[AI시대의 협업시리즈 2/4] 2부. AI를 잘 쓰는 것 만으로 충분할까?

[AI시대의 협업에 대해 고민하다] 2부. AI를 잘 쓰는 것 만으로 충분할까?

기술역량과 인간중심 역량으로 ‘논의의 경계’를 읽다.

앞에서는 AI 시대의 조직이 언제 혼자 일하고 언제 함께 대화하며 판단할지를 더 잘 설계해야 한다고 이야기했다. 그렇다면 그 경계는 어떻게 알아볼 수 있을까?

먼저 AI가 어디까지 할 수 있는지를 알아야 한다. AI가 기존 업무에 투입되어 수행하는 범위가 계속 넓어지고 있는 만큼, 무엇을 AI에게 맡길 수 있는지를 알아가는 것 자체가 중요한 업무역량이 되어가고 있다. 새로운 AI 기술이 등장하면 직접 사용해 보면서 그 가능성과 한계를 계속 업데이트하는 능력도 필요하다.

동료들과 업무 프로세스에 대해 이야기하다 보면 “그건 AI에게 맡기면 훨씬 쉽게 해결할 수 있잖아요?”라는 이야기를 종종 하게 된다. 서로 아는 것을 나누고 새로운 방법을 함께 익히면서 팀 전체의 업무능력이 높아지는 일도 앞으로는 일상의 일부가 되어가고 있다. 나 역시 AI 고수들과 이야기할 때마다 근근이 따라가고 있다는 기분이 들 때가 있지만, 그 불편함을 일종의 촉발점으로 삼아 계속 배우려고 한다.

컴퓨터 도입 시대에 문서작성과 엑셀 활용이 기본 업무능력이 되었듯, AI 활용 역시 회사원의 기본적인 업무 감각으로 자리 잡아가고 있다.

그런데 우연한 기회에 만나게 된 세계경제포험 WEF의 《The Future of Jobs Report 2025》에서 기업들이 현재 중요하게 보는 핵심역량을 살펴보고 함께 공유해 보면서 인사이트를 나누고 싶다는 생각이 들었다.

AI 시대인데, 기업이 가장 중요하게 보는 역량은 무엇일까?

WEF는 기업들에게 현재 직원들이 업무를 수행하는 데 필요한 핵심역량이 무엇인지 물었다. 가장 많은 기업이 꼽은 것은 분석적 사고(69%, 1위)였다. 이어 회복탄력성·유연성·민첩성(67%, 2위), 리더십과 사회적 영향력(61%, 3위), 창의적 사고(57%, 4위), 동기와 자기인식(52%, 5위)이 상위권을 차지했다. 기술문해력은 51%(6위)였고, AI와 빅데이터 역량은 45%(11위)로 그보다 아래에 있었다. 통합적, 구조적 사고를 위한 System Thining이 그 뒤 순위를 잇는다. (12위)

〔그림: WEF, Future of Jobs Report 2025, Figure 3.3 ‘Core skills in 2025’]

[참고] WEF Core skills in 2025: 상위 12개 역량 (위 그래프와 연동)

AI가 모든 관심의 중심에 있는 시기라는 점을 생각하면 들여다볼 만한 결과다. 기업들은 AI 활용능력보다 생각하고, 변화에 적응하고, 자신을 다루며, 사람들과 함께 방향을 만들어가는 역량을 현재의 업무에서 더 폭넓게 핵심역량으로 보고 있었다.

나는 이 결과를 AI 기술의 중요성이 상대적으로 낮다는 의미로 읽지는 않는다. 오히려 기술을 아는 것은 점점 기본 업무능력에 가까워지고 있지만, 일을 잘하기 위해 필요한 인간 본연의 역량은 여전히 중심에 있거나 오히려 더 중요해지고 있다고 읽을 수 있다.

AI가 가능성을 넓혀준다면, 그 가능성을 성과로 바꾸는 것은 결국 인간의 판단이다. 그렇다면 AI가 더 많은 일을 해주는 시대에 사람은 무엇을 더 잘해야 할까?

기술역량은 AI에게 맡길 수 있는 영역을 보게 한다

AI 시대의 기술역량을 새로운 프로그램을 많이 알거나 프롬프트를 잘 입력하는 능력으로만 이해하기에는 부족하다. 자신의 업무를 들여다보며 AI가 효과적으로 들어갈 수 있는 지점을 찾아낼 수 있어야 한다.

반복적으로 정리하는 일, 많은 자료를 비교하는 일, 여러 대안을 빠르게 만들어보는 일, 일정한 형식의 초안을 만드는 일, 데이터에서 패턴을 찾는 일에는 AI의 도움을 적극적으로 활용할 수 있다. 반대로 오류의 비용이 크거나, 충분한 맥락이 없거나, 중요한 판단이 개입되는 업무라면 AI의 결과를 그대로 받아들이기 어렵다.

AI와 함께 일하는 기술도 필요하다. 업무의 목적과 맥락을 충분히 설명하고, 필요한 조건을 제시하며, 한 번 받은 답을 그대로 사용하는 대신 반론과 다른 관점을 요청할 수 있어야 한다. 데이터의 출처와 편향, 개인정보와 보안, 결과의 신뢰성을 확인하는 능력도 포함된다.

기술문해력은 결국 기술이 무엇을 할 수 있고 어디에서 한계를 보이는지를 이해한 뒤, 지금 이 일에 어떤 기술을 어디까지 사용할 것인지 판단하는 능력에 가깝다. 기술문해력이 높은 사람은 기술을 숭배하지도 두려워하지도 않고, 목적에 맞게 사용할 줄 안다.

AI가 계속 진화한다면 이 감각 역시 계속 달라져야 한다. 우리가 AI에게 맡길 수 있는 업무의 경계 자체가 계속 움직이고 있기 때문이다.

그런데 기술역량만으로 그 경계를 전부 알아볼 수 있는 것은 아니다. AI가 어떤 일을 할 수 있다는 사실과, 그 일을 AI에게 맡기는 것이 좋다는 판단은 서로 다른 문제다.

바로 여기서 인간역량이 필요해진다.

다시 들여다본 ‘인간 중심 역량’

WEF는 별도의 보고서 《New Economy Skills: Unlocking the Human Advantage》에서 인간 중심 역량(Human-centric skills)을 다시 정리했다. 창의성, 회복탄력성, 협업 등에 대한 수요는 높아지고 있지만 이를 체계적으로 개발하고 평가하는 방식은 아직 충분히 자리 잡지 않았다는 문제의식에서 출발한 보고서다.

WEF는 인간 중심 역량을 네 영역으로 구분한다.

〔그림: WEF, New Economy Skills: Unlocking the Human Advantage, Figure 1 ‘Human-centric skills defined’〕

이 네 영역을 보고 있으면 ‘인간 중심 역량’이라는 말이 생각보다 훨씬 넓다는 것을 알 수 있다. 문제를 정의하고 분석하는 능력부터 자신의 감정과 동기를 알아차리는 힘, 변화 속에서 계속 배우는 태도, 다른 사람의 관점을 듣고 함께 움직이는 능력까지 모두 포함한다. 좀 더 자세히 들어가보면,

첫 번째는 생각하고 문제를 해결하는 힘이다. 첫번째 그래프 [Core Skills]에서 분석적 사고가 현재 핵심역량 1위이고 창의적 사고 역시 상위권에 있다는 점은 의미가 있다. AI가 더 많은 분석과 아이디어를 만들어낼수록 인간의 사고가 덜 필요한 것이 아니라, 무엇을 문제로 볼지, 어떤 결과를 신뢰할지, 여러 답 가운데 무엇을 선택할지를 판단하는 사고가 더 중요해질 수 있다.

두 번째는 자기 자신을 다루는 힘이다. 회복탄력성·유연성·민첩성이 핵심역량 2위이고 동기와 자기인식 역시 상위권에 있다. 함께 일하다 보면 내 생각이 받아들여지지 않을 때도 있고, 다른 사람의 의견 때문에 계획을 바꾸어야 할 때도 있다. 익숙했던 업무가 AI로 대체되거나 오랫동안 쌓아온 방식이 어느 순간 최선이 아닐 수도 있다. 자신의 감정과 상태를 알아차리고, 필요한 순간에는 생각을 바꾸며, 실패나 갈등 이후 다시 움직일 수 있는 힘이 실제 업무에서 중요해진다.

세 번째는 배우고 성장하는 힘이다. 변화가 빠른 지금은 현재의 전문성이 언제까지 유효할지 쉽게 장담하기 어렵다. 새로운 AI 기술이 무엇을 할 수 있는지 궁금해하고 직접 사용해 보는 태도가 필요하고, 함께 일하는 사람이 왜 저런 생각을 하는지도 궁금해할 수 있어야 한다. 새로운 기술과 사람, 낯선 상황에 대해 질문하고 배우면서 자신의 생각과 방법을 계속 수정하는 것이다.

네 번째는 사람들과 협업하고 소통하는 힘이다. 좋은 생각만 가지고서는 함께 일할 수 없다. 다른 사람이 무엇을 보고 있는지 듣고, 내가 가진 생각을 상대가 이해할 수 있게 표현하고, 서로 다른 관점을 연결해 하나의 방향을 찾아야 한다. 반대 의견을 다루고 선택한 방향에 사람들이 실제로 참여하도록 만드는 과정도 여기에 들어간다. 각자의 생각과 판단이 서로 만나 팀의 판단과 실행으로 이어지는 지점에서 협업과 커뮤니케이션의 힘이 필요하다.

나는 이 영역을 앞서 말한 여러 인간역량을 계속 갱신하게 하는 힘, 다시 말해 진화하고 성장하는 힘으로도 보고 싶다. 스스로 학습의 동기를 찾고, 필요한 방법을 익히고, 생각하고 사람들과 나누면서 자신의 방식을 바꾸어 갈 수 있어야 한다. 때로는 익숙한 것을 내려놓고 달라지는 자기 자신을 즐길 수 있는 사람에게 변화는 부담만으로 남지 않는다.

이 네 가지는 따로 떨어진 능력이라기보다 조직에서 팀으로 일하기 위해 함께 필요한 힘으로 보인다.

각자가 생각할 수 있어야 한다. 그 과정에서 자기 자신을 다룰 수 있어야 하고, 새로운 기술과 사람에게 계속 호기심을 갖고 배우면서 자신의 생각을 고쳐갈 수 있어야 한다. 그리고 그렇게 만들어진 생각을 다른 사람에게 꺼내 보이고 연결할 수 있어야 한다.

AI와 함께 하는 개인이 아무리 유능해져도 그것만으로 팀이 만들어지지는 않는다. 생각하고, 자신을 다루고, 배우고, 서로의 생각을 연결할 수 있을 때 개인의 능력이 비로소 팀의 힘으로 바뀐다.

결국 필요한 것은 두 역량을 함께 사용하는 감각이다

기술역량과 인간역량은 서로 경쟁하는 능력이 아니다. 기술역량은 AI에게 맡길 수 있는 영역을 보게 하고, 인간역량은 사람의 판단이 필요한 영역을 보게 한다.

AI가 무엇을 할 수 있는지 알아야 어디까지 기술에 맡길지 판단할 수 있다. 동시에 그 가능성을 실제 업무의 성과로 바꾸려면 무엇을 중요하게 볼지, 어떤 선택을 할지, 누구의 판단을 연결할지 결정할 수 있어야 한다.

두 역량이 묻는 질문도 조금 다르다.

기술역량은 가능성을 넓히고, 인간역량은 그 가능성에 방향을 준다.

그런데 이 두 개의 능력을 갖췄다고 해서 ‘언제 혼자 일하고 언제 사람을 만나야 하는가’라는 질문에 자동으로 답할 수 있는 것은 아니다.

그 경계를 보려면 한 단계 더 들어가야 한다.

인간역량은 결국 인간을 이해하는 힘에서 시작된다

WEF가 제시한 인간 중심 역량을 하나씩 들여다보면 서로 다른 이름들 사이에 공통점이 보인다.

생각하고 문제를 해결하려면 무엇을 중요하게 볼 것인지 판단해야 한다. 자기 자신을 다루려면 내가 무엇을 두려워하고 무엇에 동기를 느끼는지 알아야 한다. 계속 배우고 성장하려면 익숙한 생각과 방식을 내려놓을 수도 있어야 한다. 다른 사람과 협업하려면 나와 다른 경험과 관점을 이해할 수 있어야 한다.

결국 이 모든 역량은 나 자신을 이해하고, 타인을 이해하고, 우리가 놓여 있는 관계와 상황을 이해하는 힘과 연결되어 있다.

나는 이 지점에서 인문학적 소양이 중요해진다고 생각한다. 사람은 무엇을 중요하게 여기고 왜 그렇게 행동하는지, 서로 다른 가치가 부딪힐 때 무엇을 기준으로 선택할지, 지금 하는 일이 사람과 조직에 어떤 의미를 갖는지를 생각해 볼 수 있는 힘이다.

업무에서도 이런 질문은 계속 나타난다.

무엇을 문제로 삼을 것인가. 누구의 관점이 필요한가. 누구와 언제, 어떤 방식으로 생각을 나누는 것이 좋을까. 여러 의견이 나왔을 때 무엇을 기준으로 선택할 것인가. 효율성과 공정성이 충돌하면 무엇을 더 중요하게 볼 것인가. 기술에는 어디까지 맡기고 사람은 어디에서 판단해야 하는가. 그리고 우리가 내린 결정의 결과는 누가 책임질 것인가.

AI에게 이런 질문을 하면 꽤 훌륭한 답을 받을 수 있다. 내가 미처 생각하지 못했던 관점이나 질문을 돌려주기도 한다. 그러나 어떤 질문을 중요하게 다룰지, 여러 답 가운데 무엇을 선택할지, 그 선택을 우리 조직의 판단으로 받아들일지는 다시 사람에게 돌아온다. 그 판단에는 우리가 살아온 경험과 가치, 함께 일하는 사람들과의 관계, 조직이 추구하는 방향이 들어간다.

판단에는 때로 용기와 인내도 필요하다. 무엇이 중요하고 왜 지켜야 하는지를 스스로 이해해야 당장의 불편함이나 반대가 있더라도 필요한 말을 하고 행동할 수 있다. 무엇을 지켜야 하는지 아는 사람은 때로 손해를 감수하고도 말할 수 있고, 쉽게 결과가 나오지 않아도 조금 더 버틸 수 있다.

그래서 내가 생각하는 인문학적 소양은 사람과 상황을 이해하는 힘에서 한 걸음 더 나아간다. 기술이 넓힌 가능성 속에서 무엇을 선택하고, 무엇을 지키며, 그 판단을 어떻게 행동으로 옮길지를 결정하는 힘과도 연결된다.

그리고 바로 여기에서 1부의 마지막에 던졌던 ‘경계’의 문제로 돌아오게 된다.

사람마다 경험과 역할, 이해관계가 다르기 때문에 같은 일을 두고도 다른 판단을 할 수 있다. 중요한 것은 그 차이를 모두 없애는 것이 아니라, 이 일을 한 사람이 AI와 계속 진행해도 되는지, 아니면 어느 순간 다른 사람의 경험과 판단을 함께 꺼내 보아야 하는지를 알아보는 것이다.

기술역량은 AI에게 맡길 수 있는 범위를 보게 하고, 인간역량은 사람들이 함께 판단해야 할 지점을 보게 한다. 여기에 사람과 관계, 일의 맥락을 이해하는 힘이 더해져야 누구와 언제, 어느 정도까지 논의할지를 결정할 수 있다. 두 역량을 함께 사용하는 균형감각이 ‘논의의 경계’를 알아보는 힘이 된다.

AI 시대의 ‘팀’은 모든 일을 계속 함께 하는 모습과는 조금 달라질 수 있다. 각자가 AI와 독립적으로 빠르게 일할 때는 그렇게 하고, 방향을 맞추거나 서로의 판단이 필요한 순간에는 다시 연결된다. 개인의 AI 생산성을 팀의 생산성으로 바꾸는 핵심은 대화의 양을 늘리는 데 있지 않고, 필요한 순간에 사람들의 생각을 정확하게 연결하는 데 있다.

오해하지 말아야 하는 것은 전체 업무의 프로세스 중에서 AI가 못하는 지점만 인간이 판단하자는 뜻이 아니다. 인간이 판단해야 할 지점과 AI가 자동화해야 할 지점을 주체적으로 구분지을 수 있는 비즈니스적 판단력, 인문학적 의지가 필요하다는 말이다.

개인이 AI와 더 많은 일을 해낼수록, 팀에게 필요한 것은 더 많은 대화가 아니라 더 정확한 연결이다. 이 연결을 잘 설계할 수 있다면 AI의 폭발적인 생산력을 개인의 효율에서 끝내지 않고, 지금과는 다른 방식의 팀 성과로 이어갈 수 있을 것이다.

그렇다면 이제 다음 질문이 남는다.

필요한 순간에 사람들의 생각을 ‘어떻게’ 꺼내고, 연결하고, 하나의 판단과 실행으로 만들어낼 것인가?

3부에서는 바로 이 질문에서 출발해 퍼실리테이션을 교육장에서 가끔 사용하는 워크숍이 아니라, 개인의 AI 활용과 사람들의 공동 판단을 연결하는 실제 ‘일하는 방식’으로 바라보려고 한다.

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