[DX for HRD]🅰 디지털 전환 시대, AI 리터러시에 주목하는 진짜 이유 📢

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디지털 전환 시대, AI 리터러시에 주목하는 진짜 이유 📢

챗GPT로 시작된 AI 시대에서 많은 기업과 리더들은 AI 그 자체를 사용하는 방법보다 AI 리터러시에 더 주목하고 있습니다. AI 리터러시는 무엇이고 왜 중요할까요? 다양한 사례와 연구 결과를 통해 확인해 보겠습니다.

✅ 챗GPT의 등장과 AI시대의 시작

1) AI로 인한 생활상의 변화

2016년 이세돌-알파고 대국 이후 AI 기술의 발전은 급속도로 빨라졌습니다. 그리고 그 기술 발전의 정점을 찍었던 사건이 바로 2022년 챗GPT의 등장입니다. 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)을 기반으로 만들어진 챗GPT는 사용자의 언어적 맥락을 이해해서 답변하고, 인간의 전유물로 여겨졌던 창작 활동의 영역까지도 AI가 가능하다는 사실을 보여주었습니다. 이 트렌드는 업무 환경까지도 크게 변화시켰는데, 2024년 아이보스의 조사에 따르면 마케터 중 95% 이상이 1번 이상 챗GPT를 활용한 적이 있다고 답변했습니다.

최근에는 각종 기업과 기관에서도 AI 교육을 필수적으로 진행하고 있습니다. 아마존은 누구나 참여할 수 있는 AI 교육과정인 ‘AI 레디' 프로그램을 운영하고 있고, 미국 스탠퍼드대 인간 중심 인공지능 연구소(HAI) 또한 고등학교 교사를 대상으로 AI 리터러시 교육을 진행하고 있습니다. 실제로, 비전 리서치 리포트의 조사 결과에 따르면 글로벌 AI 교육 분야 시장 규모는 2022년 25억 달러에서 2032년에는 530억 달러까지 성장할 전망입니다.

AI In Education Market Size ⓒ vision research reports

2) AI로 인한 비즈니스 환경의 변화

AI가 일상 생활까지 침투한 만큼, 비즈니스 환경의 변화는 더 급격하게 진행되고 있습니다. IDC의 조사에 따르면 2020년 한 해에 생성된 전 세계 데이터량은 90조 제타바이트였지만, 2025년까지 195제타바이트로 증가할 전망입니다. 그리고 이에 따라 전 세계 경제시장 규모는 최대 70%까지 증가할 수도 있습니다.

이 말의 의미는 기업의 의사결정에 필요한 데이터의 양 또한 기하급수적으로 증가할 것이라는 점입니다. 활용해야 할 데이터의 양, 시장의 규모, 변화의 속도가 극단적으로 커져서 AI의 도움이 없으면 의사결정 이전에 조직 관리부터 어려움에 직면할 것입니다. 특히, 이제는 AI가 단순히 언어적인 데이터뿐만 아니라 음성, 영상, 이미지와 같이 다양한 형태의 데이터를 학습하기 시작하면서 AI를 통해 부가적인 가치를 창출하는 ‘AI 생태계'가 만들어지고 있습니다.

AI는 모든 비즈니스 분야에서 큰 영향을 미칠 수 있을 것으로 전망됩니다. 글로벌 리서치 회사 마켓앤드마켓의 조사에 따르면 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로봇, 고객 서비스 등 향후 5년 내 AI는 비즈니스의 거의 전 분야에 걸쳐 크게 성장할 것으로 예측되고 있습니다. 오픈AI와 구글, 메타 등 글로벌 IT 기업들은 자체 초거대 언어모델을 기반으로 한 AI 개발에 속도를 올리고 있고, 어도비와 엔비디아는 기술 협력을 통해 AI 툴을 개발하는 등 실질적인 기업 사례도 늘어나고 있습니다. 국내에서도 네이버, 카카오, LG, KT 등 대기업들을 중심으로 자체 AI 모델을 개발 중에 있습니다.

Natural language generation segment to account for Largest market Share ⓒ Markets and markets

이 AI 생태계가 비즈니스에 시사하는 바는 더이상 AI가 도구에만 국한되지 않게 되었다는 데 있습니다. 또한, 단순히 AI의 작동 원리나 기술 그 자체를 학습하기에는 그 양이 거대해졌기 때문에, 의사결정권자들이 AI를 어떤 방식으로 활용해야 할지에 대한 고민을 시작해야 한다는 점도 있습니다. 예전과 같이 코딩 기초 교육 정도의 수준으로는 AI를 제대로 활용하기가 어렵습니다. 즉, 공학적 기반이 없는 사람들이 AI를 어떻게 바라보아야 할지가 중요해졌다는 뜻입니다.

✅ AI의 발전으로 인한 AI 리터러시의 필요성

1) AI 리터러시의 등장과 필요성

AI는 이제 기술이 아니라 하나의 언어로 받아들여질 필요가 생겼습니다. AI 기술 자체를 깊게 이해하는 차원이 아니라 AI를 읽고 쓰고 활용할 수 있는 역량이 현대 사회에서 중요하다는 의미입니다. 그리고 이런 변화와 함께 대두된 개념이 바로 AI 리터러시입니다.

미국 국가 인공지능자문위원회에서는 (NAIAC, National Artificial Intelligence Advisory Committee) AI 리터러시를 ‘AI 툴뿐만 아니라 AI를 통한 결과물을 사용하고, 비판적으로 평가할 수 있는 역량’으로 정의하고 있습니다. 인공지능의 이점과 위험성을 이해하고, 그것이 우리 생활에 어떻게 영향을 미칠지에 대한 평가를 개개인이 할 수 있어야 한다는 뜻입니다.

글을 모르는 사람은 정보에서 분리되고, 정보에서 분리되면 결국 비즈니스 환경에서 도태됩니다. 특히, 인적 지원이 중요해진 지금 AI 리터러시는 직원교육 분야에서 가장 필수적입니다. 이 AI 리터러시는 마치 외국어를 배우는 것과 비슷합니다. 우리가 영어를 배운다고 말하는 건 영어의 언어학적인 개념을 배우는 것이 아니라 ‘읽고 쓰는 법’을 배워 의사소통에 어려움이 없도록 하는 것을 의미합니다. AI 또한 마찬가지로, AI를 사용하고 소통하는 데 불편함이 없도록 읽고 쓰는 것을 배우는 것이 AI 리터러시입니다. 이렇게 되면 공학적인 관점에서 AI를 바라보는 것이 아니라 다양한 시각에서 본인에게 필요한 방향성과 깊이로 AI를 이해할 수 있게 됩니다.

특히, AI 교육은 효과적으로 활용할 때 진가가 더 커지는데, 여기에서 AI 리터러시는 핵심적인 역할을 합니다. UTS 컴퓨터공학부 교수 디렉 스틴디마는 ‘계획 행동 이론’을 통해 임직원이 디지털 기술 준비도를 높에는 데에는 디지털 리터러시가 긍정적인 영향을 미친다는 논문을 발표하기도 했습니다.

2) 기술 중심 AI 활용의 함정

김난도 교수의 트렌드코리아 2024에서 중요하게 다루어졌던 주제 중 하나는 ‘프롬프트 엔지니어링’이었습니다. 산업화 시대까지는 주어진 질문에 대한 정답을 맞추는 능력이 중요한 역량으로 강조되어 왔다면, AI시대에는 단순히 정보를 기억하는 것보다 정보를 적절하게 이해하고 원하는 결과를 만들어내는 능력이 더 중요해졌습니다.

여기에서 단순한 기술 교육과 ‘질문하는 능력’의 차이가 생깁니다. 생성형 AI가 이제 자연어를 이해하고 답변할 수 있는 능력이 생겼기 때문에, AI를 이해시키고 원하는 답변을 얻을 수 있는 ‘공학적 논리성에 부합하는 언어 역량’이 어느 정도냐에 따라 내가 원하는 정보를 얼마나 정확하게 얻을 수 있는지가 갈립니다. 그리고 이 언어 역량은 코딩 기술 습득이 아니라 소프트웨어의 기본 원리를 이해하고 사고력과 논리력을 기는 것이 본질입니다. 오히려 코딩 기술 자체에 매몰되면 문법적인 부분에 집착하고 코드 구현 여부를 기준으로 문제를 이분법적으로 사고하게 되기 때문에 언어의 맥락적인 논리력을 놓칠 가능성이 큽니다. 실제로 2020년 듀리 롱(Duri Long)은 AI 리터러시를 “개인이 AI 기술을 비판적으로 평가할 수 있게 해 주는 일련의 역량으로써, AI와 효과적으로 의사소통하고 협업하며 온라인, 가정 및 직장에서 AI를 도구로 사용하는 역량”으로 정의하고, AI 리터러시를 갖추기 위해서는 데이터 사이언스, 프로그래밍, 문제해결력, 비판적 사고 등의 역량에 인문학적 소양이 더해져야 한다고 말하기도 했습니다.

✅ 점점 활발해지고 있는 AI 리터러시 교육

AI 리터러시에 대한 관심이 사회 전방위적으로 커짐에 따라 정부와 기업은 AI 리터러시 교육에 대한 계획을 계속해서 발표해 오고 있습니다.

1) 정부 - 미국 국가 인공지능지문위원회의 AI 리터러시 권고

미 정부에서는 2022년 미국 국가 인공지능자문위원회를 출범시키고 국가적인 차원에서의 AI 교육을 장려하고 있습니다. 2023년 NAIAC에서 발표한 권고안에 따르면, 국가적인 차원에서의 AI 리터러시 캠페인을 만들고 전 국민을 대상으로 AI 리터러시 역량을 향상시키기 위한 교육 프레임워크를 개발해야 한다는 점을 강조하기도 했습니다. 이 중 가장 특기할만한 부분은 반복적으로 ‘AI 교육을 공식적인 교육과 기존 프레임워크에 도입하라’인데, 현재 미국 노동시장의 약 80%가 AI 언어모델의 영향을 직, 간접적으로 받을 것으로 예측하고 있는 만큼 AI에 대한 국가적 역량 강화를 강조하고 있는 것으로 보입니다.(참고 웹사이트 : https://ai.gov/)

국내에서는 2023년 5월 과학기술정보통신부가 ‘생성 AI 시대의 법정책적 과제와 대응방안’ 국제 컨퍼런스에서 100만 디지털 인재 양성 중 AI 리터러시 교육에 대한 교육을 강화할 것이라고 말하며 AI를 국가 사업으로 발전시키겠다는 의지를 표명했습니다. 또한, 국가기술표준원은 2023 산업 인공지능 표준화 포럼을 개최하여 국제사회에서의 AI 관련 논의와 더불어 국내에서도 AI 표준화를 추진하겠다고 발표했습니다.

국내 인공지능(AI) 시장 전망 (2023년-2027년) ⓒ IDC

2) 기업 - IT 업계 전사 AI 리터러시 역량 향상 교육 지원

SKT, KT, LG U+ 등 통신3사는 2023년부터 전사 직원들의 AI 리터러시 강화에 속도를 내고 있습니다. 기업들은 AI를 이해하고 활용하는 능력이 기업에게 중요한 경쟁 우위를 제공한다고 판단한다면서, AI 시대의 핵심 역량으로 AI 리터러시를 꼽고 있습니다.

SKT는 업계 최초로 전 직원 대상AI 리터러시 역량 강화 프로그램을 시행고 KT는 인공지능 교육 수요가 있는 학교와 ‘에이스(AICE) 선도학교’ 협약을 맺었습니다. 특히, SKT에서 시행하고 있는 전사 교육은 생성형 AI 기술에 대한 기초적인 이론뿐 아니라 다양한 AI 프로그램 사용 방법과 반복 업무 자동화를 위한 업무 효율 향상까지 단계적으로 교육이 진행되는 등 그 범위가 넓어지고 있습니다.

IT 업계에서는 더 빠르게 AI 리터러시를 비즈니스 전략 과제로 성장시켜 나가고 있습니다. NHN클라우드는 2023년 AI 리터러시를 ‘3대 전략 과제’로 선정하여 직원들과 기업들의 AI 활용도를 높이는 데 주력하고 있습니다. AI를 익히는 과정에서 조작법 등 기술적인 측면을 따라가기 힘들어하는 비전공자 직원들이 많아짐에 따라 AI 리터러시가 비즈니스에서 점점 더 중요해지고 있기 때문입니다.

SKT AI Literacy Program ⓒSKT

유한양행에서는 신입사원들을 대상으로 AI 리터러시 교육을 진행하기도 했습니다. 에이블런이 진행한 신입사원 교육은 AI 리터러시의 개념과 필요성, 케이스 스터디와 챗GPT 등 프롬프트 엔지니어링 실습까지 진행하여 신입사원들의 전반적인 AI 이해도를 높였습니다. 최근에는 유한양행뿐 아니라 대기업을 중심으로 점점 AI 리터러시 직원교육의 중요도가 커지고 있습니다.

✅ 챗GPT를 넘어, 미래의 AI 리터러시는?

스와미 시바수브라마니안 AWS 부사장은 “가장 혁신적인 기술인 AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 모든 이가 AI 교육을 받을 수 있어야 한다”라고 말했습니다. 그리고 이에 발맞추어 거의 모든 사회 영역에서 AI 교육 필수에 대한 논의가 활발하게 진행되고 있습니다.

비즈니스 환경에서 기술을 빠르게 따라가는 것은 경쟁에서 생존하기 위해 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 특히, 선택과 집중을 통해 가장 효율적으로 필요한 기술을 접목시키기 위해서는 기업의 상황을 진단하여 맞춤형 교육을 단계적으로 진행하는 것이 중요합니다. 글로벌 컨설팅 전문기업 액센츄어의 조사에 따르면 디지털 리터러시에 자신감을 느끼는 사람은 아직도 21%에 불과합니다. AI의 경제적 가치가 이제 증명되기 시작한 만큼, 빠른 AI 리터러시 교육을 통해 비전공자와 기술직군 사이의 소통 간극을 좁히고 AI를 업무 환경에 적응할 수 있어야 합니다.

에이블런는 지금까지 축적해 온 부트캠프 및 기업 데이터 및 AI 교육 경험을 통해 디지털 전환 교육이 필요한 다양한 기업에 최적화된 맞춤 서비스를 제공하고 있습니다. 실무에 적용할 수 있는 디지털 전환 도입이 필요하다면 아래 링크를 통해 에이블런의 기업교육을 더 알아보세요.

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참고 문헌

vision research reports, AI In Education Market (By Component: Solutions, Services; By Deployment; By Technology; By Application; By End-use) - Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends, Revenue, Regional Outlook and Forecast 2023-2032

markets and markets, natural language generation segment to account for largest market share in 2023

한국IDC, Korea Artificial Intelligence 2023-2027 Forecast

NAIAC, RECOMMENDATIONS: Enhancing AI Literacy for the United States of America

삼성SDS, ChatGPT를 넘어, 생성형 AI(Generative AI)의 미래

매일일보, [기획]"AI 리터러시에 기업 운명 달려"…미래기술 현명하게 키운다