"Unlock AI"가 말하는 AI 리터러시
(조용민 대표 도서 『UNLOCK AI』 요약 내용을 바탕으로 작성)
AI를 둘러싼 질문은 빠르게 바뀌고 있습니다.
“AI가 우리를 대체할까?”에서 “AI와 어떻게 함께 일할까?”로, 그리고 이제는 “AI로 내 잠재력을 어디까지 확장할 수 있을까?”로 이동합니다. 『UNLOCK AI』가 던지는 핵심도 여기에 있습니다. AI는 ‘쓰는(Use or Adopt) 도구’가 아니라 ‘협력하는 도구’이며, 그 잠재력을 여는(Unlock) 열쇠는 기술이 아니라 끈질긴 문제의식과 창의성의 재정의라는 점입니다.
HR 관점에서 이 메시지는 더 명확해집니다.
AI 시대의 인재는 ‘AI를 잘 아는 사람’이 아니라, AI를 통해 더 높은 수준의 문제 해결과 협업을 실행하는 사람입니다. 그렇다면 HR은 무엇을 바꿔야 할까요?
정답은 하나입니다. 교육을 ‘기능 학습’에서 ‘문제 해결 학습’으로 전환하는 것입니다.
1) “AI를 쓰면 된다”는 말이 실패하는 이유: 문제의식이 없으면 피로만 남는다
많은 조직이 생성형 AI 교육을 시작합니다. 그런데 현장에서 자주 나오는 반응은 이렇습니다.
“그래서 제 업무에 어디에 쓰죠?”
“해보긴 했는데 결과가 별로라서…”
“프롬프트를 배웠는데, 막상 쓸 때는 생각이 안 나요”
『UNLOCK AI』가 강조하는 지점은 분명합니다.
기술을 먼저 익히려 하면 ‘기능’에 매여 피로도가 높아지고, 성과는 제한적입니다. 반대로 절실한 문제의식이 먼저 있으면, 사람은 어떤 도구든 찾아내고, 시도하고, 결국 AI 앞에 도달합니다.
즉, AI 활용은 “회사에서 시켜서”가 아니라 내가 해결해야 할 문제에서 시작해야 합니다.
HR이 바꿔야 할 첫 문장:
“AI를 배워라” → “당신 업무에서 가장 비싼 문제(시간/품질/리스크)는 무엇인가?”
2) Unlock AI 마인드셋 3가지: HR이 길러야 할 ‘AI 시대 기본기’
책에서 말하는 Unlock의 핵심은 태도(마인드셋)입니다. HR 언어로 번역하면, AI 리터러시는 ‘사용법’이 아니라 ‘일하는 방식’입니다.
(1) 도구에 열린 마음: AI와 협업은 ‘선택’이 아니라 ‘숙명’
AI 협업은 특정 직무만의 일이 아닙니다. HR, 영업, 생산, 연구, 구매, 재무… 모든 영역이 영향을 받습니다.
따라서 “AI를 쓰는 팀 vs 안 쓰는 팀” 구분이 아니라, “AI와 협업하는 방식의 표준화”가 조직 경쟁력이 됩니다.
(2) 끈질긴 문제의식: 프롬프트보다 중요한 건 “내가 풀 문제”
프롬프트는 결국 문제 정의의 결과물입니다.
“질문을 잘해야 한다”는 말은 반쪽짜리 조언이 될 수 있습니다. 질문을 날카롭게 만드는 건 기술이 아니라 절실함이니까요.
(3) 창의성의 재정의: 창의력은 “연결하는 능력”
AI가 초안을 만들고 정보를 연결해주는 시대에, 창의력은 더 이상 ‘천재성’만을 뜻하지 않습니다.
내 경험·업무 맥락·조직의 목표를 AI의 가능성과 연결해 새로운 해법을 종합하는 능력—이것이 AI 시대의 창의력입니다.
3) “플러스 원(+1)” 규칙: AI 시대 성장 공식은 거창하지 않다
『UNLOCK AI』가 제시하는 실천법은 의외로 단순합니다. 한 걸음만 더 나아가는 +1의 습관이 개인의 경쟁력을 만듭니다. HR은 이 +1을 학습과 평가, 리더십 개발의 언어로 가져올 수 있습니다.
① Boundary +1 (Bd+1): 내 전문 영역 밖으로 한 걸음
안전지대에만 머무르면 ‘현재의 우수함’을 유지하기는 쉬워도, ‘미래의 우수함’을 담보하기 어렵습니다.
Bd+1은 “완전히 다른 분야 전문가가 되라”가 아니라, 내 업무의 경계를 1칸만 넓히는 시도입니다.
HR 예시: “평가제도 개선”을 할 때 데이터/분석 관점을 한 단계 더 얹기
제조/품질 예시: 현상 보고를 넘어서 원인 가설과 데이터 요구사항까지 제시하기
② Question +1 (Q+1): 뻔한 답에서 한 번 더 묻기
AI 시대에는 평균적인 답을 만드는 비용이 거의 0에 가깝습니다. 그래서 ‘남들도 하는 답’은 더 빨리 평준화됩니다.
차이를 만드는 건 Q+1입니다. “왜?”를 한 번 더, “다른 방법은?”을 한 번 더 묻는 습관이죠.
“이 교육이 필요합니다” → “왜 지금, 왜 이 방식, 왜 이 대상인가?”
“프로세스를 자동화합니다” → “자동화 후 남는 시간으로 무엇을 더 가치 있게 할 것인가?”
③ Level +1 (Lv+1): 한 직급 위의 시선으로 내 업무 재정의하기
Lv+1은 가장 실무적인 성장 법칙입니다. “내가 팀장이라면?”, “내 고객(내부고객)이 원한 건 뭐지?”라는 질문 하나가 업무의 품질을 바꿉니다.
AI는 여기서 강력한 파트너가 됩니다. 내 산출물을 ‘상위 의사결정자의 관점’으로 재구성해주기 때문입니다.
4) HR 실행 제안: “AI 교육”을 “Unlock AI 실험 프로그램”으로 바꾸자
HR이 오늘부터 바꿀 수 있는 설계는 ‘거창한 AI 과정’이 아니라 작은 톱니바퀴입니다. 책이 말하듯 혁신은 일상의 작은 개선이 맞물려 커집니다.
(1) ‘업무 문제 리스트’부터 수집하라 (Problem Backlog)
교육 시작 전, 팀별로 한 장만 받으면 됩니다.
반복 업무 TOP3 (메일/보고/정리/회의)
막히는 지점 TOP3 (“시작”, “구조화”, “표현”, “검증”)
품질 리스크 TOP3 (오류/누락/커뮤니케이션 실패)
→ 이 Backlog가 있어야 AI 활용이 “실제 성과”로 연결됩니다.
(2) “프롬프트 강의” 대신 “문제 해결 클리닉”을 운영하라
프롬프트는 암기가 아니라 상황 맞춤형 피드백이 핵심입니다.
1시간 강의보다 30분 클리닉 2회가 효과가 큽니다.
각자 가져온 실무 문서(익명/일반화)로 실습
결과물 비교: 내 초안 vs AI 초안 vs 개선본
핵심은 “AI가 낸 답의 품질”이 아니라
내 문제 정의가 어떻게 좋아졌는지를 학습하는 것