감, 비판적 사고, 회복력과 같은 사람 중심의 지속 가능한 능력도 중요한 역할을 하죠.
주로 현업에서 AI를 직접 활용하는 직원들이 해당되는데요. 고객 상담팀이 AI로 응답 스크립트를 만들거나, 마케팅팀이 AI 도구로 콘텐츠를 제작하는 직원들처럼 말이죠. 또한 이런 변화를 관리하고 팀원들과 진행 상황을 공유해야 하는 관리자들도 포함됩니다.
이렇게 일상에 AI를 활용하려면 현업에 바로 적용할 수 있고 개인 맞춤형으로 이루어져야 합니다. 이에 맞춰 최근에는 AI 코파일럿처럼 코치 역할을 하는 생성형 AI 도구들이 등장하면서, 효과적이고 효율적으로 업무 흐름 안에서 학습할 수 있도록 혁신을 일으키고 있어요.
우리 기업에 맞는 AI 교육, 팀스파르타와 함께 시작해 보세요!
생성형 AI를 더 전략적으로 활용하는 기업만이 AI의 진정한 가치를 실현할 수 있습니다. 하지만 막상 시작하려고 하면 "우리 회사 상황에 맞는 교육은 어떻게 설계해야 할까?" "어떤 순서로 진행해야 효과적일까?" 같은 고민이 생기기 마련이에요.
팀스파르타는 국내 유수의 기업의 AI 교육 도입 경험을 바탕으로, 각 조직의 현재 상황과 목표에 맞는 맞춤형 AI 교육 솔루션을 제공합니다. 단순한 기초 교육을 넘어서 실무에 바로 적용할 수 있는 실전형 커리큘럼으로, 직원들이 AI를 활용해 실제 업무 성과를 낼 수 있도록 돕고 있어요. 리스킬링과 업스킬링, 어디서부터 시작해야 할지 고민이라면 팀스파르타 AI 기업교육과 함께 첫걸음을 내디뎌보세요.
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