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HRD담당자들은 스킬 갭Skill Gap이라는 단어를 들으면 본능적으로 엑셀을 켜고, 직무별 스킬표를 업데이트하고, 부족한 점수를 채울 교육 과정을 매칭하려 한다. 하지만 현장에서 마주치는 장면은 전혀 다르다. 우리가 스킬을 정의하고 체계를 세우는 데 몇 달을 소모하는 동안, 정작 그 직무에서 수행하는 '일'이 먼저 바뀌어 버린다. 이처럼 직무명은 그대로인데 그 직무를 구성하는 태스크와 워크플로우가 바뀌면, 기존에 만든 스킬맵은 그 즉시 낡은 문서가 된다. 사실 스킬 갭은 일이 바뀌는 방식을 직무 기준으로만 보려 해서 생기는 착시다.
.jpg) 생생형 AI가 스킬 갭을 늘린다 최근 들어 스킬 갭이 더 극단적으로 벌어지는 이유는 생성형 AI 때문이다. 과거의 기술 변화가 특정 도구의 사용법을 익히는 수준이었다면, 지금의 변화는 일의 구조 자체를 건드린다. 글로벌 스킬 데이터베이스 업체 라이트 캐스트Lightcast는 불과 3년 사이에 사무 직무에서 필요로 하는 스킬의 32%가 바뀌었고, 그 변화를 가장 강하게 밀어붙이는 요인이 AI라고 지목했다. 생성형 AI가 빠르게 발전함에 따라 개발자가 코드를 짜는 방식이 바뀌고, 마케터가 콘텐츠를 만드는 속도가 달라졌다. 글로벌 Skill-based HRM 업체인 비머리Beamery에 따르면 AI와 자동화가 조직이 적응할 수 있는 속도보다 더 빠르게 일을 바꾸는 지금의 상황에서는, 역할을 태스크 단위로 분해해 자동화 기회와 직무 재설계 포인트를 찾아내는 '태스크 수준의 가시성'이 전환의 출발점이 된다. 따라서 스킬 갭 측정은 스킬표 점검이 아니라, 업무 변화에 대한 진단이어야 한다. 이 관점을 잡는 순간, 우리는 무슨 스킬을 측정할지 고민하기보다 우리 조직의 일이 어떻게 바뀌고 있는지를 먼저 보게 된다. 생성형 AI는 도구가 아니라 기준을 바꾼다 현장에서 관찰되는 변화는 단순히 새로운 툴을 하나 더 배우는 차원이 아니다. 가장 먼저 달라지는 것은 산출물을 만드는 방식이다. 보고서나 제안서 같은 전통적인 산출물을 부르는 이름은 같지만, 그 작성 과정에서 사람의 역할은 완전히 달라졌다. 초안은 AI가 만들고 사람은 검증하고 판단하고 조율하는 데 시간을 쓴다. 작성 능력이 중요했던 과거와 달리, 이제는 감독하고 편집하고 검증하는 능력이 핵심 스킬로 떠올랐다. 이처럼 결과물은 같아도 과정이 바뀌면 필요 스킬은 180도 달라진다. ... 중략 ... |
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