AI 시대, 회사가 원하는 인재상이 바뀌고 있다

학점, 자격증, 어학 점수. 한때 이 세 가지만 갖추면 어디든 문을 두드릴 수 있었다. 하지만 지금 채용 시장은 완전히 다른 방향으로 움직이고 있다. AI가 업무 현장에 들어오면서, 기업이 사람에게 기대하는 것 자체가 달라졌다. 스펙을 쌓는 것만으로는 더 이상 충분하지 않다.

과거의 인재상 vs AI 시대의 인재상

불과 몇 년 전까지만 해도 기업이 원하는 인재는 비교적 명확했다. 전공 지식이 탄탄하고, 정해진 업무를 빠르고 정확하게 처리하며, 조직 문화에 잘 적응하는 사람. 이른바 '시키면 잘하는 사람'이 환영받았다.

그런데 AI가 바로 그 역할을 대신하기 시작했다. 데이터 정리, 보고서 초안 작성, 일정 관리, 단순 분석 같은 업무는 이미 AI가 더 빠르고 정확하게 해낸다. 기업 입장에서 생각해보자. 기계가 처리할 수 있는 일을 사람에게 맡길 이유가 없다.

그래서 새로운 인재상이 등장했다. 한마디로 정리하면 이렇다.

과거: 정해진 답을 빠르게 찾는 사람 현재: 아직 없는 질문을 만들어내는 사람

이 차이를 이해하는 것이 출발점이다.

기업이 새롭게 요구하는 4가지 역량

1. AI 리터러시

코딩을 잘하라는 이야기가 아니다. AI 도구가 무엇을 할 수 있고, 무엇을 못 하는지 아는 것. 그리고 자기 업무에 AI를 어떻게 적용할 수 있는지 판단하는 능력이다.

실제로 많은 기업이 채용 공고에 "AI 도구 활용 경험"을 넣기 시작했다. 대기업뿐 아니라 중소기업, 스타트업도 마찬가지다. ChatGPT로 고객 응대 시나리오를 만들 수 있는 마케터, AI 분석 도구로 데이터를 해석할 수 있는 기획자가 필요하다는 뜻이다.

AI를 두려워하는 사람보다, AI를 도구로 쓸 줄 아는 사람을 기업은 원한다.

2. 문제 정의 능력

AI는 답을 찾는 데 탁월하다. 하지만 어떤 질문을 해야 하는지는 모른다. 비즈니스에서 진짜 가치 있는 능력은 "무엇이 문제인지"를 정확하게 짚어내는 것이다.

예를 들어보자. "매출이 떨어졌다"는 현상이다. "왜 20대 여성 고객의 재구매율이 지난 분기 대비 15% 하락했는가"는 문제 정의다. AI에게 좋은 답을 얻으려면, 좋은 질문을 던져야 한다. 이 능력은 AI가 아무리 발전해도 사람의 몫으로 남는다.

3. 협업 능력 — 사람과도, AI와도

과거의 협업은 사람과 사람 사이의 일이었다. 이제는 사람과 AI 사이의 협업도 포함된다. AI가 만들어낸 결과물을 검토하고, 수정하고, 맥락에 맞게 조정하는 과정이 일상 업무가 되고 있다.

동시에 사람 간의 협업은 오히려 더 중요해졌다. AI가 단순 업무를 처리하면서, 남은 일은 대부분 판단과 소통이 필요한 영역이다. 부서 간 조율, 고객과의 관계 구축, 갈등 해결 같은 일은 AI가 대신할 수 없다.

4. 학습 민첩성

6개월 전에 배운 AI 도구가 오늘은 완전히 다른 버전으로 바뀌어 있다. 특정 기술을 깊이 아는 것보다, 새로운 기술을 빠르게 익히고 적용하는 속도가 더 중요해졌다.

기업들이 면접에서 자주 묻는 질문이 바뀌고 있다. "이 기술을 얼마나 아느냐"에서 "새로운 도구를 도입했을 때 어떻게 학습했느냐"로. 결국 지금 무엇을 아는가보다, 앞으로 얼마나 빠르게 배울 수 있는가가 경쟁력이다.

채용 시장에서 일어나고 있는 실제 변화

이건 이론이 아니라 이미 현실이다.

채용 공고의 변화: 주요 기업 채용 공고를 보면, "AI 활용 능력", "데이터 기반 의사결정", "자기주도 학습"이라는 키워드가 눈에 띄게 늘었다. 과거에는 "성실함", "책임감"이 앞자리를 차지했다면, 지금은 구체적인 역량 중심으로 바뀌었다.

면접 방식의 변화: 일부 기업은 면접에서 실제 AI 도구를 사용해 과제를 수행하도록 한다. ChatGPT를 활용해 마케팅 전략을 수립하거나, AI 분석 도구로 데이터를 해석하는 실무형 면접이 등장했다. 도구를 쓸 줄 아는 것과 모르는 것의 차이가 당락을 가른다.

평가 기준의 변화: 정량적 스펙(학점, 자격증)의 비중이 줄고, 프로젝트 경험과 문제 해결 사례의 비중이 커지고 있다. 특히 "AI를 활용해 업무 효율을 개선한 경험"은 강력한 어필 포인트가 된다.

새로운 인재상에 맞춰 자신을 준비하는 법

거창한 준비가 필요한 게 아니다. 지금 하고 있는 일에서 시작하면 된다.

지금 하는 업무에 AI를 끼워 넣어보자. 보고서를 쓸 때 ChatGPT로 초안을 잡아보고, 데이터를 정리할 때 AI 도구를 활용해보자. 중요한 건 완벽하게 쓰는 게 아니라, 써보면서 감을 잡는 것이다.

자기 업무의 문제를 정의하는 연습을 하자. 매일 반복하는 일 중에서 "왜 이렇게 하고 있지?"라고 질문해보자. 당연하다고 여기던 프로세스에 의문을 품는 습관이 문제 정의 능력을 키운다.

새로운 도구가 나오면 일단 써보자. 완벽하게 마스터할 필요 없다. 핵심 기능만 파악하고, 내 업무에 적용할 수 있는지 판단하는 것만으로도 학습 민첩성은 높아진다.

실천 가이드

오늘부터 시작할 수 있는 구체적인 행동 5가지다.

AI 도구 하나를 골라 매일 써보기: ChatGPT, Copilot, Gemini 중 하나를 골라서 매일 업무에 한 번 이상 활용한다. 이메일 작성, 아이디어 브레인스토밍, 자료 요약 등 어떤 용도든 좋다.
주 1회 "문제 정의 노트" 쓰기: 한 주간 업무를 돌아보며, 가장 비효율적이었던 프로세스 하나를 골라 "진짜 문제가 뭐였지?"라고 적어본다. 해결책은 나중에 생각해도 된다. 문제를 명확하게 정의하는 것 자체가 훈련이다.
월 1회 새로운 AI 도구 탐색하기: 한 달에 하나씩 새로운 AI 서비스를 찾아서 가입하고 써본다. 30분만 투자해도 충분하다. "이런 것도 있구나" 하는 감각을 유지하는 게 핵심이다.
포트폴리오에 AI 활용 사례 추가하기: 이력서나 포트폴리오에 "AI를 활용해 업무를 개선한 사례"를 구체적으로 기록한다. 예를 들어, "ChatGPT를 활용해 고객 FAQ 응답 시간을 40% 단축"처럼 수치로 보여줄 수 있으면 더 좋다.
사내 AI 관련 프로젝트에 자원하기: 회사에서 AI 도입 프로젝트나 디지털 전환 관련 TF가 있다면 적극적으로 참여한다. 없다면 상사에게 제안해보는 것도 방법이다. 경험 자체가 커리어 자산이 된다.

마무리

AI 시대의 인재상은 더 이상 "모든 걸 다 잘하는 사람"이 아니다. AI가 못하는 일을 할 수 있는 사람, AI를 잘 활용할 수 있는 사람, 그리고 끊임없이 배우며 적응하는 사람이다.

좋은 소식은, 이 역량들은 타고나는 게 아니라 기를 수 있다는 것이다. 지금 당장 완벽할 필요 없다. 오늘 AI 도구를 한 번 열어보는 것, 내 업무에 "왜?"라고 질문 하나 던지는 것에서 시작하면 된다. 방향을 알고 움직이는 사람이 결국 살아남는다.

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