AI 전환(AX)의 성패가 기술 도입 여부가 아니라 조직 내 ‘직무 숙련도’에 달려 있다는 분석 결과가 나왔다. AI 전환 전문 기업 에이블런은 재직자 401명을 대상으로 한 교육 성과 분석을 통해, 기존 실무 경험과 전문성을 갖춘 핵심 인력일수록 AI 역량 향상 폭이 가장 크게 나타났다고 27일 밝혔다.
에이블런이 공개한 ‘직장인 교육 성과 분석 인사이트북 리포트’에 따르면, AI 전공 지식과 실무 경력을 동시에 보유한 숙련자 집단의 평균 AI 역량 향상 폭은 1.58점으로 집계됐다. 이는 비전공자 집단(1.29점)과 전공자 전체 평균(1.54점)을 모두 상회하는 수치다. 기존 직무 전문성이 높은 인력이 AI 교육을 통해 업무 전환의 임계점을 빠르게 넘어선다는 점이 수치로 확인된 셈이다.
이번 리포트는 기업의 AI 전환 과정에서 발생하는 역량 격차 원인을 진단하고, 실질적인 AX 안착을 위한 실행 가이드를 제시하기 위해 기획됐다. 에이블런은 AI 개념 이해도뿐 아니라 업무 적용 가능성, 현업 활용 수준 등 실무와 직결된 지표를 교육 전후 동일한 방식으로 측정해, AI 도입 성과가 실제로 나타나는 조직의 공통 조건을 도출했다.
교육 방식에 따른 성과 차이도 뚜렷하게 나타났다. 2시간 내외의 세미나형 교육 참여자의 평균 점수 상승 폭은 1.18점에 그친 반면, 실제 업무 과제를 중심으로 설계된 워크숍형 교육은 평균 1.48점의 향상을 기록했다. 에이블런은 교육 시간의 길이보다 현업 적용을 전제로 한 구조적 설계가 교육 효과를 약 1.3배 이상 높이는 핵심 요인이라고 분석했다.
실제 현장 적용 사례에서도 이러한 경향이 확인됐다. 킨코스코리아는 운영 데이터를 활용한 실무 맞춤형 자동화 실습을 통해 추천·예측 모델 개발과 자동화 대시보드 구축을 진행했으며, 이를 통해 업무 효율을 약 40% 개선했다. 교육 결과물을 전사 업무 자산으로 연결하기 위해 현업 적용 검증과 사후 학습 지원을 병행한 점도 성과 요인으로 꼽힌다.
IT·솔루션 분야에서도 가시적인 성과가 이어졌다. 물류 및 IT 전문 기업들은 현업 과제 기반 프로젝트를 통해 딥러닝 기술을 실무에 적용하고, 자동차 3D 모델링 관련 특허 4건을 출원하거나 사내 업무 자동화 챗봇을 개발하는 등 즉시 활용 가능한 결과물을 창출했다.
전체 분석 대상 401명의 AI 리터러시 평균 점수 역시 큰 폭으로 개선됐다. 교육 전 평균 2.33점(5점 만점)이었던 AI 리터러시 점수는 교육 후 3.71점으로 59.2% 상승하며, AI 기술을 개별 직무와 업무 프로세스에 실질적으로 적용하는 단계로 진입했음을 보여줬다.
에이블런은 이 같은 결과를 바탕으로 AI 교육의 지향점을 단순한 지식 전달이 아닌, 조직의 AX 실행 구조 구축에 두고 있다. 교육 산출물을 ‘업무자산 패키지’로 표준화해 조직 내부의 실행 자산으로 연결하는 것이 핵심 전략이다.
박진아 에이블런 대표는 “AI 전환의 성패는 전문성을 갖춘 핵심 인력이 업무 단위를 어떻게 재설계하느냐에 달려 있다”며 “에이블런은 기업의 AX 파트너로서 조직 내 AI 역량을 내재화하고, 실질적인 재무 성과로 이어지는 AI 실행 설계를 지속적으로 고도화해 나갈 것”이라고 밝혔다.
헬로티 김재황 기자 |
