AI 시대의 일과 배움 - 7가지 변화와 대응 전략

AI의 발달이 우리의 삶에 어떤 영향을 주게 될까? 이 고민을 매일 하게 되는 것 같습니다. 뒤쳐질 것 같다는 걱정도 들지만, 미리 고민하고 미리 앞서가는 것도 재미있겠다는 생각을 하게 되거든요.

2026년은 어떤 해가 될까요? 제가 생각한 단어는 '증명' 이었습니다.

이제는 내가 이 회사에 있어야 하는 이유를 증명해야 하는 시기이고,
내가 AI로 대체되지 않을 이유,
내가 리더의 포지션에 있는 이유,
그리고 내 역량을 증명해야 하는 시기인 것 같습니다.
그것도 회사 이름을 지우고 내 이름만으로 말이죠.

또 하나, AI를 사용하지 않고 나는 어떤 역량을 발휘할 수 있는가? 를 증명해야 합니다.
AI가 주는 결과물을 해석하지 못하는 사람들이 꽤 많습니다. 실제 자신이 만든 기획서와 자료를 설명도 못하고, 그 안에 담긴 단어의 의미조차 모르는 사람들이 많더라고요. 그만큼 AI를 사용한 결과물의 퀄리티는 좋아졌지만, 그것을 실행하는 실무 담당자의 머리는 더 바보가 되어 버린 것이죠. 그럼 AI가 주는 모든 결과물을 그대로 믿을 수 밖에는 없습니다. 판단을 할 수 있는 역량과 경험이 없으니까요. 또 AI가 주는 지식을 실행할 수도 없게 되죠. 그저 책의 내용을 그대로 복사해서 전달해주는 것 뿐입니다. AI가 전해주는 지식의 속도만큼 내 두뇌와 손의 속도도 끌어올려야 합니다. 그리고 그것을 증명해야 하죠.

그래서 제가 생각한 2026년의 키워드는 '증명' 입니다.

1. 학습은 의지 – 지식 접근의 혁명과 성장 가속

인공지능 덕분에 지식을 얻는 방식이 근본적으로 바뀌었습니다. 과거에는 지식을 습득하는 데 시간이 걸리고 일부에게 한정되었지만, 이제는 필요한 정보를 검색하고 질문하면 즉시 얻을 수 있는 시대입니다. 예를 들어 최근 AI 모델인 GPT-4는 미국 변호사 시험에서 상위 10% 성적을 거두고 의사 면허 시험 문제의 90%를 맞출 정도의 전문 지식을 보여주었다고 합니다. 또한 OpenAI의 챗GPT는 출시 2년도 안 돼 주간 사용자 3억 명을 돌파했고, Fortune 500 기업의 90% 이상이 이를 도입했다고도 하죠. 그만큼 높은 수준의 지식과 정보가 누구에게나 손닿는 곳에 와 있다는 뜻입니다.

이제 똑똑해지는 것 자체는 모두에게 열려있는 기회입니다. 결국 차이는 내가 무엇을 얼마나 배우려 하느냐의 의지와 노력으로 귀결되는 것 같습니다. AI를 통해 방대한 지식을 쉽게 얻을 수 있지만, 그 지식을 내 것으로 만드는 학습은 개인의 몫입니다. AI 활용 여부와 학습하려는 의지가 성장 속도를 결정하는 시대가 되었습니다. 배움의 기회는 넘쳐나고 있으니, 스스로 동기부여하여 지속적으로 학습하는 사람이 결국 앞서갈 것입니다.

2. 지식보다 실행 – AI 활용의 양면성과 ‘Brain rot 브레인 로트’의 경고

AI로 거의 모든 지식과 HOW(방법)까지 알 수 있는 시대, 이제 경쟁력은 “무엇을 아느냐”보다 “얼마나 빨리 실행해 결과를 만드느냐”에 달려 있습니다. 어제 미국에서 성공한 비즈니스 공식을 오늘 한국에서 금세 학습할 수 있을 정도로 정보 장벽이 낮아진 지금, 남들보다 앞서기 위해서는 빠른 계획 수립과 신속한 실행, 피드백이 핵심입니다. AI가 아이디어와 계획 초안을 척척 내놓고 있지만, 그것을 행동으로 옮기는 것은 결국 사람의 몫이기 때문입니다. 즉 지식 자체보다는 실행력으로 승부를 보는 시대가 왔습니다.

다만 AI의 편리함에는 함정도 있습니다. “브레인 로트(Brain Rot)”, 즉 AI로 인해 뇌가 썩어가는 현상에 대한 두려움입니다. AI가 만들어준 결과물을 그저 복사해 쓰기만 하고 정작 그 내용의 이유나 근거, 심지어 보고서에 있는 단어 조차 설명하지 못하는 사람들이 그 예입니다. 이를 “인지 부채(cognitive debt)” 라고 말합니다. AI에 과도 의존하게 되면 당장은 편해도 나중에 스스로 생각하고 기억하는 능력이 떨어진다는 것이죠. 즉 AI가 준 답만 맹신하고 자신의 사고 과정을 건너뛰면, 똑똑 해지는 대신 생각 근육이 퇴화할 수 박에는 없다는 것입니다.

그렇다고 AI를 멀리할 이유는 없습니다. 중요한 것은 어떻게 쓰느냐입니다. 현명한 직장인들은 AI를 자신만의 실행력을 높이는 도구로 활용하고 있습니다. 예를 들어, 먼저 본인이 기획과 고민을 한 후 AI를 활용해 다른 관점의 의견이나 근거를 찾아보는 식입니다. 저 또한 제가 쓴 글을 AI에게 공유하고, 근거가 되는 사례나 개념을 찾아달라고 하거나, 내용을 보완할 수 있는 의견을 달라고 요청합니다. 또 자주 사용하는 방법은 내 글을 읽고 이미지와 구조를 한번 만들어 보라는 명령을 하죠. 그렇게 내가 쓴 콘텐츠를 토대로 또 다른 콘텐츠를 만드는 작업을 하는 것입니다.

AI를 브레인스토밍 파트너나 리서치 도우미로 삼아, 스스로 놓친 부분이나 반대 의견을 점검하는 방법도 있습니다. 또 AI는 방대한 정보를 단숨에 검색 / 요약해주기 때문에 데이터 분석에도 활용도가 높습니다. 문서 초안을 작성하거나, 복잡한 스프레드시트를 정리하는 등 반복적인 업무를 자동화해 자신은 더 창의적인 작업에 집중할 수도 있습니다. 중요한 것은 AI 결과물을 무비판적으로 받아쓰기하지 않고, 자신의 경험과 판단을 덧붙여 실행 가능한 산출물로 발전시키는 것입니다. AI가 지식과 도구를 준다면, 그것을 제대로 활용해 성과를 내는 능력은 여전히 나의 몫입니다.

3. 모두가 똑똑해진 시대 – 소통과 설득의 가치 상승

AI 덕분에 이제 조직의 모든 구성원이 쉽게 정보를 얻고 전문성을 갖출 수 있게 되었습니다. 과거처럼 소수의 지식 엘리트나 리더만 정보에 밝은 시대가 아니죠. 이제는 신입 직원조차 리더가 모르는 지식과 정보를 1분이면 찾아낼 수 있는 세상입니다. 이 변화는 긍정적인 면으로 다양한 의견과 새로운 시도가 쏟아지는 아이디어 전쟁을 가져옵니다. 하지만 동시에 각자 다른 정보와 견해를 가진 구성원들이 충돌하면서 의견 조율의 어려움도 늘어날 수 밖에는 없습니다. 똑똑한 사람들이 모여 각자의 논리를 펼치면, 누가 누구를 쉽게 설득하기 어려운 상황이 벌어지기 마련입니다. 심리적 안전감을 이야기했던 에미이 애드먼슨도 심리적 안전감이 편안함이 아닌, 더 좋은 방법을 찾는 갈등을 유발한다는 말을 한 적이 있습니다. 이와 비슷하죠. 구성원들이 똑똑해 지는 순간, 리더의 의사결정에는 다양한 이견들이 달리기 시작하고 동료들 또한 내 방법에 다른 의견 또는 더 좋은 의견을 내기 시작하기 때문입니다.

결국 AI 시대에 두각을 나타내는 개인과 조직은 “사람을 움직이는 능력”을 갖춘 곳이 될 수 밖에는 없습니다. 모두가 지식과 정보를 갖고 있는 시대이기에 이제는 차별화되는 역량은 ‘인간적인 소통 스킬’이 될 수 밖에는 없는 거죠. 이런 소통 스킬은 AI가 가르쳐 줄 수는 있지만 실행은 ‘나 자신‘ 만이 소화해야 하기 때문입니다. 실제로 전 세계 700여 명의 경영자를 대상으로 한 조사에서는 AI로 자동화가 진행될수록 오히려 “소프트 스킬”의 중요성이 더 커진다는 응답이 나왔습니다. 특히 효과적으로 의사를 전달하고, 타인을 공감 / 동기부여하며, 팀 협력을 이끌어내는 능력이 AI 시대에 성공을 좌우할 핵심 역량으로 지목되었습니다. Harvard Business Review의 인터뷰에서도 CEO들이 “AI를 제대로 활용하려면 구성원 간 원활한 커뮤니케이션과 의미 있는 협력이 필수”라고 강조했습니다.

이제 리더뿐 아니라 모든 직장인에게 필요한 것은 ‘설득과 소통 능력’입니다. 정보나 분석력은 AI가 도와줄 수 있지만, 사람의 마음을 움직이는 일은 인간만이 할 수 있는 영역이기 때문입니다. 예를 들어 서로 다른 부서가 AI로 각자 얻은 결과가 다를 때, 상대를 논리적으로 납득시키고 공동의 해법을 도출하는 과정이 더욱 중요해집니다. 이를 위해서는 상대방의 관점과 감정을 이해하는 공감 능력, 상황에 맞게 대화를 이끌어가는 커뮤니케이션 스킬, 여러 동기와 가치를 존중하는 포용력 등이 요구됩니다. AI 시대에는 지식의 권위보다 소통의 신뢰가 힘을 발휘합니다. 결국 모두가 똑똑해진 시대에 돋보이는 사람은, 똑같이 지식은 풍부하지만 남들을 설득하고 협업하여 성과를 내는 사람일 것입니다. 15년 전, 코칭을 배우고 오랜 시간 코칭 리더십을 연습했던 내 선택이 내 인생에서 가장 큰 결정 중 하나였다는 것을 지금에서야 느끼게 되더라고요.

4. 리더 역할의 재정의 – 교사에서 코치로 빠르게 전환

이렇게 AI 도입으로 관리자와 리더의 역할에도 큰 변화가 일어나고 있습니다. 과거 리더는 자신의 전문지식을 팀원에게 전수하고, 팀원의 성장을 도우며, 동시에 전략을 구상하고 의사결정을 내리는 다면적 역할을 했습니다. 이제는 지식 학습과 공유는 AI가 상당 부분 리더를 대체하고 있습니다. 특히 최신 트렌드나 전문지식은 리더를 거치지 않아도 팀원 각자가 AI를 통해 바로 얻을 수 있기 때문입니다.

그럼 리더의 역할은 어떻게 바뀌게 될까요? 실제 직장에서 많은 관리자가 일종의 “AI 코치” 역할을 하는 모습이 포착됩니다. 이는 이제 리더가 일일이 지식을 가르치기보다, 팀원들이 AI가 알려준 지식을 이해하고, 어떻게 적용할 것인지, 어떤 우선순위로 잘 활용할 것인지를 코칭하는 역할에 집중하고 있음을 보여줍니다.

그렇다고 리더의 역할이 축소되는 것은 아닙니다. AI가 못하는 부분을 인간 리더가 보완하는 방향으로 역할이 재편되는 것입니다. AI가 정보를 주고 계획의 초안을 짜주더라도, 현장 경험과 직관으로 무엇을 채택할지 판단하고 실행 우선순위를 정하는 일은 여전히 리더의 몫입니다. 또한 팀원들이 AI로 얻은 지식을 실행 가능한 액션으로 “번역”해주고, 노하우가 담긴 조언을 더해주는 것도 리더의 중요한 역할이 될 것입니다. 다시 말해, 리더는 지식을 가르치는 Teacher에서 활용을 도와주는 Coach로 변신하고 있습니다.

어느 조직이든 새로운 AI 툴이 쏟아지면 구성원들은 혼란과 불안을 느끼게 마련입니다. 이때 리더는 팀이 기술을 두려워하지 않고 받아들이도록 변화 관리를 하고 심리적 안정감을 주는 것이 중요합니다. 급변하는 환경에서 강한 리더십이란, 첨단 기술을 잘 활용하는 것을 넘어 구성원의 역량과 사기를 한데 묶어 목표로 이끄는 능력입니다. AI 시대의 리더는 그래서 비전과 방향을 제시하고, 사람과 사람을 연결하며, AI가 주는 인사이트를 팀원이 소화해 성과로 전환하게 돕는 조력자가 되어야 합니다.

5. 주니어 vs 시니어 – 경험의 가치와 새로운 학습의 필요성

최근 일터에서는 경력 많은 시니어들이 다시 각광받는 현상이 나타납니다. 불과 몇 년 전만 해도 많은 기업들이 “성장이 정체된 시니어”와 헤어지고 디지털 친화적인 주니어 인재를 채용하는 추세였습니다. 그러나 생성형 AI의 부상 이후 흐름이 일부 뒤집히고 있습니다. 이유는 단순합니다. 주니어들은 AI 덕분에 금방 지식을 얻어 똑똑해졌지만, 정작 그 지식을 현실에 적용해 성과를 내는 실행 능력에서 한계를 보이는 경우가 많습니다. 반면 다양한 현장경험과 노하우가 쌓인 시니어는, AI 활용법만 익히면 폭발적인 시너지를 발휘할 수 있기 때문입니다. 실제 McKinsey 보고서에 따르면 AI 활용도에 있어 가장 적극적인 세대는 35~44세의 중견 직장인들로, 이 연령대의 62%가 자신을 “AI에 능숙하다”고 평가했습니다.

기업들도 이러한 추세를 반영하고 있습니다. 예컨대 글로벌 빅테크 기업들은 최근 3년간 신입 졸업생 채용을 50% 이상 줄였고, 2024년 신규 채용 인력 중 신입 비중은 7%에 불과했다고 합니다. 심지어 관리자의 37%는 “차라리 Gen Z 신입을 한 명 뽑느니 AI 툴을 활용하겠다”는 극단적인 응답도 했습니다. 인도 대형 IT 기업들은 AI와 자동화 덕분에 주니어 채용을 20~25% 감축했다는 조사도 있습니다.

(출처 : https://restofworld.org/2025/engineering-graduates-ai-job-losses/)

이렇듯 “경험 많은 인재 + AI” 조합이 “젊은 인력 다수”를 대체하는 움직임마저 보입니다. 실제 업무 현장에서도 숙련자 한 명이 AI의 도움을 받아 과거 신입 여러 명이 하던 일을 척척 해내는 사례들이 나오고 있습니다. 오래 일하며 문제가 무엇인지 정확히 꿰뚫고 있던 시니어들이, 이제는 AI를 통해 최신 솔루션과 지식을 즉각 흡수하여 마치 날개를 단 듯 성과를 내는 것이지요. 그리고 이들은 자신들의 노하우와 AI로 얻은 지식을 결합해 더 높은 수준의 일을 해내며 조직의 초고성과자로 떠오르고 있습니다.

그렇다면 AI 시대의 주니어들은 어떻게 해야 할까요? 정답은 역설적으로 기술 바깥에 있습니다. AI가 줄 수 없는 것, 즉 현장에서 부딪히며 얻는 경험을 최대한 많이 쌓는 것입니다. 앞서 언급했듯 지식 습득의 문턱은 낮아졌지만, 문제를 해결하고 성과를 내는 능력은 쉽게 전수되지 않습니다. 다양한 시도 속에서 실패도 경험해 보고, 문제를 정의하고 해결책을 찾아내며, 다른 사람과 협력하고 설득하는 실전 경험이 중요합니다. AI가 아무리 똑똑해져도 경험에서 오는 통찰과 숙련도는 흉내 내기 어렵습니다. 오히려 AI 시대라서 더더욱 주니어들은 업무 현장에서 부딪히며 배우는 기회를 놓치지 말아야 합니다. 회사들도 단기 성과에만 집중하기보다 미래 인재를 키운다는 관점에서, 젊은 직원들에게 도전과 성장의 기회를 주는 것이 장기적으로 현명한 전략일 것입니다.

6. 작아지는 조직, 커지는 성과 – 자동화의 임팩트

AI 도입으로 업무 자동화가 진행되면서 조직의 규모와 일하는 방식에도 큰 변화가 일어나고 있습니다. 과거에는 업무량이 늘면 사람부터 충원하는 게 일반적이었다면, 이제는 “이 일을 사람 말고 AI로 처리할 방법은 없을까?”를 먼저 고민합니다. 한 시니어 직원은 “신입이 퇴사한 뒤 그의 업무 일부를 AI로 자동화했다”며 “그 결과 조직 인원은 절반이 됐지만 업무량과 질은 오히려 두 배 이상으로 늘었다”고 했습니다. AI를 활용하면 소수 정예로도 과거보다 많은 성과를 낼 수 있음을 보여주는 사례입니다.

물론 이러한 변화는 일자리의 감소나 남은 인력의 업무 강도 증가 등 사회적 과제를 동반합니다. 하지만 동일한 일을 하기 위해 굳이 사람을 더 뽑지 않아도 되는 현실은 거스를 수 없는 흐름입니다. 기업 입장에서는 조직 운영의 효율성을 높이고 남은 인력을 더 가치 있는 일에 투입할 수 있다는 장점이 있습니다. 직원들 역시 단순 반복 업무에서 해방되어 창의성과 판단이 필요한 일에 집중할 기회를 얻습니다. 중요한 것은 구성원 모두 AI 활용 역량을 갖추도록 지원하고, 자동화로 인해 역할이 변하는 직원들에게 재교육과 업무 재설계를 제공하는 것입니다. 그런 변화 관리까지 해내는 조직이 결국 소수 정예로도 두 배 이상의 성과를 지속 창출해낼 것입니다. “머릿수의 힘”보다 “기술과 인간의 조화”가 경쟁력이 되는 시대가 온 것입니다.

이러한 변화의 시대, 구성원들에게 필요한 것은 ‘자신의 역량을 증명하는 것‘ 입니다. 이제는 회사가 채용을 했기 때문에 고용을 유지할 수 없는 시대입니다. 회사의 존재 자체가 안전하지 않은 시장 환경이기 때문이죠. 이런 환경에서 조직은 지속해서 가볍고 유연한 형태로 변화하게 됩니다. IMF와 금융위기를 통해서 우리가 경험한 바로는 ‘소수의 멀티플레이어와 전문가 그룹’이 안전한 그룹이 되고, 자신의 역량을 증명하지 못하면 회사에서는 언제든지 헤어질 결심을 하게 될 확률이 높은거죠.

지금은 근로기준법이 아닌, 내 이름과 역량으로 회사가 아닌 시장에서 나를 증명해야 하는 시간입니다.

7. 다음 세대의 성장 지원 – 지식 / 경험 전수와 멘토링의 사명

AI 시대에 우리가 잊지 말아야 할 중요한 과제가 있습니다. 바로 다음 세대 인재를 길러내는 사회적 책임입니다. 모두가 똑똑해지는 기술의 혜택은 환영할 만한 일이지만, ‘똑똑함’과 ‘일을 잘함’은 다르다는 점을 간과해서는 안 됩니다. 학교에서는 시험 성적으로 똑똑함을 인정받을 수 있지만, 사회에서는 지식 자체보다 그 지식을 활용해 가치를 창출하는 능력이 중요합니다. 그리고 그런 능력은 교육과 이론만으로는 길러지지 않으며, 결국 실전 경험을 통해 완성됩니다. 문제는, 급변하는 업무환경 속에서 젊은 세대가 마음껏 시행착오를 겪어볼 기회가 줄어들고 있다는 점입니다. 업무는 점점 더 자동화되고, 기업들은 즉시 성과를 낼 수 있는 인재를 선호하다 보니 신입에게 시간을 들여 가르치려 하지 않는 분위기도 생깁니다. 실제 한 조사에서 기업의 절반 가까이가 AI로 자동화가 가능한 일자리의 채용을 줄일 것이라 답했듯, 애초에 기회를 주지 않는 경우도 늘고 있습니다.

하지만 다음 세대의 성장은 우리 모두에게 달린 과제입니다. 선배 세대와 조직이 의지를 갖고 멘토십을 발휘해야 합니다. 배우고 도전할 기회를 주지 않으면 젊은 인재는 성장할 수 없습니다. AI 시대일수록 우리는 사람에 대한 투자를 멈추지 말아야 합니다. 선배들은 자신의 지식과 노하우를 적극적으로 전수하고, 실패해도 다시 도전해볼 수 있는 안전망을 만들어줘야 합니다. 리더는 조직 내부뿐 아니라 외부의 젊은이들에게도 관심을 가지고 멘토 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어 일부 선도기업은 해커톤, 인턴십, 사내 스타트업 프로그램 등을 통해 젊은층이 실제 문제를 다뤄보고 실패에서 배우는 경험을 의도적으로 제공하고 있습니다. 이런 기회를 통해 스스로 생각하고 부딪치는 연습을 한 청년들이 미래의 핵심 인재로 성장하게 됩니다.

[결론]

결국 시대가 바뀌어도 “사람은 사람을 통해 성장한다”는 본질은 달라지지 않습니다. 내 주변 동료의 일에 대한 열정과 배움의 태도가 나에게 자극을 주듯이, 우리의 경험과 조언이 다음 세대에게 등불이 될 수 있습니다. AI가 아무리 발전해도 인간 대 인간의 멘토링과 사회적 학습은 대체되지 않습니다. 오히려 정보와 기술이 넘쳐나는 시대에 올바른 방향을 짚어주고 동기를 부여하는 멘토의 역할은 더 중요해질 것입니다. 선배 세대와 조직이 이런 사명감을 갖고 다음 세대에 투자할 때, 비로소 AI 시대의 지속가능한 성장 사이클이 만들어집니다.

기술 + 경험 + 멘토링이 선순환할 때 조직과 사회는 함께 성숙해질 것입니다. 우리의 후배, 나아가 우리 자녀들이 살아갈 다음 사회를 조금이라도 더 나은 곳으로 만드는 것, 그것이 AI 시대를 살아가는 우리 모두의 공동 책임이자 새로운 도전입니다. 우리가 그들을 위해 어깨를 내어줄 때, AI로 높아진 지식의 탑도 인간을 위한 더욱 단단한 토대 위에 세워질 것입니다.