[DX for HRD] 🅰 “컴퓨터는 제가 좀 다룹니다.” 뭘 좀 아는 신입사원을 위한 DX 교육 🖥️

“디지털 전환을 고민하는 업력 10년 차 CEO 신 씨,🧐

이번 채용에서는 디지털 전환을 이룩하고자

가장 디지털에 친숙할 것으로 보이는 젊은 인원을 뽑았다.

과연 그것만으로 충분할까?“

✅ 디지털 원주민에게도 디지털 교육이 필요한 이유

기술적 ‘특이점’의 갱신 속도가 폭발적으로 증가하며, 세대 구분의 가장 큰 기준은 기술 수준이 되었다. 그중에서도 세대의 첨단에 있는 젊은 층은 디지털 기술에 친숙하다 하여 ‘디지털 네이티브(Digital Native)’로 부르기도 한다. 디지털 네이티브란, 미국의 교육학자 마크 프렌스키가 2001년 발표한 논문 '디지털 원주민, 디지털 이민자(Digital Natives, Digital Immigrants)'에서 정의한 용어로, 디지털 환경에 능숙한 세대를 이른다.

1) 디지털 네이티브에 대한 흔한 오해

물론 단순히 ‘디지털 네이티브’ 세대에 속한다고 해서 모든 디지털 기술을 백분 활용할 수 있다는 생각은 일종의 신화적인 믿음에 가깝다. 지금의 디지털 세계는 넓고 다양하며, 정교하고 전문화되었기 때문이다. 요즈음 새롭게 대두되는 문제는 스마트폰 때문에 젊은 연령층의 PC 사용 역량이 오히려 윗세대에 비해 부족한 경우가 발생한다는 점이다. 차세대 기술인 스마트폰에 익숙한 이들이기 때문에 PC 활용도 능숙하리라 기대했지만, 오히려 업무에 필요한 PC 조작을 윗세대로부터 가르침 받는 MZ세대의 모습도 사내에서 쉽게 찾을 수 있다.

2) 그럼에도 시작점이 다른 MZ세대

그러나 여전히 그들은 ‘디지털 네이티브’다. 스마트폰의 등장을 고려하더라도, 디지털 기술 대부분의 주요한 수단이 되는 PC의 사용 역량이 가장 높은 세대 또한 이들이다. 이를테면 두 그룹이 포르투갈어를 배우는 상황을 상정해 보자. 각 그룹은 각각 중국어, 스페인어에 대한 교육 경험만 있는 상황이다. 어느 쪽의 학습이 빠를지는 자명하다. 같은 라틴어에서 유래하고, 로망스어군에 속하는 스페인어 학습자라면, 배경지식과 유사성을 바탕으로 쉽게 익힐 거라 생각할 수 있다. 즉, 디지털 네이티브는 아직 포르투갈어를 사용할 수는 없지만, 빠르게 배울 수 있는 그룹이다. 그러므로 신입사원을 대상으로 한 DX교육은 다른 세대를 대상으로 하는 것보다 훨씬 더 높은 효율을 가질 수 있다는 추론을 해볼 수 있다.

✅ ChatGPT에 잠식되지 않는 방법

기업에 있어 빠르게 변화하는 기술 수준에 적응하기 위해 디지털 전환(Digital Transformation, DX)은 선택이 아닌 필수가 되어가고 있다. 불과 얼마 전까지만 해도 DX는 한정된 업계의 이야기라고 생각되었지만, ChatGPT를 위시한 생성형 AI의 등장 이후 모든 분야에서 중요성이 대두되고 있다. PwC의 보고서에 따르면, ChatGPT는 단 2개월 만에 월간 활성 사용자 수(MAU) 1억 명을 돌파했다. 최근 가장 화제가 되는 SNS인 틱톡이 9개월, 인스타그램이 30개월이 걸린 것과 비교하면 그 저력을 가늠할 수 있다. 분야를 막론하고 ChatGPT의 활용이 일반화되었다는 건 누구나 체감하는 사실이기도 하다.

생성형 AI의 등장으로 업계를 막론하고 변화의 물결이 들이치는 지금, 기업이 할 수 있는 가장 적절한 준비는 선제적 대응을 통해 위기를 기회로 삼는 것이다. 이미 많은 연구에서 생성형 AI의 활용과 업무 효율 증대의 양적 상관관계를 증명하고 있다. 그 중 주목해 볼 만한 연구는 특히 충분한 전문성을 확보하지 못한 사회 초년생에 가까울수록 더 높은 효율을 낼 수 있다는 내용이다.

앞선 내용들을 정리하자면 두 가지 시사점을 찾을 수 있다. 첫 번째, ‘디지털 네이티브’인 신입사원들에 대한 DX교육은 더 큰 효과를 볼 수 있다. 두 번째, 신입사원에 대한 생성형 AI 교육, 나아가 DX교육은 기업 생산성 증대에 직접적인 영향을 준다.

✅ 남극에서 냉장고 팔기, MZ에게 DX 가르치기

사실 남극에서도 냉장고는 필요하다고 한다. 음식을 얼지 않게 하면서, 상하지 않을 수 있도록 냉장실에 보관할 수 있기 때문이다. 앞서 ‘디지털 네이티브’인 MZ세대 신입사원은 오히려 다른 세대보다 효율적으로 기업 생산성을 높일 수 있는 DX교육 대상이라고 결론을 도출한 바 있다. 그렇다면 어떤 DX교육을 통해 신입사원을 디지털 전환의 핵심 요원으로 탈바꿈시킬 수 있을까?

1) DX 핵심 기술의 구성

DX의 핵심 기술은 크게 데이터, AI, 자동화의 세 가지로 분류된다. 세 기술은 명확하게 구분되기보다 필요한 업무에 따라 느슨한 경계로 혼재한다. 때문에 DX교육에 입문하는 입장이라면, 기술적 전문화보다는 체계에 대한 이해가 선행되어야 할 필요가 있다. 업무에 있어 직접적으로 프로그램을 사용하지 않는다고 하더라도, DX가 이행되는 생태계에서는 비전공자에게도 소통이 가능한 수준의 이해도가 요구된다.

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2) 데이터

200년 전 다산 정약용이 스프레드시트 개념을 활용하여 수레 한 대 분의 문서를 단 1장의 표로 정리한 일화에서도 알 수 있듯, 데이터는 전근대적인 조직에서부터 중요한 개념이었고, 그 활용에 따라 업무 효율이 천차만별로 달라져 왔다. 데이터를 다루기 위해서는 기본적인 이해와 마인드셋 장착이 우선이다. 정약용의 보고서를 받은 정조는 스프레드시트의 개념을 몰랐지만, 직관적인 데이터 표현에 대해 상호 이해를 할 수 있는 감각이 있었다. 즉, 데이터를 읽어내는 ‘데이터 리터러시’ 능력을 갖추고 있었다는 것이다. 데이터 앞에서 가장 먼저 익혀야 할 것은 ‘데이터 리터러시’ 교육이다. 업무에서 마주하는 다양한 의사결정 과정에서 효율적이고 검증된 업무 진행을 가능하게 하기 위해 데이터를 이해하는 능력은 어떤 산업, 직군에서나 필수적인 역량으로 자리 잡아 가고 있다.

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3) AI

인공지능을 뜻하는 AI는 과학계를 넘어 다양한 산업 분야에서 전방위적으로 사용되고 있다. 특히 최근에는 생성형 AI, 특히 ChatGPT에 대한 활용이 많은 주목을 받고 있다. 하지만 범용화의 정도가 높아지며 다양한 문제점 또한 대두되고 있는데, AI가 제공하는 정보의 검증 여부, 기밀 문건에 대한 유출 등이다. 이러한 문제는 ChatGPT를 ‘뭐든지 물어보기만 하면 답해주는 기계’ 라고 생각하는 인식 오류에서 기인한다. AI 리터러시 교육의 목적은 이러한 문제를 줄이고 효율적인 업무를 가능하게 하기 위해 AI에 대한 이해도를 높이는 데 있다. 정교한 프롬프트 작성 능력과 교차 검증이 가능한 메타 인지 능력을 기르는 것은 문제 상황을 해결하는 초단거리 지름길을 제공할 수 있다.

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4) 자동화

최근 몇 년간 많은 기업의 관심은 일상적인 업무의 자동화였다. 이미 상용화된 자동화 모델은 시장에서 쉽게 구할 수 있게 되었고, 기업은 자동화 프로세스 적용으로 생산성을 최대화할 수 있다. 그렇다면 기술을 적용하여 높은 효율을 내는 것만이 기업의 최우선 과제가 되어야 할까? 더욱 복잡해지고 있는 자동화 프로세스 안에서 ISG의 지능형 자동화 솔루션 부문 글로벌 책임자 웨인 버터필드는 “결과는 기술을 통해 달성되지만, 일반적으로 전 과정은 사람 중심적이다.”라고 언급한 바 있다. 자동화 기술로 해결할 수 없는 보안, 트렌드 변화에 대한 적응 판단, 결과 분석 및 전략 수립 등은 결국 사람이 해결할 수밖에 없는 문제이기 때문이다. 단순히 기술자에게 맡겨 프로그램을 짜는 일은 내부 인력이 없어도 가능할 수 있다. 그러나 이러한 기술에 대해 적응하고 분석하여 대응하는 것은 직원의 이해도가 필수적이다.

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