인공지능(AI) 기술의 발전은 지금 이 순간에도 가속화하고 있다. 불과 몇 년 전까지만 해도 실험적 기술로 여겨지던 생성형AI는 이제 보고서 요약, 코드 작성, 이미지 제작 등 실질적인 업무에 깊숙이 활용되고 있다. 이는 단순히 생산성 향상을 넘어 일의 본질과 조직 운영 방식 전반을 재정의하는 전환점이 되고 있다. 과거에는 ‘어떻게 할 것인가’가 업무 수행의 핵심 고민이었다. 하지만 이제AI가 다양한 방법을 제시해 주면서 더 중요한 질문은 ‘무엇을 할 것인가와 무엇은 과감히 하지 않을 것인가’로 옮겨가고 있다. 문제를 정의하고, 기회를 식별하며, 전략적으로 방향을 설정하는 역량이 더 중요해진 것이다. 미래의 경쟁력은AI를 얼마나 잘 다루느냐보다 기술을 바탕으로 어떤 문제를 해결하고 어떤 가치를 창출할 수 있는가에 달려 있다. 업계에서도 이런 변화에 선제 대응하고자 다양한 실험을 하고 있다. 우리 회사만 해도 구성원에게 생성형AI도구의 사용 비용을 지원하고, 업무 효율성이 어떻게 변화하는지를 정량적·정성적으로 측정하고 있다. 또, 자체 구축한AI에이전트 빌더를 통해 구성원이 업무 현장에서AI를 자율적으로 활용하고, 실무에 접목한 사례가 자연스럽게 축적될 수 있도록 하고 있다.   
        무엇보다 생성형AI는 조직에 ‘기술 도입’이라는 차원을 넘어 ‘이 일을 왜 해야 하는가’ ‘이 일이 만들어내는 진짜 가치는 무엇인가’라는 본질적인 질문을 던지고 있다. 아무리 기술이 발전해도 그것을 어떤 문제 해결에 활용할 것인지, 어떻게 사람과 조직의 성장을 이끌 것인지는 여전히 인간의 판단과 책임에 달려 있다. 현장에서는AI활용의 한계도 분명히 관찰되고 있다. 복잡한 설계나 구현 단계에서는 “설명하는 게 더 번거롭다” “환각현상으로 잘못된 코드가 제안된다”는 피드백이 나온다. 이는AI가 결과보다는 과정 개선에 특화돼 있으며, 비판적 사고력과 커뮤니케이션 역량은 여전히 대체 불가능하다는 점을 시사한다. 결국 채용 기준 역시 기술 역량과AI활용력, 문제 해결력 간의 균형 있는 재정립이 필요하다. AI도구 활용도가 높은 사람에게는 몇 가지 공통점이 있다. 이들은 다양한 도구를 조합해 업무 흐름을 최적화하고, 단계별로AI를 연계해 활용한다. 나아가 새로운 기술에 대한 러닝 커브를AI로 단축하는 시도도 능동적으로 해낸다. 이런 인재는 조직 내 디지털 전환을 이끄는 전도사로 육성할 수 있다. AI는 분명 강력한 도구다. 그러나 그 도구를 통해 어디로 갈지, 무엇을 위해 일할지를 결정하는 것은 사람의 몫이다.AI시대의 진정한 경쟁력은 기술을 넘어 본질을 직시하는 사람과 조직에 있을 것이다(한국경제, 2025. 8. 9).