직원 스스로 AI 문화를 만드는 조직의 조건

기업이 최신 AI 도구를 도입하고 전사에 라이선스를 배포하면 처음에는 활용이 늘지만, 시간이 지나면 일부만 AI를 사용하고 나머지는 익숙한 방식으로 돌아간다. 도구 제공만으로는 새로운 업무 방식이 정착되기 어렵다는 것이다. 기술 컨설팅 기업 어댑터비스트가 임직원 2,500명을 조사한 결과, 65%는 AI가 널리 도입되기 전의 업무 방식을 자주 그리워한다고 답했고, 36%는 ‘AI 피로감’ 때문에 도구 사용을 줄이고 있다고 밝혔다.

문화앰프가 2026년에 123개 조직, 약 11만2천 명을 분석한 결과도 비슷하다. 85%는 회사가 AI 탐색과 실험을 적극 장려한다고 응답했으나, 리더가 AI를 회사 목표 달성에 어떻게 활용할지 명확히 설명한다는 답변은 58%에 그쳤다. 한편 콘페리가 6개 시장의 근로자 1만 명을 조사한ところ, 67%는 성장하고 역량을 높일 기회가 있다면 현재 역할이 마음에 들지 않더라도 직장에 남겠다고 답했다.

첫 번째 장치는 ‘마음껏 실패할 수 있는 무대’를 만드는 것이다. 구성원이 잘못된 결과를 내놓을까 봐 주저하면 익숙한 방식으로 돌아가기 쉽다. 조직이 새로운 시도를 원한다면 먼저 실패에 대한 부담을 낮춰야 한다. AI 해커톤은 이를 위한 효과적인 장치이며, 특히 HR이 판을 설계할 때 인재 발굴 효과도 커진다. 신한DS는 HR이 주도해 전 직원을 대상으로 노코드 기반 AI 해커톤을 열고 다양한 직무의 참여를 이끌었다. 해커톤은 서로 다른 직무가 팀을 이뤄 평소 시도하지 못했던 아이디어를 구현할 기회를 제공하고, 이를 통해 AI 활용법을 공유하며 특정 부서의 기술이 아닌 조직의 공통 역량으로 확장한다. 이 과정에서 AI를 능숙하게 다루거나 노하우를 잘 전달하는 구성원을 내부 전문가로 발굴해 동료의 학습을 이끄는 역할을 맡길 수 있다. 해커톤이 남겨야 할 것은 일회성 결과물이 아니라 ‘실패해도 다시 시도할 수 있다’는 경험이다.

두 번째 장치는 ‘질문과 노하우가 흐르는 통로’를 열어 두는 것이다. 해커톤이나 단발성 교육만으로는 충분하지 않다. 행사가 끝난 뒤에도 구성원이 실제 업무에서 AI를 쓰다가 막힌 지점을 바로 질문할 수 있어야 한다. 물어볼 사람이나 통로를 찾지 못하면 결국 익숙한 방식으로 돌아간다. 이런 경험이 반복되면 AI 활용도도 떨어진다. ‘AI 오피스 아워’는 이 공백을 메우는 방법이다. 정해진 시간에 온라인 공간을 열고 사내 AI 담당자나 숙련된 구성원이 현업의 질문을 함께 해결한다. 실제 업무에서 부딪힌 문제를 다루기 때문에 강의보다 참여 부담이 낮고, 배운 내용을 바로 적용할 수 있다. 여기에 지식 공유 커뮤니티를 연결하면 개인의 경험이 조직의 자산으로 확장된다. 사내 게시판이나 메신저 채널에 유용한 프롬프트와 성공·실패 사례를 쌓고, 반복해서 활용할 방법은 템플릿과 가이드로 정리한다. 한 사람이 시행착오 끝에 찾은 노하우를 다른 구성원이 처음부터 다시 찾을 필요가 없다. HRD는 강의 일정에서 학습이 오가는 흐름으로 관리 대상을 넓혀야 한다. 질문이 이어지는지, 답변이 업무에 활용되는지, 개인의 노하우가 얼마나 빠르게 퍼지는지 살펴야 한다. 질문하고 함께 답을 찾는 조직에서 학습은 더 빠르게 확산한다.

세 번째 장치는 ‘AI를 쓰면 인정받는다’는 신호를 보내는 것이다. 실험할 기회와 질문할 통로를 열어도 마지막 장벽이 남는다. 당장 처리할 업무가 많은데 왜 별도의 시간을 들여 AI를 배워야 하느냐는 현실적인 문제다. 학습과 실험에 쓴 노력과 시간을 조직이 인정하지 않는다면 AI 학습은 늘 본업에 밀리기 쉽다. 따라서 조직은 AI 활용을 평가와 인정 체계에 연결할 필요가 있다. 단순한 사용량보다 AI로 개선한 업무 성과, 학습·실습 참여, 지식 공유 등을 함께 평가하는 방식이다. 이때 AI 학습은 개인의 관심사를 넘어 조직이 중요하게 여기는 업무로 자리 잡는다. 보상이 반드시 금전일 필요는 없다. 업무 시간이나 비용을 줄인 팀에 인센티브를 줄 수도 있고, ‘AI 챔피언’이나 ‘AI 혁신상’처럼 성과를 공개적으로 인정하거나 교육 기회와 사내 전문가 역할을 제공할 수도 있다. 중요한 것은 보상의 크기가 아니다. AI로 새로운 방법을 시도하고 그 경험을 동료와 나누는 행동을 조직이 가치 있게 평가한다는 신호를 꾸준히 보내는 일이다.

마지막으로, AI 문화는 선언이 아니라 설계의 결과다. 직원들이 스스로 AI를 배우는 조직은 구성원의 의욕만으로 만들어지지 않는다. 실패할 수 있는 무대를 열고, 막혔을 때 질문할 통로를 만들고, 배우고 나누는 사람을 인정한다. 이 세 가지 장치가 맞물릴 때 개인의 의지에만 기대지 않고도 학습이 반복되는 구조가 만들어진다. HRD의 성과 기준도 달라져야 한다. 교육 이수 인원뿐 아니라 교육 이후에도 현업의 질문이 이어지는지, 동료에게 노하우를 공유하는 구성원이 늘어나는지, 새로 합류한 직원이 조직의 AI 활용 방식을 얼마나 빠르게 익히는지를 함께 살펴야 한다. 이런 변화가 나타날 때 교육은 일회성 프로그램을 넘어 조직의 일하는 방식으로 자리 잡는다. AI 도구는 더 좋은 기술이 등장하면 언제든 바뀐다. 그러나 새로운 도구가 나올 때마다 구성원이 스스로 익히고, 서로 가르치고, 업무에 적용하는 습관은 단기간에 만들 수 없다. 기업의 AI 경쟁력은 어떤 모델을 사용하느냐보다 새로운 기술을 계속 학습하고 조직 전체로 확산할 수 있느냐에서 나온다. 이것이 AI가 단순한 도구 도입을 넘어 문화 설계의 문제인 이유다.