AI가 신입의 일을 가져간 자리, HRD는 무엇을 준비해야 할까

<DBR No.450 린다 그래튼 교수 인터뷰를 읽고>

신입 시절을 떠올려 보면 가장 많이 배운건 정형적인 교육을 통해서는 아니었습니다.
수많은 자료를 뒤지고, 초안을 썼다가 선배에게 수정 지시를 받고, 다시 고치던 시간이었습니다.
왜 이렇게까지 해야 하는지 모르는 경우도 있기는 했지만 그 반복 속에서 무엇이 중요한지, 어디가 이상한지 알아보는 감각이 생겼습니다.

그런데 이제 그 일을 AI가 합니다. DBR 10월 1호 런던비즈니스스쿨 린다 그래튼 교수는 바로 이 지점을 짚습니다.
AI가 업무를 자동화할 때 우리는 일만 없애는 게 아니라, 그 일을 하며 얻던 학습의 기회까지 함께 없애고 있을 수 있다는 것입니다.


1. 결과물을 잘 만드는 것과 일 자체를 잘하는 사람이 되는 것은 다르다

튀르키예 고등학교 실험이 인상적입니다. 학생 약 1,000명을 세 집단으로 나눠 수학을 공부하게 했습니다.
연습 단계에서는 AI를 쓴 두 집단 모두 성적이 좋았습니다.
그러나 AI 없이 치른 시험에서 정답을 바로 받던 집단은 AI를 쓰지 않은 집단보다 17% 낮은 점수를 받았습니다.
반면 정답 대신 힌트를 주도록 설계된 AI를 쓴 학생들에게서는 이런 하락이 나타나지 않았습니다.

결국 문제는 AI 자체가 아니라 AI를 어떻게 쓰게 설계하느냐입니다.
이를 '성과(performance)'와 '숙련(mastery)'의 차이로 설명합니다. AI는 산출물을 빠르게 키워주지만, 숙련은 관찰하고 따라 하고 실수하며 쌓는 시간이 있어야 생깁니다.


2. 넘쳐나는 정보에 귀해진 판단력

과거에는 지식과 정보, 그리고 이를 분석하는 능력이 희소했습니다.
이제 AI는 정보와 분석, 대안과 추천까지 즉시 내놓습니다. 그만큼 중요해진 것은 어떤 답을 믿을지, 무엇이 빠져 있는지, 여러 대안 중 무엇을 고를지 결정하는 판단력입니다.

그런데 기업의 투자는 이와 반대입니다. 임원 대상 조사에서 역량 개발 투자 중 인간 역량에 쓰인 비중은 16%에 그쳤습니다. AI 응용 역량은 52%, 기술 역량은 32%였습니다.
여기서 더 중요한 변화가 있습니다. 판단력이 중요해지는 시기에, AI가 판단력을 기르던 경험까지 대신하고 있다는 사항입니다.
그래서 적어도 AI의 답을 보기 전에 스스로 판단해보는 과정을 남겨둬야 합니다.


3. 없어져가는 초기 '도제 과정'

컨설팅, 리서치, 분석처럼 주니어 시절의 반복 업무로 전문성을 쌓던 직군이 가장 크게 영향을 받습니다.
그렇다고 단순 반복성 업무를 다시 사람에게 시키자는 이야기는 아닙니다.
AI가 주니어의 2년치 업무 500시간을 대신한다면, 500시간을 아낀 것으로 끝내는 것이 아니라
"그 시간에 배우던 것을 이제 어디서 기를 것인가"를 생각해 봐야 합니다.
단순히 인건비를 절감했다가 아니라 미래를 위한 새로운 투자를 고민해 봐야 합니다


4. 개인은 더 많이 알지만, 조직은 판단력은 약해질 수 있음

AI 학습이 개인화될수록 개개인은 더 많이 알 수 있게 됩니다.
하지만 조직의 공통 언어와 판단 기준은 어려운 문제를 함께 풀고, 서로 다른 해석을 듣고, 때로 부딪치는 과정에서 만들어집니다.
그래서 더 우려되는 사항은 이런 '공유 경험'이 사라지는 일입니다.
무엇을 AI에 맡길지 뿐 아니라 어떤 일에 대해서는 AI에게 맡기는게 아니라 직접해야 하는지도 생각해봐야 합니다.


5. HRD는 '콘텐츠 제공자'에서 '성장 경험의 설계자'로

정보 전달은 AI가 더 잘합니다. 그래서 HRD의 일은 줄어드는 게 아니라 바뀌어야 합니다.
업무 안에 반복 연습, 숙련자 관찰, 스스로 판단해보기, 피드백, 돌아보기의 기회가 남아 있는지 살피고, 없다면 의도적으로 만들어야 합니다.
개별 팀장은 자기 팀의 생산성 변화만 보기 쉽습니다. 직군 전체의 성장 경로가 약해지는지는 HRD가 조직 차원에서 봐야 합니다.

글로벌 로펌 링크레이터스가 좋은 예입니다. AI 사용법 교육에서 그치지 않고, 참가자들이 실제 업무에서 AI 적용 사례를 찾아 해결하게 했습니다. 이어 현업에 배치되는 'AI Lawyers' 팀을 꾸렸습니다. AI를 별도 과목이 아니라 실제 문제를 함께 푸는 학습의 장으로 만든 것입니다.


6. 지표도 바뀌어야 한다

① 이전과 다른 도전이 필요함
② 무엇을 키우려는 경험인지 목적이 분명해야 함
③ 도움, 피드백, 연습 시간 같이 배울 수 있는 환경이 갖추어 져야 함
④ "전에는 못 했지만 이제는 할 수 있는 것"이라는 성장의 증거가 필요함




AI 시대에 가장 잘 배우는 조직은 교육을 가장 많이 하는 곳은 아닐 것 입니다
새로운 교육 계획을 세우기 전에 이 세 가지를 점검해 보려 합니다.

· AI가 대신하게 된 업무는 원래 사람에게 무엇을 가르쳤는가?
· 그 역량을 이제 어떤 업무와 경험에서 기르게 할 것인가?
· 성장 기회가 일부 고성과자에게만 몰리지 않고 모든 경력 단계에 고르게 주어지고 있는가?