AI를 쓸 줄 아는 능력과, AI로 일할 수 있는 능력.
겉으로 보면 비슷해 보여도, 이 둘의 차이는 큽니다. 전자는 AI를 이해하는 것이고, 후자는 AI를 활용하는 것입니다. 그리고 지금, 기업들이 필요로 하는 AI 역량은 후자로 이동하고 있습니다.
최근 글로벌 기업들 사이에서는 AI 플루언시(AI Fluency)라는 키워드가 빠르게 부상하고 있습니다. 단순히 AI의 원리를 이해하는 수준을 넘어, 일상 업무에서 AI를 자연스럽게 활용하고 그 결과를 해석·관리하는 능력을 말하는데요.
AI 플루언시에 대한 기업들의 수요는 1~2년새 빠르게 급증하고 있습니다. 흥미로운 점은 이 수요가 개발자나 데이터 사이언티스트 같은 기술 직군뿐 아니라 마케터·기획자·영업직 등 일반 직무에서 더 가파르게 올라오고 있다는 것입니다. AI 플루언시는 특정 직군만의 이야기가 아닌 모든 직군, 나아가 조직 차원의 이야기인 것이죠.
그렇다면 AI 플루언시는 정확히 무엇이고, 어떻게 측정하며, 조직의 성과와 어떻게 연결될까요? 오늘은 팀스파르타에서 AI 플루언시의 개념부터 핵심 지표, 그리고 조직이 갖춰야 할 AI 역량의 방향까지 구체적으로 짚어드리겠습니다.
AI 리터러시의 다음 단계, AI 플루언시
현재까지 AI 역량과 관련하여 가장 많이 거론된 키워드는 AI 리터러시였습니다. AI의 원리와 개념을 이해하고, 활용 영역과 방법을 숙지하고, AI 결과물을 평가·사용하는 기초 소양을 말하죠.
그런데 이제는 점점 미국을 중심으로 논의의 중심이 AI 리터러시에서 AI 플루언시(AI Fluency)로 빠르게 이동하고 있습니다. 직역하면 ‘AI 유창성’인데요. 이 또한 코딩이나 모델 개발 역량이 아니라, 일상 업무에서 AI를 자연스럽게 활용하고 결과를 해석·관리하는 능력을 가리킵니다.
AI 플루언시. AI 리터러시와는 무엇이 다른 걸까요? AI 리터러시가 AI에 대한 개인의 이해와 사용을 이야기하는 것이라면, AI 플루언시는 개인에서 조직으로 이어지는 AI 활용·통합을 통한 성과 창출과 실행 역량을 말합니다. 쉽게 말해 AI 리터러시가 AI를 아는 것이라면, AI 플루언시는 AI로 하는 것입니다. AI 리터러시는 입문, AI 플루언시는 실전입니다.
그리고 이제는 기업들이 AI 도입 단계를 지나면서 AI를 이해하는 기본 역량보다 한 단계 높은 역량, 즉 업무 흐름에 AI를 본격 통합하고 성과를 내는 역량이 떠오르는 것이죠.
필요 역량으로 ‘AI 플루언시’ 내건 채용 공고, 2년새 7배 증가
AI 플루언시의 부장, 채용 시장이 가장 빠르게 이 변화를 보여주고 있습니다.
맥킨지에 따르면, 채용 시장의 공고 데이터를 분석한 결과 2023년 이후 2년 동안 AI 플루언시 수요가 약 7배 증가했습니다. 나아가 2025년 중반 기준 AI 플루언시가 필요한 직무에 종사 중인 사람들은 미국 기준 약 700만 명이었죠.
이처럼 AI 플루언시는 AI 역량 중에서도 수요가 가장 빠르게 성장하고 있는 스킬입니다. 기술적인 AI 역량 수요도 늘고 있지만, AI 플루언시의 수요가 더 가파른 상승세를 보이고 있죠.
이는 생성형 AI가 빠르게 범용화된 가운데, 이제 기업은 AI 리터러시만으로는 부족하다고 판단하기 때문입니다. 기업들은 AI를 통해 실질적으로 생산성을 개선하고 경쟁력을 확보하는 AI 플루언시를 경쟁력의 기준으로 삼기 시작했습니다.
AI 플루언시를 가늠하는 3가지 지표
조직은 AI 플루언시를 다루기 위해 이를 측정 가능한 역량으로 전환시키고 있습니다. 실제로 글로벌 기업들은 AI 플루언시를 정성적 개념이 아닌 정량적인 지표로 관리하기 시작했죠.
가장 대표적인 기업이 세일즈포스입니다. 세일즈포스가 공개한 AI Fluency Playbook에 따르면, AI 플루언시는 세 가지로 측정할 수 있습니다.
1) Engagement: AI에 대한 감정적 태도
AI 플루언시를 측정하는 첫 번째 축은 Engagement(관여도)입니다.
직원들이 AI에 대해 느끼는 긍정적인 감정과 자신감, 그리고 AI 도구를 실험해보려는 의지를 측정하는 것입니다. 즉 직원들이 AI에 대해 어떤 태도를 갖고 있는지, 종국적으로는 AI를 활용하고 싶어 하는지를 드러내는 지표죠.
Engagement가 낮은 조직에서는 아무리 좋은 AI 도구를 도입해도 조직의 AI 리터러시와 상관없이 실제 사용률이 떨어집니다. 따라서 조직의 AI 플루언시를 키우려면 기술보다 먼저 이 감정적 태도를 바꾸는 것이 출발점이 됩니다.
2) Activation: AI 사용 패턴
AI 플루언시의 두 번째 측정 지표는 Activation(활용도)입니다.
AI를 실제 업무 흐름에 얼마나 통합시키고 있는지를 보는 것인데요. 한 달에 1번 사용하는 수준이 아니라, 일상적인 업무 속에서 AI를 습관적·반복적·지속적으로 쓰는지를 측정하는 것입니다. 말하자면 이벤트성 사용이 아니라, 워크플로우 안에 AI 활용이 아예 포함되어 있는지를 보는 것이죠.
이 지표는 '얼마나 자주 쓰느냐'보다 '어떤 맥락에서 쓰느냐'에 대한 것입니다. 보고서 초안을 쓸 때, 데이터를 분석할 때, 회의 전 리서치를 할 때처럼 업무의 자연스러운 흐름 속에 AI가 녹아들어 있는지가 핵심이죠.
3) Expertise: AI 기반 업무 설계 능력
마지막은 Expertise(전문성)입니다.
이는 여러 AI 도구를 인간의 판단, 그리고 비즈니스 맥락과 결합해 업무를 설계하는 능력입니다. 전체 흐름을 오케스트라처럼 조율하는 것이죠.
AI-인간-비즈니스를 연결하는 것이므로, 이는 개인에 머무르지 않고 팀에 활용 방식을 전파하고, 표준 프로세스를 만들고, 반복 가능한 구조로 정착시키는 등의 양상으로 나타납니다. 여기에는 인간의 판단과 AI 역할을 구분할 줄 알고, 여러 AI 도구를 조합할 수 있어야 하고, 조직 단위로 확산시킬 수 있는 하위 역량들이 포함되죠.
이렇게 세 가지 축을 종합하면, AI 플루언시는 단순히 AI를 잘 알고 쓸 줄 아는 것이 아닙니다. AI에 우호적인 태도를 갖추고(Engagement), 업무에 AI를 녹여 쓰며(Activation), 나아가 팀 전체의 일하는 방식을 바꿀 수 있는 AI 역량(Expertise)까지 아우르는 역량이죠.
AI 기술이 아닌 AI 플루언시가 조직의 성과 격차를 부르고 있습니다
AI를 도입한 기업의 성과를 가르는 것은 AI 기술이나 도구 자체가 아닌 조직의 AI 플루언시, 즉 AI 활용 역량입니다. 이를 증명하는 연구와 보고서들이 최근 속속들이 나오고 있죠.
마이크로소프트의 2024년 Work Trend Index에 따르면 AI 플루언시와 직결되는 AI 사용 패턴이 개인·조직의 생산성 체감을 가릅니다. AI를 가끔 또는 정기적으로 사용하는 집단이 아닌 AI를 고도로 활용하는 파워 유저(Power users) 집단만이 AI를 반복적으로 개선해 사용하면서 팀에 이를 전파하며, 업무 속도와 품질 향상 효과를 더 크게 경험합니다. 그리고 이는 조직의 AI 성과로 이어지죠.
맥킨지 보고서에서는 AI를 보조적으로만 사용하는 조직과, AI 플루언시를 바탕으로 조직 및 업무 구조 자체를 재설계하는 조직 간에 생산성 격차가 발생한다고 지적합니다.
BCG의 분석도 같은 방향을 가리킵니다. AI 리더 기업들은 AI를 업무 지원으로만 쓰는 것이 아니라, 핵심 업무에 통합하여 AI 가치의 62%를 핵심 업무에서 창출하고 있습니다. 그리고 이런 조직은 AI를 적극적이고 능동적으로 활용하고, 워크플로우의 기본 인프라로 삼는 AI 플루언시를 갖추기 위해 힘써야 하죠. 이에 성공한 기업들은 매출 성장률이 타사 대비 1.5배, 주주수익률이 1.6배 더 높았습니다.
AI 플루언시는 선택의 문제가 아닙니다. AI 도입은 피해갈 수 없는 길입니다. 이 가운데 어떤 조직은 AI 성과를 내고, 어떤 조직은 제자리인 이유가 AI 플루언시에 있는 것입니다. 이제는 AI 기술 격차가 아닌, AI 활용 역량의 격차가 비즈니스 격차로 이어지는 시대입니다.
이젠, 현장에서 그대로 확장될 수 있는 AI 교육이 필수입니다
챗GPT로 시작된 생성형 AI 시대 4년째.
이제는 AI와 매일 일하기 위해 계속 AI를 새로 학습하는 것 자체가 기본 역량으로 자리 잡고 있습니다.
PwC 보고서에 따르면 이전에 4~6년 지속되던 핵심 스킬 주기가 이제는 12~18개월로 단축됐는데요. AI 플루언시도 한 번 배운다고 끝나는 역량이 아닙니다. 지속적으로 업데이트되는 AI 도구와 환경에 맞춰, 조직 차원에서 AI 역량을 꾸준히 쌓아가는 구조를 갖춰야 하죠.
결국 AI 플루언시는 개인의 역량 문제이면서 그와 동시에 교육 시스템과 기업이 함께 설계해야 할 구조적 과제입니다. AI를 잘 쓰는 사람들을 양성하고 이들을 조직 전반에 고르게 배치할 수 있는 재교육+인력 전략, 이것이 지금 기업의 가장 시급한 과제입니다.
그런 만큼 AI 플루언시를 조직 전반에 내재화하려면, 체계적이고 지속적인 AI 역량 교육이 먼저입니다.
스파르타 AI 기업교육은 이 지점을 잘 이해하고 있습니다. 그렇기 때문에 교육 전 고객사의 산업과 직무·직급·AI 역량 수준을 먼저 진단하죠. 조직의 AI에 대한 태도와 업무 통합도, 업무 설계 역량 등을 끌어올릴 수 있도록 커리큘럼을 맞춤 설계하기 위해서입니다. 그리고 AI 교육이 일회성으로 끝나지 않도록, 스파르타의 전담 PM이 고객사의 HRD와 함께 교육 설계부터 성과 측정까지 동행합니다.
무엇보다 스파르타 AI 교육은 AI 플루언시와 직결됩니다. 왜일까요? AI 교육 효과가 그대로 실현되도록, 팀스파르타는 고객사의 현업 실무에 기반한 실습 중심 교육(PBL)을 진행하기 때문입니다. 그리고 이 모든 과정을 강사는 물론 기술 튜터가 함께하여 모든 교육생의 완주를 돕죠. 교육 내용을 그대로 실무에 적용할 수 있을 정도의 맥락 있는 교육 콘텐츠를 설계하고 제공합니다.
국내 유수 기업들과 함께하며 3만 명이 입증한 스파르타 AI 기업교육. AI 플루언시처럼 지속적인 학습과 조직 차원의 설계가 동시에 요구되는 역량일수록, 경험이 쌓인 전문 파트너와 함께할 때 성과가 빠르게 나타납니다.
AI 시대, 우리 조직의 AI 역량을 진짜로 키우고 싶다면 팀스파르타와 함께 시작하세요.
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