기업들이 경쟁적으로 AI를 도입하면서 핵심 업무 방식이 빠르게 재편되고 있지만, 이를 실제 성과로 연결할 내부 역량은 여전히 부족한 것으로 나타났다. 생성AI는 자동화, 분석, 의사결정 지원 등 다양한 업무 흐름에 통합되며 기업 운영 모델 자체를 변화시키고 있으나, 현장에서는 새로운 기술을 활용할 수 있는 인력과 실습 기반 학습 환경이 충분히 마련되지 않아 기술과 역량 간의 불균형이 뚜렷해지고 있다.

기존 교육 방식은 이론 중심에 머물러 실무에서 요구되는 AI 활용 능력과 괴리가 크며, 기업들은 변화 속도를 과소평가해 필요한 교육과 조직적 전환을 적시에 진행하지 못하고 있다.

AI 기반 학습 경험 플랫폼 코디오가 발표한 ‘2025년 기업 AI 도입 설문조사’는 이러한 구조적 문제를 명확하게 드러내며, 생산성 기대는 높지만 실제 준비도는 낮은 ‘AI 도입 격차’가 심화되고 있음을 보여준다. 이는 기술이 빠르게 발전하는 시대에 기업의 역량 구축 속도가 그에 미치지 못할 경우 AI 투자의 효과가 제한될 수 있음을 시사한다.

생산성 기대는 높지만 직원 준비도는 크게 부족

조사에 따르면 기업의 76%가 AI 도입 후 24개월 내 두 자릿수 생산성 향상을 기대하고 있었지만, 실제로 AI를 효과적으로 활용하는 방법을 이해하지 못하는 기업 비율은 절반 이상으로 나타났다. 60%의 기업은 직원 역량 강화 부족을 도입의 가장 큰 장애물로 꼽아 기술 준비도와 활용 능력 사이의 간극이 명확히 드러났다.

코디오(Codio)의 공동 창립자인 필립 스날룬(Phillip Snalune)은 기업이 과감하게 AI를 도입하고 있음에도 인력 준비는 여전히 부족한 상황이라고 지적했다. 그는 직원이 AI를 제대로 활용하지 못하면 운영 혁신은 불가능하다고 강조하며, 많은 조직이 교육 전략을 어떻게 설계해야 할지조차 확신하지 못하고 있다고 말했다.

이러한 조사 결과는 AI 도입 속도가 직원의 학습 속도를 앞지르면서 기술 격차가 조직 전체에 누적되고 있음을 의미한다. 기업들이 AI 통합의 규모와 필요한 역량 강화 수준을 과소평가해 실무 적용까지 이어지는 학습 환경이 충분히 구축되지 않았다는 문제도 드러났다.

AI 거버넌스·프롬프트 엔지니어링·데이터 리터러시 수요 증가

기업들은 AI 시대 핵심 역량으로 AI 거버넌스 및 감독(53%), 신속한 엔지니어링 및 응용 활용(51%), 데이터 리터러시(47%)를 우선순위로 꼽았다. 그러나 현재의 기업 교육은 여전히 이론 중심으로 운영되고 있어 실제 업무에서 활용할 도구와 기술에 대한 준비도가 충분하지 않은 것으로 나타났다.

이러한 상황에서 코디오 플랫폼은 실시간 분석 기반 실습형 학습 환경을 제공하여 대학, 기업 L&D 팀, 부트캠프 등 다양한 조직에서 대규모 AI 교육을 지원하고 있다. 플랫폼은 LLM을 포함한 다양한 AI 기반 사용 사례를 안전하고 규정을 준수하는 환경에서 학습할 수 있도록 구성되어 있으며, 컴퓨팅 리소스와 LLM 사용 예산도 통합 관리할 수 있도록 설계됐다.

코디오는 특히 실습 중심 프로젝트 기반 학습을 통해 조직 전반의 AI 활용 능력을 높이고 내부 역량을 확장하는 데 필요한 기반을 제공하고 있다. 이는 기업이 AI 도입 효과를 실질적으로 높이기 위해 반드시 필요한 요소로 평가된다.

기업 운영 체계의 근본적 재정비 시급

전문가들은 이번 조사 결과가 단순한 기술 격차가 아니라 기업 운영 체계의 근본적 재정비 부족을 보여주는 신호라고 해석한다. AI가 기존 프로세스를 대체하거나 자동화하는 수준을 넘어, 업무 흐름과 데이터 사용 방식, 조직 내 의사결정 구조까지 변화시키고 있음에도 많은 기업은 여전히 ‘기존 업무 방식 위에 기술만 얹는’ 방식에 머물러 있다고 진단한다. 이러한 접근은 도입 효과를 제한하고 기술 부채를 누적시키는 원인이 될 수 있다고 경고한다.

각종 전문가들은 AI 활용 능력을 갖춘 인재는 시장에서 부족하며, 기업 내부에서 지속 가능한 재교육 체계를 구축해야 한다고 강조한다. AI 거버넌스, 데이터 리터러시, 프롬프트 엔지니어링 같은 핵심 역량은 단기 교육만으로 확보할 수 없기 때문에, 실습 중심의 반복적 학습 과정이 설계되어야 하며 이를 실제 업무 흐름에 통합해야 한다고 조언한다. 또한 AI 이해도가 낮은 조직은 모델 결과 검증, 데이터 규정 준수, 보안과 윤리 기준 설정 등 핵심 위험 관리 능력이 떨어져 리스크에 더 취약해질 수 있다는 점도 지적된다.

전문가들은 조직 문화 역시 AI 활용 성숙도를 결정하는 중요한 요소라고 분석한다. 실험을 장려하고 실패를 학습 과정으로 인정하는 조직은 새로운 AI 도구를 더 빠르게 흡수하고 활용하지만, 교육이 형식적으로 운영되는 조직은 실무 적용이 어렵고 직원이 AI를 추가 업무로 인식해 활용도를 높이기 어렵다. 이는 AI를 효율적으로 운용하기 위한 전사적 문화 구축이 필수임을 보여준다.

결국 기업이 AI 도입의 양보다 활용의 질을 우선해야 한다고 전문가들은 강조한다. 기술은 빠르게 진화하지만 사람의 학습 속도는 그만큼 빨라지지 않기 때문에, 기업의 경쟁력은 ‘얼마나 많은 AI를 도입했는가’가 아니라 ‘얼마나 잘 활용하는가’로 정의되는 시대가 이미 도래했다고 분석한다. 내부 역량 강화는 선택이 아니라 필수이며, 이번 조사 결과는 그 필요성을 다시 한 번 확인시켜 주는 지표라는 평가다.

코디오의 2025년 기업 AI 도입 설문조사는 기업들이 기술 도입에 적극적이지만 실제 활용 역량은 따라가지 못하고 있음을 보여준다. 기업들은 AI 거버넌스, 프롬프트 엔지니어링, 데이터 리터러시를 핵심 역량으로 인식하지만, 현재 교육 구조는 이를 충분히 뒷받침하지 못하고 있다. 전문가 분석에서도 확인되듯 실습 중심 학습과 내부 역량 강화가 AI 도입 효과를 결정하는 핵심 요소로 자리 잡고 있으며, 기업은 기술보다 사람 중심 전략을 강화해야 한다.