CES 2026이 보여준 ‘작동하는 AI’의 시대

 

AI 교육을 했는데, 조직은 왜 그대로일까요

AI 교육을 도입한 뒤에도 조직이 크게 달라지지 않았다는 이야기를 현장에서 자주 듣습니다. 생성형 AI 도구를 활용하는 법을 익혔고, 교육 만족도도 나쁘지 않았지만 정작 업무 방식이나 성과 지표에서는 눈에 띄는 변화가 없다는 이야기입니다. 교육 보고서에는 ‘AI 교육 실시’라는 문장이 남아 있지만, 그 이후를 설명하는 문장은 좀처럼 이어지지 않습니다.

이 장면은 우연이 아닙니다. 많은 기업에서 AI 교육은 이미 한 차례 이상 진행되었지만, 조직 차원의 변화로 이어졌다고 자신 있게 말할 수 있는 사례는 많지 않습니다. 이는 개별 교육 프로그램의 완성도 문제가 아니라, 지금까지 AI 교육을 바라봐 온 구조 자체의 문제입니다.

 

 

CES 2026은 더 이상 ‘가능성’을 묻지 않았습니다

CES 2026에서 가장 인상 깊었던 점은 AI의 성능이나 가능성을 강조하지 않았다는 사실입니다. 생성형 AI가 무엇을 할 수 있는지 설명하는 무대는 거의 보이지 않았습니다. 대신 전시와 기조연설 곳곳에서 반복된 질문은 훨씬 냉정했습니다. 이 AI는 실제 현장에서 작동하는가, 그리고 조직의 운영 구조 안에 들어와 있는가라는 질문입니다.

이 흐름을 상징하는 키워드가 바로 ‘Operative AI’입니다. 이는 AI가 실험이나 시연의 단계를 넘어, 업무 프로세스 안에서 반복적으로 작동하고 성과에 영향을 미치는 단계로 진입했음을 의미합니다. 다시 말해 AI는 더 이상 도입 여부를 고민하는 기술이 아니라, 이미 깔려 있어야 하는 전제가 되고 있습니다.

 

AI는 인프라가 되었지만, 교육은 여전히 ‘툴 설명’에 머물러 있습니다

문제는 많은 기업의 AI 교육이 이 변화 속도를 따라가지 못하고 있다는 점입니다. 지금까지의 AI 교육은 대부분 도구 중심으로 설계되었습니다. 어떤 툴이 있는지, 어떤 기능을 제공하는지, 어떻게 입력하면 결과가 나오는지를 설명하는 데에는 충분한 시간이 할애되었습니다. 그러나 그 도구가 기존 업무 흐름을 어떻게 바꾸어야 하는지에 대한 논의는 상대적으로 부족했습니다.

그 결과 AI는 ‘쓸 수 있는 사람’은 늘어났지만, ‘전제로 삼고 일하는 조직’은 만들어지지 않았습니다. 기술은 도입되었지만, 업무 구조는 그대로 남아 있었습니다. 이는 기술의 문제가 아니라 교육 설계의 문제입니다.

 

 

개인 학습 중심의 AI 교육은 조직 변화를 만들지 못합니다

또 하나의 구조적 한계는 AI 교육이 개인 단위 학습으로 설계되어 왔다는 점입니다. 개인이 이해하고 활용하면 되는 구조에서는 팀 단위의 업무 재설계나 조직 차원의 적용 논의가 자연스럽게 뒤로 밀립니다. 그러나 AI가 실제로 효과를 발휘하는 지점은 개인의 숙련도가 아니라, 조직 전체가 동일한 기준과 전제를 공유할 때입니다.

현장에서는 이런 장면이 자주 반복됩니다. 어떤 구성원은 AI를 적극적으로 활용하고, 어떤 구성원은 기존 방식을 유지합니다. 팀마다 활용 수준이 달라지고, 결국 조직 차원의 변화로 이어지지 않습니다. 이는 개인의 태도 문제가 아니라, 처음부터 조직 단위로 설계되지 않은 교육의 결과입니다.

 

성과를 정의하지 않은 AI 교육은 결국 설명할 수 없습니다

많은 AI 교육이 끝난 뒤, 가장 곤란한 순간은 교육의 가치를 설명해야 할 때입니다. 교육 이후 무엇이 달라졌는지, 어떤 변화가 있으면 성공이라고 말할 수 있는지에 대한 기준이 처음부터 정의되지 않았기 때문입니다. 그 결과 “AI 교육을 했다”는 사실만 남고, “그래서 조직이 어떻게 달라졌는지”를 설명할 언어는 남지 않습니다.

이 지점에서 AI 교육은 다음 해 예산 논의에서 가장 먼저 의심받는 항목이 됩니다. 성과를 설명할 수 없는 교육은, 아무리 트렌디해 보여도 조직 안에서 오래 살아남기 어렵습니다.

 

CES 2026 이후, AI 교육의 질문은 완전히 달라졌습니다

CES 2026이 분명히 보여준 사실은 하나입니다. AI는 개인 역량을 보완하는 도구가 아니라, 조직의 운영 구조를 재설계하는 요소가 되었다는 점입니다. 그렇다면 AI 교육 역시 ‘무엇을 배우는가’의 문제에서 ‘무엇을 바꾸는가’의 문제로 이동해야 합니다.

이제 AI 교육은 다음 질문에 답해야 합니다. 이 교육 이후 우리 조직의 업무 흐름은 어떻게 달라지는가, 반복 업무 중 어떤 부분이 재구성되는가, 의사결정의 속도와 방식은 어떻게 변하는가, 그리고 이 변화는 어떤 지표와 문장으로 설명될 수 있는가라는 질문입니다.

 

 

AI 교육은 더 이상 ‘강의’가 아니라 ‘설계’의 영역입니다

최근 기업 교육 현장에서는 AI를 다루는 방식이 조금씩 달라지고 있습니다. 단순한 기능 학습을 넘어, 조직의 실제 업무를 기준으로 AI 활용 시나리오를 설계하고, 적용 가능성과 한계를 함께 검토하며, 교육 이후 남겨야 할 결과물을 처음부터 정의하려는 시도가 늘고 있습니다. AI 교육이 콘텐츠의 문제가 아니라, 조직 설계의 문제로 이동하고 있다는 신호입니다.

AI 시대의 교육은 기술보다 조직을 더 깊이 이해해야 합니다. 어떤 업무가 반복되고 있는지, 어디에서 병목이 발생하는지, 무엇이 사람의 판단을 필요로 하고 무엇이 자동화될 수 있는지에 대한 이해 없이는 AI도, 교육도 제 역할을 하기 어렵습니다.

 

‘작동하는 AI’의 시대, 교육 역시 작동해야 합니다

이제 AI 교육을 고민하는 조직이라면 질문을 바꿔야 할 시점입니다. 이 교육에서 무엇을 배울 수 있는가가 아니라, 이 교육 이후 우리 조직은 무엇이 달라질 수 있는가를 묻는 것입니다. CES 2026이 보여준 ‘작동하는 AI’의 시대는, 교육 역시 작동해야 한다는 요구를 분명히 하고 있습니다.

AI 교육이 조직을 바꾸지 못했다면, 그것은 기술이 부족해서가 아니라 설계가 없었기 때문입니다.

이 문장이 불편하게 느껴진다면, 아마 지금이 다시 설계할 타이밍일 것입니다.

 

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