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"AI라면 우리 부서가 제일 잘 쓴다."
매일경제 디지털테크부는 AI 리터러시에 자부심이 있는 팀입니다. AI 관련 새 소식을 가장 먼저 취재하고, 누구보다 선제적으로 AI를 활용해온 기자들이 모였기 때문인데요, 그 팀의 20대부터 40대까지 기자 4인이 직접 텔타 AI 리터러시 진단에 참여했습니다.
결과는 예상과 다르게 흘러갔습니다. 많이 아는 것과 잘 쓰는 것은 전혀 다른 역량이었기 때문입니다.
4인 중 AI 이해 영역에서 가장 높은 점수를 받은 건 정호준 기자였습니다. 16문항 중 15개를 맞혔습니다. 하지만 실제 업무 시나리오에서 AI를 활용하는 'AI 활용' 영역에서는 Lv 2.5로 4명 중 3위에 그쳤습니다. 반대로 종합 1위를 차지한 김태성 기자는 이해 영역에서 10개를 맞히는 데 그쳤지만, 활용 능력은 Lv 3.0으로 전체 참가자 상위 13%에 올랐습니다.
AI에 대해 얼마나 아는지와, 실제 업무에서 AI를 얼마나 효과적으로 쓰는지는 별개의 역량입니다. 이건 이번 체험에서 처음 알게된 사실이 아닙니다. 텔타가 다양한 조직을 진단하며 반복적으로 확인해온 패턴이기도 하죠.
4인 모두 결과물 검증에서 낮은 점수를 받았습니다.
점수 차이는 있었지만, 4인 모두 공통적으로 낮은 평가를 받은 영역이 있었는데요, 바로 AI 결과물에 대한 검증과 후속 조치, 즉 최종 의사결정자로서의 책임감에 대한 영역이었습니다.
AI가 만들어준 결과물을 그대로 제출하거나, 구체적인 후속 조치 없이 마무리한 경우 점수가 깎였습니다. "최종 결정자로서 결과를 책임지고 관리하기 위한 구체적인 후속 조치가 필요하다"는 평가가 4명 모두에게 공통으로 제시되었죠. 이 패턴은 기업의 AI 교육 현장에서도 쉽게 발견할 수 있습니다. 프롬프트 작성법을 익히고 AI 도구 활용 교육을 받아도, AI 결과를 어떻게 검증하고 책임질 것인가는 좀처럼 다뤄지지 않기 때문이죠.
스스로 무엇이 부족한지 모르는 상태에서는, 교육도 배치도 방향을 잡기 어렵습니다.
1위를 기록한 김태성 기자는 이렇게 말했습니다. "평소에 AI에 독설을 날리며 시시콜콜 물어보던 습관이 활용도 평가에서 유리하게 반영된 것 같다.", 3위에 그친 정호준 기자는 "활용 방식은 점검해본 적이 없었다"고 말했습니다.
두 사람의 차이는 지식이 아니라 습관이었고, 그 습관은 진단을 하기 전까지 보이지 않았습니다. 조직의 AI 역량도 마찬가지입니다. 교육 횟수가 구성원과 조직의 역량을 보장하지 않습니다.
지금 우리 조직이 어느 수준인지를 데이터로 확인하는 것, 진짜 AX의 출발점입니다.
매일경제 기사 'AI는 '짬밥' 순이 아니잖아요' 원문 확인하기 https://www.mk.co.kr/news/it/1202187
