팀원이 AI를 안 쓴다면, 교육 횟수보다 팀장을 먼저 보세요

먼저 답부터 드리면, 팀원의 AI 활용도는 교육 횟수보다 팀장이 쓰는지와 더 강하게 맞물려 있습니다.

기업교육 문의를 받다 보면 비슷한 이야기를 자주 듣습니다. "작년에 전사 AI 교육 다 돌렸는데, 실제로 쓰는 사람은 손에 꼽아요." 그러고는 대개 이렇게 물으십니다. 교육을 한 번 더 돌려야 하는지, 아니면 도구를 바꿔야 하는지.

올해 상반기에 나온 조사들과 국내 대기업이 움직인 순서를 나란히 놓고 보면, 손대야 할 곳이 따로 있습니다.

1. 팀장이 쓰면 팀원도 정말 따라 쓸까요?

적어도 숫자로는 뚜렷한 차이가 나옵니다. 마이크로소프트가 5월에 낸 2026 Work Trend Index를 보면, 관리자가 AI 쓰는 걸 팀에 적극적으로 보여준 경우와 그렇지 않은 경우의 응답이 꽤 갈립니다.

• 팀원이 체감한 AI의 가치가 17%p 높았습니다.
• AI가 뱉은 결과를 그냥 받지 않고 한 번 걸러보는 태도는 22%p 높았습니다.
• 에이전트형 AI를 믿고 맡기는 정도는 30%p까지 벌어졌습니다.

저희는 세 번째 숫자에서 좀 멈췄습니다. 신뢰라는 건 교육으로 만들기가 제일 어렵거든요. 강의를 아무리 잘해도 "이걸 믿고 써도 되나" 하는 마음은 잘 안 없어집니다. 그 격차가 가장 크게 벌어진 지점이 강사가 아니라 팀장이 쓰는 장면이었다는 겁니다.

다만 짚어둘 게 하나 있습니다. 이 조사는 팀장이 쓰면 팀원이 반드시 따라 쓴다는 인과관계를 증명한 게 아닙니다. 두 가지가 같이 움직인다는 걸 보여준 자료입니다. 그래도 교육 담당자 입장에서는 어디를 먼저 건드려볼지 정하기엔 충분한 힌트죠.

2. 도구를 잘 고르면 되는 문제 아닌가요?

같은 조사에 더 눈에 띄는 대목이 있습니다. 한번 해봐도 괜찮다는 분위기를 만든 관리자의 팀은 AI 준비도가 최대 20%p 높았습니다. 그런 팀에서는 AI를 자주 쓰는 사람이 될 가능성이 1.4배였고요.

요인을 쪼개 보면 더 분명해집니다. 조직 요인이 67%, 개인 요인이 32%였습니다. 문화와 관리자의 지원, 인재관리 관행 같은 조직 쪽 요인이 개인의 태도나 행동보다 AI 활용 성과와 두 배 이상 강한 연관성을 보였다는 뜻입니다. 마이크로소프트도 이건 인과효과가 아니라 통계적 연관성이라고 못 박아뒀습니다.

그런데 회사가 AI를 두고 뭘 하려는지 명확하고 일관되게 보인다고 답한 사람은 26%뿐이었습니다. 나머지 일곱 명 넘는 사람들은 방향을 모르는 채로 도구만 받은 셈입니다.

이 대목은 강의장에서도 자주 보입니다. 실습 시간에 나오는 질문이 프롬프트 작성법만은 아니에요. "이거 써도 되는 건가요?"를 꽤 많이 물으십니다. 회사 자료를 넣어도 되는지, 어디까지 AI로 만들어도 되는지를 묻는 거죠.

그 질문에 답할 수 있는 사람은 강사가 아니라 그 팀의 리더입니다. 강사는 "각 사 규정을 따르세요"라고 말할 수밖에 없거든요.

3. 국내 대기업은 어떤 방향으로 움직였나요?

올 상반기 보도를 모아 보면 강조점이 비슷합니다.

삼성전자 DX부문은 6월 12일부터 ChatGPT와 구글 제미나이 엔터프라이즈, 앤트로픽 클로드를 공식 업무용으로 도입했습니다. 도구를 세 개나 한꺼번에 연 것도 눈에 띄지만, 그 옆에 붙은 소식이 더 인상적이었습니다. 삼성이 관계사 임원 2,300여 명을 대상으로 AI 집중교육을 진행했다는 대목입니다. 실무자부터 시작한 게 아니었습니다.

SK하이닉스는 하루 앞선 6월 11일, CEO 타운홀에서 외부 AI 도입 검토 방침을 공식화했습니다. 곽노정 사장이 이 자리에서 "누가 더 빨리 배우고 변화하는지가 중요하다"고 했는데요. 주어가 조직이 아니라 사람이라는 점을 눈여겨볼 만합니다.

LG는 조금 일렀습니다. 3월 사장단 회의에서 구광모 회장이 AI를 기업의 미래를 좌우할 근본적인 변화로 규정하고, CEO와 사업책임자가 주도적으로 나설 것을 강조했습니다.

세 회사가 각각 어떤 교육을 얼마나 돌렸는지는 공개된 정보의 결이 다릅니다. 임원 교육 규모까지 확인되는 건 삼성 쪽이고, SK하이닉스와 LG는 도입 검토와 경영진 메시지 단계까지 확인됩니다. 그래도 겹쳐 놓으면 하나가 남습니다. AI 전환을 실무자의 도구 문제가 아니라 경영진과 리더가 직접 이끌 과제로 보고 있다는 점입니다. "일단 깔아놓고 익숙해지면 교육하자"는 아니었다는 거죠.

4. 그럼 우리 리더들은 준비가 되어 있을까요?

여기서 숫자가 좀 아픕니다. 맨파워그룹 탤런트솔루션이 7월에 낸 조사를 보면, 자사 리더들이 AI 기반 업무방식을 이끌 준비가 충분히 되어 있다고 평가한 조직은 3%에 그쳤습니다. C레벨과 CHRO, 인재확보 책임자 80명에게 물은 결과입니다. 인력 준비도가 고도화나 전환 단계라고 평가한 조직도 17%였고요.

보고서는 이제 도입이 아니라 적응의 문제라고 정리했습니다. 기술을 깔 줄 아는 것보다 일하는 방식을 다시 짤 줄 아는 게 성패를 가른다는 얘기죠.

도구는 벌써 들어와 있고, 팀원은 리더를 보고 배우는데, 그 리더가 아직 준비가 안 됐습니다. 어디가 막혀 있는지는 꽤 분명해 보입니다.

5. 리더 교육을 한다면 무엇을 담아야 할까요?

여기서 한 번 더 걸리는 조직이 많습니다. 리더부터 하자고 정해놓고 막상 내용을 짜면 실무자 교육이랑 똑같아지거든요. 프롬프트 잘 쓰는 법, 보고서 초안 뽑기, 회의록 요약. 필요한 내용이긴 한데, 그건 팀원도 배웁니다. 임원 교육이라고 시간만 짧게 줄인 버전이 되기 쉽죠.

리더에게만 있는 일이 따로 있습니다. 사람을 다루는 일입니다.

이 표를 만들어놓고 보면 한 군데가 걸립니다. AI가 팀원마다 다르게 답하려면 그 팀원에 대한 정보가 들어가야 하는데, 인사평가나 건강, 급여 같은 건 넣을 수 없잖아요. 보안 담당자가 먼저 막습니다.

그래서 저희는 강점 진단 결과를 꺼냅니다. 강점 진단 결과는 건강이나 범죄경력처럼 법에서 정한 대표적인 민감정보와는 성격이 다릅니다. 다만 특정 개인과 연결되는 순간 개인정보로 취급해야 합니다. 그래서 실습에서는 실명과 식별 가능한 세부 정보를 빼고 씁니다.

팀원 A, B, C로 바꾼다고 해서 자동으로 안전해지는 건 아닙니다. 인원이 적은 팀에서는 직무와 담당 업무를 함께 적는 순간 누구인지 바로 드러나거든요. 회사의 AI 사용 규정과 개인정보 처리 기준에 맞춰 어디까지 입력할지 먼저 정해두시는 게 안전합니다.

강점 진단, 이미 해두신 회사 많으실 겁니다. 문제는 대부분 "아, 나는 이런 사람이구나"에서 끝난다는 거예요. 진단지는 서랍에 들어가고, 몇 달 뒤엔 자기 상위 다섯 개도 기억 못 합니다. 워크숍에서 팀장님들이 자주 하시는 말도 이겁니다. "진단은 했는데, 그래서 이 친구한테 뭐라고 말해야 하는지를 모르겠어요."

그 서랍 속 결과를 조건에 맞게 정리해서 AI에 넣으면 얘기가 달라집니다. 팀 전체 강점이 어디에 몰려 있는지, 누구와 누가 부딪힐 가능성이 큰지, 이 팀원에게는 어떤 표현을 피해야 하는지가 문장으로 나옵니다. AI 교육 따로, 리더십 교육 따로 돌릴 이유가 사라지는 지점이죠.

6. 자주 받는 질문

Q. AI 리더십 교육은 일반 AI 활용 교육과 뭐가 다른가요?

일반 AI 교육이 도구 쓰는 법을 다룬다면, AI 리더십 교육은 리더가 팀을 굴리는 장면에 AI를 붙입니다. 면담 질문, 피드백 문장, 업무 배분 판단처럼 사람이 얽힌 일이 대상이 됩니다.

Q. AI를 잘 모르는 팀장도 따라올 수 있나요?

네, 됩니다. 개발자 대상이 아니라 팀 관리하는 분들이 대상이라, 출발점이 도구가 아니라 지금 겪고 있는 관리 고민입니다. "요즘 이 친구가 왜 이러지" 같은 데서 시작합니다.

Q. 팀원 정보를 AI에 넣어도 괜찮나요?

회사 규정을 먼저 확인하시는 게 순서입니다. 실습에서는 실명과 식별 가능한 세부 정보를 빼는 것이 기본이고, 인사평가, 건강, 가족, 징계, 급여 관련 정보는 넣지 않는 걸 원칙으로 잡으셔야 합니다. 이름만 바꿔도 다른 정보와 합쳐지면 누구인지 드러날 수 있다는 점도 함께 안내드립니다. 공공기관이나 폐쇄망을 쓰는 곳이라면 기관 규정에 맞춰 사용 범위를 미리 정해두시는 게 안전합니다.

참고문헌

• Microsoft, 「2026 Work Trend Index: Agents, Human Agency, and the Opportunity for Every Organization」, 2026.5.5
• ManpowerGroup Talent Solutions 조사(C레벨·CHRO·인재확보 책임자 80명), 2026.7.22 — HR Dive 「Leadership readiness lags behind AI adoption rate」, 2026.7.27 재인용
• 빅데이터뉴스, 「삼성·SK·LG, AI 전환 승부수…"일하는 방식 바꿔라"」, 2026.6.14
• 삼성 관계사 임원 대상 AI 집중교육 관련 보도, 2026.6
• SK하이닉스 CEO 타운홀 관련 보도, 2026.6.11
• LG 사장단 회의 관련 보도, 2026.3