지금까지는 특정 '직무'를 설명할 때 '정해진 업무(Task)를 수행한다'고 소개하곤 했는데요, AI가 단순·반복 업무를 대체하기 시작하면서 직무 자체를 업무로 설명하는 것이 점점 애매해졌어요. 그래서 이제 조직들은 해당 직무에 있는 사람이 '어떤 역할(Role)을 수행하는지'에 집중하기 시작했어요!🧐

 

 교육담당자를 예로 들어볼까요? 이전에는 직접 과정 기획부터 운영, 평가까지 진행했는데요, 이제 AI가 강의자료 초안 작성부터 콘텐츠 제작, 교육 신청/관리까지 자동화해서 업무를 처리하기 시작했어요. 그렇다면 자연스럽게 교육담당자는 AI가 해당 업무를 잘 수행하도록 지시하고, AI가 생성한 결과물을 검수하며, 시장과 조직 변화에 맞는 콘텐츠를 선별 및 조합하는 '콘텐츠 큐레이터'의 역할을 수행하게 될 거예요. 또 학습자들이 어떤 순서와 방식, 경험으로 콘텐츠를 학습하게 할 건지 결정하는 '학습경험 디자이너' 역할을 할 수도 있겠죠!

 

 직무가 업무가 아닌 '역할'로 정의되다 보니, 기업들은 이제 '이 일을 누가 하지' 보다는 '어떤 OO을 가진 사람이 이 역할에 부합할지'를 고민하게 되었어요.

 

 여기에 AI가 일부 업무를 흡수하면서 특정 업무가 어느 부서의 책임인지 모호해지는 경우도 생기고 있죠. 예를 들어 고객 문의 대응이 AI 챗봇을 활용해 자동화되었다면, '고객 문의' 데이터를 관리하는 건 기존의 고객 센터 부서가 되어야 할까요? 아니면 챗봇 서비스를 관리하고 고도화하는 IT부서의 일일까요?🤔

 

 실제로 AI를 활용하는 과정에서 여러 부서가 유사한 업무를 중복으로 수행하는 경우가 생기자, 이제는…

 

 

 세계경제포럼(WEF)은 2030년까지 전 세계 일자리의 22%가 구조적으로 재편될 것이라고 했는데요, 특히 현직자들이 보유한 스킬의 39%가 변화하거나 더 이상 필요 없게 될 것으로 예측했어요. 특히 기업들은 조직 변화의 가장 큰 장벽으로 '스킬 갭(63%)'을 꼽았죠. (출처: World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025) 이러한 변화들이 HRD에 시사하는 바는 무엇일까요? 

 직무가 '역할'로 정의되고, 역할 수행에 필요한 'OO' 중심으로 인력이 배치된다면, HR 부서의 최우선 과제는…

 

 또 스킬 갭을 해결하기 위한 '스킬 교육(Reskilling & Upskilling)'이 중요해지면 교육 역시 부서/업무 기반이 아닌 'OO 기반의 커리큘럼'으로 재구성될 거고요. 제공되는 형태 역시 … 이는 AI 도입으로 인한 일련의 변화들이 결국 최종적으로 '교육의 변화'로 이어질 것임을 시사하고 있어요!

 

 교담자님의 조직에서는 어떤 부분에서 스킬 갭이 발생하고 있을까요? 스킬 갭을 해결하기 위해 어떤 교육이 필요할까요? 이번에 조직 개편을 준비하시면서 함께 고민해보시면 좋을 거 같아요!🤗

 

 지금 당장 우리 조직에 모든 부분을 반영하긴 어렵겠지만, 이런 흐름을 조금씩 반영해 간다면 성공적으로 AI 시대에 맞는 조직으로 변화해 있지 않을까요? AI 도입에 도움이 될 수 있는 SERICEO 콘텐츠도 공유드리니 함께 참고해보세요!😘

전문가가 알려주는 HRD 인사이트💡

 

 AI Agent를 동료로 두고 일하는 시대, 개발자들의 업무는 어떻게 변하고 있을까요? 이런 변화에 따라 조직은 어떤 준비를 해야 할까요? 개발자들의 업무 변화 현황을 카이스트 김주호 교수님과 함께 살펴봐요!

 

 인공지능(AI) 코딩 도구의 도입은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. DORA(DevOps Research and Assessment)의 2025년 리포트에 따르면, 개발자의 90%가 이미 업무에 AI를 활용하고 있으며, 80% 이상이 생산성이 향상되었다고 느낍니다. 하지만 이러한 낙관적인 수치 이면에는 우리가 간과하고 있는 복잡한 문제들이 숨어 있습니다. 단순한 코드 생성 속도의 향상을 넘어, AI가 개발 조직과 개인에게 던지는 진짜 과제는 무엇일까요? 최신 연구 결과들을 바탕으로 개발자 업무의 변화와 대응 전략을 세 가지 핵심 트렌드로 정리해 봅니다.

 

Trend 1. 생산성의 역설: 속도는 빨라졌지만, 시스템은 불안하다

 

 우리는 흔히 'AI 도입 = 생산성 향상'이라는 공식을 떠올립니다. 하지만 최근 METR의 연구 결과는 충격적입니다. 숙련된 오픈소스 개발자들이 AI 도구를 사용했을 때, 오히려 작업 시간이 19% 더 걸렸다는 것입니다. AI가 작성한 코드를 검증하고 수정하는 데 예상보다 많은 시간이 소요되기 때문입니다.

 

 DORA 리포트 역시 이를 뒷받침합니다. AI 도입으로 소프트웨어 배포 속도(Throughput)는 빨라졌지만, 배포 불안정성(Instability) 또한 함께 증가했습니다. 개인이 코드를 짜는 속도는 빨라졌을지 몰라도, 전체 시스템 관점에서는 버그 수정과 재작업의 빈도가 늘어난 것입니다.

 

 업무는 본질적으로 복잡하게 연결되어 있습니다. 엄청난 속도의 코드 생성이 가능한 AI가 업무에 적용되었을 때, 코드 생성과 연결된 업무와 이를 둘러싼 프로세스가 뒷받침되지 않으면 기대하는 생산성 향상을 거두기 어렵습니다. 리더는 개인의 코딩 속도가 아닌, 연결된 업무의 흐름과 배포 안정성을 관리하는 데 집중해야 합니다. 견고한 개발 프로세스와 검증 시스템이 갖춰지지 않은 조직에서 AI는 혼란을 가속화할 뿐입니다.

 

Trend 2. 개인기를 넘어 조직력으로: 성공을 위한 7가지 핵심 역량

 

 그렇다면 AI 도입의 효과를 극대화하기 위해서는 무엇이 필요할까요? DORA는 개인의 도구 활용 능력을 넘어, 조직 차원의 '시스템 설계'가 승패를 가른다고 강조하며 'DORA AI 역량 모델(Capabilities Model)'을 제시했습니다. AI가 실질적인 성과로 이어지기 위해서는 다음 7가지의 기술적·문화적 토대가 선행되어야 합니다.

1. 명확한 AI 정책(AI Stance): 조직 내 AI 활용 범위와 지침 공유
2. …

 

 결국, …이 없는 상태에서의 AI 도입은 모래성 위에 성을 쌓는 것과 같습니다. 리더는 AI 도구의 구매에 앞서 우리 조직이 이 7가지 역량을 갖추고 있는지 먼저 점검해야 합니다.

 

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 이 7가지 조직 역량은 개발 조직뿐 아니라 모든 지식 업무 조직에도 적용될 수 있습니다. 특히 “명확한 AI 정책”의 경우, 강력한 AI 도입의 의지를 보이는 리더에 대비해, 실무자들은 보안, 규제, 기술 환경, 데이터 등의 이슈로 최신 AI 도구를 활용조차 하지 못하는 경우가 많습니다. 리더는 강력한 AI 도입의 의지가 실질적 업무 수준에서 일관적으로 적용될 수 있는지 확인해야 합니다.

 

Trend 3. 코더(Coder)에서 AI OOOO로의 진화

 

 AI가 코드 작성을 자동화하고 조직이 시스템을 갖춘다면, 개발자의 역할은 어떻게 변할까요? 과거에는 알고리즘을 직접 구현하고 문법(Syntax)을 고민하는 'How'의 영역이 중요했다면, 이제는 AI에게 의도를 정확히 전달하고 결과를 검증하는 'What'과 'Why'의 영역이 핵심이 됩니다.

 자연어 기반의 추상화가 고도화됨에 따라, 개발자는 코드를 직접 짜는 '작성자'에서 …로 변모하고 있습니다. 8살 어린이가 AI와 대화하며 앱을 만드는 시대, 이제 개발자에게 요구되는 핵심 역량은 코딩 그 자체보다는 … 그리고 … 역량입니다.

 

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 결론적으로, 2026년의 AI 도입 전략은 '얼마나 빨리 개발할 것인가'를 넘어 '어떤 시스템 위에서 일할 것인가'로 확장되어야 합니다. 생산성의 역설을 이해하고, 조직 차원의 7가지 핵심 역량을 다지며, 아키텍트로서의 변화된 역할을 수용하는 조직만이 AI라는 강력한 도구를 진정한 경쟁력으로 승화시킬 수 있을 것입니다.

 

 어떠셨나요? 이제 효과적인 AI 도입을 위해서는 조직적 차원의 지원이 필요해졌고, 개발자들은 새로운 역할을 수행하게 되었는데요~ 교담자님의 조직은 이런 변화를 준비하고 계신가요? 만약 개발자의 업무 변화에 따른 교육을 고민 중이시라면 아래 과정들을 참고해 보세요!🤓

 임원 보고, 사업 계획 등 중요 업무 상황에서 내 생각을 명확하게 표현하고 

상대의 신뢰를 이끌어 내는 리더의 스킬! 멀티캠퍼스 말하고 쓰기 스쿨에서 익혀보세요~ 

목적·상황별 실습 중심으로 리더분들의 스킬 트레이닝을 도와드립니다!😉