AI 역량으로 일터의 가치를 높이다 – 조직 혁신을 이끄는 실전형 학습 전략
“인공지능이 인간의 일자리를 빼앗을까?”라는 질문은 더 이상 본질이 아니다. 오늘날 진짜 중요한 질문은 이것이다: “어떻게 하면 AI와 함께 일하며 나의 전문성을 더 높이고, 조직에서 창의적 가치를 창출할 수 있을까?” 프랑스의 대표적인 글로벌 제조업체 미쉐린(Michelin)의 AI 도입 사례는, 학습자와 리더 모두에게 이 질문에 대한 명확한 방향을 제공한다. MIT Sloan Management Review에 소개된 이 사례는 우리가 미래 일터에서 어떻게 배워야 하며, 어떤 역량을 키워야 하는지 실천적으로 보여준다.
AI 학습의 시작은 '문제 해결력'에서 출발한다
미쉐린은 전 세계에 128개의 생산 거점과 약 13만 명의 직원을 보유한 기업으로, 타이어 제조를 넘어서 다양한 산업용 소재와 솔루션을 제공한다. 이 거대한 조직은 AI를 전통적인 제조 프로세스에 자연스럽게 통합하는 데 성공했으며, 그 핵심은 단순한 기술 활용이 아니라 현장 문제 해결 중심의 실용적 학습 모델에 있다.
예를 들어, 타이어 생산 공정의 마지막 단계인 ‘시각적 결함 검사’에 AI 기반 IRIS 시스템을 적용하여 단순 반복 작업의 부담을 줄이고, 작업자의 고유 전문성을 더 중요한 판단 작업에 집중하도록 했다. 이는 단순한 자동화가 아니라, AI와 사람의 협업을 가능하게 하는 학습 기반 전환 학습 사례로 평가된다.
AI는 새로운 생산성 도구, 그렇다면 학습자는 어떻게 변화해야 할까?
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문제 중심 학습(PBL, Problem-based Learning)의 실제화
미쉐린의 AI 적용 사례는 단순히 기능을 익히는 것을 넘어, 복잡한 실무 문제를 어떻게 분석하고 해결할 것인가에 대한 능력을 키워야 함을 강조한다. 예측 정비, 수요 예측, 공급망 조정 등 다양한 AI 프로젝트는 모두 실질적인 현장의 문제를 해결하기 위한 실험과 관찰에서 비롯되었다.
교육심리학자 데이비드 메릴(David Merrill)은 “학습은 행동과 연결되어야 비로소 효과적이다”고 말했다. 학습자는 단순한 정보 습득보다 문제 진단, 데이터 해석, 최적 해결안 도출이라는 일련의 비판적 사고를 반복적으로 경험해야 한다.
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'AI와 함께 일하기(WCAI: Working with Conversational AI)' 전략 수립
미쉐린이 강조한 것처럼, AI는 인간을 대체하는 것이 아니라 '협력자(co-pilot)'로서 인간의 판단력을 강화시키는 역할을 한다. 따라서 창의성과 윤리 의식, 시스템 사고 능력을 키우는 것은 가장 기본적인 학습 전략이 된다. 특히, 챗봇이나 생성형 AI와 협업할 때 필요한 것은 핵심 질문을 뽑아내는 비판적 질의 능력과 정보 검증력이다.
하버드대의 교육심리학자 하워드 가드너(Howard Gardner)는 “21세기 핵심 능력은 지식을 어디서 찾느냐가 아니라, 어떻게 질문하고 해석하느냐에 달렸다”고 강조한 바 있다.
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AI 윤리와 ‘책임 기반 학습’의 내재화
미쉐린은 모든 AI 프로젝트에 대해 사람 중심의 설계, 설명 가능한 알고리즘, 책임 있는 관리자 지정이라는 세 가지 원칙을 확보했다. 이것은 단순한 기술 학습을 넘어, 리더와 근로자 모두가 ‘디지털 윤리’를 학습의 필수 요소로 받아들여야 함을 보여준다.
아울러, 데이터를 다룰 때의 정확성, 개인 정보 보호, 투명성 등의 내용은 이제 윤리 과목이 아니라 모든 업무의 전제 조건으로 작동한다. 조직과 개인의 지속 가능성을 위한 학습은 윤리적 AI 설계와 실천으로 확장되어야 한다.
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촉진형 리더십을 위한 AI 리터러시 교육 강화
리더 역시 변화하고 있다. 미쉐린은 AI 중심 전환을 위해 모든 조직 리더에게 디지털 리터러시, AI 이해, 윤리적 접근을 교육하고 있다. 이는 교육이 단지 하향식 지식 전달을 넘어서, 조직 문화를 형성하고 참여를 강화하는 역할을 한다는 점에서 주목할 만하다.
근본적으로 AI 학습은 일회성 트레이닝이 아니라, **학습-실행-피드백의 순환 구조(cycle of learning)**에 기반한 직무 중심 학습이 되어야 한다.
오늘부터 실천할 수 있는 학습 습관 제안
- 자신이 속한 업무에서 반복되는 문제를 하나 선택하라. 그것을 해결하는 데 데이터 또는 AI 기술이 어떻게 적용될 수 있을지 스스로 질문해 보자.
- ChatGPT와 같은 생성형 AI에 업무 관련 질문을 던져보고, 그 답을 비판적으로 평가하여 비교해보는 연습을 하라.
- AI 윤리 사례(예: 방관된 데이터 편향 사고 등)를 스스로 학습하고, 일상 업무에 관련된 윤리적 결정의 시나리오를 만들어보자.
요약하자면, AI 시대의 진정한 학습은 ‘기술을 빠르게 배우는 것’이 아니라 ‘문제 해결력과 가치 지향적 태도를 기반으로, 기술을 인문적으로 통합하는 방법’을 익히는 과정이다. 오늘도 묻자: “나는 AI와 함께 일하며, 어떤 비전을 만들고 있는가?” 그 질문에 답하는 자세가, 당신의 모든 학습의 출발점이 될 것이다.
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