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AX, 비전과 실무 사이 사라지지 않는 간극
2026년, 대한민국 주요 기업들의 신년사를 관통하는 핵심 키워드는 단연 AX(AI Transformation)입니다. 대부분의 비즈니스 프로세스에 AI를 이식하겠다는 거대한 비전이 선포되었지만, 이를 실행에 옮겨야 하는 HR 부서의 첫 번째 행동은 대개 AI 활용 교육, 프롬프트 설계 강의에 머물러 있습니다.
진짜 문제는 그다음입니다. 수많은 교육 예산을 투입하고 있지만, 우리 조직의 AI 전환 로드맵이 어디쯤 와 있는지, 교육이 실제 성과로 이어지고 있는지는 여전히 안갯속 입니다. 성공적인 AX를 위해서는 구성원들이 현재 AI를 얼마나, 어떻게 쓰고 있는지에 대해 파악하고 있어야 하지만, 많은 조직이 출발점을 모른 채 달리고 있기 때문입니다.
막연한 AX를 선명하게 바꾸는 출발점, AI 리터러시 진단
이러한 불확실성은 자연스럽게 투자 대비 효용을 확인하려는 움직임으로 이어지고 있습니다. 무작정 달리는 대신 우리가 어디쯤 서 있는지 냉정하게 짚어보려는 고민이 시작된 것이죠.
하지만 막상 시장을 살펴보면 선택지는 그리 많지 않습니다. 그나마 존재하는 진단 도구들은 대부분 “LLM 이란 무엇인가”와 같은 단순 지식을 묻는 객관식 퀴즈 형태에 머물러 있는 것이 현실입니다.
과연 지식 위주의 진단이 우리 조직의 AI 리터러시를 가려낼 최선의 방법일까요? 본격적인 진단에 앞서, 우리가 가장 먼저 마주하게 되는 이 객관식 진단의 한계를 냉정히 짚어볼 필요가 있습니다.
객관식 진단이 하이 퍼포머(High-performer)를 찾지 못하는 이유
시중의 많은 AI 역량 진단은 “LLM의 정의는 무엇인가”, 또는 “생성형 AI의 윤리 가이드라인으로 적절한 것은?”와 같은 객관식 문항에 집중합니다. 이러한 질문들은 AI에 대한 이해 정도를 확인할 수는 있지만, 그 이상의 활용 능력은 파악할 수 없습니다.
과연 정답을 묻는 진단에서 만점을 받은 구성원이 실무 현장에서도 AI로 복잡한 문제를 해결할 수 있을까요? 우리는 알 수 없습니다. 무엇인지 아는 것과 일을 해내는 것은 전혀 다른 영역이기 때문이죠.
AI와 협업하는 업무 환경에서는 정답이 존재하지 않습니다. AI가 내놓은 답변을 필요한 맥락에 맞게 가공하고 최적의 경로를 설계하는 능력, 즉 사고의 근육이 진짜 리터러시 레벨을 결정합니다.
AI 리터러시를 증명하기 위한 조건 2가지
결국 AI 리터러시를 제대로 파악하기 위해서는 두 가지 조건이 충족되어야 합니다.
첫 번째로, 정답이 정해지지 않은 모호한 상황에서 진단 대상자가 문제를 어떻게 정의하고 해결해 나가는지 그 과정을 관찰하거나 기록할 수 있어야 합니다.
두 번째는 수집된 정성적인 과정을 정량적인 데이터로 치환할 수 있는 정교한 기준이 뒷받침되어야 한다는 점입니다.
(1) 정답을 넘어, 과정까지 평가하는 텔타 AI 리터러시 진단
텔타는 앞서 언급한 첫 번째 조건, 즉 과정을 관찰하기 위해 시나리오 기반의 서술형 문항을 활용합니다. 진단 대상자의 머릿속 지식을 묻는 것에서 그치지 않고, 실무 현장에서 AI를 다루는 사고의 근육을 직접 확인하고 분석합니다. 주어진 문제를 정의하는 방식부터 프롬프트 구성의 논리, 그리고 결과물을 비판적으로 검토하는 태도 등을 면밀히 파악하기 위해서죠.
그리고 이렇게 기록된 구성원의 사고 과정은 텔타 AI 스킬 택소노미를 거쳐 객관적인 지표로 변환됩니다. 진단 과정은 우리 조직의 AI 리터러시 레벨을 직면하고, 막연했던 전환 목표를 실행 단계로 옮길 수 있는 확실한 출발점이 되어줍니다.
(2) 글로벌 대표 프레임워크와 실무 데이터로 완성한 정교한 기준
정성적인 과정을 진단하는 것만큼 중요한 것은 평가 기준의 객관성입니다. 이 기준이 바로 리터러시의 실체를 데이터로 증명하기 위한 두 번째 조건입니다.
텔타는 우선 10여 개의 글로벌 대표 프레임워크를 기반으로 평가의 뼈대를 세웠습니다. AI 리터러시처럼 정답이 없는 영역일수록 누구나 신뢰할 수 있는 보편적 기준이 필요하다고 판단했기 때문이죠.
다만, 이론적인 학계의 정보만으로는 빠르게 변화하는 비즈니스 현장을 포착하기 어렵습니다. 텔타는 이 간극을 메우기 위해 글로벌 AX 선도 기업들(Fortune AIQ 기반)의 실제 채용 공고(JD) 데이터를 해체하여 핵심 AI 스킬을 추가로 반영했습니다.
보편적인 표준 위에 실제 시장이 요구하는 실무 데이터를 더함으로써, 이론과 현업의 간극을 메우는 텔타 AI 스킬 택소노미(Skill Taxonomy)를 완성한 겁니다.
이처럼 탄탄한 기준이 뒷받침될 때, 비로소 진단은 점수 판별을 넘어 조직 성장을 설계하는 출발점으로 기능할 수 있습니다.
조직의 성장 로드맵이 되는 결과 리포트
텔타 AI 리터러시 진단은 레벨이 높고 낮음을 판별하는 데서 끝나지 않습니다. AI 스킬 택소노미를 기반으로 구성원의 강점과 약점을 촘촘하게 분석하여 15페이지 분량의 상세 리포트를 제공합니다. HR은 이 데이터를 통해 개인별 육성 계획을 수립하거나, 우리 조직에 꼭 필요한 AI 도구 활용 전략을 구체화하는 등 실질적인 기업의 AX 성장을 설계할 수 있게 되죠.
AX를 위한 가장 정교한 나침반, 텔타
조직의 성공적인 AI 전환을 위해 필요한 것은 화려한 기술이 아닐지도 모릅니다. 우리 구성원들이 실제로 어떤 고민을 하며 AI를 사용하고 있는지, 그 사고의 깊이를 정확하게 들여다보는 것부터 시작해야 합니다. 잘못된 데이터는 조직 전체를 엉뚱한 방향으로 이끌 수 있기 때문입니다.
텔타는 기업이 구성원과 함께 올바른 변화의 길을 걷도록 돕는 든든한 파트너가 되겠습니다.
