AI 시대 신입은 어떻게 실무 경험을 쌓아야 할까?｜Learning-by-Doing·멘토링·AI 협업으로 바뀌는 직무 학습

AI 시대 신입은 어떻게 실무 경험을 쌓아야 할까?｜Learning-by-Doing·멘토링·AI 협업으로 바뀌는 직무 학습

신입사원의 첫 번째 보고서가 너무 완벽했다.

오후 2시 40분, 회의실 문이 닫혔습니다.

입사한 지 한 달도 되지 않은 신입사원 현우에게 팀장이 오전에 부탁했던 것은 경쟁사 서비스 세 곳을 비교해 간단한 시장분석 자료를 만들어보라는 일이었습니다.

현우가 노트북을 열었습니다. 화면에는 깔끔한 표가 떠 있었습니다. 시장 특징, 경쟁사의 강점과 약점, 고객 반응, 개선 아이디어까지 보기 좋게 정리돼 있었습니다.

“이걸 오전에 다 했어요?”

팀장이 놀라서 묻자 현우는 잠깐 머뭇거리다가 대답했습니다.

“AI로 자료를 찾아서 정리했습니다.”

여기까지는 아주 좋은 AI 활용처럼 보입니다.

그런데 팀장이 질문을 하나 바꿨습니다.

“그럼 세 회사 가운데 우리와 실제로 가장 직접적으로 경쟁하는 곳은 어디라고 생각해요?”

현우의 손가락이 키보드 위에서 멈췄습니다.

보고서에는 답이 있었지만, 왜 그것이 답인지 자기 언어로 설명하기가 어려웠습니다.

이 장면은 특정 기업이나 개인의 실제 사례가 아닙니다. AI 시대 신입사원 교육과 실무에서 자주 접할 수 있는 상황을 바탕으로 재구성한 가상의 시뮬레이션입니다.

그런데 바로 이 짧은 장면 속에 앞으로 기업과 신입사원이 함께 풀어야 할 꽤 중요한 문제가 숨어 있습니다.

AI가 일을 빠르게 해준다는 사실이 문제가 아닙니다.

더 까다로운 질문은 이것입니다.

AI가 신입이 배우기 위해 하던 일까지 대신하기 시작한다면, 신입은 어디에서 실무 경험을 쌓게 될까요?

이번 글은 앞선 AI → Entry-Level Hiring → Career Ladder의 채용 문제와 의도적으로 분리합니다. 기존 콘텐츠 목록에서도 9월 22일 글은 「AI는 왜 신입·주니어 일자리부터 바꿀까?｜Entry-Level 채용 감소와 ‘경력 사다리’ 변화로 보는 노동시장」으로 설계되어 있습니다.

이번에는 그 다음 단계인

AI → Learning-by-Doing → OJT → Mentoring → Skill Formation

을 따라가 보겠습니다.

AI 시대 직무 역량의 진짜 질문은 ‘AI를 얼마나 잘 쓰는가’가 아닙니다.

2026년 신입사원을 둘러싼 논의에서는 두 이야기가 자주 섞입니다.

하나는 취업 기회가 어떻게 달라지는가이고, 다른 하나는 입사한 사람이 어떻게 전문가로 성장하는가입니다.

두 문제는 연결돼 있지만 같지는 않습니다.

World Economic Forum은 2026년 6월 보고서에서 전 세계 젊은 근로자 가운데 3분의 1 이상이 AI에 의한 업무 변화에 중간~높은 수준으로 노출된 직종에 종사한다고 분석했습니다. 보고서는 대응 영역을 단순한 채용 규모가 아니라 job access, job design, talent pipelines, education-system alignment까지 넓혀 바라봅니다.

World Economic Forum — Artificial Intelligence and the Future of Entry-Level Work

여기서 중요한 단어가 Talent Pipeline, 즉 인재가 신입에서 숙련자로 성장하는 통로입니다.

회사라는 건물을 떠올려보세요.

신입 채용은 건물의 입구입니다.
Career Ladder는 위층으로 올라가는 계단입니다.
Learning-by-Doing과 OJT는 계단을 오르면서 다리에 힘을 붙이는 훈련 과정입니다.

입구가 열려 있다고 해서 저절로 전문가가 되는 것은 아닙니다.

그래서 이번 글에서는 “AI가 신입을 없앨 것인가?”라는 질문보다 한 발 더 들어가겠습니다.

AI가 연습 문제를 대신 풀어주는 시대에 사람은 어떻게 실력을 만들어야 할까요?

Learning-by-Doing이란? 일을 하면서 ‘판단의 근육’을 만드는 과정

Learning-by-Doing을 직역하면 하면서 배우기입니다.

하지만 단순히 일을 많이 한다는 의미는 아닙니다.

처음 작성한 보고서에서 숫자를 잘못 읽어보고, 선배에게 지적받고, 고객에게 보낼 이메일의 표현을 고쳐보고, 엑셀 수식이 틀려 다시 계산해보고, 회의에서 예상하지 못했던 질문을 받아보는 경험이 쌓이는 과정입니다.

이것을 아주 단순하게 표현하면 이렇습니다.

업무 수행 → 실수 → 피드백 → 수정 → 반복 → 패턴 발견 → 판단 → 숙련

처음 운전을 배우던 순간과 비슷합니다.

운전면허 책을 아무리 많이 읽어도 처음 도로에 나가면 차선 폭이 낯설고 브레이크를 어느 정도 밟아야 하는지 몸으로 알기 어렵습니다.

몇 번의 주차 실패와 급정거를 경험하고 나서야 손과 발이 상황을 기억하기 시작합니다.

직무 숙련도 비슷합니다.

문제는 생성형 AI가 이 과정의 앞부분을 빠르게 처리할 수 있게 됐다는 점입니다.

McKinsey는 2026년 7월 분석에서 연구, 문서화, 데이터 정리, 기초 코딩, 초기 분석처럼 전통적으로 초기 경력자가 담당하던 업무가 AI에 의해 간소화되거나 일부 흡수되고 있다고 설명합니다. 동시에 이런 업무가 단순한 잡무만은 아니며 젊은 직원이 직관과 판단력을 키우는 훈련장 역할을 해왔다고 지적합니다.

McKinsey — Building expertise in the age of AI: Who trains the next generation?

여기서 예상하지 못했던 반전이 생깁니다.

비효율적으로 보였던 초급 업무 가운데 일부는 사실 ‘교육비’였던 셈입니다.

WSF 필자의 한 줄:
“숙련은 정답을 많이 본 사람보다, 자신의 오답이 왜 틀렸는지 여러 번 설명해본 사람에게 더 오래 남습니다.”

이 문장은 유명인의 발언을 인용한 것이 아니라 이번 글을 위해 작성한 WSF 필자의 자체 문구입니다.

AI-First Workflow와 Learner-First Workflow 비교 분석

AI를 쓰지 말자는 이야기는 아닙니다.

오히려 핵심은 AI를 어느 순서에서 사용하느냐입니다.

고객 이탈 원인을 분석해야 하는 신입사원을 생각해보겠습니다.

AI-First 방식에서는 자료를 AI에게 바로 전달하고 분석을 요청합니다.

문제 → AI 분석 → 완성된 결과 → 신입 검토

속도는 빠릅니다.

하지만 Learner-First 방식에서는 순서가 조금 달라집니다.

문제 확인 → 신입이 가설 작성 → AI 분석 → 두 결과 비교 → 오류 찾기 → 선배 피드백 → 수정 → 최종 판단 설명

여기서 AI-First Workflow와 Learner-First Workflow는 보편적으로 확립된 공식 학술 분류라기보다 두 학습 방식을 쉽게 비교하기 위해 이 글에서 사용하는 분석 프레임입니다.

차이는 아래처럼 정리할 수 있습니다.

📊 AI-First Workflow와 Learner-First Workflow 비교 분석

비교 항목	전통적 OJT	AI-First 방식	Learner-First + AI 협업
업무 시작	직접 조사	AI에게 먼저 질문	사람이 먼저 문제 정의
초안 작성	신입 직접 작성	AI가 대부분 작성	신입 가설 후 AI 활용
실수 경험	많음	줄어들 수 있음	의도적으로 비교·검증
피드백	선배 중심	AI 피드백 중심 가능	AI + 선배 피드백
학습 속도	상대적으로 느림	빠를 수 있음	효율과 학습 균형
판단력 훈련	경험 축적	수동 검토 위험	판단 근거 설명 강조
AI 역할	없음/보조	작업 수행자	연습 파트너·검증 도구
사람 멘토 역할	교육·검토	축소될 가능성	예외·맥락·책임 판단 집중

※ 모바일 화면에서는 표를 좌우로 스크롤하여 전체 내용을 편하게 확인하실 수 있습니다.

이 비교에서 중요한 것은 세 번째 방식이 언제나 우월하다고 단정하는 것이 아닙니다.

직무, 위험도, 신입의 숙련 수준, 데이터 보안, 회사 정책에 따라 적절한 방식은 달라질 수 있습니다.

다만 AI가 만든 결과를 읽는 것과 내가 문제를 풀어본 뒤 AI 결과와 비교하는 것은 학습 경험이 같지 않다는 점은 구분할 필요가 있습니다.

AI 시대 신입사원 OJT 가이드｜‘업무 설명’에서 ‘판단 훈련’으로 바꿔보세요.

OJT(On-the-Job Training)는 말 그대로 실제 업무 현장에서 이루어지는 직무 훈련입니다.

과거에는 선배 옆에 앉아 보고서를 보고, 이메일을 따라 작성하고, 회의 자료를 정리하면서 자연스럽게 업무 방식을 익히는 경우가 많았습니다.

그런데 AI가 초안을 만드는 환경에서는 OJT 역시 바뀔 필요가 있습니다.

AI에게 답을 묻기 전에 ‘내 가설 3줄’을 먼저 적어보세요

신입에게 매출 감소 원인을 분석하라고 했다면 곧바로 AI에게 자료를 넣는 대신 이렇게 시작할 수 있습니다.

“현재 자료만 보고 원인이라고 생각하는 것을 세 가지 적어보세요.”

정답일 필요가 없습니다.

중요한 것은 머릿속에서 문제의 구조를 한번 만들어보는 것입니다.

그 다음 AI에게 같은 문제를 분석하게 합니다.

이제 학습이 시작됩니다.

내가 놓친 변수는 무엇인지, AI가 잘못 해석한 부분은 없는지, 어떤 근거가 부족한지 비교할 수 있기 때문입니다.

AI의 답에서 ‘틀릴 수 있는 부분’을 찾게 해보세요

AI 활용 능력을 “프롬프트를 얼마나 잘 쓰는가”로만 평가하면 부족합니다.

오히려 다음 질문이 중요합니다.

“이 답이 틀렸다면 어디가 가장 먼저 틀릴까요?”

이 질문 하나가 AI를 정답 기계에서 검토 대상으로 바꿉니다.

2026년 고용노동부가 추진한 ‘AI 워커’ 직업훈련 시범사업도 단순한 도구 사용법을 넘어 업무흐름 중심 훈련을 강조합니다. 고용노동부는 문제정의 → 데이터 활용 → 모델 적용 → 검증과 같은 프로세스 수행 능력을 설명하면서 AI 산출물을 검증하고 보완하는 역량을 교육 방향에 포함했습니다.

고용노동부 — AI 워커 직업훈련 시범사업 공식 보도자료

이것은 꽤 중요한 변화입니다.

AI Tool Training → AI + Workflow Training

으로 교육의 중심이 움직이고 있기 때문입니다.

신입사원 멘토링은 사라질까? 오히려 사람 멘토의 일이 더 어려워질 수 있습니다.

AI에게 질문하면 몇 초 안에 답이 옵니다.

같은 질문을 열 번 해도 눈치를 주지 않습니다.

보고서 구조도 만들어주고, 이메일 문장도 고쳐주고, 가상의 고객 역할을 맡겨 Role Play를 해볼 수도 있습니다.

그렇다면 이런 생각이 자연스럽게 듭니다.

“AI Mentor가 있으면 사람 멘토는 필요 없어지는 것 아닐까?”

현재 근거만 놓고 그렇게 단순화하기는 어렵습니다.

2026년에 공개된 인간-AI 협업 멘토링 연구에서는 사람 멘토의 전문성과 AI를 결합해 인턴의 경험학습을 지원하는 이론적 프레임워크가 제안됐습니다. 즉 연구 방향 역시 단순한 Human Mentor vs AI Mentor보다는 Human-AI Collaborative Mentoring 가능성을 탐색하고 있습니다.

Taylor & Francis — Human-AI collaborative mentoring 연구

AI는 반복 설명, 아이디어 확장, 연습 문제 생성, 초안 검토에서 유용할 수 있습니다.

반면 사람 멘토가 전달하는 것은 문서에 적혀 있는 지식만이 아닙니다.

“이 고객에게는 이 표현을 쓰면 안 돼.”

“수치는 맞지만 지금 회의에서는 이 숫자가 더 중요해.”

“규정상 가능하지만 실제 운영에서는 이런 문제가 생겨.”

이런 지식은 흔히 Tacit Knowledge, 암묵지라고 부릅니다.

레시피를 읽는 것과 어머니가 옆에서 “불을 지금 조금 줄여야 해”라고 말해주는 차이를 생각하면 이해하기 쉽습니다.

레시피에는 7분이라고 적혀 있어도 냄비 크기와 불 세기, 재료의 상태에 따라 결과가 달라집니다.

회사 업무도 비슷합니다.

WSF 필자의 한 줄:
“AI는 수많은 방법을 보여줄 수 있지만, 조직에서 어느 방법을 선택하고 책임질지는 결국 맥락을 이해하는 사람의 몫으로 남습니다.”

이 역시 외부 유명인의 발언이 아닌 WSF 자체 문구입니다.

Skill Formation은 무엇인가? ‘정보를 아는 것’이 ‘실력이 되는 과정’입니다.

Skill Formation을 어렵게 생각할 필요는 없습니다.

쉽게 말하면 사람의 능력이 형성되는 과정입니다.

한 번 강의를 듣고 끝나는 것이 아니라 지식과 경험, 피드백, 반복이 쌓이면서 실제 업무 능력이 만들어지는 과정입니다.

경제적으로 보면 이것은 Human Capital, 인적자본과 연결됩니다.

기업이 교육과 경험에 시간과 비용을 투자하고 개인이 직무 역량을 축적하면 장기적으로 더 복잡하고 가치 있는 일을 수행할 가능성이 커집니다.

그래서 신입의 단순 업무를 모두 비용으로만 바라보면 문제가 생길 수 있습니다.

오늘의 생산성만 보면 AI에게 맡기는 편이 빠를 수 있습니다.

하지만 몇 년 뒤 조직에 필요한 숙련자를 어떻게 키울 것인지까지 생각하면 계산식이 달라집니다.

마치 과수원과 같습니다.

올해 열매만 생각하면 어린 나무에 투자하는 비용이 아깝게 보일 수 있습니다. 하지만 어린 나무를 키우지 않으면 몇 년 뒤 열매를 맺을 나무가 부족해집니다.

McKinsey 역시 AI 시대의 전문성 개발을 역할 설계, 학습, 코칭, 지식관리와 함께 다시 설계할 필요가 있다고 설명합니다.

AI 시대 필요한 직무 역량 포트폴리오｜AI Skills 하나만으로는 부족합니다.

AI 시대에 필요한 역량을 “ChatGPT 잘 쓰는 능력” 하나로 압축하면 중요한 부분을 놓치게 됩니다.

ILO가 2026년 8월 공개한 보고서는 AI 도입으로 직장에서 요구되는 기술 조합이 변화하면서 고차원 인지 능력, 사회·정서적 능력, 디지털·AI 역량의 중요성이 함께 커지고 있다고 분석합니다. AI literacy뿐 아니라 adaptability, resilience, human agency도 중요한 요소로 다룹니다.

ILO — Changing landscape of skills in the age of AI

이를 실무 언어로 풀면 다음 조합으로 이해할 수 있습니다.

Domain Knowledge + AI Literacy + Critical Thinking + Communication + Learning Agility + Judgment

Domain Knowledge는 내가 하는 업의 지식입니다.

AI Literacy는 AI가 무엇을 잘하고 어디에서 틀릴 수 있는지 이해하며 활용하는 능력입니다.

Critical Thinking은 결과를 그대로 믿지 않고 근거를 따져보는 힘입니다.

Learning Agility는 새로운 환경과 도구가 등장했을 때 빠르게 배우고 기존 방법을 수정하는 학습 민첩성입니다.

Judgment는 여러 선택지 가운데 상황에 맞는 결정을 내리는 판단력입니다.

World Economic Forum의 2026년 9월 분석에서도 AI 시대 초기 경력자에게 학습 민첩성, 정서지능, 호기심, 회복탄력성과 같은 인간 역량이 강조되고 있으며, work-based learning과 apprenticeship이 기술 역량과 인간 역량을 함께 발전시키는 경로로 논의됩니다.

World Economic Forum — AI 시대 젊은 인재에게 필요한 역량 분석

AI가 신입의 일을 줄이는 것이 아니라 ‘더 어려운 일을 연습하게 할 수도 있다.’

여기서 이 글의 두 번째 반전이 나옵니다.

AI가 초급 업무를 줄이면 무조건 학습 기회가 사라지는 것일까요?

반드시 그렇다고 단정할 수는 없습니다.

Stanford Digital Economy Lab은 독일의 IT 분야 직업훈련생을 대상으로 생성형 AI 접근이 수행할 수 있는 업무 범위를 넓히는지, 그리고 그 과정에서 이해도가 약화되는지를 살펴보는 무작위 통제 연구 프로젝트를 진행하고 있습니다.

연구 과제에는 일반적인 도제 수준 업무뿐 아니라 소프트웨어 엔지니어나 IT 인프라 아키텍트 수준에 가까운 더 어려운 문제도 포함됩니다. 연구진은 AI가 초기 경력자의 수행 범위를 확대하는 동시에 이해도에는 어떤 영향을 미치는지 살펴보고 있습니다.

Stanford Digital Economy Lab — Task Expansion with Generative AI: The Case of Apprenticeships

아직 이 연구 프로젝트만으로 최종적인 일반화를 해서는 안 됩니다.

하지만 흥미로운 질문을 던집니다.

AI가 연습을 없애는 것이 아니라 과거에는 신입에게 너무 어려웠던 문제를 더 일찍 경험하게 만드는 도구가 될 수도 있지 않을까요?

이 관점에서는 AI가 단순한 업무 대체 도구가 아닙니다.

Practice Partner,
Feedback Tool,
Tutor,
Simulation Environment

가 될 수 있습니다.

AI-Augmented Learning 실전 가이드｜신입이 AI와 함께 배우는 7단계

AI 시대의 직무 교육은 단순히 “AI 사용 허용”과 “AI 사용 금지” 사이에서 결정할 문제가 아닙니다.

더 현실적인 방법은 AI를 사용하면서도 사람의 사고 과정을 남기는 것입니다.

제가 실무형 학습 구조를 설계한다면 다음 흐름을 권하고 싶습니다.

문제 이해 → 개인 가설 → AI 활용 → 출처 검증 → AI 결과 반박 → 사람 멘토 피드백 → 최종 판단 설명

예를 들어 신입 마케터에게 신제품 캠페인을 맡긴다고 해보겠습니다.

바로 AI에게 “마케팅 전략 만들어줘”라고 입력하는 대신, 먼저 목표 고객과 구매 이유를 본인이 적어봅니다.

그 다음 AI의 분석을 받습니다.

둘을 비교합니다.

AI가 제안한 고객층이 왜 다른지 살펴봅니다.

통계와 시장 자료의 원출처를 확인합니다.

선배에게 “저는 A안을 선택했습니다. 이유는 세 가지입니다”라고 설명합니다.

이렇게 하면 AI가 일을 줄여주면서도 판단을 연습할 공간은 남길 수 있습니다.

Microsoft의 2026 Work Trend Index도 AI와 에이전트가 실행 영역을 더 맡게 되는 환경에서 사람이 업무 방향을 설정하고 결과를 판단하며 책임지는 human agency의 중요성을 강조합니다. 다만 이 조사는 10개국에서 업무에 AI를 사용하는 지식근로자 2만 명을 대상으로 했으므로 전체 노동시장에 그대로 일반화해서는 안 됩니다.

Microsoft — 2026 Work Trend Index

신입에게는 ‘완성품’보다 수정 이력이 더 중요한 포트폴리오가 될 수 있습니다.

AI 시대에는 포트폴리오의 의미도 조금 달라질 수 있습니다.

완성된 보고서 한 장만 보면 어디까지 사람이 생각했고 어디까지 AI가 만들었는지 알기 어렵습니다.

그래서 신입에게는 결과물뿐 아니라 사고 과정의 흔적을 남기는 방법이 유용할 수 있습니다.

예를 들면 이런 기록입니다.

초기 가설 → AI에게 물어본 질문 → AI가 놓친 부분 → 확인한 원자료 → 선배 피드백 → 수정한 내용 → 최종 선택 이유

이것을 저는 Learning Log, 즉 학습 기록장처럼 활용하는 방식을 권합니다.

개인에게는 “내가 무엇을 배웠는가”를 보여주고, 멘토에게는 “어디에서 막혔는가”를 보여줍니다.

기업 입장에서도 단순히 AI 사용 횟수를 보는 것보다 직원의 판단력이 어떻게 발전하고 있는지 관찰하는 데 더 도움이 될 수 있습니다.

WSF 필자의 한 줄:
“AI 시대의 좋은 포트폴리오는 결과물만 전시하는 쇼윈도보다, 생각이 어떻게 수정됐는지를 보여주는 작업 노트에 가까워질 수 있습니다.”

AI를 많이 사용하면 실력이 떨어질까? 문제는 ‘사용량’보다 사용 방식입니다.

여기서 지나친 공포도 경계해야 합니다.

AI를 사용한다고 곧바로 사고력이 약해진다고 단정할 근거는 부족합니다.

반대로 AI를 많이 사용한다고 자동으로 직무 능력이 높아지는 것도 아닙니다.

핵심은 어떤 사고 과정을 AI에게 넘겼느냐입니다.

계산기가 있다고 수학적 사고가 모두 사라지는 것은 아닙니다.

내비게이션을 쓴다고 공간 감각이 모든 사람에게 똑같이 사라지는 것도 아닙니다.

하지만 목적지를 이해하지 않은 채 안내 화살표만 따라가면 길이 막혔을 때 대안을 찾기 어려울 수 있습니다.

AI도 비슷합니다.

AI에게 반복적인 문서 형식 정리를 맡기는 것과, 중요한 판단의 근거 자체를 아무 검증 없이 맡기는 것은 다른 문제입니다.

따라서 신입 교육에서 중요한 질문은

“AI를 썼습니까?”

가 아니라,

“AI에게 무엇을 맡겼고, 어떤 부분은 본인이 판단했습니까?”

가 되어야 합니다.

정부 직업훈련도 ‘AI 사용법’에서 ‘AI와 함께 일하는 법’으로 이동하고 있습니다.

국내에서도 이 변화는 이미 정책 논의와 직업훈련에 나타나고 있습니다.

고용노동부는 2026년 4월 ‘AI 워커’ 직업훈련 시범사업을 발표했고, 영상콘텐츠 제작·UI/UX 디자인·출판물 제작 등의 과정에서 AI를 실제 업무 흐름에 활용하고 결과물을 검증·보완하는 능력을 강조했습니다.

또한 같은 달 직업공통능력 체계를 개편하면서 AI 활용능력과 디지털책임의식 등을 포함했고, AI 직업훈련 수강생용 기초역량 가이드에서는 AI 생성물에 대한 Human Oversight, 사람의 감독을 강조했습니다.

고용노동부 — AI 활용 기초역량 가이드북 발표

더 최근인 2026년 8월 한국고용정보원의 「AI와 노동시장」 관련 분석을 소개한 고용노동부 자료도 AI 영향을 단순한 일자리 대체 하나로 설명하지 않고 대체효과·보완효과·생산성효과·신규과업 창출효과 등으로 나누며, 청년의 ‘숙련 사다리’ 단절을 막기 위한 직업훈련 필요성을 제시했습니다.

이 지점이 중요합니다.

AI 시대 직업교육의 목표가

“AI 버튼을 누를 줄 아는 사람”

을 만드는 데 머물러서는 안 된다는 뜻입니다.

더 중요한 목표는

“AI가 만든 결과를 이해하고 검증하고 수정하며, 최종 판단에 책임질 수 있는 사람”

을 만드는 것입니다.

기업이 신입사원 교육을 설계한다면 ‘생산성 KPI’만 보지 않아야 합니다.

AI 도입의 경제성을 평가할 때 기업은 보통 시간을 봅니다.

보고서 작성 3시간 → 40분.
자료 조사 2시간 → 20분.
회의록 작성 40분 → 5분.

당장 보면 생산성이 크게 높아진 것처럼 보입니다.

하지만 신입 교육에는 눈에 잘 보이지 않는 미래 비용도 있습니다.

초급자가 보고서를 직접 작성하지 않게 되면서 구조를 배우지 못하고, 데이터를 직접 만지지 않으면서 이상치를 발견하는 감각을 배우지 못하고, 고객 이메일을 직접 고치지 않으면서 표현 하나가 관계에 미치는 차이를 배우지 못한다면 어떻게 될까요?

몇 년 뒤 회사는 AI 도구는 능숙하게 사용하지만 AI가 틀렸을 때 알아차릴 숙련자가 부족해질 수 있습니다.

그래서 생산성 지표와 학습 지표를 함께 볼 필요가 있습니다.

업무 시간이 얼마나 줄었는지만 볼 것이 아니라,

“혼자 해결할 수 있는 문제 범위가 넓어졌는가?”

“AI 결과의 오류를 발견할 수 있는가?”

“자신의 판단 근거를 설명할 수 있는가?”

“새로운 상황에서 기존 경험을 응용할 수 있는가?”

도 함께 살펴야 합니다.

이것이 Employee Training, Talent Management, Workforce Development가 AI 시대에 다시 중요해지는 이유입니다.

신입 개인이 만들 수 있는 ‘AI 시대 실무 경험 포트폴리오’

회사 교육제도가 바뀔 때까지 기다릴 필요는 없습니다.

취업 준비생이나 신입사원도 스스로 작은 Learning-by-Doing 환경을 만들 수 있습니다.

실제 기업 데이터를 무단으로 AI에 입력해서는 안 되지만, 공개 데이터나 가상 프로젝트를 이용해 연습할 수 있습니다.

예를 들어 마케팅 직무라면 공개된 기업 자료를 읽고 스스로 시장 가설을 작성한 뒤 AI 분석과 비교해볼 수 있습니다.

기획 직무라면 서비스 문제를 하나 선정해 요구사항 문서를 먼저 작성하고 AI에게 다른 설계를 제안하도록 해 비교할 수 있습니다.

개발 직무라면 AI가 작성한 코드를 그대로 실행하는 데서 끝내지 말고 “왜 이 구조를 선택했는지”, “어떤 입력에서 실패하는지”, “다른 방식은 무엇인지”를 설명해보세요.

매일 거창한 프로젝트를 할 필요도 없습니다.

퇴근 전 10분 동안 오늘 AI에게 맡겼던 업무 하나를 골라 “내가 새롭게 알게 된 것 한 가지, AI가 놓친 것 한 가지, 다음에는 직접 판단할 것 한 가지”를 적어보는 것만으로도 작은 학습 기록이 됩니다.

이런 순간이야말로 일상의 소소한 성장입니다.

어제는 이해하지 못했던 회의 용어가 오늘 귀에 들어오고, 한 달 전에는 선배에게 물어봤던 일을 이제는 스스로 판단하게 되는 순간.

전문성은 대단한 자격증 하나가 갑자기 만들어주는 것이 아니라 이런 작은 변화가 조용히 겹치면서 만들어집니다.

Learning Agility가 중요한 이유｜정답보다 ‘다시 배우는 능력’이 오래갑니다.

AI 시대에는 특정 도구의 사용법이 빠르게 바뀔 수 있습니다.

오늘 배운 인터페이스가 내년에도 같을 것이라는 보장은 없습니다.

그래서 Learning Agility, 즉 학습 민첩성이 중요해집니다.

쉽게 말하면 새로운 상황을 만났을 때 기존 경험을 버리는 것이 아니라 기존 경험을 재료 삼아 새로운 방법을 빠르게 배우는 능력입니다.

WEF의 최근 분석에서도 초기 경력자의 learning agility가 주목받고 있습니다.

오늘 특정 AI 서비스의 메뉴 위치를 외운 사람보다,

“이 도구는 어떤 데이터를 입력받고, 어떤 방식으로 결과를 만들며, 무엇을 검증해야 하는가?”

라는 원리를 이해한 사람이 새로운 도구에도 적응하기 쉽습니다.

WSF 필자의 한 줄:
“미래의 실력은 정답을 오래 기억하는 힘보다, 환경이 바뀌었을 때 다시 배우는 속도와 깊이에서 드러날 가능성이 큽니다.”

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AI 시대 신입·기업을 위한 실전 체크리스트

신입이라면 AI에게 질문하기 전에 내 생각을 짧게 적어봤는지, AI 결과의 출처와 근거를 확인했는지, 결과가 틀릴 가능성을 스스로 찾아봤는지, 선배에게 단순히 정답을 묻는 대신 내 판단을 먼저 설명했는지 확인해보세요.

기업과 멘토라면 신입에게 AI 사용법만 가르치고 있지는 않은지, 낮은 위험도의 실제 업무 경험을 남겨두고 있는지, AI 결과를 비판하고 수정하는 과제를 제공하는지, 최종 결과보다 사고 과정과 수정 과정을 함께 평가하는지 점검해볼 만합니다.

그리고 무엇보다 실수할 수 있는 안전한 공간이 필요합니다.

실수를 하나도 하지 않는 신입이 반드시 가장 빨리 성장하는 신입은 아닙니다.

중요한 것은 같은 실수를 반복하지 않도록 피드백이 연결되는 구조입니다.

FAQ｜AI 시대 신입 실무 경험에서 많이 궁금해하는 질문

Q. AI가 신입 업무를 대신하면 실무 경험은 어떻게 쌓아야 하나요?

AI를 배제하기보다 사람의 가설 → AI 활용 → 검증 → 수정 → 사람 피드백 → 최종 설명의 학습 루프를 만들어보는 방법이 현실적입니다. AI가 초안을 작성하더라도 문제 정의와 검증, 최종 판단까지 모두 넘기지 않는 것이 중요합니다.

Q. Learning-by-Doing과 OJT는 같은 뜻인가요?

완전히 같지는 않습니다. Learning-by-Doing은 실제 행동과 경험을 통해 능력이 형성되는 넓은 학습 원리이고, OJT는 직장에서 실제 업무를 수행하면서 이루어지는 구체적인 교육 방식으로 이해하면 쉽습니다.

Q. AI 시대에도 신입사원 OJT가 필요한가요?

필요성이 사라진다고 단정하기 어렵습니다. 오히려 AI가 반복 업무를 맡게 되면서 OJT의 내용이 도구 사용법에서 문제 정의, 결과 검증, 예외 처리, 판단 근거 설명 등으로 재설계될 가능성이 있습니다. WEF와 McKinsey도 초기 경력 경로와 전문성 개발 구조의 재설계 필요성을 논의하고 있습니다.

Q. AI Mentor가 사람 멘토를 대신할 수 있나요?

반복 설명이나 연습, 초안 피드백에서는 AI가 유용할 수 있습니다. 반면 조직 맥락, 암묵지, 관계, 책임, 예외 판단과 같은 부분에서는 사람 멘토의 역할이 중요합니다. 현재 연구에서도 Human-AI Collaborative Mentoring과 같은 결합 구조가 연구되고 있습니다.

Q. ChatGPT 같은 생성형 AI를 많이 사용하면 실력이 떨어질까요?

사용 자체만으로 그렇게 단정하기는 어렵습니다. 중요한 것은 어떤 사고 과정을 AI에게 맡기는가입니다. 직접 가설을 세우고 AI 결과를 검증·반박·수정하는 과정이 포함된다면 AI를 학습 보조도구로 사용할 수 있습니다.

Q. AI 시대 신입에게 가장 필요한 역량은 무엇인가요?

하나만 고르기보다 Domain Knowledge, AI Literacy, Critical Thinking, Communication, Learning Agility, Judgment를 조합해 보는 편이 현실적입니다. ILO 역시 AI 확산에 따라 인지·사회정서·디지털 및 AI 역량의 조합이 변화하고 있다고 분석합니다.

Q. 기업은 신입사원을 어떻게 교육해야 할까요?

AI 사용법 교육만 제공하기보다 실제 문제 해결, 가설 설정, AI 결과 검증, 선배 피드백, 최종 판단 설명을 하나의 OJT 과정으로 연결하는 방식이 고려될 수 있습니다. 고용노동부의 AI 워커 훈련 역시 단순 기능보다 업무흐름과 검증·보완 역량을 강조합니다.

필자의 주관적인 마무리 의견

저는 AI 시대의 신입에게 가장 위험한 상황이 AI를 많이 사용하는 것 자체라고 생각하지 않습니다. 오히려 더 조심해야 할 순간은 AI가 너무 능숙하게 일을 처리해줘서 자신이 무엇을 아직 모르는지조차 발견하지 못하는 상황이라고 봅니다.

예전 신입은 서툰 보고서를 만들고, 숫자를 잘못 읽고, 선배에게 수정받는 과정에서 조금씩 업무의 질감을 배웠습니다. 종이를 넘기며 틀린 숫자에 빨간 펜이 그어지는 순간은 기분 좋지 않았겠지만, 그 경험이 쌓여 어느 날 다른 사람의 오류를 먼저 발견하는 사람이 되기도 했습니다.

그렇다고 AI 시대에 일부러 모든 일을 느리게 해야 한다는 뜻도 아닙니다. 반복 업무는 줄이고 자료 탐색은 빨라져도 좋습니다. 대신 생각하고, 의심하고, 설명하고, 책임지는 경험까지 함께 없애지는 말자는 것입니다.

제가 생각하는 좋은 AI 직무 교육은 사람이 AI와 경쟁하도록 만드는 교육이 아닙니다. AI가 잘하는 일은 활용하되 사람이 직접 경험해야만 만들어지는 판단력을 의도적으로 남겨두는 교육입니다.

신입에게 필요한 것도 “AI 없이 일하는 능력”과 “AI에게 전부 맡기는 능력” 가운데 하나를 선택하는 일이 아닙니다. 언제 직접 생각해야 하고, 언제 AI의 도움을 받아야 하며, 언제 결과를 의심해야 하는지를 구별하는 능력이 더 중요해질 것입니다.

그래서 앞으로 좋은 회사의 경쟁력은 AI 도구를 몇 개 도입했는지만으로 결정되지 않을 수 있습니다. 신입이 1년 뒤 더 어려운 문제를 풀 수 있게 되었는지, 3년 뒤 누군가를 가르칠 수 있는 사람이 되었는지까지 바라보는 조직이 장기적으로 더 튼튼한 인재 파이프라인을 만들 가능성이 있습니다.

AI가 연습 문제의 답을 먼저 알려주는 시대가 왔습니다. 그렇다면 교육의 역할은 답을 감추는 데 있지 않습니다. 그 답이 왜 맞는지 설명하고, 틀린 답을 발견하고, 새로운 문제에서는 스스로 판단하도록 만드는 경험을 설계하는 것에 있다고 생각합니다.

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이번 글은 기존 WSF의 일반적인 AI 자동화 글보다 Learning-by-Doing → OJT → Mentoring → Skill Formation에 집중해 별도의 직무학습 클러스터를 만드는 글입니다.

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공식 자료 출처

Google Search Central — Helpful, Reliable, People-First Content
World Economic Forum — Future of Entry-Level Work
McKinsey — Building Expertise in the Age of AI
International Labour Organization — Changing Landscape of Skills in the Age of AI
고용노동부 — AI 워커 직업훈련 시범사업
Stanford Digital Economy Lab — Generative AI and Apprenticeships
Microsoft — 2026 Work Trend Index