기업이 원하는 인재의 기준이 바뀌고 있다. 단순히 일을 잘하는 사람이 아닌, AI를 활용해 일을 ‘다르게’ 하는 사람이다. 조직 안에서 AI를 쓰는 방식이 몇 년 뒤 기업의 격차를 결정짓는 기준이 되고 있다.

에듀윌 제공

24일 글로벌 컨설팅사 맥킨지에 따르면 생성형 AI는 전 세계적으로 연간 최대 4.4조달러 규모의 경제적 가치를 창출할 수 있는 것으로 분석됐다.

또 스탠퍼드 대학교와 MIT 공동 연구에서는 생성형 AI 도입 시 업무 생산성이 약 14% 개선된 것으로 나타났다.

즉, 생성형 AI는 ‘시간 절감’과 ‘생산성 향상’을 동시에 만들어내며, 산업 구조 자체를 바꾸는 변수로 작동하고 있다는 의미다.

이런 흐름 속에서 에듀윌은 단순 도입이 아닌 ‘전사 내재화’에 초점을 맞췄다.

팀장급 이상 50여 명을 대상으로 AX 인사이트 교육을 실시하고, △리더 교육 → △부서별 진단 → △현업 적용으로 이어지는 3단계 로드맵을 가동했다.

특히 AI 활용 사례를 전사적으로 공유하고 이를 평가·보상 체계에 반영하는 구조까지 설계하며, ‘개인 활용’을 넘어 ‘조직 시스템화’ 단계로 진입하고 있다.

이 같은 접근은 최근 기업들이 공통적으로 선택하는 방향과 맞닿아 있다. AI를 일부 부서에 도입하는 수준이 아니라, 조직 전체의 의사결정 구조를 바꾸는 전략으로 확장되고 있다는 의미다.

이 흐름은 특정 기업만의 움직임이 아니다.

삼성전자와 현대자동차 역시 전사 차원의 AI 활용 체계를 구축하며 ‘조직 단위 전환’에 속도를 내고 있다.

삼성전자는 사내 생성형 AI 플랫폼을 도입해 개발·문서·코딩 업무 효율화를 추진하고 있고, 현대자동차는 소프트웨어 중심 전환과 함께 AI 기반 개발 환경 구축을 확대하는 모습이다.

핵심은 같다. AI를 ‘툴’이 아닌 ‘조직 역량’으로 만드는 것이다. 기업들이 AX 전환에 속도를 내는 이유는 단순하다. 생산성 격차 때문이다.

대한상공회의소에 따르면 국내 기업들도 생산성 개선과 비용 절감을 이유로 AI 도입을 확대하는 흐름이 뚜렷하다.

한국개발연구원 역시 AI 기반 디지털 전환이 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 변수로 자리 잡고 있다고 분석한다.

같은 업무라도 AI를 활용하면 시간은 줄고, 결과는 빨라진다. 문제는 ‘도입 여부’가 아니다. ‘얼마나 깊이 활용하느냐’다.

실제 현장에서는 이미 변화가 시작됐다는 평가가 나온다.

업계 한 관계자는 “같은 AI를 써도 개인이 쓰는 조직과 시스템으로 녹여낸 조직의 격차는 시간이 갈수록 벌어진다”고 말했다.

이제 기업이 원하는 인재는 단순히 일을 잘하는 사람이 아닌, AI를 활용해 일을 ‘다르게’ 하는 사람으로 재정의되고 있다.

결국 같은 AI를 써도, 활용 방식에 따라 몇 년 뒤 기업의 격차는 되돌리기 어려운 수준으로 벌어질 수 있다.