'AI 잘 쓰는 사람'보다 'AI와 일할 줄 아는 조직'이 이깁니다
한국·룩셈부르크·베트남, 세 나라 전문가가 한자리에 모인 글로벌 AI 웨비나 후기
AI 시대를 준비한다는 말, 다들 쉽게 씁니다. 그런데 정확히 뭘 준비한다는 뜻일까요.
지난 2026년 7월 22일, 코드프레소는 Women in Vibe Coding과 함께 글로벌 웨비나 "AI 시대 항해하기: 책임 있는 AI 활용, 창의성, 그리고 미래 역량"을 열었습니다. 교육자, 기업 리더, HR 담당자, 개발자, 학생까지 전 세계에서 접속했고, AI 도입부터 AI 리터러시, 조직 전환, 교육의 미래까지 질문이 쉴 새 없이 쏟아졌습니다.
세 발표자의 이야기는 결이 다 달랐지만, 끝에서 만난 결론은 하나였습니다.
AI 시대는 도구를 능숙하게 다루는 법을 배우는 시기가 아닙니다. 인간과 AI가 함께 더 큰 가치를 만드는 법을 배우는 시기입니다.
기술 이야기로 시작하지 않았습니다
이번 웨비나는 "어떤 AI가 좋은가"로 시작하지 않았습니다. 대신 질문 세 개로 문을 열었습니다.
- 조직: 기업은 AI 친화적인 문화를 어떻게 만들 수 있을까
- 교육: 대학은 AI가 기본값인 세상에서 학생을 어떻게 키워야 할까
- 리더십: 사람과 AI 에이전트는 어떻게 손발을 맞출 수 있을까
이 세 질문에 대한 답을 나란히 놓으면, AI 전환을 실제로 밀고 나가는 로드맵이 하나 그려집니다.
1. 다음 경쟁력은 개인기가 아니라 조직력입니다
발표자: 크리스텔 바인라이히(Kristel Weinreich), HR 전문가 (룩셈부르크)
크리스텔은 다들 당연하게 여기는 전제부터 뒤집었습니다.
다음 경쟁우위는 개인의 AI 리터러시가 아니라, 조직의 AI 리터러시입니다.
AI 도구에 예산을 쏟아붓는 기업은 이미 많습니다. 문제는 도구를 사는 것과 전환이 일어나는 것은 다른 일이라는 점입니다.
성공을 가르는 건 리더십, 거버넌스, 명확한 프로세스, 꾸준한 학습이 받쳐주는 조직 문화입니다. AI를 사람의 자리를 대신하는 존재가 아니라 사람의 역량을 끌어올리는 존재로 보는 시각도 여기서 나옵니다.
인간과 AI, 잘하는 영역이 다릅니다.
- 인간의 몫: 목적의식, 판단력, 윤리, 창의성, 맥락 이해, 책임감
- AI의 몫: 속도, 규모, 패턴 인식, 자동화, 데이터 분석, 지식 검색
한쪽이 다른 한쪽을 대체하는 게 목표가 아닙니다. 둘을 얼마나 잘 엮어내느냐가 관건입니다.
이날 청중이 가장 많이 곱씹은 문장은 따로 있었습니다.
AI 리터러시란 AI를 언제 쓰지 말아야 할지 아는 것이기도 합니다. 구성원 모두가 AI 도입의 목적을 이해하고, 그럼에도 책임만큼은 끝까지 사람이 지는 조직이 결국 살아남습니다.
2. AI는 지름길이 아니라 팀원입니다
발표자: 판탄토(Thanh Tho Quan) 부교수, 호치민 공과대학교(HCMUT) 컴퓨터공학부 학장 (베트남)
교육 현장에서 지금 벌어지는 일을 판탄토 교수는 이렇게 짚었습니다. AI가 똑똑해질수록 사람들은 AI와 함께 생각하는 대신, 생각하는 일 자체를 AI에 떠넘길 위험에 빠집니다. 정보가 부족해서 문제였던 시대는 지나갔고, 이제는 주의력과 판단력이 부족해서 문제인 시대라는 게 그의 진단입니다.
해법은 학생에게 AI를 멀리하라고 가르치는 게 아닙니다. AI와 같이 일하는 법을 가르치는 것입니다.
새로 필요해진 역량 세 가지.
- 더 좋은 질문을 던지는 능력
- AI가 내놓은 답을 검증하는 능력
- 답을 곧이곧대로 받지 않고 AI와 나란히 생각하는 능력
AI는 지름길이 아니라 팀원입니다. 이게 그의 핵심 메시지였습니다.
책임 있게 AI를 쓰는 법으로 그가 제시한 것이 PACT 프레임워크입니다.
- Protect 민감한 정보를 보호한다
- Assess AI의 결과물을 비판적으로 평가한다
- Credit AI의 기여를 정당하게 밝힌다
- Think AI가 준 답을 받아들이기 전에 한 번 더 생각한다
AI의 답은 의심할 여지 없는 정답이 아니라 초안, 가설, 코칭 정도로 다뤄야 한다는 뜻입니다.
HCMUT가 개발 중인 AI 튜터 에이전트가 실제 사례로 나왔습니다. 학습은 개인 맞춤형으로 짜주되, 학생이 답을 그냥 받아먹지 않고 스스로 더 깊이 이해하도록 유도하는 쪽으로 설계됐습니다.
3. 'AI를 쓰는 조직'과 'AI가 일하는 조직'은 다릅니다
발표자: 김지훈, 코드프레소 CTO 겸 AI R&D본부 이사 (한국)
김지훈 CTO의 질문은 단순했습니다. 임직원이 AI 도구를 몇 개 쓰느냐가 아니라,
AI가 조직 안에서 실제로 의미 있는 일을 하고 있는가?
이 기준으로 조직의 AI 성숙도를 세 단계로 나눴습니다.
- AI를 실험적으로 도입해보는 단계
- 개인 생산성이 눈에 띄게 오르는 단계
- AI 에이전트가 거버넌스 체계 안에서 실제 업무 프로세스를 맡는 단계
AI 에이전트가 할 수 있는 일이 늘어날수록 거버넌스, 기술적 통제, 사람의 감독 체계도 같이 따라가야 합니다. AI가 조직의 실행 역량을 넓혀주는 존재로 남으려면, 통제되지 않는 위험까지 떠안아서는 안 됩니다.
이날 새로 나온 개념이 에이전틱 루프(agentic loop)입니다. AI가 계획을 세우고, 실행하고, 결과를 검증하고, 외부 도구를 써서 실제 업무를 해내는 과정을 스스로 반복하는 구조입니다. AI가 지속 가능한 비즈니스 가치를 만드는지는 AI의 성능이 아니라 조직의 성숙도가 결정합니다.
앞선 두 발표자의 이야기와도 맞닿는 지점이었습니다.
성공적인 AI 전환은 더 똑똑한 기술의 문제가 아닙니다. 사람과 프로세스, AI가 함께 일하는 방식을 다시 설계하는 문제입니다.
세 개의 발표, 하나로 모인 결론
룩셈부르크의 HR 전문가, 베트남의 교수, 한국의 CTO. 배경도 분야도 달랐지만 세 발표는 결국 같은 지점에서 만났습니다.
- AI는 인간의 판단을 대체하는 게 아니라 강화해야 한다
- 책임 있는 AI 활용에는 거버넌스, 윤리, 책임감이 따라붙어야 한다
- AI 시대일수록 비판적 사고의 가치는 오히려 커진다
- 기술을 들이는 것 못지않게 조직 문화를 바꾸는 일이 필요하다
- 미래를 준비하는 인재란 결국 AI와 손발을 맞출 줄 아는 사람이다
AI 준비는 더 이상 기술 부서만의 과제가 아닙니다. 조직, 교육, 리더십을 다 아우르는 과제입니다.
그래서, 무엇을 준비해야 할까요
다시 처음 질문으로 돌아가 보면, 답은 명확해집니다. AI 시대를 준비한다는 건 도구를 능숙하게 다루는 법을 익히는 게 아니라, 조직과 교육과 리더십을 통째로 다시 설계하는 일입니다.
미래는 AI를 그냥 쓰는 사람이 아니라, AI와 함께 일하고 배우고 이끄는 법을 아는 사람의 것입니다.
코드프레소는 진단, 교육, 실전 경험으로 개인과 조직이 실질적인 AI 역량을 갖추도록 돕는 일을 이어갑니다.
