직장인 68%가 AI 활용하나 전용 교육 시간은 부족해

인공지능 도구는 기업 사무 환경에서 실험적인 소프트웨어 단계를 지나 빠르게 필수적인 업무 도구로 자리 잡았습니다. 역량 평가 플랫폼 워케라(Workera)가 9월 23일에 발표한 '2026년 역량 인텔리전스 현황 보고서(2026 State of Skills Intelligence Report)'에 따르면, 5,000명 이상의 직원을 둔 기업 조직의 80%가 2026년 현재 인공지능 기반 미래에 순조롭게 대비하고 있다고 응답했습니다. 이는 2025년의 67%에서 눈에 띄게 상승한 수치입니다. 그러나 지난 12개월 동안 조직 차원의 낙관적 전망과 업무 도구 지원은 빠르게 확대된 반면, 직원의 교육 시간 확보를 위한 기업의 실질적인 투자는 이를 따라가지 못하고 있습니다.

이번 연구는 미국 내 직원 5,000명 이상의 대규모 조직에 근무하는 정규직 급여 생활자 1,000명을 대상으로 진행되었습니다. 시장 조사 플랫폼 폴피시(Pollfish)를 통해 2026년 7월에 설문을 실시하고 2025년 3월에 수집된 비교 데이터와 벤치마킹한 결과, 연구진은 지속적인 구조적 격차를 확인했습니다. 인공지능 소프트웨어에 대한 실제 접근성은 매우 광범위해졌지만, 기업 구조는 직원들이 이러한 시스템을 능숙하게 다룰 수 있는 실질적인 운영상의 시간적 여유를 거의 제공하지 않고 있습니다.

도입 급증과 업무 현장의 교육 시간 부족

기업 환경에서 인공지능의 일상적 활용은 지난 1년 동안 대폭 증가했습니다. 워케라의 조사 결과, 설문에 참여한 직원의 67.8%가 현재 챗GPT(ChatGPT) 이외의 인공지능 도구를 매주 최소 며칠씩 정기적으로 사용하고 있는 것으로 나타났으며, 이는 2025년에 보고된 39.9%에서 크게 늘어난 수치입니다. 이와 동시에 공식적인 교육 기회도 확대되었습니다. 설문 대상 직원의 58.3%가 지난 12개월 동안 인공지능 관련 전문 교육 기회를 제공받았다고 밝혔으며, 이는 이전 기준치인 24.8%의 두 배를 웃도는 수준입니다.

이처럼 교육 프로그램의 보급은 확대되었으나, 일상적인 업무 일정의 현실로 인해 실질적인 역량 향상이 저해되고 있습니다. 응답자의 과반수인 56.4%는 근무 시간 중에 역량 개발을 위해 특별히 배정된 시간이 전혀 없다고 보고했습니다. 나아가 직원의 84.3%는 주당 교육에 사용하는 시간이 5시간 이하에 불과했으며, 42.5%는 실무와 직결된 적절한 학습 자료의 부족을 역량 개발의 주된 장애 요인으로 꼽았습니다.

지금 모든 리더에게 구성원들이 역량을 키울 수 있는 시간을 마련해 줄 것을 권합니다. 회사가 실제로 시간을 내어주지 않아도 직원들이 알아서 방법을 찾아낼 것이라고 생각해서는 안 됩니다. 시간과 함께 심리적 안정감도 형성되므로, 직원들에게 실험할 수 있는 심리적 안정감을 제공해야 합니다.

이러한 불균형은 체계적인 지도 없는 자율적 실험 환경을 만들어냈습니다. 내부 학습 자료가 제한적이고 촉박한 업무 마감 기한에 직면한 기업 인력의 상당수는 전문 역량을 독립적으로 쌓기 위해 외부 리소스에 의존하고 있습니다.

• 그림자 학습(Shadow learning): 설문 참여 직원의 46.5%가 고용주가 공식 제공하지 않은 역량 개발 도구를 사용하고 있으며, 이 하위 집단의 74.6%는 챗GPT, 클로드(Claude), 제미나이(Gemini)와 같은 주요 대중적 플랫폼을 활용하고 있습니다.
• 부정확한 평가: 응답자의 42.5%는 관리자가 자신의 실제 기술 역량을 잘못 판단하여 인사 평가에서 저평가되거나, 승진에서 누락되거나, 경력 개발에 불이익을 겪었다고 답했습니다.
• 관리자 코칭의 부재: 기업 직원의 26.6%만이 직속 관리자로부터 정기적인 코칭을 받고 있으며, 21.5%는 어떠한 코칭도 전혀 받지 못하고 있습니다.

인간의 판단력, 역량의 한계, 그리고 기술 측정

직원들이 생성형 시스템을 적극적으로 활용하고 있음에도 불구하고, 업무 현장에서의 인간 고유 역량에 대한 신뢰는 여전히 견고합니다. 조사 결과 직원의 76.6%는 인공지능보다 자신이 업무를 더 잘 수행할 수 있다고 확신했습니다. 반면 자동화된 인공지능 에이전트가 현재 자신의 일상 업무 중 절반 이상을 효과적으로 처리할 수 있다고 응답한 비율은 9.5%에 불과했습니다.

성과 평가 영역에서도 이와 유사한 인식이 나타납니다. 직원의 약 69.1%는 자동화된 인공지능 도구보다 인간 관리자가 자신의 전문 역량을 더 공정하게 평가한다고 믿고 있으며, 알고리즘 기반 평가를 선호하는 비율은 14.7%에 그쳤습니다. 아울러 직원의 7%만이 인공지능이 업무 역량 평가에서 이미 인간보다 뛰어나다고 답한 반면, 38.5%는 자동화 시스템이 이 분야에서 인간 평가자를 결코 능가할 수 없을 것이라고 보았습니다.

형식적인 정적 평가와 실제 기술 실행 사이의 간극을 좁히기 위해, 워케라는 실제 업무 워크플로 내에서 기술 역량을 직접 측정하도록 설계되어 대기자 명단 등록 수가 1만 건을 넘어선 AI 기반 역량 평가 시스템 '앰비언트(Ambient)'를 시험하고 있습니다. 설문 조사에서는 직원의 41.1%가 데이터 소유권을 직접 갖고 공유 권한을 제어할 수 있다면 지속적인 역량 측정에 참여하겠다고 밝혔으며, 31.2%는 결정을 유보했습니다.

기업 리더를 위한 실무적 시사점

기업 조직 입장에서 이러한 조사 결과는 단순히 소프트웨어 라이선스를 구매하고 선택형 교육 카탈로그를 배포하는 것만으로는 인력의 준비 태세를 확보하기에 불충분함을 보여줍니다. 직원의 46.5%가 공식 승인되지 않은 그림자 학습에 의존하고 42.5%가 부정확한 역량 평가로 인한 경력상의 불이익을 겪는 상황에서, 기업은 저품질 인공지능 결과물의 누적과 내부 인재 오배치라는 위험에 직면하게 됩니다.

이러한 운영상의 격차를 해소하기 위해 경영진은 사내 인공지능 역량 기준을 공식적으로 정의하고, 직원의 일정표에 주당 전용 학습 시간을 명확히 보장하며, 객관적이고 투명한 측정 체계를 구축해야 합니다. 지속적인 기술 기준선 설정과 정기적인 관리자 코칭, 명확한 보상 체계를 결합함으로써 기업은 학습 속도를 높이는 동시에 인적 역량을 비즈니스 목표에 직접 부합하도록 정렬할 수 있습니다.