한국은행 조사에 따르면, 사무·관리직 종사자의 60~70%가 업무에 생성형 AI를 활용하고 있으며, 이를 통해 매주 평균 1시간 30분가량의 시간을 절약하고 있습니다. 그러나 후속 연구는 뜻밖의 결과를 보여줍니다. AI로 아낀 시간이, 실제 업무 성과나 생산량 증가로 이어지지는 않았다는 것입니다.

 AI로 그럴듯한 보고서를 만들어 회의에 들어갔다가, 상사의 구체적인 질문 앞에서 말문이 막히는 것도 같은 맥락입니다. AI가 제시한 내용을 비판적으로 검증하고, 그것을 자신의 논리로 완전히 소화하지 못했기 때문입니다.

 AI로 답을 얻는 시간과 비용을 낮아질수록, 우리에게는 오히려 더 높은 차원의 역량이 요구됩니다.

 결국 AI 시대에 성과를 내는 사람은 가장 많은 툴(Tool)을 아는 사람이 아니라, AI의 산출물을 자신의 판단과 행동으로 연결할 줄 아는 사람입니다. 똑같은 AI를 사용해도 결과물의 수준이 달라지는 이유, 그 간극을 메우기 위해 필요한 7가지 핵심 역량을 살펴보세요.

 기업들이 미래 사업에 필요한 인재를 빠르게 확보하기 위해 채용 방식을 세분화하고 있습니다. SK하이닉스는 신입 채용의 학력 제한을 없애고 AI 인터뷰와 심층 평가를 통해 스펙보다 직무 역량과 문제 해결 능력을 검증합니다. LG디스플레이는 대학 계약학과를 통해 대학 입학 단계부터 교육과 장학금, 졸업 후 입사까지 연계해 기술 인력을 선점하고 있습니다. 효성은 해외 사업에 필요한 인문학적 소양과 외국어 능력을 확보하기 위해 이례적으로 문과대학 출신만을 별도 채용했습니다. 삼성은 주요 그룹 중 유일하게 대규모 정기 공채를 유지하며 5년간 미래 산업에서 6만 명을 뽑을 계획입니다. 채용의 중심이 필요한 인재를 얼마나 빨리 확보하느냐에 실리고 있습니다.

 직장을 자주 옮기는 프로 이직러가 새 조직에서는 오히려 더 빠르게 성과를 회복한다는 연구 결과가 나왔습니다. 미국 코넬대와 럿거스대 연구진이 헤지펀드 매니저 8,700여 명을 분석한 결과, 이직 경험이 적은 신규 입사자는 이전 수준의 성과를 회복하는 데 평균 5개월이 걸렸습니다. 반면 이직이 잦은 사람은 2개월 만에 비슷한 성과를 냈습니다. 여러 조직을 경험하면서 새 업무와 조직의 암묵적 규칙을 빠르게 파악하는 노하우가 축적됐기 때문입니다. 최근 미국에서는 새로운 기술과 더 나은 직책을 얻기 위해 의도적으로 회사를 옮기는 릴리 패딩(lily padding)도 경력 전략으로 확산하고 있습니다. 전문가들은 잦은 이직을 책임감이나 충성심 부족으로 단정하면 기업이 인재를 놓칠 수 있다고 지적했습니다. 이직 횟수만으로 지원자를 거르기보다 각 이동이 단순한 회피였는지, 경력 개발을 위한 전략적 선택이었는지를 채용 과정에서 살펴야 한다는 조언입니다.

 직장인 10명 중 7명은 직업의 가장 큰 의미를 자아실현보다 경제적 안정과 생계수단에서 찾는 것으로 나타났습니다. 직장인 1,000명을 대상으로 한 설문조사에 따르면, 70.3%가 직업을 생계수단이라고 답한 반면 자아실현은 8.3%에 그쳤습니다. 직업이 삶의 만족도에 영향을 준다는 비율은 87.4%였지만, 자신의 가치관과 직업이 잘 맞는다는 응답은 58.2%에 머물렀습니다. 새 직업을 고를 때는 급여·복지 47.2%, 워라밸 19.1% 순으로 중시했습니다. 남성은 급여, 여성은 워라밸을 상대적으로 더 중요하게 봤으며, 20대는 성장 가능성, 50대는 급여를 우선했습니다. AI 발전으로 이직이나 직업 변경을 고민한 직장인은 67.1%였고, 11.1%는 실제 준비하거나 실행했습니다. 기업에는 공정한 보상과 유연근무뿐 아니라 AI 시대에 대응할 재교육과 직무 전환 기회를 제공해야 한다는 과제가 제시됐습니다.