글로벌 컨설팅 기업 액센츄어(Accenture)가 발표한 연구에 따르면, 생성형 AI와의 공동학습(co-learning) 환경을 조성한 기업들이 그렇지 않은 기업들보다 직원 몰입도 5배, 기술 습득 속도 4배, 리더십 신뢰도 8배 높은 성과를 거두고 있는 것으로 나타났다. 그러나 액센츄어의 또 다른 연구에서는 경영진의 36%만이 생성형 AI 솔루션을 확장했고, 단 13%만이 상당한 기업 수준의 가치를 창출했다는 사실이 드러났다. 성공하는 조직들은 단순히 AI 도구를 도입하는 것을 넘어, 일하는 방식 자체를 변화시키고 있다.
역사상 처음, 사람과 함께 배우는 기술의 등장
역사상 처음으로 사람들은 사용하는 이들과 대화하며 학습하고 성장할 수 있는 접근 가능한 기술을 개발했다. 가까운 미래의 인력에서 이러한 기술은 생성형 AI 에이전트와 시스템의 형태로 단순히 지시에 응답하는 것을 넘어 추론하고, 계획하고, 자율적으로 행동할 수 있으며, 따라서 지속적으로 협업하고 심지어 다른 이들을 안내해 혁신을 촉발하고 비즈니스 성과를 개선할 수 있게 된다.
공동학습은 사람이 기술을 가르치고 동시에 기술로부터 배우며, 얻은 지식을 지속적인 순환 과정에 적용하는 것을 의미한다. 기술이 개인의 필요에 맞춰 적응하고 모든 상호작용을 통해 개선되는 파트너십을 통한 학습이다. 기술은 언제 안내하고, 언제 경청하고, 언제 물러날지를 학습하며, 지속적이고 개인화된 피드백 루프를 지원한다. 중요한 것은 이것이 업무 흐름 속에서 일어나며, 사람들이 문제를 해결하는 동시에 AI 자체의 유창함과 직관도 시간이 지남에 따라 향상시킨다는 점이다.
‘업무 흐름 속 학습’을 넘어선 진짜 공동학습
많은 조직이 ‘업무 흐름 속 학습(learning in the flow of work)’을 시작했지만, 이는 여전히 완전한 공동학습에는 미치지 못한다. 콜센터 사례가 그 차이를 명확히 보여준다. 인간 상담원이 주도하고 자율적인 AI 에이전트가 백그라운드에서 듣는다. 상담원이 말하는 동안 AI는 대화를 전사하고 실시간으로 규정을 준수하는 최적의 응답을 제시한다.
핵심은 여기서부터다. 상담원이 문구를 편집하거나, 프롬프트를 건너뛰거나, 제안을 평가하면 AI는 이를 피드백으로 처리해 향후 통화를 위한 안내를 재훈련한다. 이후 AI는 어떤 상호작용이 첫 통화 해결률을 개선했거나 처리 시간을 단축했는지 보여주는 30초 요약본을 생성한다. 그 결과는 양방향 학습 루프다. 상담원은 기술을 연마하고, AI는 프롬프트를 개선하며, 양측의 성과가 모두 향상된다.
준비된 기업은 11%뿐, 87%는 가치 창출 실패
연구는 12개국 14,000명의 직원과 1,100명의 경영진을 대상으로 진행됐다. 경영진의 84%가 3년 내에 생성형 AI 에이전트가 인간과 함께 일할 것으로 예상하고, 직원의 80%가 AI 기술을 기회로 보고 있지만, 단 26%의 직원만이 AI와 협업하는 방법에 대한 교육을 받았다.
더 충격적인 사실은 경영진의 36%만이 생성형 AI 솔루션을 확장했고, 단 13%만이 상당한 기업 수준의 가치를 창출했다는 것이다. 공동학습 환경을 조성한 조직은 전체의 11%에 불과하지만, 이들은 5배 높은 직원 몰입도, 4배 빠른 기술 개발, 2배 높은 자신감, 8배 높은 리더십 신뢰를 달성했다. 또한 혁신 가능성이 4배 높고, 생산성 향상 가능성이 2배 높으며, 수익성 증가 가능성이 1.4배 높았다. 경쟁사 대비 매출 성장률도 2.8%포인트 더 높았다.
제약사 직원 3분의 2, 몇 시간 걸린 문서를 몇 분 만에 작성
글로벌 제약회사의 사례가 공동학습의 위력을 보여준다. 고위 경영진은 전략적 생성형 AI 이니셔티브를 주도해 문화를 전환했다. 연구를 종합하고, 위험 평가를 생성하며, 규제 문서 작성을 지원하는 자율 에이전트를 개발해 고도로 규제된 환경에서 연구개발을 간소화했다.
병행해서 개인화된 적응형 학습 모듈을 통합하고, 피어 학습 및 공식 인정 시스템을 갖췄다. 그 결과 회사 직원의 거의 3분의 2가 현재 생성형 AI 도구를 정기적으로 사용하며, 이제 몇 시간이 아닌 몇 분 만에 규정 준수 문서를 생성할 수 있게 됐다.
글로벌 클라우드 서비스 제공업체는 한 달 내에 15,000명 이상의 직원에게 새로운 서비스 피치를 인증해야 했다. Yoodli의 AI 기반 코칭 도구를 도입해 강사 주도 세션을 실시간 AI 피드백으로 대체했다. 완료율은 평균보다 20% 높았고, 참가자들은 첫 연습에서 최종 세션까지 핵심 토킹 포인트를 두 배 이상 달성했다.
“누가 책임지나?” 직원 53% 모른다… 신뢰 격차 14%p
많은 리더는 생성형 AI에 대한 적절한 거버넌스를 마련했다고 확신하지만, 직원들의 신뢰 수준은 최대 14%포인트 낮았다. 많은 이들이 AI 영향이 어떻게 측정되는지 불명확하다고 말했고, 절반 이상인 53%가 문제가 발생했을 때 누가 책임지는지 모른다고 답했다.
글로벌 금융 기관은 맞춤형 거버넌스 모델로 이 문제를 해결했다. 전담 컴플라이언스 팀을 구성해 비즈니스 유닛 전문가와 함께 AI 출력을 평가하고, AI 시스템에 설명 가능성 도구를 내장해 직원들이 결과에 의문을 제기할 수 있도록 했다. 또한 AI 정책을 명확하게 만들고, 신뢰 및 안전 보고 채널을 도입했으며, 책임 있는 사용에 대한 마이크로 러닝 세션을 운영했다.
AI 에이전트 시대, ‘프롬프트 엔지니어링’에서 ‘피드백 루프 설계’로
리포트에서 가장 주목해야 할 대목은 AI 활용 역량의 정의가 근본적으로 바뀌고 있다는 점이다. 지금까지 AI 리터러시는 “좋은 프롬프트를 작성하는 능력”으로 여겨졌다. 그러나 공동학습 환경에서는 “AI가 어떻게 학습되고 개선되는지 이해하고, 효과적인 피드백을 제공하는 능력”이 핵심이 된다.
결국 공동학습의 핵심은 기술적 완성도가 아니라 ‘학습 인프라’다. AI가 얼마나 똑똑한지보다, 조직이 얼마나 AI로부터 배우고 AI에게 가르칠 수 있는 구조를 만들었는지가 성패를 가른다. 87%의 기업이 실패한 이유도 여기에 있다. AI를 도입했지만, AI와 함께 학습하는 시스템은 구축하지 못한 것이다.
앞으로 AI 전문 인력의 가치는 “최신 모델을 다룰 줄 아는 능력”이 아니라 “조직 내 AI 학습 루프를 설계하고 최적화하는 능력”에서 나올 것이다. 이는 단순한 기술 역량을 넘어, 조직문화, 거버넌스, 업무 프로세스 전반을 재설계하는 전략적 역량이다.
FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)
Q1. 공동학습과 일반적인 AI 교육은 어떻게 다른가요?
A: 일반적인 AI 교육은 AI 도구 사용법을 배우는 일회성 과정인 반면, 공동학습은 사람과 AI가 업무를 하면서 서로 가르치고 배우는 지속적인 과정입니다. AI는 사용자의 피드백을 통해 개선되고, 사용자는 AI와의 상호작용을 통해 더 나은 업무 방식을 배우게 됩니다. 이는 업무 현장에서 실시간으로 일어나는 양방향 학습입니다.
Q2. 우리 회사도 공동학습 환경을 만들 수 있나요?
A: 네, 가능합니다. 액센츄어 연구에 따르면 네 가지 조건이 필요합니다. 첫째, 리더십이 실험과 혁신 문화를 조성해야 합니다. 둘째, 학습을 별도 시간이 아닌 업무 중에 할 수 있도록 설계해야 합니다. 셋째, 명확한 AI 거버넌스와 책임 체계를 구축해야 합니다. 넷째, AI 도구가 직원들의 업무 방식에 맞게 직관적으로 설계되어야 합니다.
Q3. 왜 87%의 기업이 생성형 AI 도입에 실패하나요?
A: 액센츄어 연구에 따르면 경영진의 36%만이 생성형 AI를 확장했고, 13%만이 기업 수준의 가치를 창출했습니다. 실패의 주된 이유는 단순히 도구만 도입하고 일하는 방식을 바꾸지 않았기 때문입니다. 성공하는 11%의 기업들은 공동학습 환경을 조성해 사람과 AI가 함께 학습하고 성장하는 시스템을 구축했습니다.
해당 기사에 인용된 리포트 원문은 액센츄어에서 확인 가능하다.
리포트 명: Learning, Reinvented
이미지 출처: 액센츄어
해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.
