생성형 AI가 문서 작성과 정보 검색, 데이터 분석 등 지식 기반 업무를 빠르게 대신하면서 기업이 원하는 인재의 기준도 달라지고 있다. AI 도구를 능숙하게 사용하는 데서 그치지 않고 AI가 제시한 답을 의심하고 검증한 뒤 상황에 맞는 결정을 내리는 능력이 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. 

KB금융지주 경영연구소가 내놓은 ‘AI 시대, 인재상이 변하고 있다’ 보고서는 AI 시대의 개인 경쟁력을 단순한 활용 능력이 아닌 ‘AI와 함께 성과를 창출하는 역량’으로 정의했다. AI가 답을 만드는 역할을 맡는다면 인간은 해결해야 할 문제를 정하고 결과가 적절한지 판단하며 최종 결정에 책임지는 역할을 맡아야 한다는 것이다. 

AI 업무 늘어날수록 사람의 판단 중요해진다 

생성형 AI는 정보 수집과 자료 정리, 초안 작성처럼 반복성과 규칙성이 높은 업무를 빠르게 처리할 수 있다. 이에 따라 직장인의 역할도 직접 결과물을 만드는 실행 중심에서 AI가 만든 결과를 검토하고 수정하는 방향으로 이동하고 있다. 

그러나 AI가 내놓은 답이 항상 정확하거나 상황에 적합한 것은 아니다. 그럴듯한 문장이나 분석 결과 안에 사실 오류와 편향, 빠진 조건이 포함될 수 있다. 같은 데이터를 사용하더라도 질문의 방식이나 전제에 따라 서로 다른 결과가 나올 가능성도 있다. 

AI의 결과를 검증하지 않고 받아들이는 ‘자동화 편향’은 오히려 업무 성과를 낮출 수 있다. AI를 많이 사용하는 것 자체보다 어떤 결과를 받아들이고 어디서부터 다시 확인할지를 판단하는 능력이 중요하다는 의미다. 

보고서는 AI 기술이 발전할수록 인간의 최종 판단이 더욱 중요해지는 ‘판단의 역설’이 나타난다고 설명했다. AI가 더 많은 정보와 대안을 제시할수록 무엇이 현재 상황에 적절한지 선택하고, 그 결정의 영향을 고려하는 역할은 인간에게 남기 때문이다. 

‘프롬프트 기술’보다 문제를 정하는 능력 

기업이 요구하는 AI 역량의 기준도 달라지고 있다. 단순히 프롬프트를 작성하거나 특정 도구를 다룰 줄 아는 능력보다 해결해야 할 문제를 구조화하고 AI의 결과를 실제 업무에 연결하는 능력이 강조된다. 

예를 들어 AI는 주어진 자료를 토대로 보고서를 빠르게 작성할 수 있지만 이 보고서가 왜 필요한지, 어떤 정보를 우선해야 하는지, 결과가 독자나 고객에게 어떤 영향을 미칠지는 스스로 결정하기 어렵다. 

이에 따라 AI 시대에는 정답을 빠르게 얻는 사람보다 먼저 적절한 질문을 던지는 사람의 가치가 커질 것이라는 전망이다. AI가 제시한 답에 대해 ‘어떤 근거에서 나온 결과인지’, ‘빠진 조건은 없늕’, ‘다른 선택지는 없는지’를 반복적으로 확인하는 능력이다. 

보고서는 이를 AI 유창성과 판단력, 조율 능력이 결합된 역량으로 설명했다. AI의 원리와 한계를 이해하면서도 도구의 결과에 끌려가지 않고 사람과 데이터, 업무 과정을 연결해 최종 성과를 만들어야 한다는 것이다. 

신입이 일을 배우는 방식도 달라져야 

반복 업무의 자동화는 신입과 주니어급 인력의 성장 과정에도 영향을 미친다. 

그동안 신입사원은 자료를 정리하고 초안을 작성하며 선배의 피드백을 받는 과정에서 업무의 기본 구조를 익혔다. 하지만 이 같은 입문 단계의 업무를 AI가 대신하면 신입이 직접 경험을 쌓고 판단력을 기를 기회도 함께 줄어들 수 있다. 

보고서는 이를 ‘입문직의 역설’로 지적했다. 기업 입장에서는 업무 효율이 높아지지만 장기적으로는 숙련 인력을 키우는 경로가 약해질 수 있다는 것이다. 

이에 따라 기업의 인재 육성도 단순 반복 업무를 맡기는 방식에서 벗어날 필요가 있다는 제언이 나온다. 신입에게 AI 결과를 그대로 활용하게 하기보다 근거를 확인하고 오류를 찾아내며 결과를 실제 상황에 맞게 해석하는 경험을 제공해야 한다는 설명이다. 

김다솜