AI가 일자리를 대체할 것이라는 막연한 두려움보다 현장에서는 더 실질적인 변화가 일어나고 있습니다. 이제는 같은 일을 하더라도 그 일을 어떻게 해석하고 설명하느냐에 따라 개인의 가치가 완전히 다르게 평가받기 시작했습니다. 글로벌 QA·테스트 자동화 솔루션 기업인 'Tricentis' 역시 기술이 만들어낸 결과를 비즈니스 관점에서 어떻게 활용하는지가 중요해지고 있다고 이야기합니다. 이번 콘텐츠에서는 AI 환경에서 일의 본질과 평가 기준이 어떻게 달라지고 있는지, 그리고 이러한 변화 속에서 우리가 어떤 방식으로 일해야 하는지를 살펴보고자 합니다.
1. AI 시대, 우리는 무엇으로 평가받게 될까요?
과거의 전문성은 비교적 명확한 기준을 가지고 있었습니다. 누가 더 빠르고 정확하게 실행하는지가 곧 역량으로 평가되었고, 코드를 작성하거나 데이터를 정리하는 과정 자체가 전문성의 핵심으로 여겨졌습니다. 그러나 이제 실행 중심의 영역은 기계가 더 효율적으로 수행하는 영역이 되었습니다. 그 결과, AI 자동화 이후 업무의 무게 중심은 자연스럽게 ‘실행’에서 ‘판단’의 영역으로 이동하고 있습니다. 현장에서는 단순한 처리 속도보다 무엇을 자동화할 것인지 결정하는 일이 더욱 중요해졌습니다. 동시에 그 결과를 비즈니스 관점에서 신뢰할 수 있는지, 예상하지 못한 상황에서 어떤 선택을 내려야 하는지도 핵심적인 판단 기준이 되고 있습니다. 같은 도구를 사용하고, 같은 결과를 받아도 이를 어떻게 해석하느냐에 따라 판단의 무게는 완전히 달라집니다. 즉, 지금 요구되는 전문가의 역할은 도구를 능숙하게 다루는 수준을 넘어 복잡한 맥락 속에서 판단의 근거를 세우고 그 선택의 가치를 설명할 수 있는 역량으로 옮겨가고 있습니다.
(출처=클립아트코리아)
2. 같은 도구로도 결과가 달라지는 이유
AI 도구의 진입 장벽이 낮아지면서 기술 숙련도는 빠르게 상향 평준화되고 있습니다. 이제 프롬프트 몇 줄로 결과물을 만드는 일은 누구에게나 가능한 일이 되었습니다. 이러한 환경에서 차이를 만드는 요소는 결국 업무 흐름에 대한 깊이 있는 이해입니다. 같은 도구를 사용하더라도 업무 흐름과 잠재적인 리스크를 먼저 정의한 뒤 접근하는 경우와 도구부터 적용하는 경우의 결과는 분명하게 달라집니다. 기술은 어디까지나 도구일 뿐이며, 그 도구가 향해야 할 방향을 결정하는 역할은 여전히 사람의 몫이기 때문입니다.
3. AI를 대하는 태도가 업무 결과를 바꿉니다
AI를 경쟁자로만 바라볼 경우, 성장의 가능성은 쉽게 제한될 수밖에 없습니다. 반대로 판단을 확장해 주는 파트너로 수용할 때 업무의 범위와 영향력은 오히려 넓어질 수 있습니다. 중요한 것은 AI의 결과물을 그대로 받아들이는 것이 아니라 이를 검토하고, 맥락에 맞게 해석하여 조직이 이해할 수 있는 언어로 정리하는 과정입니다. 특히 결과의 신뢰성을 검증하는 능력과 개인의 생산성을 팀 전체의 성과로 연결하는 협업 능력은 AI 시대에 점점 더 중요한 경쟁력으로 자리 잡고 있습니다.
4. Tricentis가 제안하는 5가지 실전 커리어 팁
(출처=트라이센티스)
AI 시대의 경쟁력은 단순한 기술 습득을 넘어 실제로 역량을 어떻게 활용할 것인가에 달려 있습니다.
다음은 Tricentis가 제시하는 AI 시대에 커리어 지속 가능성을 높이기 위한 실전 조언입니다.
💡Tip 1 - 소프트 스킬 강화
AI가 대신할 수 없는 판단력, 공감 능력, 신뢰 구축 역량은 앞으로도 가장 중요한 경쟁 요소로 남을 것입니다.
💡Tip 2 - 디지털 에이전트 관리
AI를 단순 도구가 아닌 협업의 파트너로 바라보고, 명확한 목표와 역할을 부여하는 관리 역량이 필요합니다.
💡Tip 3 - 지속적 학습의 일상화
학습은 별도의 숙제가 아니라 일상적인 업무 흐름 속에 자연스럽게 녹아드는 과정이어야 합니다.
💡Tip 4 - 전략적 스킬 확장
무작정 많은 기술을 배우기보다 AI 리터러시, 도메인 전문성, 데이터 해석 역량처럼 우선순위가 높은 스킬에 집중해야 합니다.
💡Tip 5 - 업무 흐름 설계
어떤 작업을 자동화하고, 어떤 판단을 사람이 맡아야 하는지를 명확히 구분하는 습관이 점점 더 중요해지고 있습니다.
AI와 자동화가 확산될수록 많은 사람들은 여전히 어떤 기술을 더 배워야 할지에 집중합니다. 그러나 현장에서 더욱 중요해지고 있는 것은 기술의 개수가 아닙니다.
지금 필요한 역량은 무엇을 자동화할지 판단하고, 결과를 해석해 그 이유를 조직의 언어로 설명할 수 있는 역량입니다. 결국 AI 시대에 살아남는 사람은 도구를 잘 다루는 사람이 아니라 일의 구조를 이해하고 판단의 근거를 분명히 제시할 수 있는 사람입니다. 기술은 변해도 구조를 만드는 능력은 가장 오래 남는 경쟁력이 될 것입니다.
*출처: How to build a durable career in the age of AI
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