- 맥킨지(McKinsey) 2024년 조사에서 생성형 AI를 정기적으로 사용한다는 응답자 비율은 65%에 달했습니다. 그러나 같은 조사에서 AI 도입으로 측정 가능한 사업 성과를 확인했다는 기업은 소수였습니다. 개인 사용률과 조직 성과는 자동으로 연결되지 않습니다.
- AI 강의 시장은 개인의 업무 속도를 파는 상품입니다. 프롬프트 작성법, 특정 도구 사용법, 반복 업무 자동화가 핵심 콘텐츠입니다. 조직이 실제로 필요한 것, 즉 업무 프로세스 재설계와 변화 관리는 강의로 팔기 어렵습니다.
- AI 교육 예산을 성과로 전환하려면 교육 대상, 교육 내용, 교육 이후 적용 경로를 구분해야 합니다. 개인 기술 습득 교육과 조직 프로세스 전환 교육은 같은 예산 항목이 아닙니다.
AI 교육 시장이 파는 것
2023년 이후 국내외 AI 강의 플랫폼의 수강생 수는 빠르게 증가했습니다. 챗GPT 활용법, 생성형 AI 프롬프트 작성, 업무 자동화 도구 사용법 관련 강의가 대부분입니다. 기업들도 직원 교육 예산을 AI 강의에 할당하기 시작했습니다.
이 강의들이 공통으로 판매하는 것은 개인 생산성입니다. 이 도구를 쓰면 이 업무를 더 빨리 할 수 있다는 약속입니다. 실제로 이 약속은 어느 정도 지켜집니다. NBER 2023년 연구(Brynjolfsson, Li, Raymond)에서 AI 보조 도구를 사용한 콜센터 직원은 그렇지 않은 직원보다 처리량이 평균 14% 높았습니다.
문제는 14%의 개인 생산성 향상이 조직 전체의 성과 지표로 자동 변환되지 않는다는 것입니다. 직원 10명이 각자 14% 빨라진다고 해서 조직 매출이 14% 오르는 것은 아닙니다. 개인 효율과 조직 성과는 다른 경로를 거칩니다.
강의가 팔 수 없는 것
맥킨지(McKinsey)의 2024년 State of AI 조사에서 생성형 AI를 정기적으로 사용한다는 응답 비율은 65%로 전년 대비 크게 증가했습니다. 그러나 AI 도입으로 측정 가능한 사업 성과 개선을 확인한 기업 비율은 이에 훨씬 못 미쳤습니다. 개인 사용률이 높아도 조직 성과로 이어지지 않는 이유는 중간에 필요한 단계들이 있기 때문입니다.
조직 성과로 이어지기 위해 필요한 것은 업무 프로세스 재설계입니다. 개인이 AI를 써서 더 빨리 초안을 쓴다고 해서 그 초안이 만들어지는 전체 프로세스가 바뀌는 것은 아닙니다. 검토, 승인, 피드백, 배포 단계가 그대로라면 전체 리드 타임은 줄지 않습니다. 프로세스 전환은 도구 교육이 아니라 조직 설계의 문제입니다.
Ahn Partners 판단: AI 강의를 공급하는 강사 대부분은 도구 전문가입니다. 특정 AI 도구를 어떻게 사용하는지를 잘 압니다. 그러나 조직의 업무 프로세스를 어떻게 설계하고 변화를 어떻게 관리하는지에 대한 운영 경험은 강의 내용에 잘 반영되지 않습니다. 도구 사용법과 조직 운영은 다른 전문성입니다. 두 가지를 같은 교육 예산으로 해결하려는 것이 격차가 생기는 지점입니다.
교육 예산을 성과로 연결하는 방법
Ahn Partners 판단: AI 교육 투자를 성과로 전환하기 위한 세 가지 구분입니다.
첫째, 개인 기술 교육과 프로세스 전환 프로젝트를 구분합니다. 개인이 AI 도구를 쓸 줄 아는 것은 기술 교육으로 해결됩니다. 그 기술을 조직 성과로 연결하는 것은 특정 업무 프로세스를 선택해 AI를 적용하고 결과를 측정하는 별도 프로젝트입니다. 두 가지는 예산도 달라야 합니다.
둘째, AI 교육 효과를 측정하는 지표를 도입 전에 정합니다. 수강 인원이나 수료율이 아니라 교육 후 6개월 시점의 특정 업무 처리 시간이나 오류율 같은 운영 지표입니다. 측정 지표 없이 교육을 시작하면 효과를 알 수 없습니다.
이번 달에 확인할 수 있는 것은 하나입니다. 지난 1년 안에 AI 교육을 이수한 직원이 있다면 그 이후 어떤 업무가 실제로 달라졌는지를 담당자에게 물어보는 것입니다. 달라진 업무가 없다면 교육이 조직에 연결되지 않은 것입니다.
점검 목록
- AI 교육 예산 중 개인 기술 습득과 조직 프로세스 전환에 각각 얼마를 쓰는지 구분했는가
- AI 교육 효과를 수강 인원이 아닌 운영 지표(처리 시간, 오류율, 리드 타임)로 측정하고 있는가
- AI 교육을 이수한 직원이 실제로 어떤 업무를 다르게 하고 있는지 3개월 이후에 확인한 적이 있는가
출처
- McKinsey & Company. (2024). The State of AI in 2024: GenAI Adoption Is Spreading. 생성형 AI 개인 사용률(65%)과 조직 성과 측정 격차.
- Brynjolfsson, E., Li, D., and Raymond, L. R. (2023). Generative AI at Work. NBER Working Paper No. 31161. National Bureau of Economic Research. AI 보조 도구 도입과 개인 처리량 14% 향상 실증 연구.
- Brynjolfsson, E. (2022). The Turing Trap: The Promise & Peril of Human-Like Artificial Intelligence. Daedalus, 151(2), 272-287. MIT. AI 자동화의 개인 생산성 효과와 조직 전환의 분리 구조.
직원들이 AI 교육을 계속 요청하는데 어디까지 지원해야 하는지 기준을 모르겠습니다 직원이 AI 강의를 신청할 때 CEO가 들어야 하는 신호는 강의 내용이 아닙니다에서 이어집니다.