‘모든 이에게 동일한 방식’이라는 함정

요즘 많은 기업이 ChatGPT를 비롯한 AI 도구를 빠르게 도입하고 있습니다. 

AI 전략 보고서, 사내 파일럿 프로젝트, 전사 워크숍까지… 

AI라는 키워드는 이제 선택이 아니라 필수가 되었죠. 그런데 한 가지 묘한 현상이 있습니다. 

수많은 교육과 세미나를 거친 직원들이 막상 자신의 업무에서 AI를 ‘잘’ 활용하는 경우는 의외로 드물다는 것입니다.

같은 교육, 다른 결과… 왜 그럴까?

그 이유 중 하나는 AI 교육이 모든 사람에게 동일한 방식으로 진행되기 때문입니다. 업무 환경, 직무 특성, 목표, 심지어 개인의 디지털 친숙도까지 모두 다른데, 일률적인 교육 커리큘럼은 이 차이를 반영하지 못합니다. 결국 “좋은 도구”를 쥐어줬지만, “내 일”에 어떻게 적용할지는 여전히 모르는 상태가 되는 것이죠.

AI 시대에 필요한 건 ‘기술’이 아니라 ‘문해력’

AI를 잘 쓴다는 건 단순히 프롬프트를 입력하고 답을 받는 기술을 말하지 않습니다. 더 중요한 건 AI 리터러시(AI Literacy), 즉 AI를 이해하고, 상황에 맞게 활용하며, 결과를 비판적으로 해석하는 능력입니다. 이 AI 리터러시는 모든 직무와 상황에서 똑같이 길러지지 않기 때문에 교육 설계 단계에서부터 맞춤형 접근이 필요합니다.

맞춤형 AI 리터러시의 3대 핵심 역량

1. 개방성(Openness) — AI를 두려움이 아닌 호기심으로

새로운 기술을 두려워하지 않고 시도할 수 있는 태도입니다. “AI가 나를 대체할까?”라는 불안이 아니라, “AI와 함께 어떻게 성장할까?”라는 관점 전환이 필요합니다. 예를 들어 하루 5분이라도 AI 툴을 실험하는 ‘마이크로 러닝’ 습관을 만드는 것이 좋은 시작입니다.

2. 행위유발성(Actionability) — 배운 걸 ‘바로’ 써먹는 힘

배운 것을 당장 실행에 옮길 수 있는 실전 적용력입니다. 교육이 끝나면 바로 자신의 보고서, 기획안, 고객 대응에 접목할 수 있어야 하며, 직무별 프롬프트 라이브러리나 즉시 활용 가능한 워크플로가 좋은 예입니다.

3. 생산성(Productivity) — 같은 시간, 더 큰 성과

같은 시간과 자원으로 더 큰 성과를 내는 능력입니다. 단순 반복 업무를 AI가 대신하도록 설계해, 사람이 더 창의적인 일에 집중하게 하는 것이 핵심입니다. 데이터 가공·정리, 초안 작성, 패턴 분석 자동화 등이 대표적인 활용 사례입니다.

AI 교육, 이제 ‘맞춤 설계’가 성패를 가른다

AI 교육의 목표는 ‘누구나 ChatGPT를 쓸 수 있게 만드는 것’이 아닙니다. 각자의 업무 맥락에서 AI를 ‘나만의 도구’로 만드는 것이 진짜 목표입니다. 이를 위해서는 직무별 문제 해결 사례 중심의 교육, 실습과 즉시 피드백이 가능한 구조, 개인별 AI 사용 목표 설정과 추적이 필수입니다.

AI는 ‘누가 가장 빨리 도입했는가’보다 ‘누가 가장 잘 활용했는가’가 승부를 가르는 시대입니다. 이제는 기술 중심에서 사람 중심으로, 도입 중심에서 활용 중심으로 시선을 옮겨야 할 때입니다.

마무리

AI 시대의 경쟁력은 동일한 기술이 아니라, 각자에게 맞는 활용 방식에서 나옵니다.

도입보다 중요한 건 활용의 깊이입니다.

『AI로 팔아라』 저자 김민영

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