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이전 세 편의 아티클에서 AI 역량을 어떻게 측정해야 하는지를 짚어 봤습니다. 교육 후 수료율로는 답할 수 없는 영역이 있다는 것, AI 역량은 깊이·넓이 두 축으로 봐야 한다는 것, 그리고 한 사람의 종합적인 AI 역량을 파악하려면 지식·활용·평소 사용 경험까지 함께 봐야 한다는 것까지요.
그렇다면 시중의 AI 역량 진단 솔루션들은 이 기준에 어떻게 답하고 있을까요? 오늘 아티클에서는 AI 역량 진단이 필요한 조직을 위한 도입 기준 3가지와, 시중 AI 역량 진단을 제공하는 팀 4사를 비교했습니다.
AI 역량 진단 솔루션을 비교할 때 봐야 하는 세 가지 기준
1. 지식뿐 아니라 활용 능력과 평소 사용까지 함께 측정하는가
AI를 안다는 것과 실제 업무에서 다룬다는 것은 다른 영역입니다. 객관식 퀴즈는 정답이 있는 지식 영역을 확인해주지만, 정답이 없는 실제 업무 상황에서 AI를 어떻게 다루는지는 보이지 않습니다.
시나리오 시뮬레이션과 평소 사용 빈도를 묻는 서베이가 함께 있어야 활용 능력과 실제 사용 사이의 차이까지 보입니다.
2. 역량 프레임이 글로벌 표준과 국내 직무 데이터를 모두 반영하는가
진단 결과가 설득력을 가지려면 신뢰할 수 있는 기준이 있어야 합니다. OpenAI·Stanford 같은 글로벌 학술 프레임워크와, 국내 기업의 비즈니스 현장·직무 데이터가 함께 반영된 기준이어야 합니다.
글로벌 표준만 쓰면 국내 현업과 동떨어지고, 자체 정의 프레임만 쓰면 신뢰의 근거가 약해집니다. 두 가지 프레임을 모두 반영해야 실효성 있는 평가가 가능합니다.
3. 리포트에 의사결정을 위한 행동 데이터 인사이트가 담기는가
점수만 남기는 리포트는 의사결정에 쓰기 어렵습니다. "왜 이 점수인가"에 답하지 못하면 다음 분기에 무엇을 다르게 해야 할지도 알 수 없습니다.
진단 대상자가 AI를 어떻게 다뤘는지 행동 데이터가 함께 남아야 개인의 개선 방향을 짚을 수 있고, 그 데이터를 부서·직무 단위로 정리해야 조직 차원의 의사결정에 쓸 수 있습니다.
같은 세 기준으로 국내 주요 진단 솔루션 네 곳을 비교해보면, 솔루션마다 어디까지 답하고 있는지가 갈립니다.
기업 AI 역량 진단 솔루션 4사 비교표
같은 세 기준으로 국내 주요 진단 솔루션 네 곳을 비교해보면, 각 솔루션마다 어디까지 역량으로 답하고 있는지 확인할 수 있습니다.
기업의 AX로 이어지는 AI 역량 진단, 텔타
기업이 AI 역량을 진단하는 이유는 그 데이터를 의사결정의 근거로 활용하기 위함입니다. AX 시대, 가속을 위해서는 다음 분기 교육 자원을 어디에 우선 투입할지, 채용 결정에 변별력 있는 근거를 더할지와 같은 질문에 구성원, 조직의 AI 역량 데이터로 답할 수 있어야 하죠. 충분히 의미있는 AI 역량 진단 솔루션이 측정 방식, 역량 프레임, 리포트 활용성 이 세 가지 기준을 함께 충족해야 합니다. 이 모두가 동시에 살아 있을 때 진단 결과는 의미없는 숫자에서 멈추지 않고 다음 분기 의사결정으로 이어질 수 있습니다.
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AI 역량을 진단한다는 것은 결국 한 사람의 행동을 어디까지 데이터로 남길 수 있느냐의 문제입니다.
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🔗 1편: 교육 수료증으로 AI 역량을 증명할 수 없는 이유
🔗 2편: AI 역량, 무엇을 측정해야 할까요
🔗 3편: AI를 아는 것과 활용하는 것의 차이, 텔타가 측정하는 방식
