[HR 수다] 왜 AI 교육은 맨날 했던 교육을 또 해 달라는 걸까? 통제소재의 비밀!

왜 AI 교육은 맨날 했던 교육을 또 해 달라는 걸까?

해가 바뀌었습니다. 눈에도 입에도 아직 익숙하지 않은 2026년입니다. 지금이 1월도 다 지나간 시점이라는 것이 믿어지지 않을 지경입니다. 올해도 변함없이 저는 함께 일하는 동료들과 함께 올해의 목표와 실행 계획을 수립하는 중입니다. 올해 목표는 임원들이 AI를 의식하지 않고 업무에 활용하도록 하는 것입니다. 작년의 목표였던 AI 문해력과 활용능력 배양에서 한 단계 더 나아간 목표입니다. 그래서 커리큘럼 설계를 시작하기에 앞서 임원들을 대상으로 대략 아래와 같은 주제를 담은 설문조사를 진행했습니다.

• 지금 AI를 업무에 어느 정도 사용하고 계신지?

• AI와 관련하여 뭘 배우고 싶으신지?

• 배우고 싶다고 응답하신 내용은 왜 배우고 싶으신지?

그런데 결과를 받아서 분석해 보니 재미있는 현상이 눈에 들어옵니다. 응답에서 양극화(Bi-polarization) 현상이 뚜렷하게 보인 겁니다. 양극화 현상은 다양한 질문에서 반복해서 관찰되었습니다. 예를 들면, “AI와 관련하여 무엇을 배우고 싶으신가요?”와 관련된 질문에 아주 기초적인 수준의 ‘GenAI 사용 매뉴얼’ 관련 교육부터 아주 높은 수준의 ‘바이브 코딩’과 ‘AI 에이전트 개발’ 관련 교육까지 응답의 분포가 나누어졌습니다. 하지만 그 중간 수준을 선택한 응답은 거의 없었습니다. 그리고 “응답하신 내용은 왜 배우고 싶으신지?”와 관련된 질문에는 ‘너무 몰라서 기초부터 배우고 싶어서’라는 응답부터 ‘내가 직접 내 업무에 필요한 AI 기반 앱을 맞춤형으로 제작하고 싶어서’라는 응답까지 응답의 분포가 양 극단으로 나뉘어져 있었습니다.

어쩌면, “에이~ 임원들도 그럴 수 있지! 개인마다 AI 지식과 활용 능력의 수준 차이가 나는 건 당연한 거 아니야?”라고 생각 하실 수도 있겠습니다. 하지만, ‘GenAI 사용 매뉴얼’과 같은 기본적인 교육은 저희가 작년에 온/오프라인으로 이미 여러 차례 반복해서 전체 임원들을 대상으로 진행한 바 있습니다. 따라서, 올해에 동일한 수요가 발생한다는 것은 “우리 교육에 우리가 미처 고려하지 못한 무엇인가 빠진 게 아닌가?”하는 생각을 떠올리게 했습니다.

왜 다른 것일까? 그리고 무엇이 달랐을까?

무엇보다 궁금했던 점은 동일한 임원들을 대상으로 동일한 수준의 교육을 제공했는데 시간이 지나면서 ‘AI 수용 수준’이나 ‘업무 활용 역량’의 차이가 생겼다는 점입니다. 작년에 수 차례 반복했던 기초교육을 이제 와서 또 다시 해 달라고 하는 임원이 있는 반면, 작년에 비해서 1년 만에 우리가 제공했던 교육수준을 넘어 상당한 수준으로 실력이 늘어난 임원도 계셨으니까 말입니다. 이런 분들은 교육 이후에도 ‘자기주도 학습’을 통해 지속적으로 관심을 가지고 활용에 도전해 오신 특성을 가지고 있습니다. 아래와 같이 변수들을 활용하여 패널회귀분석(panel OLS regression)을 시행해 본 결과 ‘통제소재(Locus of Control)’라는 조절변수가 눈에 띄었습니다.

• 타겟변수(dependent variables) - ‘GenAI 사용량’

• 설명변수(independent variables) - ‘상황인식’, ‘개인성향’, ‘수행직무’, ‘근무환경’, ‘교육이력’ 등

• 조절변수(moderators) - ‘직무전문성’, ‘통제소재’ 등

• 통제변수(controls) - ‘GenAI 사용기간’, ‘사용량 변화 패턴’, ‘소속조직’, ‘근속년수’, ‘연령’, ‘성별’ 등

통제소재(Locus of Control)가 무엇이길래?

‘통제소재’라는 개념을 처음 학술적으로 등장시킨 사람은 미국 오하이오주립대학의 심리학 교수였던 줄리안 로터(Julian B. Rotter)입니다. 로터 교수는 강화(reinforcement)에 영향을 주는 매커니즘에 주목했습니다.

“강화(reinforcement) - 인간이 특정한 행동의 발생 가능성을 높이는 과정”

강화의 매커니즘은 인간이 “무엇이 결과를 좌우한다고 기대하느냐?”에 따라 다르게 작용한다고 바라 보았습니다. 아래와 같이 “두 가지의 기대 중 어느 쪽을 따르느냐?”에 따라서 강화의 수준이 달라진다는 점을 제시한 것입니다.(JB Rotter, 1966)

“미래의 결과는 내가 어떤 행동을 하느냐에 달려있다.”라고 믿는 경우 → 내적 통제소재

“미래의 결과는 나를 둘러싼 환경적 조건이 어떤지에 달려있다.”라고 믿는 경우 → 외적 통제소재

기본적으로 ‘통제소재’라는 말은 그 자체도 어렵고 이에 대한 설명도 어렵게 느껴집니다. 좀 더 쉽게 설명하자면 어떤 목표를 달성해 나가는 과정을 “결과를 스스로 만들어 나가는 자유의지가 존재한다고 믿는 입장인지? 아니면 결과가 기회나 운에 의해서 결정된다는 운명 결정론을 믿는 입장인지?”에 따라서 강화의 수준이 달라진다는 의미입니다. 이 개념은 이후 인간의 의도와 행동을 설명하는 다양한 모델에서 매우 중요하게 다뤄지게 됩니다. 왜 ‘통제소재’라는 개념이 중요하게 다뤄지게 되었을까요?

과거에는 많은 학자들은 인간의 행동 동기가 ‘자극’과 ‘보상(혹은 결과)’에 의해서 강화된다고 믿었습니다. 러시아 생리학자 이반 파블로프(Ivan Petrovich Pavlov, 1849~1936)가 먼저 ‘개를 상대로 한 조건반사 실험’(Olga Yokoyama, 2023)을 통해 ‘자극-행동(Stimulus-Response)’을 의미하는 ‘고전적 조건형성’의 기틀을 잡았고 이후 미국 심리학자 벌허스 프레데릭 스키너(Burrhus Frederic Skinner, 1904~1990)의 ‘상자 속의 쥐 실험’(B.F.Skinner, 1938)을 거치면서 ‘조작적 조건형성(Operant Conditioning)’으로 발전되었습니다. 실제로 AI의 강화학습(reinforcement learning)은 상당 부분 이러한 모델에 기반하여 만들어졌습니다.

< 이반 파블로프의 고전적 조건형성 실험구성, 출처 : 위키백과 >

그런데 시간이 지나면서 많은 학자들이 의문을 제기합니다. 이 모델이 설명하지 못하는 점이 있었기 때문입니다. ‘자극-행동-보상’ 모델에 따른다면 자극과 보상이 증가할수록 왜 자극과 보상의 결과로 나타나는 행동이 선형적(linear)이지 않고, 특히 동일한 조건에서도 개인과 상황에 따라 차이가 나는 점을 명확하게 설명할 수 없었던 것입니다. 이때 로터 교수의 ‘통제소재’는 아래와 같은 행동모형을 내 놓으면서 이 부분을 명쾌하게 설명해 주었습니다.

Behavior Potential = f(Expectancy, Reinforcement Value)

“강화(Reinforcement)가 내 행동과 연결된다고 기대(Expectancy)할수록

행동 가능성(Behavior Potential)이 증가한다”

그렇다면 이제 어떻게 해야 할 것인가?

지금까지 AI 교육은 ‘기술도입’의 관점에서 설계하고 제공되었습니다. 새로운 기술의 도입 관점에서 GenAI를 비롯한 다양한 AI 기반 도구들을 사용하는 교육이 설계되었습니다. “어떤 상황에서 써야 하는지?”, ”어떻게 써야 하는지?”, “어디에 쓸 수 있는지?”와 같은 기능적 측면의 교육입니다. 그리고 이렇게 설계된 교육은 수준에