AI 투자 급증 속 드러난 ‘AI 역량 격차’… 왜 생산성은 기대만큼 오르지 않을까

기업들이 전사적인 기술 스택에 AI를 빠르게 도입하고 있음에도 기대했던 비즈니스 결과를 얻지 못하는 이유가 여기에 있다.

숫자로 보는 AI 기술 격차

보고서와 관련 조사들은 AI 도입 속도와 인력 준비도의 차이를 여러 데이터로 보여준다.

• 최근 1년 동안 약 3분의 2의 기업이 AI에 투자했다.
• 그러나 기술 인력의 약 절반은 회사 교육이 부족해 별도로 AI 교육을 찾고 있다고 답했다.
• 전체 노동자 중 AI 교육을 받은 비율은 약 32%에 불과하다.
• 2025년에는 AI 에이전트 관련 기술을 요구하는 채용 공고가 약 1,587% 급증했다.
• 인도와 같은 일부 시장에서는 약 50%의 기업이 AI 교육을 제공하고 있지만 여전히 기술 격차는 확대되고 있다.

또 다른 Randstad 조사인 Workmonitor 2026에 따르면 직원들의 기술 역량에 대한 자신감도 14%포인트 하락했다. 이는 기업 기술 변화 속도가 노동자의 준비 수준보다 훨씬 빠르다는 신호로 해석된다.

왜 ‘한 번의 AI 교육’으로는 부족한가

많은 기업이 새로운 기술을 도입할 때 단기 교육 프로그램이나 내부 강의 한두 번으로 대응한다.

하지만 AI는 특정 부서만의 기술이 아니다. 소프트웨어 개발, 마케팅, 운영, 고객지원 등 거의 모든 직무에 영향을 미친다.

이 때문에 직원들은 단순한 개념 교육이 아니라 자신의 직무에서 AI를 실제로 어떻게 활용할지 배우는 실무 중심 학습이 필요하다.

교육이 일반적이거나 일회성으로 끝날 경우 직원들은 실제 업무에 적용할 수준의 숙련도를 얻기 어렵다. 많은 기술 전문가들이 회사 밖에서 AI 교육을 찾고 있다는 사실은 기업 내부 교육이 실무 요구를 충분히 충족하지 못하고 있음을 보여준다.

기술 문제가 아니라 ‘인재 인프라’ 문제

Randstad Digital 보고서의 핵심 메시지는 분명하다.

AI 전환은 기술 프로젝트가 아니라 인재 전략의 문제라는 것이다.

기업이 아무리 정교한 AI 플랫폼을 도입하더라도 이를 업무 프로세스와 의사결정에 통합할 수 있는 인력이 없다면 투자 대비 성과는 제한적일 수밖에 없다.

결국 기술 투자 속도와 인력 역량 개발 속도 사이의 불균형이 바로 AI 역량 격차의 본질이다.

Randstad가 제시한 해법: ‘Training as a Service’

이 문제를 해결하기 위해 Randstad Digital은 기업들이 교육 방식을 근본적으로 바꿔야 한다고 주장한다.

보고서가 제시한 모델은 **‘Training as a Service’**다.

이는 한 번의 교육 프로그램이 아니라 다음과 같은 특징을 가진 지속적 학습 시스템을 의미한다.

• 직무별 업무에 맞춘 AI 기술 교육
• AI 도구 변화에 맞춰 지속적으로 업데이트되는 학습
• 별도 교육이 아니라 실제 업무 흐름 속에서 학습

이처럼 역할 기반(role‑based) 교육과 지속적 학습 체계가 갖춰져야 기업의 AI 투자가 실제 생산성 향상과 비즈니스 성과로 이어질 수 있다고 보고서는 강조한다.

기업에 주는 메시지

보고서가 전달하는 결론은 단순하다.

AI 혁신은 기술만으로 이루어지지 않는다. 사람과 역량이 함께 성장해야 한다.

기업이 AI 시스템에는 막대한 자금을 투입하면서 직원 역량 개발에는 충분히 투자하지 않는다면, 조직 내부에는 최신 AI 도구가 존재하지만 이를 제대로 활용하지 못하는 상황이 생길 수 있다.

결국 AI 시대에서 실제 가치를 얻는 기업은 기술뿐 아니라 인재와 학습 시스템에 동시에 투자하는 조직이 될 가능성이 높다.