새로운 인재상의 부상

○ [AI 유창성 수요 증가] AI 유창성에 대한 수요는 최근 2년간 약 6.8배 증가하며 그 중요성이 커지고 있음. 이는 AI를 ‘사용할 줄 아는 수준’을 넘어, AI를 활용하여 ‘문제를 정의하고, 업무 구조를 설계하며, 결과를 해석하여 가치를 창출하는 능력’이 강조되고 있음을 의미(맥킨지, 2025)

• AI의 특성과 한계를 이해하고 이를 업무와 조직에 효과적으로 적용하는 종합적 역량이 요구됨

○ 기업의 AI 활용 역량 평가 기준은 ‘AI를 사용하는 능력’ 중심에서 ‘AI를 활용한 사고력’ 중심으로 이동하고 있으며, ▲프롬프트 작성보다 문제를 구조화하는 능력 ▲결과 생성보다 결과를 해석하는 능력 ▲도구 사용 능력보다 의사결정을 설계하는 능력이 강조되고 있음

• [4단계 역량 모델 단계] ①1단계 인식(Awareness): AI 개념과 가능성, 한계를 이해 ②2단계 활용(Capable): AI 도구를 활용해 업무 생산성과 효율성을 향상 ③3단계 적응(Adaptive): 업무 프로세스를 AI 중심으로 재설계하고 새로운 방식에 능동적으로 적응 ④4단계 변환(Transformative): AI를 활용해 새로운 업무 방식과 비즈니스 모델을 창출하고 조직 변화를 주도

○ AI 시대에는 ‘AI를 활용하는 사람’보다 AI를 이해하고 적절히 활용하여 문제를 정의하고, 업무 방식을 개선하며, 성과를 창출하는 ‘AI 유창성’을 갖춘 사람이 핵심 인재로 평가됨

○ [판단의 역설] 생성형 AI의 발달로 정보 탐색·분석·생성 능력이 비약적으로 향상되면서, 단순 지식 처리와 분석 업무의 희소성이 낮아지고 최종적 해석과 의사결정의 중요성이 높아지고 있음

• AI 시대의 핵심 경쟁력은 AI가 제시한 답을 그대로 수용하지 않고 비판적으로 검증하고 맥락에 맞게 해석하여 활용하는 능력에 달려 있음
• 런던비즈니스스쿨(LBS)의 연구에 따르면, AI 기술이 강력해질수록 오히려 인간의 판단이 중요해지는 ‘판단의 역설’이 나타남(런던비즈니스스쿨, 2023-2025)
• AI는 정보 수집·분석·예측·대안 제시를 담당하고, 인간은 맥락 해석·가치 판단·우선순위 결정·책임 있는 의사결정을 맡는 역할 분리가 심화됨
  - ①AI가 제시하는 답이 많아질수록 무엇이 적절한지를 판단하는 능력의 중요성이 커짐
  - ②정답이 없는 문제와 상충하는 이해관계 속에서 인간의 해석과 판단의 중요성이 증대
  - ③AI 활용 역량의 격차보다 판단 역량의 격차가 성과 차이로 이어질 가능성이 높음

○ [판단력의 6가지 요소] 판단력은 단순한 지식 수준이 아니라 ‘지식, 맥락, 신뢰, 감정, 선택, 실행’의 6가지 요소를 종합적으로 고려하는 고차원적 역량

○ [금융업에의 적용] 금융업에서는 AI가 데이터 분석과 예측을 지원하더라도 ①리스크 판단 ②고객 신뢰 구축 ③규제 대응 ④위기 대응 영역은 여전히 인간의 판단이 요구됨

• ①리스크 판단: 정량적 데이터 외에 시장 상황과 비정형 정보를 종합적으로 고려하는 능력
• ②고객 신뢰 구축: 고객의 감정과 상황을 이해하고 장기적 관계를 형성하는 능력
• ③규제 대응: 법적·제도적·윤리적 기준을 종합적으로 고려한 책임 있는 의사결정 능력
• ④위기 대응: 예상치 못한 사건 발생 시 우선 순위 설정과 최종 책임을 수행하는 능력
  

○ [실행에서 조율로] AI 확산으로 인재의 역할이 개별 업무를 직접 수행하는 실행(Execution)에서 사람·AI·데이터·프로세스를 연결하고 최적의 흐름을 설계하는 오케스트레이션(조율)로 변화하고 있음

• 단순 업무 수행 능력보다 ‘무엇을, 어떤 방식으로, 어떤 AI와 함께 해결할 것인가’를 설계하는 능력이 핵심 경쟁력으로 부상

○ [오케스트레이터형 역량 트라이앵글] ①AI 리터러시 ②도메인 전문성 ③인간 고유 역량이 효과적으로 결합될수록 단순 자동화 수준을 넘어 AI를 활용한 의사결정 구조 설계와 가치 창출이 가능

○ [계산기와 판단자] AI는 복잡한 계산을 수행하는 ‘계산기’ 역할, 인간은 어떤 문제를 계산할지 정의하고 결과를 해석하는 ‘설계자이자 판단자’ 역할을 수행

○ [오케스트레이터로의 변신] AI 시대의 핵심 인재는 개별 업무 수행자가 아니라, AI를 포함한 다양한 자원을 연결·조율하여 성과를 창출하는 ‘오케스트레이터(Orchestrator)’로 변신해야 함

○ AI가 주어진 질문에 빠른 답변과 다양한 해결책을 제시하는 강점을 가지는 반면, 무엇이 진짜 문제인지를 정의하고 드러나지 않은 기회와 위험을 발견하는 일은 여전히 인간 고유 영역으로 남아있음

• AI 시대에는 일을 효율적으로 처리하는 사람보다 고객의 불편, 사회 변화의 징후, 조직의 잠재적 리스크 등 ‘아직 이름 붙여지지 않은 문제’를 먼저 발견하는 인재의 가치가 더욱 커짐
  - 많은 혁신은 기존 문제를 더 빠르게 해결하는 것이 아니라, 사람들이 당연시한 현상 속에서 새로운 문제를 발견하는 것에서 시작됨
  - 미국 국제정치학자 파리드 자카리아(Fareed Zakaria)는 《워싱턴포스트》에서 AI 시대의 인간 경쟁력이 단순한 지식 보유가 아니라 기존에 접하지 못한 문제를 발견하고 새로운 의미를 부여하는 인간의 지성에서 나온다고 설명(《서울경제》, 2026.6.12)
• AI가 답을 잘 생성할수록, 인간은 무엇이 문제인지를 선제적으로 발견하는 역량을 갖추어야 함. 당연하게 여겨지던 업무 관행에 의문을 던지고, 아직 정의되지 않은 영역에서 기회와 위험을 선제적으로 포착해야 함

○ AI는 그럴듯하고 개연성이 높은 답을 제시하지만, 항상 정답을 보장하는 것은 아니며 편향과 오류 가능성을 내재. 특히 동일한 AI 도구를 반복 사용할수록 유사한 답변과 관점에 반복적으로 노출될 가능성이 높아짐

• AI 시대에는 답을 많이 알고 빨리 얻는 인재보다, AI의 답에 대해 “왜?”, “정말 그런가?”, “놓친 것은 없는가?”를 끊임없이 질문하고 검증하며 더 나은 판단을 내리는 인재의 가치가 더욱 커짐. AI의 답을 무비판적으로 수용하기보다 근거와 전제를 검증하고 되묻는 자세가 필요
  - 구본권 사람과디지털연구소 객원연구위원은 생성형 AI가 편리한 지름길을 제공할수록 인간이 스스로 사고하고 검증하는 과정을 생략할 위험이 커질 수 있다고 지적(《한겨레》, 2026.6.8)

○ AI가 전문지식의 진입장벽을 낮추면서 지식 자체의 희소성이 감소하고 있음. 실제 현장의 문제는 금융·기술·데이터·법·소비자 행동 등 여러 영역이 복합적으로 얽혀 있어, 한 분야의 전문성만으로는 해결하기 어려운 경우가 많음

• AI가 지식을 제공할수록, 특정 분야만을 깊이 아는 스페셜리스트보다 서로 다른 지식·사람·기술을 연결하여 새로운 가치와 해결책을 만들어내는 제너럴리스트의 역할이 더욱 중요해짐
  - 김희삼 광주과학기술원 교수는 “AI 시대에는 한 가지 기술만 깊게 파는 전문가보다 다양한 분야를 이해하고 서로 다른 영역을 연결할 수 있는 인재가 중요하다”고 설명(《한겨레》, 2026. 6.8)

○ AI가 정보와 콘텐츠를 점점 더 ‘인간적으로’ 생산할수록, 역설적으로 ‘진짜 인간’이라는 사실 자체가 희소해지고 고유한 가치를 갖게 됨. 공감(Empathy)·안목(Insight)·판단(Judgement)과 같은 인간 고유의 역량은 더욱 중요한 경쟁력으로 부상

• AI는 고객의 사정·조직의 역사·관계의 결 등 인간의 감정과 맥락을 읽어내거나, 무엇이 사회적으로 바람직한지 판단하며, 신뢰를 형성하거나, 충돌하는 가치 사이에서 균형 있는 결정을 내리는데 한계가 있음
  - 카이스트 기술경영전문대학원 윤태성 교수는 “AI 시대일수록 사람을 이해하고 신뢰를 형성하며 올바른 방향을 선택하는 ‘인간다움’이 가장 중요한 자산이 될 것”이라고 강조(《매일경제》, 2026.6.12)
  - 최태원 대한상공회의소 회장은 KBS 인사이트 다큐멘터리 <인재전쟁2>에서 “범용인공지능(AGI)⁹ 시대가 가까워질수록 지식·기술의 격차보다 ‘인간다움’이 가장 중요한 자산이 된다”고 언급

○ 이해관계가 얽힌 복합적인 사회·조직 문제를 생성형 AI의 도움을 받아 개인이 단독으로 해결하기란 불가능. 실제 현장의 문제는 기술·고객·규제·윤리 등 다양한 요소가 복잡하게 얽혀 있어, 여러 사람의 경험과 관점이 결합된 협업이 요구됨

• AI가 제시하는 답을 실제 성과로 연결하기 위해서는 구성원 간 의견 차이 조율, 공동의 목표 설정, 집단적 의사결정을 이끌어내 더 나은 결론을 도출하는 능력이 필요. 협력을 촉진하고 집단 지성을 조직의 성과로 전환하는 역량의 중요성이 커짐
• 특정 분야에 대한 뛰어난 전문성을 보유한 스페셜리스트가 아니라, 서로 다른 배경과 전문성을 가진 구성원들이 효과적으로 협력할 수 있도록 소통·조정·합의를 이끌어내는 ‘협업형 인재’로 진화 할 필요

○ AI는 기술 변화와 업무 혁신의 속도를 가속화하며, 특정 시점의 지식과 경험만으로 평생 활용하거나 경쟁력을 유지하기 어려운 환경이 조성되고 있음. 더 나아가 기존 지식의 유효 기간이 단축됨에 따라 변화에 능동적으로 대응하지 않으면 보유 역량의 상당 부분이 빠르게 낙후됨

• 변화하는 환경 속에서 새로운 지식과 도구를 빠르게 습득하고, 학습 방식과 업무 방식을 지속적으로 개선하며 진화할 수 있는 학습 민첩성과 적응력이 필요
  - 구본권 사람과디지털연구소 객원연구위원은 “AI가 편리한 답을 제공할수록 인간이 스스로 사고하고 배우는 과정을 생략할 위험이 커진다”고 지적(《한겨레》, 2026.6.8)