AI와 사람의 역할 분담과 협업 : 보고서 작성 워크플로우를 기반으로
기업 실무자들은 최근 생성형 AI의 등장으로 업무 효율화에 큰 기대를 걸고 있습니다. 하지만 일각에서는 AI가 인간을 완전히 대체해 보고서 하나쯤은 알아서 척척 작성해줄 것이라는 오해를 하기도 합니다. 결론부터 말하면, AI는 업무의 ‘파트너’이지 전지전능한 만능 해결사가 아닙니다. 실제 현업에서 AI를 잘 활용하는 조직의 사례를 봐도, AI는 사람의 전문성을 보완하는 도구일 뿐 최종 판단과 책임은 사람에게 남아 있습니다. 따라서, AI와 사람의 효과적인 협업 구조를 설계하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 보고서 작성 업무를 예로 들어, 복잡한 과업을 효율적으로 해결하기 위해 AI와 사람이 어떻게 역할을 분담하고 협업하는지 살펴보겠습니다.
AI와의 협업 필요성 및 흔한 오해
AI와 협업이 필요한 이유는 우리가 마주하고 있는 업무 현실 때문입니다. 대기업일수록 다루는 정보와 문서가 방대하고, 시간은 촉박한 상황에서 AI의 자동화 능력은 사람의 업무를 보조하는 강력한 수단이 됩니다. 예를 들어 생성형 AI는 그 방대한 데이터를 빠르게 수집·정리하고 패턴과 인사이트를 도출해낼 수 있어 보고서 작업 시간을 단축시키죠.
한편, 이는 AI가 알아서 보고서를 다 써줄 것이라는 기대로 이어지기도 하는데요. 이런 기대와 현실 사이에는 큰 간극이 있는데, 보고서 작성과 같은 복합 업무는 여전히 사람의 판단과 맥락 이해, 그리고 최종 검토가 필수적이기 때문입니다. 실제로 펜실베니아 주정부의 AI 활용 파일럿 프로그램에서도 “AI는 인간의 전문성을 증강할 뿐, 인간을 대체하지 않는다”는 점이 강조되었죠. 결국 AI를 단독으로 활용하는 것이 아니라, 사람과의 전략적 협업으로 접근해야 성과를 극대화할 수 있습니다. 보다 쉬운 이해를 돕기 위해, 우리가 가장 흔하게 다루는 업무인 '보고서 작성'을 바탕으로 예시를 들어보겠습니다.
보고서 작성 프로세스의 워크플로우
보고서 작성 작업은 단순히 글을 몇 문장 생성하는 일이 아니라 여러 단계의 복합 업무가 결합된 프로세스입니다. 보고서를 작성하는 일은 일반적으로 다음과 같은 흐름으로 진행됩니다.
- 목적 정의 및 기획
보고서의 목적과 읽을 대상을 규정하고, 전달할 핵심 메시지를 구상합니다. - 데이터 수집
필요한 자료와 데이터를 취합합니다. 예를 들어, 시장조사 보고서를 작성하기 위해서는 업계의 최신 지표와 사례 등을 찾습니다. - 분석 및 인사이트 도출
수집한 데이터를 읽고 해석하여 유의미한 인사이트와 결론을 이끌어냅니다. - 구조화(아웃라인 설계)
보고서의 전개 순서와 논리 구조를 잡습니다. 이 때, 핵심적인 메시지를 효과적으로 전달하기 위해 설득력 있는 논리를 바탕으로 일관성 있는 스토리라인을 구성하는 것이 중요합니다. - 초안 작성
잡아둔 구조에 따라 초안을 작성합니다. 초안은 전하고자 하는 핵심 메시지를 잘 담고 있어야 합니다. - 시각화 및 편집
내용에 따라 필요한 경우, 표나 그래프 등의 시각자료를 만들고, 보고서를 다듬어 가독성을 높입니다. - 검토 및 피드백
작성된 초안을 검토하고 오류를 수정합니다. 상사나 동료에게 피드백을 받아 내용을 보완하기도 합니다. - 최종 발행
최종본을 확정 짓고 관련자들에게 공유합니다.
이렇듯 보고서 작성은 기획에서부터 최종 검수까지 여러 단계가 연속된 과정입니다. 한 단계라도 소홀히 하면 좋은 보고서가 나오기 어렵습니다. 따라서, 각 단계를 효율화하기 위해 AI와 사람이 어떻게 역할을 나눌지를 고민해야 합니다.
단계별 AI 활용 영역과 인간 개입 지점
그렇다면 보고서 작성의 각 단계에서 AI에게 맡기기 적합한 작업과, 인간의 개입이 반드시 필요한 부분은 무엇일까요? 단계별로 나눠 살펴보겠습니다.
- 데이터 수집
이 단계에서는 AI의 도움을 크게 받을 수 있습니다. ChatGPT 같은 생성형 AI에 정보를 질문하면, 일일이 사람 손으로 검색할 때보다 더 빠르게 관련 자료를 수집하고 요약해줄 수 있습니다. 실제로 수많은 최신 AI 검색 에이전트들이 출처가 포함된 정보를 대화형으로 제공하며 데이터 수집을 도와주고 있습니다. 예컨대 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 도구를 쓰면 사내 문서나 웹상의 최신 자료를 AI가 찾아와 실시간으로 요약해주기 때문에 사람이 일일이 읽어볼 시간을 크게 줄여줍니다.
다만, 어떤 정보를 찾을지 최초에 결정하는 것은 사람의 역할입니다. AI에게 키워드를 제시하고 방향을 잡아주는 일이 필요하죠. 또한 AI가 제공한 자료의 신뢰성을 평가하고 추가 자료를 보충하는 것도 사람이 해야하는 역할입니다. - 데이터 분석
수집된 자료를 분석하고 인사이트를 얻는 과정 역시 AI와 협업할 수 있습니다. 예를 들어 정형화된 표 데이터를 AI에게 주고 “이 데이터의 추이를 분석해줘”라고 프롬프트를 주면, AI가 패턴을 설명하고 시사점을 제시해줄 수 있습니다. 최근에는 PDF 문서나 오디오, 영상 등의 다양한 유형의 파일을 업로드하면 그 내용을 요약·분석해주는 AI 도구도 등장하여 사람이 모든 자료를 직접 확인하는 수고를 덜어주고 있습니다. 그러나 AI의 분석 결과에서 무엇이 중요한 인사이트인지 결정하는 것은 인간의 몫입니다. AI는 통계 요약은 잘하지만, 그 의미가 맥락상 얼마나 핵심적인지까지는 판단하기 어렵기 때문입니다. 또한 AI가 내놓은 분석이 타당한지, 혹시 잘못된 해석은 아닌지 비판적으로 검토하는 역할도 사람이 해야 합니다. - 구조화(아웃라인 설계)
보고서의 뼈대를 잡는 작업은 현재로서는 인간의 역할 비중이 매우 큽니다. 보고서의 구조는 누가 이 보고서를 읽게 될 것인지 그 대상과 목적, 그리고 조직 내부의 맥락적 중요도를 고려해 짜야 하기 때문입니다. 머지않아 AI 에이전트가 이 구조까지 잡아주는 시대가 올 수도 있지만, 최종적으로 어떤 흐름으로 전개할지는 사람이 판단해야 하죠. 다시 말해, AI에게 “A라는 주제에 대한 보고서 아웃라인을 만들어줘”라고 하면 일반적인 틀을 제시할 수는 있으나, 그것을 우리 조직과 상황에 맞게 조정하는 건 사람의 일입니다. - 초안 작성
초안 작성 단계에서는 AI를 ‘보조 작가’로 활용할 수 있습니다. 예컨대 AI에게 아웃라인과 핵심 포인트를 주고 각 섹션의 초안을 쓰게하도록 시도해볼 수 있습니다. 생성형 AI는 대량의 텍스트를 빠르게 작성하는 장점을 가지고 있어 초안 작성에 드는 시간을 단축시켜 줍니다. 다만 AI는 그럴듯하지만 사실과는 다를 수 있는 내용을 환각(hallucination)으로 만들어낼 수 있기 때문에, 생성한 문장에 대한 팩트 체킹과 맥락 적합성 검토는 필수입니다. 또, 조직의 문화나 보고의 목적에 맞지 않는 표현이 있다면 사람이 손봐야 합니다.
한편 AI는 반복적인 문장 다듬기에도 유용합니다. 초안을 작성하고 난 후, “내용을 간결하게 정리해줘”, “어투를 조금 더 formal하게 바꿔줘” 같이 프롬프트를 주면 그에 맞게 문장을 다듬어주므로, 초안을 다듬는데 필요한 수고를 줄여줍니다. 즉 AI는 초안 작성의 속도를 높이고 문장의 품질을 일정하게 맞춰주는 역할을 하고, 사람은 내용의 정확성과 맥락, 논조를 통제하는 식의 협업이 이뤄집니다. - 시각화 및 편집
도표나 그래프 작성, 레이아웃 편집 등에도 AI 도구를 활용할 수 있습니다. 예를 들어 자연어로 “이런 표를 그래프로 그려줘” 하면 시각화 된 자료를 만들어주는 툴이 나오고 있고, 작성한 텍스트를 한층 보기 좋게 자동으로 편집해주거나 디자인 템플릿을 추천해주기도 합니다. 여기에서 최종 디자인을 선택하는 것과 AI가 제공한 시각 자료가 정확한 해석을 담고 있는지에 대한 확인은 사람이 책임지는 것이 좋습니다. 더 쉬운 이해를 위해 제공한 시각자료가 잘못된 정보를 제공하면 오히려 문제를 불러일으킬 수 있습니다. - 검토 및 피드백
최종 검수 단계에서도 AI의 도움을 받을 수 있습니다. 맞춤법 교정이나 간단한 번역은 AI가 사람보다 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다. 하지만 내용적 타당성과 메시지의 효과성 검토는 사람이 주도해야 합니다. 보고서가 의도한 바대로 전달되는지, 논리의 비약은 없는지, 민감한 이슈는 없는지 등은 AI보다는 작성자가 더 잘 판단할 수 있습니다. 또한, 조직 내 상사나 동료의 피드백을 반영하는 작업도 인간 사이의 소통 영역입니다. AI를 활용하면 기계적 오류는 줄일 수 있지만, 최종 품질을 담보하는 마지막 문지기는 결국 사람입니다.
이처럼 각 단계별로 AI가 잘할 수 있는 일과 인간만이 할 수 있는 일을 구분하여 역할을 분담하면, 업무 효율을 높이면서도 품질을 유지할 수 있습니다. 핵심은 AI에게 맡긴 부분도 최종적으로는 인간이 한 번 점검하고 승인하는 절차를 갖추는 것입니다. 그렇게 하면 AI를 활용하더라도 인간의 전문적 판단과 맥락 이해를 통해 완성도를 담보할 수 있습니다.
효과적인 협업을 위한 프롬프트 설계 전략
AI와 인간의 협업에서 프롬프트의 설계는 성공의 열쇠입니다. AI가 원하는 결과물을 제대로 만들어내려면 무엇을, 어떻게 해주길 원하는지 명확히 알려주는 커뮤니케이션이 필요하기 때문입니다. 프롬프트를 설계할 때는 다음과 같은 부분을 유념해야 합니다.
- 맥락과 역할 부여
AI에게 단순히 “보고서 작성해줘”라고 하기보다, 상황과 역할을 상세히 설명하는 것이 좋습니다. 예를 들어 “당신은 우리 회사의 신입 HRD 직원입니다. 현재 교육 콘텐츠 개발 계획안을 작성 중이며, 그 개요는 다음과 같습니다. 이 정보에 기반해 서론 부분 초안을 작성해주세요.”처럼 AI가 자신이 어떤 맥락과 관점에서 글을 써야 하는지 알 수 있도록 지시합니다. 이렇게 프롬프트에 구체적인 배경과 요구사항을 담으면 결과물의 품질이 향상됩니다. 조직의 용어, 원하는 톤앤매너, 글의 형식(예를 들어 발표자료인지, 보고서인지, 온라인 컨텐츠인지) 등을 미리 알려주는 것도 좋습니다. - 단계별 지시와 세부 요구
한꺼번에 복잡한 작업을 시키기보다는 작업을 쪼개어 단계별로 AI에 지시하면 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 보고서 작성이라면, 첫 번째 프롬프트에서는 “보고서 구조에 대한 아이디어를 브레인스토밍해줘”라고 해서 아웃라인 초안을 받고, 두 번째 프롬프트에서는 “위에서 제시한 구조에 따라 서론을 작성해줘”와 같이 단계별로 세분화된 요청을 보냅니다. 이렇게 하면 AI가 각 단계에 집중하여 오류를 줄이고, 사용자는 단계마다 자료의 방향을 점검하고 조정할 수 있어 통제력을 유지하는 효과가 있습니다. - 예시와 제약 제공
원하는 산출물의 예시를 프롬프트에 포함하면 AI가 참고하여 더 나은 결과를 냅니다. 예를 들어 특정 보고서 문체를 원한다면 참고할 문서를 첨부하거나 일부를 발췌하여 “참고로, 우리 지난 보고서는 이렇게 썼으니 비슷하게 작성해줘"라고 할 수 있습니다. 그리고 “사실에 기반해 작성할 것”, “출처를 명시할 것” 등 반드시 지켜야 할 조건을 함께 제시해 AI의 작업 범위를 통제해야 합니다. 이러한 가이드라인이 없으면 AI가 상상으로 채워넣거나 부정확한 내용을 쓸 수 있으므로, 프롬프트 단계에서 기대 결과물의 형태와 기준을 명확히 설정하는 것이 중요합니다. - 품질 개선을 위한 대화 반복
첫 프롬프트로 완벽한 결과가 나오지 않는 경우가 많습니다. 그래서 AI와 여러 차례 대화를 주고받으며 점진적으로 완성도를 높이는 접근이 필요합니다. 예를 들어 AI가 초안을 주면, 이를 검토한 뒤 “문체를 좀 더 공식적으로 바꾸고, 3번째 문단에 추가 데이터를 반영해서 다시 작성해줘”와 같이 피드백을 줘서 수정본을 받습니다. 이렇게 사용자가 주도권을 쥐고 AI의 출력을 평가-수정-재요청하는 과정을 거치면 최종 산출물의 품질이 높아집니다. 이때 AI에게 “위 글에서 사실과 맞지 않는 부분이 있으면 지적해줘”와 같이 스스로 결과물을 검토하도록 프롬프트를 줄 수도 있습니다. 요컨대, 프롬프트 설계는 한 번으로 끝내는 것이 아니라 대화 흐름 전체를 설계하는 것이며, 사람의 비판적 사고와 결합될 때 비로소 빛을 발합니다.
단계별 데이터 준비 및 제공 방식 (RAG 등)
보고서 작업에서 AI의 역할을 극대화하려면 AI에게 필요한 데이터를 적시에 제공하는 전략도 중요합니다. 일반적인 챗봇 AI는 자기 내부에 학습된 정보만으로 답변하기 때문에 기업 내부의 최신 자료나 특정한 전문 지식이 필요할 때는 한계를 보입니다. 이를 해결하는 방법 중 하나가 바로 RAG (Retrieval-Augmented Generation)입니다. RAG는 AI 모델에 외부 데이터베이스나 문서를 연결해 필요한 정보를 검색한 뒤, 그 내용을 토대로 응답을 생성하는 기술입니다. 즉, AI에게 똑똑한 ‘정보 비서’를 달아주는 것이죠. 실무에서 RAG 개념을 활용하려면 다음을 고려해야 합니다.
- 내부 지식베이스 활용
회사의 축적된 보고서, 매뉴얼, 데이터베이스 등을 미리 정리해두고 필요할 때 AI가 검색해서 활용하게 할 수 있습니다. 예를 들어 보고서에 과거 프로젝트의 수치를 인용해야 한다면, 해당 프로젝트 문서를 AI가 참조하도록 프롬프트에 첨부하거나 요약본을 제공합니다. “다음은 관련 데이터입니다: [데이터 내용...] 이를 참고하여 작성해줘”처럼 말이죠. 그러면 AI는 이를 바탕으로 최신 정보까지 반영하여 보다 정확한 결과를 내게 됩니다. - 데이터 정제 및 형식
AI에게 줄 데이터는 가능한 간결하고 구조화된 형식일 때 효과적입니다. 긴 원문을 그대로 주는 것보다 핵심만 정리하거나 표, 리스트 등 구조화된 형태로 제공하면 AI가 더 쉽게 이해합니다. 예컨대 엑셀 표를 텍스트로 붙여넣기보다는, '요약: 지난 분기 매출 10% 증가, 고객 만족도 85점' 과 같이 요점을 전달하는 겁니다. 또한 텍스트의 메타정보(출처, 날짜, 내용 종류 등)를 함께 전달하면 AI가 답변을 만드는데 참고하기에 좋습니다. 이런 데이터 정제 작업은 인간이 선행해야 할 부분입니다. - 프롬프트 내 인용과 참조 설계
AI가 주어진 데이터만 활용하도록 유도하려면 프롬프트에 “답변에는 지금 제공된 정보 외에 상상으로 더 보태지 말 것” 같은 문구를 넣을 수 있습니다. 또 AI가 답변에서 어떤 데이터를 참조했는지 밝히게 할 수도 있습니다. 예를 들어 “제공 자료 A에 따르면…” 이런 표현을 쓰도록 유도하면, 나중에 사람이 검토할 때도 수월합니다. 이는 일종의 프롬프트 상의 RAG 구현으로, AI의 사실 준거성을 높이는 방법입니다. - 툴의 활용
기술적으로 가능하다면 사내에 RAG가 적용된 AI툴을 도입하는 것도 방법입니다. 예컨대 임직원용 챗봇에 사내 문서를 연결해두면 직원들은 챗봇에게 물어보고 필요한 내용을 바로 얻을 수 있습니다. 이런 환경이라면 보고서 작성 시 필요한 자료를 AI가 바로바로 찾아주고, 초안에 인용까지 곁들이는 식의 협업이 가능해집니다. 현재 많은 기업들이 이러한 실시간 정보 접근과 생성 능력을 겸비한 AI를 업무에 도입해 업무 흐름을 혁신하고 있습니다.
정리하면, AI에게 무엇을 알려주고 어떤 데이터를 참조하게 할지 미리 설계해야 AI가 능력을 제대로 발휘합니다. 필요한 정보를 충분히 주지 않으면 AI는 엉뚱한 추측을 할 수밖에 없고, 결국 인간이 다시 찾아야 하죠. 반대로, 적절한 데이터 제공과 RAG 활용으로 AI를 정보로 무장시키면 훨씬 정확하고 맥락에 맞는 결과를 얻을 수 있습니다.
실무 워크플로우 개선: 협업 구조 설계 예시
앞서 논의한 내용을 토대로, AI와 인간의 역할 분담으로 개선된 교육 전략 보고서 작성 업무의 흐름을 가정해보겠습니다.
- 준비 단계(사람)
HRD 담당자가 작성할 보고서의 목표와 주요 논점을 정리합니다. 예를 들어 “올해 사내 교육 프로그램의 효과를 평가하여 내년 계획 수립”이라는 목표를 설정하고, 사내 러닝관리시스템(LMS)에서 교육 참여율, 만족도 등의 데이터를 추출해둡니다. - 자료 수집(AI)
담당자는 AI를 통해 필요한 자료를 찾습니다. “올해 우리 업계의 평균 교육 투자 대비 성과 수치를 찾아줘”라고 프롬프트를 입력하면, AI가 관련 통계를 찾아 요약 및 출처와 함께 제공합니다. 동시에 “첨부한 엑셀 데이터를 참고해서 내부 교육 만족도 조사 결과 요약해줘”라고 요청해 사내 데이터도 AI가 간략히 정리하게 합니다. AI는 주어진 내부 데이터에서 주요 수치를 뽑고 시각화 제안까지 덧붙여줄 수 있습니다. 사람은 이렇게 AI가 정리한 외부/내부 자료를 검토하여 핵심 인사이트를 파악합니다. - 구조 설계(사람+AI)
담당자는 AI가 정리해준 핵심 인사이트를 토대로 '서론-현황-문제점-개선방안-결론'과 같이 보고서의 전체 구조를 구상합니다. 또는, AI에게 “이런 인사이트들을 효과적으로 전달할 보고서 구조 아이디어를 줘”라고 해볼 수도 있습니다. AI가 몇 가지 구조안을 제안하면, 사람은 그 중 현실성 있는 것을 선택하여 조정합니다. 결과적으로 사람의 판단을 거쳐 최종 아웃라인이 결정됩니다. - 초안 작성(AI)
담당자는 AI에게 각 섹션별 초안 작성을 부탁합니다. 예를 들어 '서론: 올해 사내 교육의 중요성과 성과 요약' 부분을 AI에게 쓰게 합니다. AI는 앞서 제공된 자료와 구조에 따라 1차 초안을 냅니다. 이어서 '현황' 부분도 작성하게 하고, '개선방안' 부분은 담당자가 구상한 아이디어 목록을 주며 그에 맞춰 작성하게 시킵니다. 이러한 역할 분담을 통해 사람은 내용을 기획하고, AI는 문장화를 담당하여 초안 작성에 필요한 시간을 단축할 수 있습니다. - 검토 및 보완(사람)
AI가 작성한 초안을 HRD 담당자가 꼼꼼히 읽어봅니다. 사실과 다른 내용은 수정하거나 삭제하고, 문맥상 어색한 표현은 고칩니다. 또한 회사의 관점에서 강조해야 할 부분이 빠졌으면 그 내용을 추가합니다. 필요한 경우 AI에게 “여기 내용을 보충해줘”라고 추가 프롬프트를 주어 몇 문장을 더 생성시키기도 합니다. 이 단계는 사람이 주도하여 AI 의 결과물을 다듬고 최종 원고에 가까워지도록 만드는 과정입니다. - 편집 및 마무리(AI+사람)
거의 완성된 원고를 AI에 넣고 문장 표현을 일괄적으로 다듬거나, 글의 톤을 통일합니다. AI를 통해 문장의 길이를 조절하거나 불필요한 중복을 제거해 문서를 정갈하게 만듭니다. 그 다음, 마지막으로 사람이 전체적으로 문서의 논리가 일관적인지, 디자인과 레이아웃은 보기 좋은지 확인합니다. 그렇게 필요한 최종 수정을 거쳐 보고서를 완성합니다.
이 예시 시나리오에서 보듯이, AI를 적재적소에 활용하면 자료 조사와 초안 작성 같은 단계에서 시간을 크게 절약할 수 있습니다. 실제 한 마케팅 팀의 사례를 보면, AI를 활용해 여러 캠페인 데이터를 수집·요약하여 보고서를 자동 생성함으로써 수작업 데이터 취합에 들이던 시간을 대폭 줄이고, 그 시간만큼을 전략 기획에 집중할 수 있었다고 합니다.
중요한 것은, 각 단계마다 인간이 방향을 설정하고 AI의 결과물을 검증·보완하는 체계를 갖추는 것입니다. 이러한 협업 구조를 미리 설계해두면, 업무 프로세스 전체의 효율과 정확도가 높아져 생산성이 향상됩니다.
AI와 인간의 역할 분담을 통한 조직 성과 향상
지금까지 AI와 인간의 협업을 통해 복잡한 업무를 효과적으로 해결하는 전략을 살펴보았습니다. 특히 보고서 작성 사례를 중심으로, 전체 업무를 사람이 할 일, AI가 할 일, 그리고 AI와 인간이 함께 협업해야 할 일로 명확히 구분하는 것이 중요하다는 메시지를 전달했습니다.
사람이 AI를 활용할 때 가장 흔히 겪는 문제는 바로 "AI가 모든 것을 알아서 처리해줄 것이다"라는 과도한 기대입니다. 실제로는, AI는 데이터를 빠르게 처리하고 분석하며 반복적이고 정형화된 작업을 탁월하게 수행할 수 있지만, 맥락 이해와 의사결정, 창의적 문제 해결과 같은 고도의 판단이 요구되는 업무에서는 여전히 인간의 역할이 필수적입니다. 따라서 조직에서는 업무를 체계적으로 분석하여 AI에게 위임할 수 있는 업무와 인간이 담당해야 할 업무를 명확히 구분하고, 두 영역 사이에서 AI와 인간이 협력해야 하는 부분을 설계하는 일이 필요합니다.
특히 HR의 관점에서 보면, 직원들이 AI와 효과적으로 협업할 수 있도록 지원하는 것이 매우 중요합니다. 이를 위해 HRD 부서는 직원들이 AI를 이해하고 활용할 수 있는 실무 역량을 키우는 교육 프로그램을 제공해야 합니다. 즉, AI가 잘하는 업무는 AI에 맡기고, 인간의 판단과 창의성이 중요한 업무는 직원들이 주도할 수 있도록 명확한 역할과 책임을 정리하고, 직원들이 AI와의 협업 과정에서 필요한 스킬을 습득할 수 있도록 실질적인 지원을 해야 합니다.
결국, AI 시대의 조직 경쟁력은 AI 자체가 아니라 인간과 AI의 현명한 역할 분담과 협력에서 비롯됩니다. HRD 실무자들이 조직 내에서 이러한 협력 구조를 촉진하고 직원들의 AI 활용 역량을 강화함으로써, 인간과 AI가 각자의 강점을 살려 함께 성장할 수 있는 환경을 만들어갈 수 있을 것입니다.