“AI 잘 쓰려면 언어부터 배워라”…기업들 ‘인재상’ 뒤집혔다, 왜 작성일 05-23 8 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="VA4qJkJ6WC"> <div contents-hash="aab11432db0f5ceb6d2a8645c5f151b8f97e5204e5a1758ce96076482340184a" dmcf-pid="fc8BiEiPhI" dmcf-ptype="general"> ━ <br> <p> 논리학이 필요한 AI 시대 </p> <br> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7c52c83871e8e47801ca214db2b4fab0a3b889f4c183c0316574ff6f13c00404" dmcf-pid="4k6bnDnQSO" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="[사진 AI 생성이미지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/23/joongang/20260523060240725xgva.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="21714i4qCh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/23/joongang/20260523060240725xgva.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> [사진 AI 생성이미지] </figcaption> </figure> <div contents-hash="0e444dd5cb5e93121c65af88600348cbfcf5657d50cc8f516a3bd50d37aaf4c9" dmcf-pid="8EPKLwLxls" dmcf-ptype="general"> 지난 18일 서울 강남구의 한 IT 기업 회의실. 팀장 박모(42)씨는 팀원 세 명이 제출한 보고서를 살펴보더니 고개를 가로저었다. 조만간 출시할 신규 서비스 기획안 초안을 생성형 AI를 활용해 작성해 오라는 과제였다. 사용하는 AI 모델도, 주어진 시간도 동일했다. 하지만 결과물은 딴판이었다. “두 명이 제출한 보고서는 인터넷 자료를 그대로 복사해온 듯한 뻔한 내용이었어요. 반면 한 명은 시장 분석, 경쟁사 비교, 리스크 시나리오까지 논리적으로 정리된 자료였고요.” </div> <p contents-hash="ae33eb022e75b5fbebf055d0038fd7a3212b4f66cea10fc531b49d131efc7341" dmcf-pid="6DQ9oroMCm" dmcf-ptype="general">박 팀장은 “원인을 분석해 보니 기획안의 퀄리티를 좌우한 건 팀원의 ‘질문 능력’이었다”고 말했다. 두 명이 모호하고 간단한 질문만 던진 데 비해 나머지 한 명이 AI에 입력한 명령어는 훨씬 구체적이고 명확했다. 사전 준비도 달랐다. 그는 먼저 회사 내부 자료를 AI에 학습시켰다. 자사 플랫폼의 월간 이용자 데이터, 연령대별 이용 패턴 분석 보고서, 지난 분기 고객 이탈률 통계 등이었다. 그런 뒤 질문 포인트를 꼭 짚어서 지시를 내렸다. “너는 5년 경력의 IT 서비스 기획자로 월 이용자 10만 명 규모 플랫폼에서 신규 구독 서비스를 출시하려고 해. 주 이용층은 30대 직장인이고 경쟁사는 A·B사야. 이를 모두 감안해 시장 규모, 차별화 포인트, 예상 리스크 순서로 초안을 작성해줘.” </p> <p contents-hash="a568738808ede4c2b076a0394f2d7e08c11e2c7caf6eab7878949f530a50d941" dmcf-pid="Pwx2gmgRSr" dmcf-ptype="general">직장인 10명 중 6명 이상이 업무상 AI의 도움을 받을 만큼 AI 활용이 일상화된 시대. 하지만 실제 체감지수는 사뭇 다르다는 게 업계 관계자들의 공통된 전언이다. 무엇보다 같은 AI 도구를 쓰면서도 누가, 어떻게 질문하고 지시하느냐에 따라 결과물이 천차만별이기 때문이다. “AI 도구는 넘쳐나는데 제대로 쓸 줄 아는 직원은 의외로 드물다”는 현장의 하소연도 적잖다. 서용구 숙명여대 경영학부 교수는 “지식과 정보가 홍수를 이루는 현실 속에서 단지 ‘앤서링(answering)’만 얻어내면 되는 수준을 넘어 최대한 의미 있는 답변을 이끌어낼 수 있느냐가 업무 성패를 가르는 ‘퀘스처닝(questioning)’의 시대로 바뀌고 있는 것”이라고 진단했다. </p> <p contents-hash="7fcb47cbda57b1cf60ab7424acad4fe5ec0f3b92913b02e1cbb368aa1b0bfeb9" dmcf-pid="QrMVasaehw" dmcf-ptype="general">상황이 이렇다 보니 기업들의 AI 대응 전략도 빠르게 변화하고 있다. 이윤서 브이엘엔코 상무는 “AI가 회사 전반에 깔려 있지만 결과물의 차이는 너무 큰 걸 보면서 결국엔 도구의 문제가 아니라 그걸 다루는 사람의 문제라는 걸 깨달았다”며 “회사가 나서서 체계적으로 교육하지 않으면 격차가 줄어들지 않을 거라고 보고 AI 심층 교육을 선택이 아닌 필수로 지정했다”고 전했다. </p> <p contents-hash="b365d28dd6e4499b48ada681d014794722fc168f4cfeb400fff44e4ab9b78496" dmcf-pid="xmRfNONdTD" dmcf-ptype="general">대기업도 예외가 아니다. SK텔레콤은 전 직원을 대상으로 AI 리터러시 역량 강화 프로그램을 본격 시행하고 나섰다. 삼성전자도 지난해부터 청년 SW·AI 인재 양성 프로그램(SSAFY) 교육 과정을 AI 중심으로 전면 개편했다. 연간 1725시간 중 1025시간을 AI 교육에 배정하고 생성형 AI와 데이터 활용 역량을 강화하는 8개 전문 과정도 신설했다. 교육의 초점도 단순히 AI 도구를 쓰는 수준을 넘어 AI를 제대로 다룰 수 있는 ‘언어 역량’을 키우는 방향으로 전환했다. </p> <p contents-hash="90b0dfd0779957617a10a3dd97cb85bcc39900e6e1b35cdede6e424d5844bb00" dmcf-pid="yLb0QgQ9WE" dmcf-ptype="general">기업들이 최근 논리적 글쓰기와 문해력 향상 등 인문학적 소양 교육에 중점을 두는 것도 주목할 부분이다. 대형 컨설팅업체에서 AI 컨설턴트로 일하는 정모(34) 매니저는 “요즘 현장의 공통된 고민은 같은 AI를 쓰면서도 유독 젊은 신입 직원들의 결과물이 기대에 미치지 못한다는 점”이라며 “평소에도 AI를 즐겨 활용하고 조작 능력도 기성세대보다 훨씬 뛰어난 세대지만 일상적인 단답형 대화에만 익숙해져 있다 보니 정작 체계적인 질문을 던지는 것은 매우 낯설어하는 경우가 많다”고 현장 분위기를 전했다. </p> <p contents-hash="5d92f8b79b9128cdb74530333284e142e39590d355a0c9560c66cf22484d6dfb" dmcf-pid="WoKpxax2Ck" dmcf-ptype="general">이와 관련, 최재식 KAIST 교수는 “질문이 모호할수록 AI 할루시네이션(환각)이 발생할 가능성이 커진다”며 “같은 취지의 질문이라도 문장이 논리적이지 않고 맥락도 없고 표현도 두루뭉술하면 AI는 가장 평균적이고 그럴듯한 답변을 마치 정답인 것처럼 내놓게 된다”고 지적했다. 최근 기업들이 AI 교육의 무게중심을 실무 기능 중심에서 논리적 글쓰기로 옮기고 있는 것도 이런 맥락에서라는 설명이다. </p> <p contents-hash="b85cd244af8abb0cec5379328dbe78ce34d265064dff0be0333e463e35e8f292" dmcf-pid="Yg9UMNMVTc" dmcf-ptype="general">이는 과거시대부터 이어진 논리학·수사학의 핵심 논리와도 맞닿아 있다. 황용식 세종대 경영학부 교수는 “이젠 프롬프트 엔지니어링도 코딩 능력이 아니라 국어 실력이 성패를 가르는 시대가 됐다”며 “이공계 인재도 문해력과 인문학 소양을 갖춰야 AI 시대의 경쟁력을 담보할 수 있을 것”이라고 내다봤다. </p> <p contents-hash="7786c269c38f26cf63a0701f5a3283c523d684a5ac2a6b681fb12096ca85d0f2" dmcf-pid="Ga2uRjRfWA" dmcf-ptype="general">전문가들은 AI 격차 해소를 위한 제도적 대응도 시급하다고 주문하고 있다. 황 교수는 “대기업들은 이미 AI 교육의 필요성을 인지하고 투자를 늘려가고 있는 데 비해 문제는 자원이나 역량이 상대적으로 부족할 수밖에 없는 중소기업”이라며 “앞으로는 AI 리터러시 격차가 결국 기업 경쟁력의 격차로 직결될 가능성이 큰 만큼 중소기업의 AI 교육 역량 강화 및 제도화에도 사회적 관심을 쏟아야 할 때”라고 제언했다. </p> <p contents-hash="b6422fd1b966be56c82eff7cc06f07e49656ec0aeff2123f7b509b3880fb8cf8" dmcf-pid="HNV7eAe4Cj" dmcf-ptype="general">서 교수는 “PC 시대가 도래했을 때 아래아 한글이나 오피스를 얼마나 잘 쓰느냐에 따라 직원들의 역량이 결정됐듯이 지금은 AI를 얼마나 잘 다루느냐가 최대 이슈로 떠올랐다”며 “현장의 인재들이 AI에 제대로 된 질문을 던질 수 있는 인문학적·철학적 사고력을 갖출 수 있도록 기업과 사회가 함께 노력할 때 미래의 디지털 격차도 줄여나갈 수 있을 것”이라고 말했다. </p> <p contents-hash="6876a6fe114f1113610b9033f46255c6dba1abaafbf4bc260ecab742a7a579ec" dmcf-pid="Xjfzdcd8SN" dmcf-ptype="general">원동욱 기자</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 중앙일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 오승환, 특별 해설위원 갔다가 내비친 감독 욕심…"리틀 라이온즈 만들어 달라" ('야구대장') 05-23 다음 ‘플라이투더스카이 불화설’ 환희 “무대 전후 달랐다” (전현무계획3) [TV온에어] 05-23 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
