​​​​​​비즈니스 먹튀검증AI 보증업체 성공의 중심에는 여전히 '사람'이 있다. 생성형AI 는 인간과 기계가 결합된 인력 구조의 잠재력을 극대화할 수 있게 돕는다. 오랫동안 강조해왔듯이, 조직의 경쟁력은 인간 또는 기계'가 아니라 인간과 기계'의 협력에서 나온다. 인간과 기계 간 협력은 단순히 우리의 생활을 자동화하거나 조정하는 것을 넘어, 조직이 인재를 확보하고 팀을 관리하며 제품과 서비스를 제공하고 전문성을 개발하는 방식까지 근본적으로 변화시킬 것이다.탁월한 조직의 힘은 결국 인간과 기계의 결합(humans with machines)에서 비롯된다. ​​​​생성형AI는 텍스트, 코드, 음성, 이미지, 비디오, 프로세스 및 기타 디지털 인공물에 이르기까지 새로운 콘텐츠를 생성하기 위해 설계된 인공지능의 한 분야입니다. 생성형AI는 인간의 전문성과 기술을 지원함으로써 일하는 방식의 혁신을 가져왔습니다. 예를 들어, 생성형AI를 활용해 보고서를 작성하고, 웹사이트 그래픽을 디자인하며, 개인화된 마케팅 전략을 수립하고, 직원 교육 프로그램을 큐레이션할 수 있게 되었습니다. 산업별로 생성형AI의 활용 사례는 무궁무진하며, 이는 생성형AI를 통해 향상될 수 있는 작업의 폭을 잘 보여줍니다. ​생성형AI는 인력의 진정한 파괴적 혁신으로, 인간, 업무 및 기술이 이전에 생각하지 못했던 방식으로 융합되는 미래를 나타냅니다. 또한 이 기술 혁명은 인터넷 연결만 있으면 누구나 활용이 가능합니다. 생성형AI는 인간을 대체하기 위해 설계된 것이 아니라, 인간의 작업 방식을 변화시키는 기술이라는 점을 기억해야 합니다. 생성형AI는 혁신, 생산성, 결과를 증진시키면서 사람들의 업무를 더 쉽게 만들어 줄 수 있습니다. 전 세계 비즈니스 리더들에게 주어진 도전 과제는 두 가지입니다. 생성형AI의 가능성과 위험을 이해하는 것, 그리고 조직 변화를 준비하는 것입니다. 생성형AI의 미래 성공은 인간에 대한 새로운 초점에 달려 있습니다. ​생성형AI를 업무에 적용하며 발전하는 인력을 양성함으로써, 기술이 인간의 권한을 강화하는 도구가 되는 미래를 만들 수 있습니다. 이는 기술의 본질적인 목적이기도 합니다. 개인용 컴퓨터의 발명으로 인간의 필요가 줄어든 것이 아니며, 오히려 인간은 업무를 보다 뛰어나고 빠르게 수행할 수 있게 되었습니다. 잘 활용된다면, 생성형AI 역시 인간이 업무를 더 잘 수행할 수 있게 만들 것입니다. 그렇기 때문에, 경영진은 생성형AI를 활용할 수 있는 인력을 '미래지향적으로'준비해야 합니다. 업무는 빠르게 변화할 가능성이 있으며,근로자들은 새로운 기술을 습득할 필요가 있습니다. 생성형AI 혁명은 적응하고 진화할 준비가 된 조직에 막대한 기회를 제공합니다. ​​​​생성형AI는 '일'의 구조를 변화시킬 것으로 예상됩니다. 그러나 경영진이 워크플로우를 변경하거나 직원의 역할을 조정하기 전에, 업무에서 어떤 변화가 일어나는지를 파악하는 것이 중요합니다. 만약 인간이 생성형AI를 사용하여 이전보다 더 빠르고 쉽게 또는 더 잘 직무를 수행할 수 있다면, 우리는 업무 배분에 변화를 줄 수 있습니다. 변화의 방식은 성공의 열쇠입니다. 기술이 직접적으로 일자리를 대체하는 것이 아니라, 업무 수행에 필요한 역량을 변화시키고 있습니다. ​일(Work)는 인간의 역량과 도구를 활용하여 만들어낸 결과물로 정의됩니다. 직무(Jobs)는 조직의 목표를 달성하기 위해 사람이 수행하는 일을 구조화한 개념입니다. 생성형AI로인한 업무의 자동화로 일자리가 사라질 것이라는 우려가 크지만 그렇게 되지 않을 것입니다. 직무는 일자리가 아닙니다. 생성형AI의 도입으로 인해 일자리의 재정의를 이해하려면 역량에 주목해야 합니다.과업(Tasks)은 직무 내에서 성과를 내기 위해 수행하는 구체적인 활동입니다. 역사적으로 우리는 직무를 사람들이 수행하는 업무의 일부로 생각해왔으며, 지금도 여전히 그렇습니다. ​과업은 특정 결과를 달성하기 위한 역량과 도구를 요구합니다. 생성형AI는 일부 과업을 완전히 자동화할 수 있으며, 이를 통해 근로자는 새로운 업무에 집중할 수 있는 시간적 여유를 가질 수 있습니다. 역량(Skills)은 우리가 업무 결과를 달성하기 위해 필요한 과업을 수행할 수 있는 능력과 전문성을 말합니다. 인간과 생성형AI 모두 업무 결과를 창출하기 위해 과업을 수행할 수 있는 역량을 보유하고 있습니다. 조직의 역량과 이를 활용하는 다양한 직무 역할을 이해하는 것은 생성형AI와 함께 미래의 업무를 재설계하는데 중요한 요소가 될 수 있습니다. ​​​​생성형AI의 혁신 세계에서 리더십 레벨은 전통적인 방식을 넘어서 새로운 역할을 해야 합니다. 리더들은 명확한 비전과 전략적 지혜로 조직을 이끌어야 합니다. 경영진이 생성형AI 전문가일 필요는 없지만, 중요한 것은 리더십 레벨이 생성형AI로 인한 변화를 선도하기 위해 조직 내 프레임워크를 만들고 관리하는 것입니다. 이 프레임워크에서 리더십 레벨은 다음과 같은 사항을 고려해야 합니다. ​​​​​리더들은 생성형AI에 대한 연구자의 사고방식을 갖고, 기술을 깊이 이해하며 실험해 나가야 합니다. 이를 통해 AI의 잠재력을 효율적으로 활용하고, 조직에 새로운 비전을 제시하여 혁신을 가속화할 수 있습니다. 리더들은 이러한 변화를 통해 직원들이 AI와 협력하여 더 나은 성과를 달성하도록 지원하고, 궁극적으로 인간 중심의 발전을 이루어야 합니다. ​​​​​생성형 AI 시대의 리더십 전략​​“혁신은 기술이 아닌, 인간 중심 전략에서 시작된다”​​​생성형AI가 당신이 보고 있는 광고 이미지를 만들었을까?과학자가 분석하는 단백질 구조의 3D 모델도 생성형AI가 만들 수 있을까?​​첫 번째 경우에서 생성형시가 이미지를 생성했을 가능성이 있다. 생성형AI 는 광고주에게 단 및 초 만에 텍스트 프롬프트를 기반으로 완벽한 이미지를 제공할 수 있다. 이는 업무의 생산성에 있어 변화를 가져오는 혁신이 될 수 있다.두 번째 상황에서는 생성형시가 이러한 작업을 수행할 수 있다. 실제로 MIT의 과학자들은 생성형AI 를활용하여 새로운 단백질 구조를 생성하는 계산 도구를 개발했다. 이 혁신은 신약 개발을 가속화하고 유전자 치료를 개선할 잠재력을 가지고 있다.​AI 는 생명을 구할 수 있는 기술로도 활용이 가능하다. 광산에서 헬엣을 쓴 근로자의 착용 장치를 통해 날씨, 산소 수준, 지반 안정성뿐만 아니라 인간의 행동과 건강 상태까지 예측하여 잠재적인 위험을 감지하고 경고할 수 있다. 복잡한 의학 데이터 분석을 도와 어려운 의료 사례의 약 40%를 정확하게 진단할 수 있다. 이는 의사들이 데이터를 해석하는 데 큰 도움이 된다. ​​더 나아가, 조직은 직원들에게 생성형AI의 안전하고 효율적 사용을 위해 어떤 준비를 해야 하는가?생성형AI는 방대한 양의 데이터를 학습하여 텍스트, 이미지, 음악 등 새 로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능을 말한다. 예를 들어, 텍스트 생성 시 모델은 입력한 문장을 기반으로 문장을 완성할 수 있으며, 이미지 생성 A 모델은 간단한 설명을 바탕으로새로운 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, ‘버스 위에 서 있는 코끼리'라는 설명을 입력하면, 생성형 AI는 먹튀검증AI 보증업체 프롬프트와 관련된 이미지를 몇 초 만에 제작할 수 있다. 이러한 창작 기능을 넘어, 생성형시는 맞춤형 식단을 계획하고 쇼핑 목록을 생성하며, 개인별 건강 관리 추천을 제공하는 등 실용적인 분야에서도 활용되고 있다.​​​​생성형 AI 는 단순히 업무를 돕는 도구를 넘어 혁신을 촉진하고 더 크고 복잡한 문제를 해결하는 데 기여할 수 있다. 생성형 AI 는 다음과 같은 방식으로 활용될 수 있고, 활용될 필요가 있다.​​​• 인간의 혁신을 가속화하고, 업무를 간소화하며, 더 크고 복잡한 문제를 해결하는 데 기여할 수 있다.​• 조직은 물론, 직원과 사회 전반에 걸쳐 가치를 창출할 수 있다.​• 직원들의 참여와 동의를 얻기 위해 실험, 시연 및 계획을 통해 체계적이고 전략적인 접근이 필요하다.​• 적절한 지침, 프레임워크 및 통제를 바탕으로 윤리적이고 신뢰할 수 있는 방식으로 구현해야 한다.​​​기술과의 협업을 통해 직원들은 독자적으로 업무를 진행할 때는 해낼 수 없는 성과를 달성할 수 있다.특히 비즈니스 영역에서 생성형 AI 는다음과 같은 방식으로 혁신을 주도하고 있다.​​​• 오디오를 여러 언어로 번역하여 글로벌 커뮤니케이션을 지원. ​• 비정형 데이터를 필터링하여 지식 관리를 혁신. ​• 복잡한 은행 거래에서 인간과 유사한 지원 제공. ​• 사기 탐지 모델을 개선하여 금융 및 보안 분야를 강화. ​• 기술 문서를 요약하여 정보 접근성을 향상. ​• 진료 후속 조치를 자동화하여 환자 예약을 위한 음성 메시지를 생성. ​​​생성형 AI 의 빠른 진화는 글로벌 경영진이 산업의 미래를 모색하는 데 있어 중요한 변곡점을 제시하고 있다. 예를 들어, AI 챗봇인 챗 지피티(ChatGPT)는 출시 두 달 만에 월간 활성 사용자가 1억 명에 도달한 것으로 추정된다. 또한 구글 바드(Google Bard), 허깅챗 (Hugging Chat)과 같은 AI 챗봇들도 빠르게 시장에 진입하고 있다.이는 기존의 업무 환경을 근본적으로 뒤흔드는 변화로, 일과 기술이 이전에는 상상할 수 없었던 방식으로 융합되는 미래를 예고하고 있다. ​더욱이, 이처럼 거대한 기술 혁명이 인터넷만 있으면 누구나 접근할 수 있을 정도로 광범위하게 확산된 것은 처음이다.생성형 AI 분야는 빠르게 확장되고 있다. 대형 언어 모델(LLM)이 개발되고 있으며, 기업용 플랫폼들은 생성형시을 조직 내 시스템에 통합하고 있다. 또한, 생성형 AI 를 기반으로 한 다양한 애플리케이션이 등장하고 있으며, 수많은 스타트업들이 AI 를 활용한 혁신적인 솔루션을 선보이며 전통적인 산업 구조를 뒤흔들고 있다. 콘텐츠 제작, 교육, 소프트웨어 개발뿐만 아니라 예술과 디자인 같은 창의적 분야에서도 생성형 AI 가 주도하는 혁신이 가속화되고 있다.생성형AI는 기대감을 불러일으키는 동시에 새로운 도전 과제를 제기하고 있다.​특히, 생성형 AI에 데이터를 제공한 사람에게 어떤 혜택을 제공할 것인가가 중요한 이슈로 부각되고 있다.예를 들어, 글로벌 이미지 콘텐츠 제공업체인 셔터스톡(Shutterstock)은 최근 자사의 고화질 사진 라이브러리를 활용해 달리(DALL-E) 모델을 훈련한다고 발표했다.AI 이미지 생성기를 셔터스톡 플랫폼에 직접 통합함으로써, 해당 이미지를 모델 학습에 제공한 아티스트들에게 보상을 지급할 수 있도록 한 것이다.이러한 전략은 단순히 창작자의 권익을 보호하는데 그치지 않고, 생성형AI가 만든 콘텐츠를 사용하는 최종 이용자들에게도 법적 보호와 면책 조항을 제공한다는 점에서 의미가 크다.​​​​생성형AI가 업무에 영향을 주는 이유생성형AI는 새로운 콘텐츠를 창작할 수 있기 때문에 업무 환경을 변화시키고 있다.셔터스톡의 이미지 생성기는 사용자의 프롬프트에 따라 완전히 새로운 이미지를 만들어낸다. 기존에도 그래픽 디자이너들이 다양한 소프트웨어를 활용해 사진을 편집할 수 있었지만, 동일한 결과를 얻기까지 훨씬 더 많은 시간이 소요된다. 그러나 생성형AI의 기능은 단순히 이미지 생성에 국한되지 않는다. 그 영향력은 훨씬 광범위하다.​AI는 생성형AI 를 통해 큰 도약을 이루었다. 인간의 전문성과 역량을 더욱 효과적으로 지원할 수 있는 콘텐츠를 생성하는 생성형AI 의능력은 업무 방식에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 예를 들어, 메모와 보고서 작성, 웹사이트 그래픽 디자인, 맞춤형 마케팅 전략 수립, 직원 교육 프로그램 기획 등 업무를 지원할 수 있다.이처럼 생성형AI 를 활용한 콘텐츠 제작 사례는 다양한 업무 영역에서 AI가 수행할 수 있는 역할의 범위를 보여준다. ​다만, 중요한 점은 생성형AI가 인간을 대체하기 위해 설계된 것이 아니라, 인간의 업무 방식을 변화시키는 기술이라는 것이다. 이상적인 형태에서 생성형 AI는 혁신을 촉진하고 생산성을 높이며 더 나은 결과를 만들어내면서도, 동시에 인간의 업무를 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는 도구가 될 것이다.생성형AI의 영향력은 앞으로도 계속 확대될 것이다. 개인과 기업이 일상과 업무에서 이를 활용할 수 있는 혁신적인 방법을 지속적으로 발견하고 있기 때문이다. ​현재, 기업용 애플리케이션 중 대화형 AI(Conversational AI ) 기능이 내장된 비율은 5% 미만이지만, 조만간 40 % 이상의 애플리케이션이 대화형 AI 를 탑재할 것으로 예상된다.이는 놀라운 도약이며, 생성형AI가 업무 환경에 미치는 영향을 더욱 가속화할 것이다. 또한, 2025년까지 생성형시가 전 세계에서 생성되는 전체 데이터의 약 10%를 차지할 것으로 전망되며, 2027년에는 신규 애플리케이션의 약 15%가 AI에 의해 자율적으로 생성될 것으로 예상된다.이는 인간이 직접 코딩에 할애하는 시간을 대폭 절감할 수 있는 변화로, 현재로서는 먼 미래의 이야기처럼 들리지만, 빠르게 현실이 되어가고 있다.​이처럼 생성형AI의 광범위한 통합은 단순한 기술 발전을 넘어, 업무의 미래를 재정의하고, 기술과 인간의 관계를 변화시키며, 업무 환경 자체를 새롭게 형성하는 중요한 전환점이 되고 있다.​​​​생성형AI 는 막대한 잠재력을 지니고 있지만, 정확성, 일자리 대체 가능성, 지식재산권과 소유권에 관한 법적 책임과 같은 복합적인 리스크를 동반하고 있으며, 이를 둘러싼 논의가 확산되고 있다.특히, 챗봇은 인간과 유사한 문장을 만들어내기 때문에 일부 사용자에게는 마치 AI가 프롬프트의 의미를 이해하고 반응하는 것처럼 착각을 불러일으킬 수 있다. 이로 인해 조직은 사람과 생성형AI가 어떻게 상호작용해야 하는지에 대한 신중한 접근이 요구된다. ​예를 들어, 고객이 AI 시스템의 응답을 조직이 의도한 방식으로 해석하고 있는지를 직원들이 판단하고 관리할 수 있어야 한다. 생성형AI의 효율 성을 활용하면서도 그 결과물을 비판적으로 평가하고 품질을 보장하는 역할은 여전히 인간의 몫이다. AI 모델은 자율성이나 의도를 가진 존재가 아니며, 의미 있는 방식으로 책임을 지울 수도 없다. 또한, 생성형AI에서는 ‘환각(hallucination)’오류가 발생할 수 있다. 이는 사실과 무관한 허구의 내용을 높은 먹튀검증AI 보증업체 신뢰도로 생성하는 현상으로, 인간의 꿈이 머릿속 정보로부터 가상의 현실을 만들어내는 것과 유사하다.​물론 업무 중의 상상은 인간에게 도움이 될 수 있지만, 사용자들은 실제 업무에 활용되는 시스템이 정확한 결과를 제공하길 기대한다. 그 러나 생성형AI 는 현재로서는 자신이 생성한 콘텐츠에 대해 명확한 출처(reference)를 제공하지 못하기 때문에 검증에 어려움이 따른다.생성형AI 는 처리할 수 있는 정보량에 제한이 있어, 입력이 복잡하거나 길어질수록 필요한 맥락을 놓칠 가능성이 있다. 다시 말해, 모델은 항상 충분한 정보를 바탕으로 응답을 생성하는 것은 아니다. 전 세계 경영 리더들은 이제 생성형AI가 가져올 기회와 위험을 명확히 이해 하는 동시에, 이에 따른 조직 차원의 불가피한 빈화에 선제적으로 대응해야 하는 이중의 과제에 직면해 있다.​​​인간에게, 그리고 일의 미래에 있어 생성형AI가 의미하는 바는 무엇인가?생성형AI의 진정한 성공은 기술 자체가 아닌, 인간을 중심에 두는 접근에서 시작된다.생성형AI와 함께 적응하고, 학습하고, 진화할 수 있는 역량을 갖춘 인재를 육성함으로써, 우리는 기술이 인간의 잠재력을 확장하는 도구로 기능하는 미래를 주도할 수 있다.지금의 과열된 관심과는 달리, 생성형AI 는 인간을 대체하려는 것이 아니라, 오히려 기술 본연의 목적대로 인간의 능력을 확장하고 실현하는 데 초점을 두고 있다. 개인용 컴퓨터가 업무의 속도와 효율성을 높였듯, 생성형AI 도 인간의 일을 더욱 빠르고 효율성 있게 하는 기술이 될 수 있다.따라서 경영진은 빠르게 변화하는 업무 환경에 대응하기 위해, 생성형AI 시대에 적용할 수 있는 인재를 육성하고 조직을 미래에 대비시키는 전략이 필수적이다. ​기술 변화에 따른 새로운 역량과 학습의 필요성은 더 이상 선택이 아닌 필수다.물론, 미래의 변화와 기술 발전의 방향은 본질적으로 불확실하다. 생성형AI 는 매력적인 가능성을 현실화할 수도 있지만, 반대로 우려를 낳는 방향으로 전개될 수도 있다. 그렇기에 현재의 트렌드를 정확히 이해하고, 향후 인력 구조 및 역량 변화에 미칠 영향을 깊이 있게 분석하는 일은 모든 조직의 생성형AI 전략에서 핵심적 요소가 되어야 한다.경영진은 생성형AI 의 잠재력을 활용하되, 인간 중심의 미래 전략을 수립해야 한다. 이는 구성원의 역량을 강화하고, 조직 문화의 변화를 이끌며, 산업 내 선도적 위치를 확보하는 기반이 된다. 나아가, 변화에 민첩하게 대응하는 조직일수록 경쟁에서 앞서갈 가능성이 크다.​이처럼 다양한 시나리오 속에서 조직은 민첩성과 지속적인 학습, 유연한 대응력을 갖추는 것이 무엇보다 중요하다. 불확실성 속에서도 기 화를 식별하려는 시각이 필요하며, 변화와 혼란은 성장을 위한 발판이 될 수 있다. 조직이 이러한 전환기를 성장의 계기로 삼기 위해서는 기술 역량과 함께 빈화에 적응하는 능력을 갖춘 인재를 확보해야 한다. ​​​​생성형AI는 일자리에 어떤 영향을 미칠 것인가?​생성형AI의 전방위적 확산이 가시화되면서, 기업은 업무의 본질이 근본적으로 변화하는 전환점에 서 있다.이 변화는 조직의 일하는 방식뿐 아니라, 인력 구성과 고용 구조 전반에도 영향을 미칠 것이다.생성형AI가 미래에 미칠 영향에 대해서는 다양한 전망이 존재하지만, 한 가지 분명한 점은 이 새로운 시대에 기존 일의 방식이 크게든 작게든 변화할 것이며, 완전히 새로운 형태의 일자리도 생겨날 것이라는 사실이다. 관련 연구만 살펴보더라도 이러한 변화를 확인할 수 있다.​골드만삭스는 생성형AI가 노동시장에 미칠 영향을 처음으로 예측한 자료 중 하나로,최대 3억 개의 일자리가 어떤 형태로든 영향을 받을 수 있다고 전망했다. 보고서에 따르면, 현재 미국 고용의 약 7% 에해당하는 업무는 생성형시로 대체될 수 있고, 63%는 보완되는 형태로 AI와 함께 수행될 가능성이 있으며, 나머지 20%는 영향을 받지 않을 것으로 분석했다.또한 생성형AI 의 광범위한 도입이 생산성 향상을 이끌고, 향후 10년간 전 세계 GDP(국내총생산)를 7% 증가시킬 수 있을 것이라는 전망도 함께 제시했다.이 수치는 노동시장에 직접적이고 광범위한 파급효과를 의미하며, 근로자들이 변화에 적용할 수 있도록 지원과 재교육이 필수적임을 시사한다. ​아울러 조직은 기술이 생산성과 업무 효율성에 어떤 가치를 제공할 수 있을지 평가하면서, 인간이 선호하는 업무와 자동화를 바라는 업무의 구분에 대해서도 신중히 고려할 필요가 있다.또 다른 연구에 따르면, 미국 노동자의 약 80%는 전체 업무 중 최소 10%를 AI가 대신 수행할 수 있으며, 19%는 업무의 절반 이상이 자동화될 수 있다고 추정했다.또한 LLM은 기술 도입 속도, 인간과 기계의 협업 정도, 제도 규제 환경 등 여러 요인에 따라 노동시장에 미치는 영향이 달라질 수 있다고 분석했다.​생성형AI 의 확산으로 인해, 여성 근로자는 남성보다 더 많은 재교육과 직무 전환 지원이 필요할 수 있다. 미국 여성 근로자의 약 80%(5.887만 명)는 생성형AI 의 영향을 크게 받을 가능성이 높은 직무군에 종사하고 있는 반면, 남성은 약 60%에 그친다. 전체적으로 보면, 여성은 남성보다 21% 더 많은 비율로 생성형AI의 영향을 받을 가능성이 높은 업무에 종사하고 있다. 이는 남성이 노동 시장 내에서 수적으로 더 많음에도 나타나는 현상이다.이러한 차이는 주로 여성 종사자가 많은 직무군 (사무•행정 지원, 의료 보조, 교육도서관 서비스, 사회복지 및 커뮤니티 서비스 등)이 생성형AI 에 의해 변화될 가능성이 크기 때문이다. ​​​​콘텐츠 제작자들과 엔터테인먼트 업계 종사자들 사이에서는 생성형AI가 저작권을 침해하거나 창작물의 품질을 떨어뜨릴 수 있다는 우려가 제기되고 있다.실제로 이와 관련된 서베이의 응답자의 43%는 생성형AI가 창작의 질을 훼손할 것이라고 답했다.또한 미국 엔터테인먼트 업계 종사자의 약 40%가 생성형AI 의 영향에 대해 우려를 드러냈다.AI가 콘텐츠를 자율적으로 생산하는 시대에, 제작자들은 향후 자신의 역할이 어디에 위치할지를 고민하고 있었다.이러한 논란은 최근 전미작가조합(WGA: Writers Guild of America) 파업에서도 드러났다. ​파업의 주요 요구사항 중 하나는, 영화 및 TV 콘텐츠 제작 과정에서 시가 대본을 작성하거나 수정하는 것을 금지해야 한다는 내용이었다. 그 전제는 분명하다. 작가는 사람이어야 한다는 점이다.비슷한 우리는 광고업계에서도 나타난다. AI가 광고 문구를 빠르게 생성하면서 기업 입장에선 효율성이 높아졌지만, 초보 카피라이터나 디자이너들은 여전히 기술을 배우는 중임에도 동시에 AI를 활용해 그 과정을 단축하라는 압박을 받는다. 이제 막 커리어를 시작한 사회 초년생들은 동료뿐 아니라, 즉시 성과를 내는 AI와도 경쟁해야 하는 시대를 마주하고 있다. ​그렇다면 콘텐츠 기반 직업에 종사하는 사람들에게 앞으로의 해법은 무엇일까?우선, 생성형AI가 콘텐츠를 만들 수는 있어도, 인간만이 표현할 수 먹튀검증AI 보증업체 있는 깊이, 맥락, 문화적 감각은 대체할 수 없다는 점을 인식해야 한다.일부 전문가들은 인간이 만든 콘텐츠가 AI 콘텐츠 범람 속에서 '프리미엄 가치'를가질 것으로 전망했다.또한 교육기관은 전통적 교육을 넘어, 인턴십, 현장 실습, 도제식 교육, 실무 기반 교육 등 실무 기반 학습을 강화해야 한다. 생성형AI 와 함께 일하는 시대에 학생들이 실제 경쟁력을 갖추도록 준비시키는 것이 중요하다.​​​생성형AI 는 업무 효율성을 높이고, 맞춤형 경험을 제공하며, 새로운 역량을 이끌어낼 수 있는 잠재력을 지니고 있다.AI 는 일자리를 없애기보다는 보완할 것이라는 시각이 많지만, 많은 사람들은 여전히 AI가 자신의 직업을 위협할 수 있다는 우려를 갖고 있다. 기계가 인간의 섬세한 표현력과 문화적 동질을 완전히 재현하기는 어렵겠지만, 직무의 완전한 자동화에 대한 불안은무시할 수 없는 현실적 우려다. ​​​​직무별 생성형AI의 영향 수준은 어떻게 달라질까? 생성형AI가 계속 발전하고, 그 활용 범위가 빠르게 확대되면서, 글로벌 노동시장에 미칠 영향에 대한 전망 역시 매우 다양하게 나타나고 있다.어떤 직무가 사라지거나 변화할 수 있는지를 다른 보고서와 전망이 매일 쏟아지며, 관련 통계와 예측은 계속해서 변화하고 있는 상황이다.생성형시는 분명 기존 일자리에 변화를 일으키고, 새로운 기술과 역량을 요구하겠지만, 동시에 생산성 개선과 창의성 향상의 기회도 함께 창출할 것이다.그러나 최근 MIT 연구에 따르면, 생성형AI 는 오히려 경력이 부족하거나 저숙련 인력에게 더 큰 이점을 줄 수 있다. ​실제로 AI 기반 대화 형 어시스턴트를 활용한 컨택 센터 상담사의 생산성은 평균 14% 향상되었고, 생성형시를 활용한 상담사들은 시간당 고객 상담 처리량이 평균 13.8% 증가했을 뿐만 아니라, 경력이 짧은 직원의 경우 그 수치가 무려 35%까지 증가했다.생성형AI 활용이 고객 만족도에도 긍정적인 영향을 미쳤으며, 상담 매니저 연결 요청이 줄고, 고객이 적절한 부서로 보다 효율적으로 연결되는 비율이 높아졌다는 결과도 도출되었다. 이는 생성형AI가 일부 직무를 대체하기보다, 기술을 통해 역량을 항상시키는 역할을 할 수 있음을 보여준다.​반면. 고숙련 인력에게는 생산성 변화가 거의 없었는데, 이는 이들이 이미 높은 수준의 업무 효율성과 모범 사례를 적용하고 있기 때문이다. 이들에게는 되려 AI 도구가 업무에 도움이 되기보다는 오히려 방해가 될 수 있다는 분석도 제시됐다.한편, 삼성과 같은 기업들은 직원 생산성 향상을 목적으로 자사 데이터를 안전하게 보호할 수 있는 기업형 생성형시 챗봇 솔루선을 도입하고 있다. 생성형시에 대한 시각이 다양하고 기술 변화 속도도 빠르기 때문에, 미래를 정확히 예측하려는 시도는 곧 한계를 드러낼 수 있다. ​그럼에도 불구하고, 생성형AI는 인간의 노동력을 대체하기보다는 보완하는 방향으로 발전할 것이라는 인식이 점차 확산되고 있다.생성형AI는 조직에 큰 기회를 제공하며, 이에 유연하게 적응하고 변화하는 조직이 그 혜택을 선점할 수 있다. 구성원들은 경영진과 함께 AI 활용 방식과 업무 재설계를 함께 고민해야 하며, 조기에 방향을 설정하고, AI 학습과 실질적 지원을 제공하는 조직일수록 생산성을 높이고 새로운 시대를 주도할 수 있다.​​AI 시대, 업무 재설계가 가져오는 전략적 가치​AI의 도입으로 조식은 거의 모든 업무 영역을 다시 정의하고 최적화하고 있다. 이 과정은 자동화할 수 있는 업무와 인간 고유의 역량이 더 큰 가치를 창출할 수 있는 업무를 판단하는 기회가 된다. 이를 위해서는 현재의 직무 구조, 필요한 역량, 업무 프로세스를 전반적으로 점검하고, 생성형AI 를 실제 업무에 효과적으로 녹여낼 수있도록 업무 방식을 재설계해야 한다.이 변화는 단지 기술적인 조정으로 끝나지 않는다. 개인과 팀의 성과, 직원 경험, 만족도 등 조직의 전반적인 성과에 긍정적인 영향을 줄 수 있다. 업무를 세분화하고 효율적으로 재배치하는 과정은 직원에게 새로운 성장 기회를 제공하고, 나아가 조직 내에서의 역할과 기여도를 더욱 높이는 계기가 될 수 있다.앞으로 조직은 생성형A가 어떤 방식으로 조직에 기여할 수 있는지, 그 변화의 속도와 방향, 업무 구조에 미치는 영향을 어떻게 관리할 것 인지에 대한 전략적 판단이 필요하다.​​그렇다면, '일'(work)이란 무엇인가?생성형시를 효과적으로 통합하기 위한 업무 전반의 재설계를 논의하기에 앞서, 우리는 ‘직무(jobs), 과업(tasks), 역량(skills)뿐 아니라, ’일'(work)이라는 개념 자체에 대해서도 다시 점검할 필요가 있다.생성형AI는 다양한 직무와 기술에 변화를 일으키며 일의 구조 자체를 재편할 것이라는 점은 분명하다.하지만 이러한 변화가 어떤 방식이나 속도로 전개될지는 아직 확실히 예측하기 어렵다. 생성형AI 가 인간의 역량을 보완하거나, 일부 업무를 자동화하거나, 인력 공백을 메우거나, 직무 자체를 크게 변화시키든, 그 방향이 어떻든 목표는 같다. 조직이 이러한 기술 변화에 전략적으로 대응할 수 있도록 준비하고, 그 과정에서 인간이 중심이 되도록 설계하는 것이다.​​​​​​업무 재설계나 역할 조정을 시작하기에 앞서, 무엇이 실제로 변화하고 있는지 더 깊이 이해하는 것이 중요하다.​​​조직이 주목해야 할 핵심은, 생성형AI가 일자리를 직접 대체하기보다는 과업과 이를 수행하는 역량에 변화를 일으킨다는 점이다.생성형AI가 특정 기술을 바탕으로 사람이 과업을 더 빠르고 효율적으로 수행하도록 돕는다면, 조직은 과업 배분 방식을 재설계할 수 있다는 것이 핵심이다. 기술은 직무를 대체하기보다, 직무를 구성하는 과업과 역량의 구조를 변화시키는 방식으로 일의 본질에 접근하고 있다. 역량의 진화는 전기, 휴대전화, 개인용 컴퓨터의 도입처럼 기술 혁신이 일의 방식에 구조적 변화를 가져올 때마다 반복되어 온 흐름이다.오늘날 생성형AI 역시 업무 수행 방식에 근본적인 변화를 일으키고 있으며, 조직은 이에 대응해 인재 전략과 역량 개발 방식을 재정립할 필요가 있다. ​생성형AI 의 영향은 직무별로 상이하게 나타날 수 있으며, 개별 직무를 넘어 관련된 업무 절차(workiow)와 전사적 프로세스(process) 전반에까지 영향을 미칠 것이다. 특히 초기에는 반복적이거나 규칙 기반의 과업을 사랑이 아닌 기계가 수행하도록 재배치하는 방식으로 변화가 시작될 가능성이 크다.특정 직무에 미지는 영향을 살펴볼 때, 생성형AI 와 기존 AI 의 중요한 차이점은 다음과 같다. 생성형AI는 기존의 전통적 AI와 달리, '디지털 아티팩트(digital artifact) 를 직접 생성할 수 있다는 점이다. 기존 AI는 수치, 범주, 예/아니오와 같은 정형화된 답변을 제공하는데 그 쳤다면, 생성형AI는 텍스트, 음성, 이미지, 코드, 3D 모델 등 다양한 형태의 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있다. 물론 무엇을 생성할지에 대한 최종 판단은 인간의 몫이지만, 기획, 작성, 요약, 설계, 시각화, 반복 개선 등 콘텐츠 먹튀검증AI 보증업체 생산 전반의 업무 절차는 생성형AI의 도입으로 크게 재편될 수 있다.​생성형AI와 인력의 역량 및 과업 간의 상호작용을 정확히 이해하는 것은 경영진에게 매우 중요한 과제다.어떤 과업이 자동화될 수 있는지, 어떤 과업은 AI를 통해 보완될 수 있는지, 어떤 과업은 상대적으로 영향을 덜 받을지, 그리고 어떤 새로운 과업이 등장할 가능성이 있는지를 파악함으로써, 조직은 생성형AI가 가져올 도전과 기회를 전략적으로 관리할 수 있다.이러한 분석은 향후 인력에게 어떤 재교육과 역량 개발이 필요한지 판단하는 데도 핵심적이다.경영진은 이러한 통찰을 바탕으로 자동화에 대비한 조직 설계, 인간 중심 역량에 대한 재조명, 생성형AI를 통한 업무 보완 전략, 새로운 역할과 직무 창출을 위한 방향성까지 구체화할 수 있다.조직이 직면한 과제는 다양하지만, 지금 이 과정을 시작하는 조직만이 생성형AI 시대를 선도할 준비를 갖출 수 있다.​​​​​생성형AI 시대, 직무를 어떻게 바라봐야 하는가?먼저, 조직 내 직무를 유형별로 구분해보는 것이 중요하다. 이를 통해 어떤 직무가 생성형시의 적용에 적합한지, 또 어떤 방식으로 영향을 받을 수 있는지를 파악할 수 있다. 직무마다 적용 가능성이나 변화의 정도는다르게 나타날 수 있다.​​​​​생성형AI가 직무에 미치는 네 가지 주요 영향​조직은 생성형AI가 각 직무에 미치는 영향과, 이에 따라 역량 개발 및 학습 전략이 어떻게 변화해야 하는지를 면밀히 검토해야 한다. 핵심은 사람이 잘하는 일과 AI가 효과적으로보완할 수 있는 영역을 구분하는 것이다.앞으로 다양한 영향 유형이 나타나겠지만, 가장 유력한 시나리오는 AI가 인간의 역량을 보완하는 방향이다. 이는 대부분의 구성원이 생성형AI 를 효율적으로 활용하기 위한 지속적인 학습이 필요하다는 의미다.예를 들어, 직원들은 다음과 같은 역량을 새롭게 갖춰야 한다. ​​​• 적절한 프롬프트를 설계하는 방법​• 생성 결과의 정확성과 신뢰성 검토​• 언제 생성형AI를 활용할지, 언제 인간의 판단이 더 중요한지 구분하는 능력​• 생성형AI가 만든 콘텐츠를 목적에 맞게 편집•보완하는 능력​​​​​​과업과 역량 단위로 직무의 세분화 필요​조직은 각 직무에 요구되는 과업과 역량을 면밀히 분석하고, 다음의 네 가지 범주로 나누어 이해할 필요가 있다. ​​​• 기계가 가장 잘하는 자동화 가능한 과업​• 사람이 가장 잘하는 AI의 영향이제한적인 과업​• 기계의 지원을 통해 사람이 더 잘 수행할 수 있는 보완형 역량​• 생성형AI 시대에 새롭게 요구될 수 있는 역량. ​​​점점 더 많은 조직들이 생성형AI 시대에 맞춰 인력 구조를 재설계하면서, 직무가 아닌 역량 중심의 접근 방식에 주목하고 있으며, 이는 충분한 이유가 있는 변화다.​​​​IKEA가 기술 역량 활용을 통해 성과를 높이는 방법:​업무 수행에 필요한 역량의 심층적 분석을 통해 경영진은 현재 조직이 부족한 역량과 미래에 필요한 역량, 그리고 생성형AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 요구되는 재교육의 방향성을 명확히 파악할 수 있다.스웨덴의 가구 소매업체 IKEA는 이같은 전략을 실제로 실천하고 있다.IKEA는 고객 문의 중 47%를 지난 2년간 AI 챗봇 빌리(Bille)가 처리 한 이후, 약 10,000명의 콜센터 직원들을 인테리어 디자인 컨설턴트로 재교육했다.직원들은 현재 고객에게 디자인 상담뿐만 아니라 제품 추천 목록, 평면도, 3D 시각화 서비스까지 제공하고 있다. IKEA는 생성형AI 의 도입과 직원 재교육을 통해 신규 수익원을 창출하고 고객에게 제공 가능한 서비스 범위를 확대했다. 또한 IKEA는 기술 변화가 미래에도 지속될 것을 인식하고, 직원들에게 평생학습의 기회를 제공하는 것을 목표로 삼고 있다.​​​​역량의 대전환AI 시대에서는 인간 역량의 중요성을 간과해서는 안 된다. 생성형AI 와 업무 간 상호작용은 다차원적이다. 업무를 성과 달성에 필요한 역량 단위로 세분화하면, 현재의 역량 부족 현황과 미래에 필요한 역량, 그리고 조직 내 다양한 분야에서 생성형AI가 미칠 서로 다른 영향을 명확히 파악할 수 있다. 생성형AI가 업무 현장에 점점 깊숙이 통합됨에 따라 역량 구조도 변화하게 된다. 일부 역량은 AI에 의해 강화되고, 일부는 자동화되며, 새로운 형태의 역량도 등장할 것이다. 생성형AI 의 개발 관리 거버넌스와 관련된 직무에 대한 수요가 증가할 것은 분명하며, 동시에 여러 산업과 직무 전반에서 생성형AI 와 원활히 협업할 수 있는 생성형AI 활용 역량이 중요해질 것이다. ​여기에는 AI 프롬프팅(AI 기술이 발전함에 따라 쉬워질 것으로 예상) 과 AI 의 약점을 식별•검증하는 역량이 포함되며, 조직의 모든 부서에서 필수적으로 요구될 전망이다. 또한 대규모 LLM, 생성형AI 및 이미지 처리와 관련된 보다 전문적이고 기술적인 역량 수요 역시 급격히 증가할 것으로 예상된다.생성형AI가 업무와 역량에 미치는 영향을 논의할 때, 인간 고유의 역량 중요성을 간과해서는 안 된다. 감성지능, 비판적 사고, 리더십, 복합 문제해결 능력과 같은 역량은 인간에게 본질적으로 내재된 특성으로, 기계가 대체하거나 흉내내기 어렵다.​뿐만 아니라, 공감능력, 호기심, 상상력, 맥락 인식능력, 팀 협력과 같은 인간 본연의 역량이 더욱 중요해지고 있다. 사람은 타인의 다양한 요구를 파악하고 환경의 빈화를 신속하게 이해하며 이에 적용하는 데 있어 기계보다 우월한 역량을 지니고 있다. 이러한 인간 역량에 대한 투자는, 지속적 변화가 일상화된 환경에서도 적응력을 갖추고 성장 중심적 사고를 하는 인재를 육성함으로써 전략적 경쟁우위를 창출할 수 있게 한다.​​​비즈니스 성공의 중심에는 여전히 '사람'이 있다. 생성형AI 는 인간과 기계가 결합된 인력 구조의 잠재력을 극대화할 수 있게 돕는다. 오랫동안 강조해왔듯이, 조직의 경쟁력은 인간 또는 기계'가 아니라 인간과 기계'의 협력에서 나온다. 인간과 기계 간 협력은 단순히 우리의 생활을 자동화하거나 조정하는 것을 넘어, 조직이 인재를 확보하고 팀을 관리하며 제품과 서비스를 제공하고 전문성을 개발하는 방식까지 근본적으로 변화시킬 것이다.탁월한 조직의 힘은 결국 인간과 기계의 결합(humans with machines)에서 비롯된다. ​​​조직의 변화를 대비하기 위한 경영진 전략생성형AI 시대의 리더십​생성형AI 가 가져오는 파괴적 변화의 시대에서, 리더십 레벨의 역할은 전통적 관리자의 범위를 넘어선다. 리더는 분명한 비전과 전략적 통찰로 조직의 방향을 명확히 제시해야 한다. 경영진이 생성형시 전문가일 필요는 없다. 중요한 것은 생성형AI 가 초래하는 변화를 리더십 레벨이 효과적으로 이끌 수 있도록 돕는 명확한 실행 프레임워크를 마련하고, 이를 통해 조직을 관리하는 것이다. 이를 위한 리더십 레벨의 핵심 고려사항은 다음과 같다.​​​​생성형AI 도입 준비의 장애요인많은 조직에서 고위 경영진부터 실무 직원에 이르기까지 생성형시의 잠재력은 물론 AI 자체에도 아직 익숙하지 않아, 먹튀검증AI 보증업체 명백한 '준비 격차(readiness gap)가 나타나고 있다. 생성형AI에 대한 이해 부족과 효과적인 활용 역량 부재 역시 도입에 큰 어려움으로 작용한다.특히 미래에 필요한 역량에 대한 불확실성으로 인해, 효과적인 전략 수립이 어렵다. 또한 기존의 운영 구조(legacy structure)는 AI 가 요구하는 역동적인 협업을 뒷받침하지 못하는 경우가 많다.이러한 장애요인은 인간의 역량과 AI의 능력을 효과적으로 결합하는 데 방해가 된다. ​준비 격차의 원인은 매우 복합적이다. 자기만족적 태도, 변화에 대한 거부강, 윤리적 이슈와 거버넌스 우려, 새로운 기술을 조기에 실험하는 데 대한 소극적 태도 등이 그 예이다. 이러한 도전 과제들은 미지의 영역(예: 규제)에 대한 두려움이나 기존 상태 유지 성향, 또는 AI의 잠재력에 대한 오해에서 비롯된 것으로 보인다. 실제로 조사에 응답한 리더의 50%가 가장 큰 어려움으로 AI 관련 리스크 관리, 쇼경영진의 미흡한 의지, AI 도입 이후 유지보수 및 지원 부족 등을 꼽았다.긍정적인 측면도 존재한다. 응답자의 82% 가 AI가 업무 만족도와 성과를 높인다고 평가했다.조직은 부서 간 협력을 활성화하고 AI 특화 조직(Al center of excellence)을 구축함으로써 이러한 긍정적 분위기를 확산시킬 수 있다.​과거 PC나 모바일 기기와 같은 기술의 상대적으로 느린 도입과 비교해 보면, 생성형AI는 매우 빠르게 확산되고 있다는 점에서 분명한 차이가 있다. 실제로 최근 등장한 한 AI 챗봇은 출시 초기 인스타그램이나 틱톡보다 빠른 속도로 보급되었다.현재는 여러 가지 AI 챗봇이 일반 대중에게 제공되고 있다. 생성형AI의 급속한 확산은 조식이 지금 당장 행동에 나서 적극적으로 준비해야 함을 의미한다. 리더는 더 이상 관찰자로 머물러서는 안 되며, 생성형AI의 잠재력을 인지하고 조직이 이를 충분히 활용할 수 있도록 적극적인 참여자로 전환해야 한다. 직원들을 이러한 새로운 환경에 어떻게 준비시킬지 철저히 이해하는 것도 매우 중요하다​결국 생성형AI는 클라우드, 스마트폰, 인터넷과 같은 기술이 가져온 변화 이상으로 인간과 기술 간 더욱 깊고 의미 있는 관계를 형성할 잠재력을 가지고 있다.기술 변화 자체는 새롭지 않다. 그러나 이번 변화는 전례 없이 광범위하게 인력 전체에 영향을 미친다는 점에서 특히 더 많은 노력을 요구한다. 진정한 도전은 생성형AI가 제공하는 이점을받아들이면서도 인간 고유의 잠재력을 유지하고 더욱 발전시키는 데 있다. ​​​​미래를 향한 여정: AI 시대의 새로운 원칙 수용인간 역량과 AI 기술이 용합되는 새로운 시대를 앞두고 있는 지금, 리더십 레벨의 역할은 그 어느 때보다 중요하다. 이 혁신적 변화의 핵심은 단지 기술적 탁월성에 머무는 것이 아니라 우리가 일하고, 사고하고, 혁신하는 방식 자체를 재구성하는 것이다.미지의 영역을 성공적으로 헤쳐 나가기 위해 경영진은 접근방식을 새롭게 재정립해야 한다. 이 여정의 필수적 원칙은 다음 세 가지로 정리할 수 있다.결국, 조직을 이끄는 리더에게 요구되는 것은 명확한 비전, 변화에 대한 적응력, 그리고 인간 중심의 발전을 위한 깊은 헌신이다.​​​​​​빠르게 진화하는 생성형시 환경 속에서 전통적 업무 방식이 도전 받고 있다. 이제 리더들은 생성형AI의 도입을 단순한 기술적 업그레이드가 아니라 조직 전체가 참여하는 실험으로 간주하며, 연구자적 관점에서 접근해야 한다. 과학적이고 실험적인 접근법은 생성형AI가 지닌 혁신적 잠재력을 깊이 이해하고 효과적으로 활용하는 데 필수적이다. 특히 AI 도입으로 인해 나타나는 변화의 규모가 방대하기 때문에, 처음부터 실험정신으로 접근하는 것이 더욱 중요하다.고도화된 AI 기술의 도입은 업무 방식뿐 아니라 조직의 문화적 기반까지 근본적으로 바꿀 수 있다. ​AI 통합은 단순한 커뮤니케이션과 훈련의 문제를 넘어 적합한 조직문화와 행동 방식을 조성하는 문제다. 생성형AI 의 기술의 접근성과 비용 효율성이 높아지면서, 규모에 관계 없이 더 많은 조직들이 이를 활용할 수 있게 되었고, 결과적으로 도입의 범위와 속도도 더 넓어지고 빨라졌다.리더가 연구자적 관점에서 접근하면 생성형AI의 통합이 전략적이며, 인간 중심적이고, 변화에 유연한 방식으로 이루어질 수 있다. 단지 업무를 자동화하는 차원을 넘어, 업무의 본질을 근본적으로 재설계하는 기회로 활용해야 한다.​​조식 내 생성형AI 적용 5단계 전략생성형AI 도입과 관련된 결정은 단순한 기술 선택이 아니라, 조직의 인적자본 전략과 사회적 영향을 좌우하는 중요한 결정이다. 개인의 경력과 나아가 업무의 미래까지도 이러한 전략적 선택에 달려 있다. 이는 각 조직의 선택에 따라 전혀 다른 미래를 만들어낼 수 있음을 의미한다. 마치 연구자가 가설을 세우는 것처럼, 리더는 조직이 생성형AI 도입을 위해 어떤 전환 과정을 거칠지에 대한 근본적인 질문에서 시작해야 한다. ​​​생성형AI 가 도입된 후 인간은 어떤 역할을 맡게 될 것인가? ​직원들이 AI 자신을 대체하는 것이 아니라 보완하는 존재로 인식하도록 어떻게 도울 수 있는가? ​조직의 생성형 전략은 조직 전체의 목적과 어떻게 연결되는가? ​그리고 이를 통해 성과를 어떻게 긍정적으로 향상시킬 수 있는가? ​​​이러한 질문들이 앞으로 진행될 실험의 토대를 이루며, AI 도입 방향을 명확히 하는출발점이 된다. ​​​2단계: 조직 내 역량 분석연구자는 데이터를 통해 자신이 세운 가설을 검증하거나 반증한다. 생성형AI 도입에서도 마찬가지로, 조직 내 모든 부서를 철저히 분석해 각 업무의 특성과 AI의 잠재적 영향을 명확히 파악해야 한다. 이 과정에서는 명확한 역량 프레임워크를 통해 현재의 역량 격차를 파악하고, 미래에 요구되는 역량을 예측하며, 재교육(reskilling) 진행 상황을 모니터링할 수 있다. 이를 바탕으로 어떤 역량이 자동화 될 수 있는지, 어떤 역량이 AI 로 강화될 수 있는지, 또 어떤 새로운 역량이 필요한지를 판단하게 된다. 이렇게 얻은 데이터는 직원들에게 필요한 역량 강화와 재교육 프로그램을 구체적으로 수립하는 데 활용되며, 결과적으로 직원들이 생성형AI 시대에 적절히 대응하도록 준비시킬 수 있다.​그러나 많은 조직은 현재 보유한 역량이나 향후 비즈니스 성과 달성에 필요한 역량에 대한 충분한 가시성을 갖추지 못하고 있다. 따라서 명확한 역량 진단을 수행하면 이러한 가시성을 높이고, 조직이 다음 단계로 나아가기 위한 전략적 논의의 출발점으로 삼을 수 있다. ​​3단계: 조직 전반의 직원 교육​직원 교육과 재교육은 생성형AI 시대의 인력을 준비하는 데 결정적인 역할을 한다. 조직은 직원들이 생성형AI를 효과적으로 활용할 수 있는 기술적 교육과 더불어, 감성지능, 리더십, 전략적 사고와 같은 인간 고유의 역량 개발을 균형 있게 추진해야 한다. 내부 및 외부 교 육 프로그램, 먹튀검증AI 보증업체 멘토링 제도, 실습 중심의 생성형시 프로젝트 등을 조합해 직원들이 미래 업무에 적합한 역량을 갖추도록 지원하는 것이 중요하다. 또한, 직원들에게 생성형AI를 안전하게 실험하고 연습할 수 있는 환경을 제공하는 것도 효과적인 학습 방법이다.​역량 기반의 학습 및 개발 접근법을 통해, 조직은 업무별로 가장 시급한 역량 격차 문제를 효과적으로 해결할 수 있다. 생성형AI의 개념과 활용법을 교육받고, 변화에 유연하게 적응하도록 지원받은 직원들은 업무 현장에서 생성형시를 활용한 업무 개선과 혁신의 기회를 더 잘 발굴하고 구현할 수 있다.​​4단계: 생성형AI의 사용과 피드백연구 분야에서 실험은 처음부터 완벽한 결과를 얻는 경우가 거의 없다. 보통의 과정은 실패, 빠른 학습, 건설적 피드백을 통한 부족한 부분의 점검과 반복이다. 생성형AI의 도입 과정에서도 시행착오는 필수적이며, 조직은 혁신과 실험이 장려되는 환경을 마련해야 한다. 실수는 실패가 아니라 귀중한 학습 기회로 간주되어야 하며, 직원들이 생성형AI를 자유롭게 실험하고 경험할 수 있는 안전한 환경이 필요하다. 또한 조직은 직원들이 생성형시 도입 과정에서 겪는 경험과 우려, 제안을 적극적으로 표현할 수 있는 소통 채널을 구축해야 한다.이러한 피드백은 조직의 AI 전략을 발전시키는 실시간 인사이트를 제공하는 중요한 자원이다. 탐구와 학습을 적극적으로 장려하는 문화는 생성형AI의 빠른 도입과 숙련을 촉진할 것이다.​​​5단계: 전략의 정교화연구자는 데이터를 수집하고 피드백을 받은 뒤 결론을 도출하고 가설을 정교화한다. 생성형AI의 실험적 도입 접근법도 동일하다. 생성형AI 전략은 끊임없이 변화하는 AI 환경에 맞춰 지속적으로 조정되어야 하며, 조직 전체의 목적과 방향성에 일관되게 부합하도록 유지되어야 한다.조직이 최적의 AI 기술을 수용하기 위해 역량과 업무 프로세스를 재설계하는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. AI는 기존의 전통적 도구들과 달리 지속적으로 진화하고 발전하며, 정해진 범위와 일정의 한계를 자주 넘어선다. 이러한 역동적 특성은 생성형AI에 대한 조직 내부의 수요가 높고, 도구 사용이 직관적으로 보이더라도, 여전히 상당한 숙련을 요구한다는 의미다. 조직 구성원들이 생성형시에 능숙해지는 것(Al fluency)이야말로 그 장재력을 최대한 실현하는 데 필수적이다.​​인간과 AI의 협력을 통한 역할 재정의와 인간 잠재력 극대화생성형AI시대에서 조직의 모든 구성원은 각자의 고유한 통찰력, 전문성, 창의성을 발휘해 중요한 역할을 담당하게 된다.목표는 인간과 AI가 단순히 공존하는 것을 넘어, 능동적으로 협력하고 새로운 가치를 창출하는 공동 창조(co.create) 미래를 만들어 가는 것이다. 조직은 인간과 AI의 강점을 최대한 활용하면서 혁신을 위한 기반을 마련하고, 직원들의 업무 역할에 생성형AI가 미칠 영향을 함께 정의해야 한다.​생성형AI 의 도입이 일자리 대체에 대한 우려를 불러일으키는 것은 당연하다. 하지만, AI의 목적이 대체가 아니라 '업무의 질을 높이는 것으로 인식을 전환할 필요가 있다. AI는 데이터를 중심으로 한 반복적이고 단순한 업무를 처리할 수 있지만, 창의성, 공감능력, 복합 문제 해결과 같은 인간의 역량은 대체 불가능하다. 직원들이 AI 도입 과정에 참여하도록 유도하면, AI에 대한 막연한 두려움을 해소하고 인간 역량을 보완하는 AI의 잠재력을 명확히 보여줄 수 있다. AI가 특정 업무를 처리하도록 업무 절차를 설계하면, 직원들은 자신들이 가장 뛰어난 분야에 집종할 수 있게 되어, 더 우수한 성과와 혁신이 가능해진다.​AI의 도입은 경영진만의 일방적 결정이 아니라 모든 구성원이 참여하는 협력적 과정이어야 한다. ‘공동 창조'(CO-Create)는 바로 이러한 협력적 혁신의 정신을 담고 있으며, 직원들과 함께 AI의 잠재력을 이끌어내야 한다는 점을 강조한다. 이렇게 민주적이고 포용적인 접근방식은 조직 전반의 참여를 촉진하며, 실험과 적용의 속도와 질을 높인다.무엇보다 중요한 점은, 생성형AI가 각 부서의 업무에 어떤 영향을 미칠지 분석하는 것뿐만 아니라, 직원들이 어떤 업무를 원하고 좋아하는지에 주목해 업무 만족도와 성과를 극대화하는 것이다. 직원들은 이 과정에서 주체가 되어야 한다.​​협력과 실험을 촉진하는 조직문화 구축조직은 다양한 직무와 계층의 직원들이 광범위하게 참여하는 협력 중심의 접근법을 통해 생성형AI 도입 과정에 직원들이 직접 참여하도록 유도해야 한다. 이러한 포괄적 조직 참여는 현실적 적용 가능성과 잠재적 도전과제에 대한 통찰을 제공할 뿐 아니라, 포용성과 혁신을 촉진하는 조직 문화를 형성한다. 생성형AI와 관련된 논의를 민주화하면, 전체 조직이 적극적으로 참여하고 실험과 혁신, 변화에 빠르게 적응할 수 있다.​싱가포르의 사례가 이를 잘 보여준다. 2023년 7월 말, 싱가포르의 디지털 정부 법무처는 구글 클라우드와 협력하여 공공 및 인간 부문 모두의 생성형AI 역량을 높이기 위한 공동 이니셔티브를 시작했다. 이 접근은 사회 전체가 참여하는 것으로, AI 혁신을 위한 샌드박스 (innovation sandboxes)와 필수 교육 워크숍을 통해 신속히 AI 인력을 양성하고 생성형AI 프로토타입을 실제 업무에 적용하도록 돕는다. 이 이니셔티브는 소비자용 챗봇을 넘어 ‘생산성을 높이는 혁신적 솔루션'으로 확장되며, 궁극적으로 국민에게 새로운 가치를 제공하는 것을 목표로 한다. ​그들은 혁신 중심의 AI 우선 문화를 구축하고자 노력하고 있다.조직은 직원들이 생성형AI가 제공할 가능성과 이를 통해 업무를 어떻게 지원할 수 있을지에 대해 폭넓게 논의하도록 독려해야 한다.이후 AI 활용 사례(use case)를 선정할 때는 가치와 난이도에 따라 우선순위를 정해, 신속히 적용 가능한 사례부터 장기적이고 복잡한 사례까지 체계적으로 접근해야 한다.​​교육을 통한 역량 강화많은 직원들은 AI가 무엇이며 무엇을 할 수 있는지에 대한 지식 격차가 크다. 조직은 모든 직원이 역할과 무관하게 AI의 역량과 영향을 기본적으로 이해할 수 있도록 AI 리터러시 교육에 적극 투자해야 한다. 이는 기술적 AI 전문가를 키우는 것이 아니라, 모든 직원이 능숙한 AI 활용 역량을 갖춰 업무에서 AI 로 인한 기회와 도전을 인식하고 효과적으로 활용할 수 있도록 돕는 것이다. 빠르게 진화하는 AI 환경에서 교육은 일회성 행사에 그쳐서는 안 된다. 조직은 지속적 학습 문화를 만들어, 직원들이 역할과 산업 변화에 빠르게 적응할 수 있도록 정기적인 교육 업데이트, 멘토링 프로그램, 최신 AI 트렌드 습득을 지원해야 한다.​생성형AI의 도입 여정은 혼자 가는 길이 아니라 조직 전체가 함께하는 협력적 여정이다. AI가 인간의 노력을 보완하여 더 나은 결과를 만들어 내는 미래의 업무 환경을 공동 창조하는 것이다. 직원을 이 여정의 주체로 참여시킬 때 조직은 보다 원활한 전환을 이끌어 낼 수 있고, 구성원들의 적극적 참여와 지지를 얻어 인간과 AI가 결합했을 때 각각을 넘어서는 잠재력을 실현할 수 먹튀검증AI 보증업체 있다. ​​인간 중심의 성과를 우선하라단순한 지표와 효율성을 넘어 AI가 일상적 업무를 자동화하면서, 조직은 인간의 역할을 한층 더 높은 수준으로 끌어올릴 수 있는 기회를 얻게 되었다. 직원들은 반복적이고 기계적인 업무에서 벗어나 보다 의미 있고 가치 중심적인 업무를 수행할 수 있게 된다.콜센터 상담원들이 고객 데이터를 입력하거나 반복적인 질문에 응답하고 보고서를 작성하는 업무보다 고객과 더 깊이 소통하는 일을 선호하지 않을까? 생성형AI는 행정 업무의 지루한 반복으로부터 직원들을 해방시킨다. 생성형AI를 활용함으로써 일부 콜센터 인력을 줄이는 대신, 이들을 보다 가치 있는 업무에 재배치해 개인에게 더 좋은 성장 기회를 제공하고 조직의 성과를 높일 수 있는 계기가 될 수 있다.​단순히 업무를 자동화하는 것이 아니라, 미래의 요구에 맞춰 업무의 본질을 재구성하는 것이 핵심이다.운영 효율성도 중요하지만, 생성형AI 도입의 진정한 성공은 인간 중심적 성과에 있다. 이는 단순한 조직의 효율성 향상이 아니라, 직원들이 자신의 업무에서 의미와 가치를 찾고 지속적으로 성장하는 환경을 조성하는 것이다. 실제로 많은 경영진이 직원을 단순히 일하는 사람이 아닌 인간으로서 가치를 창출해야 한다는 점을 인식하고 있다. 비즈니스 리더의 79%는 조직의 목적이 주주나 사회뿐 아니라 직원 개인에게도 가치를 제공하는 것이라고 동의하며, 66%는 이같은 원칙을 구체적 성과로 입증해야 하는 압박을 받고 있다고 답했다.​생성형AI 도입은 기존 업무 역할을 필연적으로 재구성할 것이다. 업무의 재정의 과정에서 필요한 역량 변화와 잠재적 일자리 이동에 신 중하게 접근해야 하며, 직원들도 변화에 적용할 준비가 되어 있어야 한다. 예를 들어, 소프트웨어 개발자의 경우 생성형AI는 기초 코드 작성, 실시간 고객 업데이트, 시스템 아키텍처 계획 및 소프트웨어 생애주기의 반복적 업무를 자동화할 수 있지만, 개발자가 수행하는 모든 업무를 자동화할 수 있는 것은 아니다. 팀 관리, 감독, 데이터 전략 수립과 같이 고도의 인간적 판단이 필요한 업무는 여전히 인간의 영역으로 남아있다. 이러한 업무는 감성지능과 윤리적 판단을 필요로 하므로 자동화가 어렵다.​AI가 일상적이고 반복적인 업무를 담당함에 따라, 개발자의 역할은 단순한 코딩 업무에서 시스템 설계와 아키텍처 등 보다 전략적인 역할로 전환될 것이다. 또한 QA(품질 보증), 제품 관리, DevOps 등 타 영역과의 협력이 강화될 전망이다. 이를 통해 개발자들은 더욱 복잡한 문제 해결과 고도의 의사결정 업무에 집중할 수 있게 된다. 또한 기초적인 업무가 자동화됨에 따라 개발자의 역량 강화는 필수가 되었으며, AI 윤리, 데이터 사이언스, 관리직 등 다양한 진로로 확장될 가능성도 열린다.​역할의 재정의 과정이 마냥 순탄하지는 않다. 자동화가 반복 업무를 줄여 업무 만족도를 높일 수는 있지만, 끊임없는 역량 개발과 변화 적응의 압박이 인사 담당자와 직원 모두에게 부담이 될 수 있다. 사회적 역량과 협력 능력은 이러한 변화 속에서 가장 중요한 역량으로 떠오르며, 기술적 효율성과 인간적 회복탄력성 사이의 균형을 맞추는 역할을 한다.모든 기술 혁명이 그러하듯 업무 환경도 변화하며, 미래 가치 창출을 위해 역량 개발과 재교육에 집중하는 조직이 장기적으로 성공한다.조직은 기술적 역량뿐 아니라 탄력적이고 적응력이 뛰어나며 지속적으로 학습하는 인재를 육성하는 데 초점을 맞춰야 한다.​탄력적인 인재는 명확한 기대치를 갖고 자신이 수행하는 업무의 의미와 조직 내 역할을 잘 이해하며, 자율적으로 업무를 관리할 수 있는 권한을 갖춘 사람이다.생성형AI가 주도하는 세계는 유연성과 확장성을 요구한다. 경영진의 61%는 자동화 및 AI와 같은 신기술 도입으로 인한 역량 수요 변화가 조직이 역량 기반 접근법을 채택하는 주요 이유가 될 것으로 보고 있다.선도적 조직들은 경직된 직무 타이틀 대신 역량과 성과 중심으로 팀을 구성하는 방식을 도입하고 있다. 이는 AI가 개별 업무를 대체할 때 남는 업무를 다시 재구성하여 새로운 역할을 만드는 대신, 구성원이 필요에 따라 유연하게 업무를 수행할 수 있도록 조직을 재설계하는 것이다.​이러한 접근법은 조직 내 다양성을 활용하고 미래 변화에 더 잘 대비할 수 있도록 돕는다. 고정된 역할이 아니라 동적 역량과 성과 중심으로 조직을 구성함으로써 지속 가능한 경쟁력과 민첩성을 확보할 수 있다.최근 설문조사에서도 역량 기반 접근법을 적극적으로 도입한 조직이 직무 중심의 조직보다 더 뛰어난 성과를 거두고 있는 것으로 나타났다.이는 역량 중심 접근법이 조직의 목표와 직원들의 기대를 더 잘 일치시키는 조직 모델임을 의미하며, 이 과정에서 직원의 만족도는 절대 간과할 수 없다.결국, 탁월한 조직을 만드는 것은 언제나 '사람'이다. 리더들이 훌륭한 기업의 원천으로 꼽는 것은 혁신적인 기술이나 기계가 아니라, 언제나 그 뒤에 있는 인간의 역량이다.​​​지속 가능한 성과 측정기술이 생산성을 높이는 시대에서는 '생산성'이라는 개념을 재정의할 필요가 있다. 근로 시간이나 직원당 매출과 같은 산업혁명 시대의 전통적 지표는 대량 생산 시대에나 어울렸다. 생성형AI 시대의 특징은 더 열심히가 아니라 더 스마트하게 일하는 것이다.조직은 생성형AI를 업무에 도입하면서 생산성의 개념을 다시 생각하고, 업무 성과를 비즈니스뿐 아니라 인간적 결과 측면에서도 측정해야 한다. 비즈니스 성과만으로는 충분하지 않으며, 직원의 신체적, 정서적, 재정적, 직업적 번영을 추구하는 '인간 지속가능성'(human sustainability 개념이 핵심이 되어야 한다.​생성형AI 시대 속에서 일자리 감소에 대한 우려가 커지는 가운데, 조직은 웰빙, 업무 만족도, 개인적 성장, 역량 개발과 같은 인간적 성과 를 중시하고 단기적 생산성 지표에서 지속 가능한 성과 지표로 전환해야 한다. 이는 가시적 성과뿐 아니라 혁신적 아이디어, 대인관계, 조직문화와 같은 무형의 성과도 포함된다.생성형AI 시대의 업무는 개개인 직원의 성과만 측정하는 것이 아니라 조직 전반의 활동을 측정하여 모든 이해관계자에게 새로운 가치를 제공하는 방향으로 나아가야 한다. 책임감 있는 ??