AI 채택에 대한 가장 큰 장벽은 기술이 아니라 교육의 교육이 아닙니다. 조직은 최신 LLM (Large Language Model)과 생성 AI 도구를 구현하기 위해 출격하지만 기술력과 효과적으로 활용할 수있는 인력의 능력 사이에 심오한 격차가 발생하고 있습니다. 이것은 단지 기술 교육에 관한 것이 아닙니다. AI 시대의 학습을 다시 상상하는 것입니다. 번성 할 조직은 반드시 가장 진보 된 AI를 가진 조직이 아니라 인력 교육을 변화시키는 조직, 지속적인 학습, 학제 간 협업, 다양성 및 심리적 안전이 경쟁력있는 이점이되는 문화를 만듭니다.
AI 채택은 극적으로 가속화되었습니다.맥킨지의 2024 년 AI 보고서 조직의 72%가 현재 전년도 50%에서 AI를 사용하고 있으며, 10 개월 만에 생성 AI 사용이 거의 두 배가되는 것으로 나타났습니다.
한편, 세계 경제 포럼 보고서 향후 5 년간 근로자 기술의 44%가 혼란스러워 지지만 50%만이 적절한 교육을 받았습니다. 이 차이는 생성 AI의 잠재력을 LinkedIn경력 개발의 우선 순위를 정하는 조직이 AI 채택을 이끌 가능성이 42% 더 높다는 것을 확인하는 연구의 연구.
그림 1 : 전 세계 AI 채택 증가
이 모든 것에 대한 나의 분석? 개발해야 할 가장 중요한 AI 문해력은 효과적인 기술 및 비 기술적 협력을 가능하게하는 비즈니스 통찰력, 비판적 사고 및 기능 간 의사 소통 기술입니다.
기술 교육을 넘어서 : 보편적 인 비즈니스 기술로서의 AI 문해력
진정한 AI 문해력은 AI 시스템이 어떻게 결정을 내리고, 기능과 한계를 인식하고, 비판적 사고를 적용하여 AI 생성 출력을 평가하는 방법을 이해하는 능력을 포함합니다.
비 기술적 리더의 경우 이는 AI 투자에 대한 조사를 요청하기에 충분한 이해를 개발하는 것을 의미합니다. 기술 팀의 경우 복잡한 개념을 비즈니스 언어로 번역하고 도메인 전문 지식을 설정하는 것이 포함됩니다.
내가 최근에 언급했듯이 아나콘다 호스트 패널: “미지의 많은 새로운 도구를 사용하여 인력을 가질 수있는 것은 어려운 일입니다. 비즈니스 통찰력과 기술 전문 지식을 혼합 할 수 있다는 것은 어려운 목표입니다.” 이 블렌딩은 기술 사업의 분열을 연결하는 공통 언어를 만듭니다.
인지 다양성은 다음과 같이 언급 한 바와 같이 이러한 노력을 증폭시킵니다 McKinsey의 2023 년 ‘다양성은 훨씬 더’보고서입니다 이로 인해 다양한 리더십이있는 조직이 57% 더 나은 협업과 45% 더 강력한 혁신을 발견했습니다. 다양한 사고 스타일, 교육적 배경 및 삶의 경험을 함께 모으는인지 다양성을 수용하는 것은 창의적인 문제 해결과 시스템의 잠재적 사각 지대 또는 편견을 식별 할 수있는 능력이 필요한 AI 이니셔티브에 특히 중요합니다. 리더가 호기심이 보상되는 다양한 학습 생태계를 만들면 AI 문해력이 번창 할 것입니다.
자기 주도적 학습 혁명 : 경쟁 우위로 호기심을 조성합니다
이 시대에 자기 주도적 인 경험 학습은 학생들이 그 어느 때보 다 구식이되는 전통적인 지식 시스템보다 앞서 나가도록 도와줍니다.
Anaconda의 패널에서 Invinite Oy의 수석 데이터 엔지니어이자 공동 창립자 인 Eevamaija Virtanen 은이 변화를 강조했습니다.“장난기는 모든 조직이 문화에 구축 해야하는 것입니다. 직원들이 AI 도구를 사용하여 공간을 제공하고 배우고 탐구 할 수 있습니다.”
미래 지향적 인 조직은 전용 혁신 시간 또는 직원이 적절한 거버넌스로 AI 도구를 안전하게 테스트 할 수있는 내부 “AI 샌드 박스”를 통해 탐색 학습을위한 체계적인 기회를 만들어야합니다. 이 접근법은 실습 경험이 종종 공식적인 교육을 능가한다는 것을 인식합니다.
협업 지식 네트워크 : 조직의 학습 방식을 다시 상상합니다
AI 구현의 복잡성에는 다양한 관점과 교차 기능 지식 공유가 필요합니다.
Datastrato의 데이터 엔지니어이자 제품 관리자 인 Lisa Cao는 패널에서이를 강조했습니다.“문서화는 달콤한 지점입니다. 기술적 인 세부 사항에 의해 과도하게 부담을주지 않고 커뮤니케이션을 가질 수있는 공통 장소를 만드는 것이 좋습니다.
이러한 변화는 지식을 개별적으로 획득하는 것이 아니라 집단적으로 구성된 것으로 취급합니다. Deloitte의 연구 AI 구현과 관련하여 C-Suite와 Frontline Workers 간의 낙관주의 격차를 보여 주며, 조직 수준에서 개방형 커뮤니케이션의 필요성을 강조합니다.
전략적 프레임 워크 : AI 교육 성숙도 모델
조직이 AI 교육에 대한 접근 방식을 평가하고 발전시키기 위해 5 가지 주요 차원을 식별하는 AI 교육 성숙도 모델을 제안합니다.
- 학습 구조: 중앙 교육 프로그램에서 여러 양식을 가진 지속적인 학습 생태계로 발전
- 지식 흐름: 사일로의 전문 지식에서 전체 조직에 걸친 역동적 인 지식 네트워크로 이동
- AI 문해력: 역할에 적합한 깊이로 기술 전문가에서 보편적 문해력으로 확장
- 심리적 안전: 위험 회피 문화에서 실험을 장려하는 환경으로 전환
- 학습 측정: 완료 메트릭에서 비즈니스 영향 및 혁신 지표까지의 발전
조직은이 프레임 워크를 사용하여 현재의 만기 수준을 평가하고, 격차를 식별하며, AI 교육 능력을 발전시키기위한 전략적 계획을 수립 할 수 있습니다. 목표는 모든 범주에서 탁월한 것이 아니라 조직 우선 순위와 AI 야망에 맞는 올바른 균형을 식별하는 것입니다.
도 2에 도시 된 바와 같이, AI 교육에 대한 상이한 접근법은 상이한 시간에 대한 수익률을 수익한다. 심리적 안전 및 협업 지식 네트워크에 대한 투자는 결과를 보여주는 데 시간이 오래 걸릴 수 있지만 궁극적으로 더 높은 수익을 제공합니다. 이러한 즉각적인 수익이 부족하면 많은 조직이 AI 교육 이니셔티브에 어려움을 겪는 이유를 설명 할 수 있습니다.
그림 2 : AI 교육 ROI 타임 라인.
출처 : Claude, LinkedIn Workplace Learning Report 2025의 데이터를 기반으로, 2025 년 Enterprise의 Deloitte의 생성 AI 상태 및 2024 년 McKinsey의 The State of AI.
AI 교육에 대한 접근 방식을 혁신하십시오
이 세 가지 조치를 따라 AI 문해력에 대한 조직을 설정하십시오.
- 현재 AI 교육 성숙도를 평가하십시오 프레임 워크를 사용하여 해결해야 할 강점과 격차를 식별합니다.
- 실험을위한 전용 공간을 만듭니다 직원이 AI 도구를 자유롭게 탐색 할 수있는 곳.
- 예에 따라 리드 지속적인 학습에서 – 조직의 88%가 직원 유지에 대해 우려하고 있지만 직원의 15%만이 관리자가 자신의 경력 계획을 지원한다고 응답했습니다.
번성 할 조직은 단순히 최신 기술을 배치하지 않고 지속적인 학습, 지식 공유 및 학제 간 협업이 기본 운영 원칙이되는 문화를 만듭니다. 경쟁 우위는 AI를 가장 효과적으로 활용할 수있는 인력을 갖는 것입니다.
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