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  • [2026 Skills Shift ③] AI 시대 직원에게 필요한 스킬은 코딩만이 아니다

    [2026 Skills Shift ③] AI 시대 직원에게 필요한 스킬은 코딩만이 아니다

    핵심 요약

    AI 시대의 직원 교육을 코딩 교육으로만 이해하면 방향을 놓치기 쉽다. 일부 기술 직무에는 코딩과 모델 이해가 중요하지만, 대부분의 구성원에게 먼저 필요한 것은 AI와 함께 일하는 업무 판단력이다. 어떤 문제를 AI에 맡길지, 어떤 데이터와 맥락을 넣어야 할지, 결과를 어떻게 검증할지, 사람의 판단이 남아야 하는 지점을 구분하는 능력이 핵심이다.

    CompTIA의 2026년 자료는 조직의 83%가 스킬 우려 대응을 높은 우선순위로 보고, HR 전문가와 IT 리더의 62%가 향후 1년 AI 교육 예산 증가를 예상한다고 제시한다. 이 글은 CompTIA의 HR 전문가·IT 리더 응답자 자료, SHRM의 1,908명 HR 전문가 표본, Deloitte와 TalentLMS의 2026년 조사 범위를 함께 보되, 산업·직군·직무 구성 차이가 있다는 점을 전제로 읽는다. 동시에 CompTIA는 AI 교육의 현재 형식에서 직무 역할 기반 훈련이 1위라고 설명한다. 이는 “모두에게 같은 AI 특강”보다 각 직무의 업무 장면에 맞춘 스킬 설계가 필요하다는 뜻이다.

    AI 스킬은 도구 사용법이 아니라 업무 판단력이다

    AI 교육이 실패하는 흔한 이유는 도구 사용법을 스킬로 착각하기 때문이다. CompTIA의 2026년 Workforce and Learning Trends는 조직의 83%가 스킬 우려 대응을 높은 우선순위로 두고, HR 전문가와 IT 리더의 62%가 향후 1년 AI 교육 예산 증가를 예상한다고 제시한다. 이 예산이 도구 사용법 교육에만 쓰이면 업무 성과로 연결되기 어렵다. 생성형 AI 화면에서 프롬프트를 입력하는 법은 필요하지만, 그것만으로는 업무 성과가 바뀌지 않는다. CompTIA는 AI와 디지털 fluency가 전체 인력의 업스킬링 수요라고 설명하면서도, AI 교육의 현재 형식에서 직무 역할 기반 훈련이 1위라고 제시한다. 즉 AI 스킬은 범용 도구 교육이 아니라 직무별 업무 판단과 연결되어야 한다.

    Deloitte의 2026 Global Human Capital Trends도 경쟁우위가 정적 조직 구조 안에서 인재를 배치하는 방식에서 사람, 스킬, 데이터, 기술을 실시간으로 오케스트레이션하는 방식으로 이동한다고 설명한다. 이 관점에서 AI 스킬은 “AI를 쓸 줄 안다”가 아니라 “AI를 업무 흐름 안에 어떻게 배치할지 판단한다”에 가깝다.

    첫 번째 스킬은 문제정의다

    AI 활용의 출발점은 좋은 질문이 아니라 좋은 문제정의다. 같은 보고서 작성 업무라도 AI에게 초안을 맡길 수 있는 부분, 내부 데이터를 확인해야 하는 부분, 이해관계자 판단이 필요한 부분이 다르다. 문제를 잘못 정의하면 AI는 빠르게 답을 내지만, 그 답은 엉뚱한 방향으로 정확해질 수 있다.

    HRD 관점에서는 구성원에게 “AI를 써보라”고 말하기보다 업무를 작은 단위로 나누게 해야 한다. 반복 작성, 요약, 분류, 초안 생성, 비교 검토, 의사결정 지원 중 무엇을 AI에 맡길지 구분하게 하는 것이다. CompTIA가 AI 외 다른 기술 요인도 스킬 격차를 만든다고 보는 HR 전문가와 IT 리더가 80%라고 제시한 점을 감안하면, 문제정의 역량은 AI 하나가 아니라 여러 디지털 도구를 업무에 연결하는 기반이 된다.

    두 번째 스킬은 데이터 해석과 결과 검증이다

    AI가 만든 결과는 그럴듯해 보일수록 위험할 수 있다. SHRM의 2026년 AI in HR 보고서는 1,908명의 HR 전문가를 대상으로 한 조사에서, 기술적 장벽이 사라져도 비기술 장벽이 HR 기능의 완전 자동화를 막을 것이라고 보는 응답이 72%라고 제시한다. 여기에는 직원, 관리자, 지원자 같은 HR 고객의 수용성, 신뢰, 책임, 맥락 판단 문제가 포함된다.

    TalentLMS의 2026 L&D Report도 학습 리더의 22%가 AI 생성 콘텐츠의 신뢰성을 우려한다고 설명한다. 이 수치는 AI 결과를 그대로 쓰는 능력이 아니라 검증하는 능력이 중요하다는 신호다. 직원은 AI가 제시한 요약, 추천, 분류, 평가 초안이 어떤 데이터에 기대고 있는지, 빠진 맥락은 없는지, 편향이나 오류 가능성은 없는지 확인할 수 있어야 한다.

    세 번째 스킬은 협업과 윤리적 판단이다

    AI가 업무에 들어오면 혼자 잘 쓰는 사람보다 팀의 일하는 방식을 바꾸는 사람이 중요해진다. SHRM은 AI 배치 조직에서 HR 전문가 응답자가 업스킬링·리스킬링 기회 57%, 직무 책임 변화 39%, 신규 역할 24%를 보고했다고 제시한다. 이는 AI 도입이 개인 생산성 도구를 넘어 역할과 협업 구조를 바꾸고 있음을 보여준다.

    윤리적 판단도 분리할 수 없다. 채용, 평가, 보상, 교육 추천처럼 사람에게 영향을 주는 HR 업무에서는 AI 결과를 적용하기 전에 책임 소재, 설명 가능성, 개인정보, 차별 가능성을 확인해야 한다. AI 시대의 핵심 스킬은 빠른 산출이 아니라 안전하고 납득 가능한 산출을 만드는 역량이다.

    HRD 실무 체크리스트: AI 교육을 다시 설계할 5가지 질문

    첫째, 이 교육은 도구 사용법을 가르치는가, 직무별 의사결정 장면을 바꾸는가. CompTIA가 직무 역할 기반 훈련을 AI 교육의 현재 1위 형식으로 제시하고, AI와 디지털 fluency를 전체 인력의 업스킬링 수요로 설명한 만큼, 교육 설계는 직무별 사례에서 시작해야 한다. 특히 CompTIA의 62% AI 교육 예산 증가 예상과 SHRM의 업스킬링·리스킬링 기회 57% 수치는 예산 확대가 곧 성과로 이어지지는 않는다는 점을 보여준다.

    둘째, 구성원이 AI에 맡길 업무와 사람이 남아야 할 업무를 구분할 수 있는가. 셋째, AI 결과를 검증할 데이터 기준과 품질 기준을 갖고 있는가. 넷째, 협업 규칙과 책임 기준을 팀 단위로 합의했는가. 다섯째, AI 교육 예산 증가가 단순 특강 증가가 아니라 업무 적용, 검증, 피드백, 성과 측정으로 이어지는가.

    이 다섯 가지 질문에 답하지 못하면 AI 교육은 빠르게 확산되지만 조직의 스킬 체계로 남지 않는다. 반대로 질문에 답할 수 있다면 코딩을 가르치지 않아도 직원은 AI와 함께 일하는 핵심 역량을 갖추기 시작한다.

    HR이 다음에 봐야 할 방향

    2026년 HRD의 과제는 AI 교육을 더 많이 여는 것이 아니라, AI 시대의 업무 판단력을 직무별 스킬로 번역하는 것이다. 문제정의, 데이터 해석, 결과 검증, 협업, 윤리적 판단은 어느 한 과정의 이름이 아니라 스킬 기반 조직으로 넘어가기 위한 운영 언어다.

    다음 편에서는 이 스킬들이 교육팀 안에서만 관리될 수 없는 이유를 다룬다. 스킬 기반 조직은 HRD 과정 설계만으로 만들어지지 않는다. 직무 체계, 채용, 성과관리, 내부 이동, People Analytics가 함께 연결되어야 한다.

    참고자료

  • [2026 Skills Shift ①] 업스킬링·리스킬링은 왜 다시 HR의 핵심 의제가 됐나

    [2026 Skills Shift ①] 업스킬링·리스킬링은 왜 다시 HR의 핵심 의제가 됐나

    핵심 요약

    2026년 업스킬링과 리스킬링은 더 이상 교육 과정의 이름이 아니다. HR이 인력 전략, AI 도입, 생산성, 직무 재설계를 함께 다루기 위해 다시 꺼내야 하는 운영 의제에 가깝다.

    AIHR의 2026년 HR 우선순위는 “headcount에서 skill count로 이동”해야 한다는 표현으로 이 변화를 요약한다. Deloitte 역시 사람, 스킬, 데이터, 기술을 실시간으로 오케스트레이션하는 역량이 조직 경쟁력의 핵심이 되고 있다고 본다. CompTIA 자료에서는 조직의 83%가 스킬 관련 우려 대응을 높은 우선순위로 보고, 62%는 향후 1년 AI 교육 예산이 늘어날 것으로 예상한다.

    따라서 HRD의 출발점도 달라져야 한다. “올해 어떤 교육을 열 것인가”보다 “어떤 업무가 바뀌고, 어떤 스킬을 새로 검증해야 하며, 누가 어떤 역할로 이동할 수 있는가”를 먼저 물어야 한다.

    교육 과정이 아니라 역량 전환이 의제가 됐다

    과거의 업스킬링은 기존 직무를 더 잘 수행하기 위한 보완 교육에 가까웠다. 리스킬링도 구조조정이나 직무 전환이 필요한 일부 인력에게 제공되는 예외적 프로그램으로 여겨졌다. 그러나 2026년의 상황은 다르다.

    AI 도입은 특정 직무 전체를 한 번에 없애기보다 업무 단위를 다시 나누고 있다. 보고서 작성, 데이터 정리, 고객 응대, 콘텐츠 제작, 채용 screening, 교육 설계처럼 사람의 판단과 도구의 자동화가 섞이는 영역이 빠르게 늘고 있다. 이때 필요한 것은 단순한 도구 사용법이 아니라 바뀐 업무 흐름에서 사람이 어떤 판단을 맡고, AI가 어떤 보조 역할을 하며, 결과를 어떻게 검증할 것인지에 대한 새 역량이다.

    TalentLMS는 이를 “learning debt”라는 표현으로 설명한다. 일이 바뀌는 속도가 학습과 개발 속도보다 빠를 때, 조직 안에는 보이지 않는 스킬 부채가 쌓인다. 구성원은 바빠서 배우지 못하고, 관리자는 당장 성과가 급해서 학습 시간을 내주지 못하며, HRD는 수료율은 관리하지만 실제 업무 전환까지는 추적하지 못한다. 이 간극이 커질수록 교육은 많아지는데 역량 전환은 일어나지 않는 문제가 생긴다.

    AI는 일자리를 없애기보다 일을 다시 나누고 있다

    업스킬링·리스킬링 논의가 다시 중요해진 가장 큰 이유는 AI에 대한 해석이 바뀌고 있기 때문이다. 단순히 “AI가 일자리를 대체한다”는 말만으로는 HRD 전략을 세우기 어렵다. 실제 조직에서는 대체, 보완, 역할 변경, 신규 역할 생성이 동시에 나타난다.

    SHRM의 2026년 AI in HR 자료는 이 점을 비교적 명확하게 보여준다. AI가 배치된 조직의 HR 전문가 응답자는 AI 도입 결과로 빈번한 업스킬링·리스킬링 기회가 생겼다는 응답을 57%, 직무 책임 변화가 있었다는 응답을 39%, 신규 역할이 생겼다는 응답을 24%로 보고했다. 반면 약간의 일자리 대체를 언급한 응답은 7%였다.

    이 수치는 HR이 집중해야 할 지점을 보여준다. 핵심은 공포가 아니라 재설계다. 다만 조사 대상과 표본, 산업 구성은 리포트마다 다르므로 한국 기업에 그대로 이식하기보다 내부 직무 데이터와 함께 읽어야 한다. 어떤 업무가 자동화되는지, 어떤 업무가 AI와 함께 더 커지는지, 어떤 구성원이 새 역할로 이동할 수 있는지 판단해야 한다. 리스킬링은 사라지는 직무의 대피소가 아니라 바뀌는 업무를 기준으로 인력을 다시 배치하는 장치가 되어야 한다.

    HRD의 질문은 ‘무엇을 가르칠까’에서 ‘어떤 일을 바꿀까’로 이동한다

    Deloitte의 2026년 인적자본 트렌드는 정적인 직무와 조직 구조만으로는 변화 속도를 따라가기 어렵다고 본다. 사람, 스킬, 데이터, 기술을 실시간으로 연결하고, 업무 성과를 중심으로 역량을 재구성하는 조직이 유리하다는 것이다.

    이 관점에서 HRD는 교육 공급자가 아니라 스킬 전환 설계자가 되어야 한다. 예를 들어 생성형 AI 교육을 운영한다고 해도, 단순히 프롬프트 작성법을 가르치는 데서 멈추면 효과가 제한된다. 채용 담당자에게는 후보자 검토 기준과 편향 점검 역량이 필요하고, 영업 담당자에게는 고객 데이터 해석과 제안서 검증 역량이 필요하다. 교육 주제는 같아도 직무별 업무 변화가 다르면 학습 경로와 성과지표도 달라져야 한다.

    CompTIA 자료도 AI만이 스킬 격차의 원인은 아니라고 본다. HR 전문가와 IT 리더의 80%는 AI 외 다른 기술 요인도 스킬 격차를 만든다고 응답했다. 이는 2026년 HRD가 AI 교육 하나로 모든 문제를 해결하려 해서는 안 된다는 뜻이다. 디지털 도구, 데이터 활용, 협업 방식, 직무별 전문성, 인증과 검증 체계를 함께 봐야 한다.

    기업 실무 적용 포인트: 2026년 업스킬링·리스킬링 설계 체크리스트

    첫째, 교육 수요조사보다 업무 변화 진단을 먼저 해야 한다. “어떤 교육이 필요한가”가 아니라 “최근 1년 안에 어떤 업무가 자동화·증강·축소·확대됐는가”를 확인해야 한다.

    둘째, 업스킬링과 리스킬링을 분리해야 한다. 업스킬링은 현재 직무의 성과를 높이는 학습이고, 리스킬링은 다른 역할이나 직무로 이동할 수 있게 만드는 학습이다. 대상자, 예산, 기간, 성과지표가 같을 수 없다.

    셋째, AI 교육은 직무별 업무 장면과 연결해야 한다. 전 직원 공통 특강만으로는 실제 적용이 어렵다. 직무별 use case, 검증 기준, 위험 관리, 관리자 코칭이 함께 설계돼야 한다.

    넷째, 수료율 중심 지표를 줄여야 한다. 내부 이동, 새 업무 투입, 프로젝트 성과, 관리자 평가, 스킬 검증, 구성원 커리어 이동 같은 지표가 함께 필요하다.

    다섯째, HRD 혼자 하지 않아야 한다. AIHR이 말하듯 HR은 AI 전환의 공동 리더 역할을 해야 한다. 그러나 실행은 HRD, HRBP, 현업 리더, IT, 데이터 조직이 함께 설계해야 가능하다.

    HR이 다음에 봐야 할 방향

    2026년 업스킬링·리스킬링의 핵심은 교육을 더 많이 여는 것이 아니다. 바뀌는 일의 구조를 보고, 필요한 스킬을 정의하고, 학습을 실제 역할 전환과 성과로 연결하는 것이다.

    다음 편에서는 업스킬링과 리스킬링을 어떻게 구분해야 하는지 다룬다. 두 개념을 정확히 나누지 않으면 교육 예산도, 대상자 선정도, 성과 측정도 흐려진다. 2026년 HRD 계획을 세우는 조직이라면 먼저 이 구분부터 다시 잡을 필요가 있다.

    참고자료

  • AI 채용 확산, 2026년 글로벌 채용의 기준이 리더십 파이프라인으로 넓어진다

    AI 채용 확산, 2026년 글로벌 채용의 기준이 리더십 파이프라인으로 넓어진다

    Korn Ferry가 2025년 10월 발표한 2026년 인재 확보 트렌드 조사에서 글로벌 talent leader의 84%는 2026년에 AI를 채용에 활용할 계획이라고 답했다. 같은 자료는 1,674명의 외부 글로벌 인재 리더와 230명의 Korn Ferry 전문가 조사를 기반으로, AI 도입이 단순한 채용 자동화가 아니라 엔트리 레벨 채용, 리더십 공급, 근무방식 경쟁력까지 흔드는 변수라고 짚었다.

    SHRM도 2026년 Talent Trends 자료에서 2,094명의 HR 전문가 조사를 근거로 68%가 풀타임 직원 채용에 어려움을 겪고 있다고 발표했다. 2026년 글로벌 채용의 먼저 봐야 할 부분은 “AI를 쓰는가”가 아니라, 자동화로 빨라진 선발 환경에서 어떤 인재 파이프라인을 남기고 어떤 판단 기준을 강화할 것인가로 이동하고 있다.

    AI 도입률이 높아질수록 채용 책임은 더 넓어진다

    Korn Ferry 조사에서 84%라는 AI 활용 계획은 채용 기술이 실험 단계를 넘어 운영 기본값으로 들어왔다는 신호다. 하지만 같은 발표는 임원들이 AI 전환을 이끌 준비가 충분하다고 답한 비율이 11%에 그쳤다는 점도 함께 제시했다. 도구 도입 속도와 조직의 의사결정 준비도 사이에 간격이 있는 셈이다.

    이 간격은 HR이 다뤄야 할 책임 범위를 넓힌다. 채용팀은 AI가 추천한 후보자 순위나 자동화된 서류 검토 결과를 그대로 사용하는 데서 멈출 수 없다. 데이터 입력 기준, 평가 제외 조건, 후보자 이의제기 경로, 최종 판단 주체를 문서로 남겨야 한다. 채용 리드타임 단축만을 KPI로 삼으면 빠른 선발은 가능해도, 편향·설명·후보자 신뢰 문제는 나중에 더 큰 비용으로 돌아올 수 있다.

    엔트리 레벨 축소는 비용 절감보다 리더십 공급 문제로 돌아온다

    Korn Ferry는 기업의 43%가 AI로 일부 역할을 대체할 계획이라고 밝혔다. 대체 대상은 운영·백오피스가 58%, 엔트리 레벨이 37%로 제시됐다. 단기적으로는 반복 업무 자동화와 인건비 효율화가 매력적으로 보이지만, 보고서는 엔트리 레벨 채용 축소가 장기 리더십 파이프라인을 약화시킬 수 있다고 경고한다.

    채용 관점에서 이 수치는 단순한 인력 감축 신호가 아니다. 주니어 포지션은 일을 배우는 자리이면서 동시에 조직의 업무 언어, 고객 이해, 협업 규칙을 흡수하는 통로다. AI가 초급 업무 일부를 가져가더라도 조직은 대체 학습 경로를 설계해야 한다. 예를 들어 주니어 채용 수를 줄이는 조직이라면 내부 순환, 프로젝트 기반 과제, 멘토링 시간, AI 보조 업무의 검수 역할을 함께 설계해야 한다. 그렇지 않으면 2026년의 비용 절감이 2028년 이후의 중간관리자 공백으로 나타날 수 있다.

    AI 에이전트가 팀원이 되면 직무 정의부터 바뀐다

    Korn Ferry 자료에서 리더의 52%는 2026년에 autonomous agent를 팀에 추가할 계획이라고 답했다. 일부 조직은 이미 HR 시스템 안에서 AI 에이전트의 employee record를 만들고 있다는 설명도 담겼다. 이는 AI가 채용 도구에 머무는 것이 아니라 팀 구성의 한 단위로 취급되기 시작했다는 뜻이다.

    이 변화는 채용공고의 직무기술서에도 영향을 준다. “어떤 사람을 뽑을 것인가”라는 질문은 “사람과 AI가 나눠 맡을 업무는 무엇인가”라는 질문으로 바뀐다. 반복 리서치, 초안 생성, 후보자 커뮤니케이션, 일정 조율을 AI가 맡는다면 사람에게 요구되는 역량은 검증, 우선순위 판단, 이해관계자 조율, 윤리적 판단으로 이동한다. 채용팀은 직무기술서에 AI 사용 가능 업무와 사람이 최종 책임을 지는 업무를 분리해 적어야 한다.

    스킬 기반 채용은 기술명보다 판단 역량을 묻는다

    Korn Ferry 조사에서 잠재 후보자를 평가할 때 73%가 비판적 사고를 1순위로 꼽았고, AI 관련 스킬은 5위에 머물렀다. SHRM 조사에서도 80%의 HR 전문가가 판단, 의사결정, 복잡한 문제 해결, 시간관리 등 시스템·자원관리 스킬을 갖춘 후보자를 찾는 데 가장 큰 어려움을 겪는다고 답했다.

    이 결과는 2026년 스킬 기반 채용이 기술 스택 목록을 늘리는 방식으로만 가서는 안 된다는 점을 보여준다. “생성형 AI 사용 경험”이라는 문구만으로는 후보자의 업무 판단력을 검증하기 어렵다. 선발 과정에는 과제의 목표를 재정의하는 질문, 제한된 정보에서 우선순위를 정하는 상황, AI가 만든 결과를 반박하거나 수정하는 장면이 들어가야 한다. 면접관 교육도 달라져야 한다. 면접관은 후보자가 어떤 도구를 썼는지보다, 근거를 어떻게 확인했고 어떤 리스크를 남겼는지를 물어야 한다.

    근무방식은 복지가 아니라 모집 가능 인재풀의 크기다

    Korn Ferry 조사에서 52%는 사무실 복귀 의무가 채용을 방해한다고 답했고, 73%는 원격 역할이 더 채우기 쉽다고 응답했다. 2026년 글로벌 채용에서 근무방식은 보상 패키지의 부가 조건이 아니라, 애초에 접근 가능한 후보자 풀을 결정하는 구조적 변수로 작동한다.

    이 지점은 채용 브랜딩의 언어도 바꾼다. “유연근무 제공”이라는 문구만으로는 충분하지 않다. 후보자는 팀의 회의 리듬, 비동기 의사결정 방식, 성과평가 기준, 온보딩 방식까지 본다. 채용팀은 원격·하이브리드 포지션의 충원 속도, 오퍼 수락률, 입사 후 90일 적응 지표를 사무실 중심 포지션과 비교해야 한다. 근무방식의 효과를 감으로 판단하면, 채용난의 원인을 보상·브랜드 문제로만 오해할 수 있다.

    한국 HR이 가져와야 할 질문은 도구보다 인력 구조다

    Mercer의 Global Talent Trends 2026은 16개 지역과 16개 산업의 임원·HR 리더·직원·투자자 약 12,000명을 조사해 인간 역량과 자동화의 결합을 주요 의제로 제시했다. Deloitte의 2026 Global Human Capital Trends도 89개국 9,000명 이상의 비즈니스·HR 리더 조사와 50건 이상의 인터뷰를 바탕으로, AI 전환에서 인간 중심 접근이 중요하다고 분석했다.

    한국 기업이 이 흐름을 적용할 때 먼저 볼 것은 AI 채용 솔루션의 기능 목록이 아니다. 엔트리 레벨 채용을 얼마나 줄일 것인지, 줄인다면 대체 학습 경로를 어디에 만들 것인지, AI가 만든 평가 결과를 누가 검토할 것인지, 원격·하이브리드 조건이 후보자 풀을 얼마나 넓히는지를 함께 봐야 한다. 2026년 채용전략 회의의 핵심 지표는 채용 소요기간, 후보자 전환율, 오퍼 수락률, 입사 후 90일 적응률, 주니어 포지션의 내부 성장률을 한 화면에서 비교하는 데서 출발할 가능성이 크다.

    HR이 다음에 봐야 할 방향

    이 글의 결론은 제도를 하나 더 만들자는 뜻이 아닙니다. 지금 필요한 일은 이 이슈를 조직의 운영 기준으로 옮기는 것입니다.

    작게 시작한다면 한 가지 질문이면 충분합니다. 이 변화가 채용, 성과관리, 학습, 보상 중 어디의 의사결정을 실제로 바꾸는가. 그 답이 분명할수록 HR의 일은 보고서가 아니라 현장의 기준에 가까워집니다.

    참고자료