AI와 함께 하는 워크플로우 구축, 단순한 도구 사용법 교육으로는 어렵습니다. 교육 대상자의 멘탈모델을 전환하는 멋쟁이사자처럼의 새로운 AX 기업교육을 통해 조직의 지속가능한 AX, 그 가능성을 확인해보세요.
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개인은 빠르게 바뀌고 있는데, 조직은 그대로?
구성원들이 AI 교육을 받고, 도구를 개인적으로 쓰다보면 개인 업무의 생산성 변화를 빠르게 느끼는 경우가 많습니다. 보고서 자료 정리에 걸리던 시간이 30분에서 5분으로 줄고, 글의 초안 정도도 AI가 활용 가능하게 잡아주지요. 개인 수준에서 AI 도입이 몇주 안에 생산성을 30~40% 끌어올리는 효과를 보인다는 연구 결과도 있습니다.
그런데 같은 연구에서는 AI를 통한 개인의 생산성 증대가 나타나는 그동안, 기업들의 조직 전체 성과는 실질적으로 변하지 않았다고 말합니다. 컨설팅사 맥킨지의 2025년 11월 조사에서 88%의 조직이 이미 최소 하나의 사업 기능에 AI를 도입했지만, 기업 전체 수준에서 실질적인 EBIT 영향을 보고한 곳은 39%에 그쳤다고 전해집니다. BCG 역시 2025년 보고서를 통해 AI를 실무에 도입한 기업의 60%는 아무런 실질 가치를 창출하지 못했고, 5%만이 큰 가치를 만들어냈다고 진술해 기업 AX의 현주소를 확인해줍니다.
AI 도입과 교육은 진행되고 있고 개인은 조금씩 바뀌지만, 조직은 여전히 잘 바뀌지 않습니다. 교육과 전환 사이 어딘가에서 에너지가 사라지고 있다는 뜻일 수 있습니다. 그 ‘손실’의 지점은 어디일까요? 이를 막고 조직의 AX를 성공적으로 수행하기 위해, AI 도입과 교육에 더해 변화해야 할 부분에는 어떤 것들이 있을까요?
1️⃣ 스킬 교육은 물론, '워크플로우'를 바꾸어야 한다
현재 대부분의 AI 기업교육은 ‘최신의 AI 도구를 어떻게 잘 사용할 것인가’에 집중되는 경향이 있습니다. 프롬프트 작성, AI 서비스의 다양한 기능 소개, 생성형 AI 기초 활용 등의 교육이 잘못되었다는 것은 아닙니다. 다만 문제는 이러한 내용의 교육이 끝난 후, 업무 프로세스, 보고 구조, 협업 방식 등 구성원들이 돌아가는 현업 환경이 AI와는 무관한 기존의 것 그대로라는 데 있습니다.
하버드비즈니스리뷰(HBR) 기사에서 분석한 기업들이 AI 도입 과정에서 가장 자주 보인 패턴은 ‘AI를 기존 워크플로우 위에 얹는 것’이었습니다. 보고서 작성에 생성형 AI를 쓰지만 보고 체계는 그대로라거나, AI 도구가 데이터 분석의 큰 부분을 담당해주지만 그를 활용한 의사결정 구조는 변하지 않은 식이지요. 개인의 업무 효율이 올라도 조직 안에서의 병목이 발현되는 위치만 바꾼 채 유지되는 이유입니다.
이러한 상황을 해소하기 위해서는, AI 교육의 목표를 ‘AI 도구 사용법 습득’에서 ‘AI와 함께하는 방식으로 업무 프로세스 바꾸기’로 전환할 필요가 있습니다. 이때 배운 지식을 실습할 때 예시 데이터가 아니라 업무 맥락과 연결된 실제 데이터를 활용하거나, 교육 과제로 ‘내 업무 중 AI를 통해 대체하거나 다른 방식으로 해낼 수 있는 지점을 찾고, 바로 실행해보기’와 같은 형태로 구성하는 것이 도움이 될 수 있습니다.
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2️⃣ AI로 만들어낸 변화가 곧 성과로 인정받아야 한다
구성원이 AI 교육을 받은 후, AI를 써서 보고서를 30분 만에 쓸 수 있게 되었다는 것을 팀에 드러냈을 때 돌아오는 반응이 인정이 아니라 ‘그러면 그 시간에 다른 일도 할 수 있겠네’뿐이라면 어떨까요? 성과평가, 인센티브, 역량 모델 등에서 AI 활용을 통한 생산성 증가에 대해 명시적으로 보상하지 않는다면, 구성원은 AI를 실무에 적극적으로 적용하려 하지 않는 것이 자연스럽습니다.
그렇기 때문에, AI 교육을 통해 유입된 지식과 경험이 실무에 빠르게 적용될 수 있도록 조직 성과관리 관점의 제도적 뒷받침이 필요합니다. 역량모델에 AI 활용을 명시적으로 포함하거나, AI로 업무 생산성을 개선한 사례를 성과평가에서 인정하는 등의 식으로요. 회계법인 EY의 ‘2025년 일자리의 현재와 미래 서베이’ 리포트는 연간 81시간 이상의 집중적인 AI 교육을 받은 고숙련 직원들은 생산성 향상 기여도가 매우 높지만, 내부 보상 체계나 승진 제도 등의 제도적 변화가 뒷받침되지 않으면 그 인재들이 외부 채용시장에 노출되어 조직을 떠날 확률도 높아진다고 말합니다.
한국생산성본부의 ‘2026 HRD 트렌드 리포트’에 따르면, 조사 대상 기업 중 AI 전용 교육 로드맵이나 '스킬 기반 인벤토리'를 구축한 기업은 14.8%에 불과하며, AI 교육 이수를 승진, 보상, 혹은 직무 배치와 연계하고 있는 기업도 조사 대상의 9%에 그치는 것으로 나타납니다. 대부분 기업이 AX 초기 단계인 지금, 구성원의 AI 역량과 기업의 성과관리 체계를 빠르게 연계하는 것이 곧 조직의 AX 경쟁력과 직결되는 일일 수 있습니다.
3️⃣ 리더십의 온도가 조직의 AX 속도를 결정한다
조직 단위의 큰 변화를 추진하거나, 속도를 가속화하는 데 경영진 및 리더의 역할이 막대하다는 것은 당연한 명제이지요. 특히 AX와 같이 전사 단위에서의 변화를 추구하는 경우라면 그 중요성은 더욱 커질 것입니다. 이를 뒷받침하듯, BCG는 AI를 통해 높은 성과를 도출하는 기업에서 공통적으로 발견되는 것은 첨단 기술보다도 적극적인 업스킬링 투자와 AI 활용에 대한 리더의 명시적인 지지 구조라고 말합니다. 또, 관리자가 AI 활용을 강력히 지지할 때 직원이 AI를 자주 사용할 가능성은 2.1배 높아지는데, 실제로 그런 관리자를 경험하는 직원은 28%뿐이라는 갤럽의 조사 결과도 AX에서 리더십 역할의 영향을 보여주는 단적인 예입니다. 리더십이 강하게 드라이브를 걸수록, 조직의 AX도 속도감을 높여갈 수 있는 것이지요.
다만 구성원의 변화 속도와 무관하게 빠른 전환만을 강조하다 실제 감각을 놓치지는 않는지도 살펴보아야 합니다. BCG와 컬럼비아 경영대학원의 공동 연구에서, 조사 참여자 중 경영진의 76%가 ‘직원들이 AI 도입에 열정적’이라고 믿지만, 실제로 자신이 AI 도입에 열정적이라고 응답한 직원은 31%에 불과했습니다. 또 ‘자기 조직의 AI 전략을 충분히 안다’고 답한 비율도 경영진은 80%에 달하는 반면, 직원은 29%에 그쳤습니다. 자칫 구성원이 기존 업무에 더해 AI로 인한 변화까지 더해져 ‘내몰리고 있다’고 생각하지 않도록, 조직이 가지고 있는 AX에 대한 방향성을 지속적으로 공유하며 정렬(align)해가야 합니다.
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