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생성형 AI는 지식 전달과 개인 맞춤형 설명, 피드백을 빠르게 제공하지만 그것이 곧 사람의 숙련으로 이어지는 것은 아니다. AI가 과업을 대신하면 생산성은 높아질 수 있지만 그 과정에서 반복·관찰·실수·피드백을 통해 판단력을 키우던 학습 경험까지 사라질 수 있다. 또 각자가 AI를 통해 더 많이 배우는 것과 조직이 함께 해석하고 판단하는 힘을 갖는 것은 별개의 문제다. 조직은 사람들이 서로의 전제를 드러내고 다른 관점과 부딪치며 ‘공유된 판단(shared judgement)’을 쌓을 수 있는 경험을 의도적으로 만들어야 한다. 이에 따라 교육팀의 역할도 콘텐츠 제공에서 벗어나 AI가 바꾼 업무 속에서 사람의 성장 경로가 끊기지 않도록 현업·HR·기술 조직과 함께 학습 구조를 다시 설계하는 방향으로 바뀌어야 한다. 성과 역시 교육 이수율이 아니라 직원들이 일을 통해 실제로 새로운 역량을 얻었는지, 즉 의미 있는 발달적 경험을 얼마나 했는지로 평가해야 한다.
린다 그래튼(Lynda Gratton)은 런던비즈니스스쿨(LBS) 경영실무 및 조직행동 교수로 미래의 일과 경력, 장수 시대의 인재와 조직을 연구해 온 세계적인 경영사상가다. 2011년 Thinkers50에서 세계 12위 경영사상가로 선정된 이후 꾸준히 명단에 이름을 올렸으며 2024년 명예의 전당에 헌액되고 2025년 평생공로상을 수상했다. 2008년 글로벌 기업 경영진이 참여하는 ‘Future of Work Research Consortium’을 창립해 이끌었으며 현재 LBS의 SARI Foundation Institute for Work, Careers and Longevity 공동 학술 디렉터를 맡고 있다. 앤드루 스콧과 『100세 인생(The 100-Year Life)』을 공동 집필했으며 최근에는 『Living the 100-Year Life』를 펴냈다.튀르키예의 한 고등학교에서 학생 약 1000명을 대상으로 생성형 AI의 수학 학습 효과를 살펴보는 실험이 진행됐다. 미국 펜실베이니아대 와튼스쿨의 함사 바스타니 교수 등이 참여한 연구팀은 학생들을 세 집단으로 나눴다. 한 집단은 AI 없이 기존 방식대로 문제를 풀게 했고, 다른 집단에는 일반 챗GPT처럼 답과 풀이를 직접 제공할 수 있는 AI를, 나머지 집단에는 정답 대신 힌트를 주도록 학습용 가드레일을 둔 AI를 제공했다. 연습 단계에서는 두 AI 집단 모두 AI를 쓰지 않은 학생들보다 높은 성과를 냈다. 특히 힌트형 AI 집단의 향상 폭이 더 컸다. 하지만 이후 AI 없이 스스로 시험을 치르게 하자 차이가 나타났다. 답을 직접 제공받던 집단의 성적은 처음부터 AI를 쓰지 않았던 집단보다 17% 낮았다. 반면 힌트형 AI를 사용한 학생들은 통제집단과 유의미한 차이가 없었다.
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조직행동 분야 석학인 린다 그래튼 런던비즈니스스쿨 교수는 이 연구를 AI 시대의 학습을 설명하는 사례로 들었다. AI로 더 좋은 결과물을 더 빨리 만드는 것과 그 일을 스스로 잘할 수 있는 사람이 되는 것은 다른 일이라는 것이다. 그래튼 교수는 이를 ‘성과(performance)’와 ‘숙련(mastery)’의 차이로 설명했다.
이 간극은 이제 개인의 AI 활용법만의 문제가 아니다. AI가 업무를 대신하는 것을 넘어 사람이 새로운 지식을 배우는 방식까지 바꾸고 있기 때문이다. 과거에는 모르는 것이 생기면 교육을 듣거나 전문가의 설명을 기다려야 했다. 이제는 AI에 자신의 수준에 맞춰 설명해 달라고 할 수 있고, 보고서 초안을 보여주며 즉석에서 피드백을 받을 수도 있다. 지식을 전달하고 개인에게 맞춰 설명하는 일에서 AI의 역할이 커질수록 기업 내 교육팀의 존재 이유를 다시 물을 수밖에 없어진다.
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