2023년을 기점으로 생성형AI의 급속한 확산은 기업 현장에 새로운 변화의 물결을 가져왔다. 한국마이크로소프트의 '업무 동향 지표 2024'에 따르면, 국내 리더의 80%가 AI 도입이 경쟁력 유지에 필수적이라고 인식하고 있으며, 응답자의 77%는 AI 역량을 채용 우선순위로 두고 있다고 답했다. 또한, KPMG의 '2024년 CEO 전망 조사'에 따르면, 글로벌 CEO의 64%가 생성형AI를 최우선 투자 대상으로 고려하고 있으며, 이는 AI 교육 및 활용에 대한 기업의 투자가 증가하고 있음을 시사한다.
그러나 이러한 교육 투자에도 불구하고 기대했던 생산성 향상이나 의사 결정 품질 개선 등의 성과는 뚜렷하게 나타나지 않고 있다. 많은 조직이 AI 활용 능력, 데이터 기반 의사 결정, 디지털 협업 역량 등을 강화하기 위한 프로그램을 도입했지만, 실질적인 성과로 이어지지 않는 상황에는 분명한 원인이 있다. 바로 "AI 시대의 리더 역할 재정의"와 "비판적 사고 및 윤리 기반의 판단력"에 대한 교육이 누락되었기 때문이다.
Generative AI는 빠르고 편리하게 정보를 생성하고 문제를 해결하는 도구로 각광 받고 있다. 하지만 리더에게 필요한 핵심 역량은 도구의 활용을 넘어, 그 결과물을 해석하고 책임 있게 활용하며, 조직 구성원들에게 신뢰를 줄 수 있는 리더십이다. 현재 대부분의 리더 교육은 기술의 사용법에 집중되어 있으며, '어떻게'보다 '왜'와 '무엇을'의 질문은 충분히 다루어지지 않고 있다. 이것이 바로 기술 교육과 실제 성과 사이의 미싱 링크이다.
✅기술 습득과 성과 간의 간극: 무엇이 누락되었나?
국내 기업들이 AI 활용 교육에 많은 투자를 하고 있지만, 실제 업무에서의 활용률은 기대에 미치지 못하고 있는데, 이는 기술 습득과 실제 활용 사이에 존재하는 세 가지 장벽을 보여준다.
📍 맥락적 적용의 어려움: 교육 환경에서 배운 기술을 실제 업무 맥락에 맞게 변형하고 적용하는 데 어려움을 겪는다. 특히 리더들은 AI가 제시한 결과물을 비즈니스 상황에 맞게 해석하고 활용하는 데 필요한 판단 기준이 부족하다.
📍 신뢰와 책임의 문제: 중요한 의사 결정에서 AI 결과물에 의존하는 것에 대한 불안감과 책임 문제가 해결되지 않았다. "AI가 틀렸을 때 누가 책임질 것인가?"라는 질문에 명확한 답을 가지고 있는 리더는 드물다.
📍️ 조직 문화와의 충돌: 데이터 기반 의사결정이라는 새로운 패러다임과 기존의 경험 기반 판단 문화 사이의 갈등이 해소되지 않는다. 이는 기술적 역량보다 문화적, 인식적 변화의 부재에서 비롯된다.
실제로 성과 창출에 성공한 기업들의 리더 교육은 단순한 기술 훈련을 넘어서는 특징을 보인다. Microsoft는 직원들이 윤리적으로 행동하고 AI를 책임감 있게 사용하는 직장을 만든다는 목표로 AI 교육과 더불어 ‘AI 윤리 시뮬레이션’을 개발했다. 그 결과, 조직 내 책임감 있는 AI 개발 및 사용 문화가 정착했고, 혁신적 아이디어 제안 증가와 팀 간 협력이 강화되었다.
✅ 성과로 이어지지 않는 교육의 핵심 누락 지점
1) 윤리적 리더십 부재의 위험성
Generative AI는 사실상 '윤리적 판단'을 하지 못한다. 학습된 데이터에 기반한 결과물은 편향되거나, 타인의 저작권을 침해하거나, 조직의 가치와 충돌할 수 있다. 리더에게는 이러한 함정을 인지하고, 윤리적 기준에 따라 정보를 필터링하며 구성원에게 모범을 보이는 책임이 요구된다. 실제 사례를 살펴보면, AI의 편향된 인사 추천으로 인한 법적 분쟁, AI 생성 콘텐츠의 저작권 문제로 발생한 브랜드 리스크, 그리고 AI가 추천한 비용 절감 정책이 장기적 고객 신뢰 상실로 이어진 사례가 늘고 있다.
실제 현장에서는 'AI가 추천한 방식이니 따르자'는 무비판적 수용이 점차 늘어나고 있으며, 이로 인해 발생하는 내부 갈등과 책임 회피 현상이 관찰된다. 특히 중간 리더들의 "AI가 그렇게 말했다"는 방어적 태도는 조직 내 의사 결정 프로세스와 책임 문화를 약화시키는 요인이 되고 있다. 이러한 상황은 리더 역할의 본질인 '판단 책임'을 기술에 위임하는 오류를 낳는다.
윤리적 리더십 교육은 더 이상 선택이 아닌 필수이다. 단순히 '윤리 강의' 수준을 넘어, 실제 업무 시나리오 기반의 윤리적 딜레마 해결 워크숍, AI 활용 시 발생할 수 있는 법적·사회적 함정 사례 학습 등이 병행되어야 한다. 국내 금융기업 K사는 임직원 대상 정기적인 AI 윤리 교육과 더불어 개발자들에게 별도의 윤리 가이드 교육을 제공하며, 책임 있는 AI 기술 개발을 강조하고 있다. 이를 통해 조직 내 AI 활용의 신뢰성과 투명성을 확보하는 데 성공했으며, 금융소비자 보호와 위험관리 정책을 포함한 체계적인 거버넌스를 구축했다. 이러한 노력은 구성원들의 윤리적 판단력을 강화하고, AI 기술 도입 과정에서 발생할 수 있는 리스크를 사전에 방지하는 데 효과를 발휘하고 있다.
2) 사람 중심 판단과 커뮤니케이션의 중요성
AI가 아무리 발전해도, 조직 구성원 간의 관계 형성, 갈등 조정, 감정 이해 등은 여전히 사람의 몫이다. 'Cornerstone OnDemand의 2024년 보고서'에 따르면, AI와 자동화가 산업을 빠르게 변화시키고 있지만, 리더십, 창의성, 문제 해결 능력과 같은 인간적 기술이 여전히 조직 성공에 필수적임이 강조된다고 한다. 이는 리더 교육이 기술적 도구에 대한 이해를 넘어, AI 시대에서 더욱 중요해진 인간적 판단과 소통 능력을 키우는 방향으로 설계되어야 함을 시사한다.
AI가 제시하는 분석은 때때로 구성원의 직관과 충돌한다. 이럴 때 리더는 단순히 기술을 옹호할 것이 아니라, 그 맥락을 설명하고 구성원의 감정에 공감하며, 합리적인 대화를 이끌 수 있어야 한다. 이는 AI 활용 능력과는 별개의 소통 역량이며, 신뢰 기반 리더십의 핵심이다. 또한 AI의 결과물을 조직에 전달할 때, 그 결과의 한계와 맥락을 투명하게 설명하는 능력도 중요하다. 구성원들은 리더에게서 공정하고 인간적인 결정을 기대한다. 따라서 리더 교육에는 AI를 활용한 소통 시뮬레이션, 비대면 환경에서의 감정 조율법, '기술-사람' 간 균형 잡힌 의사소통 전략 등 구체적이고 실천 가능한 내용이 포함되어야 한다.
3) 리더 역할의 재정의: 감시자가 아닌 해석자로
AI가 자동화된 피드백을 제공하고 구성원의 성과를 정량화하는 시대에, 리더는 '감시자'가 아닌 '해석자'의 역할로 이동해야 한다. 예를 들어, AI가 특정 구성원에게 낮은 평점을 부여했을 때, 그 결과를 있는 그대로 수용할 것이 아니라, 그 배경을 이해하고 해석하여 구성원과 함께 성장의 기회로 전환하는 능력이 필요하다. 리더 교육은 기술에 대한 맹목적 신뢰가 아닌, AI가 가진 통찰력의 범위와 한계를 스스로 평가하고 보완할 수 있는 '해석 능력'을 중심으로 재설계되어야 한다. 이는 데이터 리터러시와도 연결되며, 교육에서는 다양한 유형의 데이터 오류, 알고리즘 편향, 맥락적 해석의 중요성을 사례 기반으로 접근할 필요가 있다.
✅ HR이 주도해야 할 실용적 접근법과 솔루션
1) 성과 중심의 AI 교육 설계를 위한 체크리스트
➰ 기술-가치 연결성: AI 도구 교육이 조직의 핵심 가치와 어떻게 연결되는지 명확히 제시하고 있는가?
➰ 실무 적용 시나리오: 교육 내용이 실제 업무 상황과 연계된 구체적 사례와 연습을 포함하는가?
➰ 윤리적 판단 프레임워크: 리더가 AI 결과물을 윤리적으로 평가할 수 있는 구체적 기준과 방법론을 제공하는가?
➰ 소통 역량 강화: AI 활용 결과를 팀원들에게 설명하고 공감을 얻는 소통 방식이 포함되어 있는가?
➰ 후속 지원 체계: 교육 이후 현업 적용 과정에서 발생하는 문제에 대한 지속적 지원 시스템이 있는가?
2) 교육 효과성 측정을 위한 성과 중심 지표 도입
🧩 AI 도구 활용 빈도 및 다양성: 실제 업무에서 AI 도구를 얼마나 자주, 다양하게 활용하는가?
🧩 AI 기반 의사 결정 품질: AI를 활용한 의사 결정이 얼마나 효과적이고 정확한가?
🧩 팀 내 AI 수용도: 리더가 이끄는 팀의 구성원들은 AI 활용에 대해 얼마나 긍정적인 태도를 보이는가?
🧩 윤리적 판단 사례 수: 리더가 AI 제안을 비판적으로 검토하고 윤리적 판단에 따라 수정한 사례는 몇 건인가?
🧩 AI 관련 혁신 제안: 리더는 AI를 활용한 업무 혁신 아이디어를 얼마나 제안하는가?
3) 현업 적용을 촉진하는 지원 방안
🎯 AI 활용 코칭: 리더별 AI 활용 코치를 지정하여 실시간 자문과 피드백을 제공
🎯 실천 커뮤니티 구축: 동일한 교육을 받은 리더들 간의 사례 공유와 상호 학습 촉진
🎯 마이크로 러닝 보강: 교육 후 핵심 내용을 상기시키는 짧은 형태의 학습 자료 정기 제공
🎯 성공 사례 시각화: AI 활용으로 성과를 창출한 사례를 전사적으로 공유하고 인정
🎯 reflection 세션 운영: 정기적인 성찰을 통해 AI 활용 경험을 공유하고 개선점 도출
생성형AI는 리더에게 새로운 가능성과 동시에 새로운 책임을 부여하고 있다. 그러나 많은 기업이 경험하고 있듯이 단순한 기술 교육만으로는 기대했던 성과를 얻기 어렵다. "기술은 배웠지만 성과는 오르지 않는" 모순적 상황을 해결하기 위해서는, 기술 교육과 실제 성과 사이의 미싱 링크를 찾아 보완해야 한다.
그 핵심은 리더의 역할을 '기술 사용자'에서 '가치 기반 해석자'로 재정의하고, 윤리적 판단력과 인간 중심 소통 능력을 강화하는 데 있다. AI는 리더에게 '더 많은 정보'가 아니라, '더 나은 통찰'을 요구하고 있다. 그리고 그 통찰은 단순한 데이터나 알고리즘이 아닌, 사람에 대한 깊은 이해와 조직의 가치에 대한 명확한 인식에서 비롯된다.
HR 부서는 이제 리더 교육의 패러다임을 전환해야 한다. 성과로 이어지는 리더 교육은 '기술 습득'에서 '판단력 강화'로, '툴 사용법'에서 '철학적 접근'으로 이동할 시점이다. AI는 뛰어난 비서지만, 결국 방향은 사람이 정해야 한다. 그 방향성에 대한 교육이야말로, 지금 HR이 조직의 리더들에게 제공해야 할 진짜 교육이자, 조직 성과로 이어지는 확실한 연결고리가 될 것이다.
■ 인키움 브랜드 마케팅팀
2023년을 기점으로 생성형AI의 급속한 확산은 기업 현장에 새로운 변화의 물결을 가져왔다. 한국마이크로소프트의 '업무 동향 지표 2024'에 따르면, 국내 리더의 80%가 AI 도입이 경쟁력 유지에 필수적이라고 인식하고 있으며, 응답자의 77%는 AI 역량을 채용 우선순위로 두고 있다고 답했다. 또한, KPMG의 '2024년 CEO 전망 조사'에 따르면, 글로벌 CEO의 64%가 생성형AI를 최우선 투자 대상으로 고려하고 있으며, 이는 AI 교육 및 활용에 대한 기업의 투자가 증가하고 있음을 시사한다.
그러나 이러한 교육 투자에도 불구하고 기대했던 생산성 향상이나 의사 결정 품질 개선 등의 성과는 뚜렷하게 나타나지 않고 있다. 많은 조직이 AI 활용 능력, 데이터 기반 의사 결정, 디지털 협업 역량 등을 강화하기 위한 프로그램을 도입했지만, 실질적인 성과로 이어지지 않는 상황에는 분명한 원인이 있다. 바로 "AI 시대의 리더 역할 재정의"와 "비판적 사고 및 윤리 기반의 판단력"에 대한 교육이 누락되었기 때문이다.
Generative AI는 빠르고 편리하게 정보를 생성하고 문제를 해결하는 도구로 각광 받고 있다. 하지만 리더에게 필요한 핵심 역량은 도구의 활용을 넘어, 그 결과물을 해석하고 책임 있게 활용하며, 조직 구성원들에게 신뢰를 줄 수 있는 리더십이다. 현재 대부분의 리더 교육은 기술의 사용법에 집중되어 있으며, '어떻게'보다 '왜'와 '무엇을'의 질문은 충분히 다루어지지 않고 있다. 이것이 바로 기술 교육과 실제 성과 사이의 미싱 링크이다.
✅기술 습득과 성과 간의 간극: 무엇이 누락되었나?
국내 기업들이 AI 활용 교육에 많은 투자를 하고 있지만, 실제 업무에서의 활용률은 기대에 미치지 못하고 있는데, 이는 기술 습득과 실제 활용 사이에 존재하는 세 가지 장벽을 보여준다.
📍 맥락적 적용의 어려움: 교육 환경에서 배운 기술을 실제 업무 맥락에 맞게 변형하고 적용하는 데 어려움을 겪는다. 특히 리더들은 AI가 제시한 결과물을 비즈니스 상황에 맞게 해석하고 활용하는 데 필요한 판단 기준이 부족하다.
📍 신뢰와 책임의 문제: 중요한 의사 결정에서 AI 결과물에 의존하는 것에 대한 불안감과 책임 문제가 해결되지 않았다. "AI가 틀렸을 때 누가 책임질 것인가?"라는 질문에 명확한 답을 가지고 있는 리더는 드물다.
📍️ 조직 문화와의 충돌: 데이터 기반 의사결정이라는 새로운 패러다임과 기존의 경험 기반 판단 문화 사이의 갈등이 해소되지 않는다. 이는 기술적 역량보다 문화적, 인식적 변화의 부재에서 비롯된다.
실제로 성과 창출에 성공한 기업들의 리더 교육은 단순한 기술 훈련을 넘어서는 특징을 보인다. Microsoft는 직원들이 윤리적으로 행동하고 AI를 책임감 있게 사용하는 직장을 만든다는 목표로 AI 교육과 더불어 ‘AI 윤리 시뮬레이션’을 개발했다. 그 결과, 조직 내 책임감 있는 AI 개발 및 사용 문화가 정착했고, 혁신적 아이디어 제안 증가와 팀 간 협력이 강화되었다.
✅ 성과로 이어지지 않는 교육의 핵심 누락 지점
1) 윤리적 리더십 부재의 위험성
Generative AI는 사실상 '윤리적 판단'을 하지 못한다. 학습된 데이터에 기반한 결과물은 편향되거나, 타인의 저작권을 침해하거나, 조직의 가치와 충돌할 수 있다. 리더에게는 이러한 함정을 인지하고, 윤리적 기준에 따라 정보를 필터링하며 구성원에게 모범을 보이는 책임이 요구된다. 실제 사례를 살펴보면, AI의 편향된 인사 추천으로 인한 법적 분쟁, AI 생성 콘텐츠의 저작권 문제로 발생한 브랜드 리스크, 그리고 AI가 추천한 비용 절감 정책이 장기적 고객 신뢰 상실로 이어진 사례가 늘고 있다.
실제 현장에서는 'AI가 추천한 방식이니 따르자'는 무비판적 수용이 점차 늘어나고 있으며, 이로 인해 발생하는 내부 갈등과 책임 회피 현상이 관찰된다. 특히 중간 리더들의 "AI가 그렇게 말했다"는 방어적 태도는 조직 내 의사 결정 프로세스와 책임 문화를 약화시키는 요인이 되고 있다. 이러한 상황은 리더 역할의 본질인 '판단 책임'을 기술에 위임하는 오류를 낳는다.
윤리적 리더십 교육은 더 이상 선택이 아닌 필수이다. 단순히 '윤리 강의' 수준을 넘어, 실제 업무 시나리오 기반의 윤리적 딜레마 해결 워크숍, AI 활용 시 발생할 수 있는 법적·사회적 함정 사례 학습 등이 병행되어야 한다. 국내 금융기업 K사는 임직원 대상 정기적인 AI 윤리 교육과 더불어 개발자들에게 별도의 윤리 가이드 교육을 제공하며, 책임 있는 AI 기술 개발을 강조하고 있다. 이를 통해 조직 내 AI 활용의 신뢰성과 투명성을 확보하는 데 성공했으며, 금융소비자 보호와 위험관리 정책을 포함한 체계적인 거버넌스를 구축했다. 이러한 노력은 구성원들의 윤리적 판단력을 강화하고, AI 기술 도입 과정에서 발생할 수 있는 리스크를 사전에 방지하는 데 효과를 발휘하고 있다.
2) 사람 중심 판단과 커뮤니케이션의 중요성
AI가 아무리 발전해도, 조직 구성원 간의 관계 형성, 갈등 조정, 감정 이해 등은 여전히 사람의 몫이다. 'Cornerstone OnDemand의 2024년 보고서'에 따르면, AI와 자동화가 산업을 빠르게 변화시키고 있지만, 리더십, 창의성, 문제 해결 능력과 같은 인간적 기술이 여전히 조직 성공에 필수적임이 강조된다고 한다. 이는 리더 교육이 기술적 도구에 대한 이해를 넘어, AI 시대에서 더욱 중요해진 인간적 판단과 소통 능력을 키우는 방향으로 설계되어야 함을 시사한다.
AI가 제시하는 분석은 때때로 구성원의 직관과 충돌한다. 이럴 때 리더는 단순히 기술을 옹호할 것이 아니라, 그 맥락을 설명하고 구성원의 감정에 공감하며, 합리적인 대화를 이끌 수 있어야 한다. 이는 AI 활용 능력과는 별개의 소통 역량이며, 신뢰 기반 리더십의 핵심이다. 또한 AI의 결과물을 조직에 전달할 때, 그 결과의 한계와 맥락을 투명하게 설명하는 능력도 중요하다. 구성원들은 리더에게서 공정하고 인간적인 결정을 기대한다. 따라서 리더 교육에는 AI를 활용한 소통 시뮬레이션, 비대면 환경에서의 감정 조율법, '기술-사람' 간 균형 잡힌 의사소통 전략 등 구체적이고 실천 가능한 내용이 포함되어야 한다.
3) 리더 역할의 재정의: 감시자가 아닌 해석자로
AI가 자동화된 피드백을 제공하고 구성원의 성과를 정량화하는 시대에, 리더는 '감시자'가 아닌 '해석자'의 역할로 이동해야 한다. 예를 들어, AI가 특정 구성원에게 낮은 평점을 부여했을 때, 그 결과를 있는 그대로 수용할 것이 아니라, 그 배경을 이해하고 해석하여 구성원과 함께 성장의 기회로 전환하는 능력이 필요하다. 리더 교육은 기술에 대한 맹목적 신뢰가 아닌, AI가 가진 통찰력의 범위와 한계를 스스로 평가하고 보완할 수 있는 '해석 능력'을 중심으로 재설계되어야 한다. 이는 데이터 리터러시와도 연결되며, 교육에서는 다양한 유형의 데이터 오류, 알고리즘 편향, 맥락적 해석의 중요성을 사례 기반으로 접근할 필요가 있다.
✅ HR이 주도해야 할 실용적 접근법과 솔루션
1) 성과 중심의 AI 교육 설계를 위한 체크리스트
➰ 기술-가치 연결성: AI 도구 교육이 조직의 핵심 가치와 어떻게 연결되는지 명확히 제시하고 있는가?
➰ 실무 적용 시나리오: 교육 내용이 실제 업무 상황과 연계된 구체적 사례와 연습을 포함하는가?
➰ 윤리적 판단 프레임워크: 리더가 AI 결과물을 윤리적으로 평가할 수 있는 구체적 기준과 방법론을 제공하는가?
➰ 소통 역량 강화: AI 활용 결과를 팀원들에게 설명하고 공감을 얻는 소통 방식이 포함되어 있는가?
➰ 후속 지원 체계: 교육 이후 현업 적용 과정에서 발생하는 문제에 대한 지속적 지원 시스템이 있는가?
2) 교육 효과성 측정을 위한 성과 중심 지표 도입
🧩 AI 도구 활용 빈도 및 다양성: 실제 업무에서 AI 도구를 얼마나 자주, 다양하게 활용하는가?
🧩 AI 기반 의사 결정 품질: AI를 활용한 의사 결정이 얼마나 효과적이고 정확한가?
🧩 팀 내 AI 수용도: 리더가 이끄는 팀의 구성원들은 AI 활용에 대해 얼마나 긍정적인 태도를 보이는가?
🧩 윤리적 판단 사례 수: 리더가 AI 제안을 비판적으로 검토하고 윤리적 판단에 따라 수정한 사례는 몇 건인가?
🧩 AI 관련 혁신 제안: 리더는 AI를 활용한 업무 혁신 아이디어를 얼마나 제안하는가?
3) 현업 적용을 촉진하는 지원 방안
🎯 AI 활용 코칭: 리더별 AI 활용 코치를 지정하여 실시간 자문과 피드백을 제공
🎯 실천 커뮤니티 구축: 동일한 교육을 받은 리더들 간의 사례 공유와 상호 학습 촉진
🎯 마이크로 러닝 보강: 교육 후 핵심 내용을 상기시키는 짧은 형태의 학습 자료 정기 제공
🎯 성공 사례 시각화: AI 활용으로 성과를 창출한 사례를 전사적으로 공유하고 인정
🎯 reflection 세션 운영: 정기적인 성찰을 통해 AI 활용 경험을 공유하고 개선점 도출
생성형AI는 리더에게 새로운 가능성과 동시에 새로운 책임을 부여하고 있다. 그러나 많은 기업이 경험하고 있듯이 단순한 기술 교육만으로는 기대했던 성과를 얻기 어렵다. "기술은 배웠지만 성과는 오르지 않는" 모순적 상황을 해결하기 위해서는, 기술 교육과 실제 성과 사이의 미싱 링크를 찾아 보완해야 한다.
그 핵심은 리더의 역할을 '기술 사용자'에서 '가치 기반 해석자'로 재정의하고, 윤리적 판단력과 인간 중심 소통 능력을 강화하는 데 있다. AI는 리더에게 '더 많은 정보'가 아니라, '더 나은 통찰'을 요구하고 있다. 그리고 그 통찰은 단순한 데이터나 알고리즘이 아닌, 사람에 대한 깊은 이해와 조직의 가치에 대한 명확한 인식에서 비롯된다.
HR 부서는 이제 리더 교육의 패러다임을 전환해야 한다. 성과로 이어지는 리더 교육은 '기술 습득'에서 '판단력 강화'로, '툴 사용법'에서 '철학적 접근'으로 이동할 시점이다. AI는 뛰어난 비서지만, 결국 방향은 사람이 정해야 한다. 그 방향성에 대한 교육이야말로, 지금 HR이 조직의 리더들에게 제공해야 할 진짜 교육이자, 조직 성과로 이어지는 확실한 연결고리가 될 것이다.
■ 인키움 브랜드 마케팅팀
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