AI 도입 후에도 성과 미진?…AI 활용 능력 평가가 필요한 이유

기업의 인공지능(AI) 도입 경쟁이 새로운 국면을 맞고 있다. 이제 관심의 축은 ‘AI를 도입했느냐’가 아니라 ‘AI를 얼마나 제대로 활용하고 있느냐’로 이동하고 있다. 생성형 AI와 AI 에이전트가 빠르게 업무 현장에 확산됐지만, 실제 성과는 기업마다 크게 엇갈린다. 이에 따라 AI 도입 자체보다 이를 업무 성과로 연결할 수 있는 활용 역량이 기업 경쟁력을 가르는 새로운 기준으로 떠오르고 있다. 출처=셔터스톡 AI로 고성과 얻은 조직 6%에 그쳐…AI 활용 역량 제고 시급글로벌 컨설팅사 맥킨지가 발간한 보고서(State of AI 2025)에 따르면, 조사 대상 조직의 88%가 이미 한 개 이상의 업무에 AI를 도입했다. 반면 AI를 활용해 EBIT(이자·세금 차감 전 영업이익)를 5% 이상 높인 고성과 조직은 6%에 그쳤다. 기업의 AI 투자가 곧바로 생산성과 수익성 향상으로 이어지지는 않는다는 의미다.전문가들은 이 간극의 원인을 ‘사람의 AI 활용 역량’에서 찾는다. 아무리 성능이 뛰어난 AI를 도입해도 구성원이 자신의 업무에 맞춰 질문하면서 필요한 정보를 제공하고, 결과를 검증하며 AI와 협업하지 못한다면 투자 효과를 기대하기 어렵다는 것이다.문제는 기업이 직원들의 AI 역량을 객관적으로 파악할 방법이 부족하다는 점이다. 글로벌 교육 기업 스킬소프트 조사에서는 HR 리더의 91%가 직원들이 자신의 AI 역량을 실제보다 높게 평가한다고 답했지만, 정기적인 스킬 평가를 시행하는 조직은 18%에 불과했다. 국내 상황도 비슷하다. 기업교육 전문기업 휴넷 조사에서는 기업 교육 효과를 확인하는 방식으로 ‘만족도 조사’를 활용한다는 응답이 72%로 가장 많았고, 사전·사후 진단을 활용한다는 응답은 22.9%에 그쳤다.상황이 이렇자, HR 통합 솔루션 기업들은 AI 활용 능력 평가에 기술 역량을 집중하고 있다. 일례로 IT·AI 역량 진단·교육 전문기업 ‘코드프레소’가 지난 6월 공개한 ‘AI Fluent’는 이러한 문제의식에서 출발한 AI 역량 평가 서비스다. 이 서비스는 직원에게 AI 교육을 제공한 뒤 수료 여부를 확인하는 기존 방식과 다르다. 실제 업무와 유사한 환경에서 AI를 얼마나 효과적으로 사용할 수 있는지를 개발자부터 마케팅·인사·경영관리 담당자까지 전 직군에 걸쳐 평가하도록 돕는다.코드프레소 “AI를 이용해 실제 결과물을 만들어내는 과정 살펴야”코드프레소가 제시하는 역량 평가 시험 방식은 일반적인 자격시...