최근 몇 년 사이 ‘문해력’이라는 단어는 단순히 글을 읽고 이해하는 능력을 넘어, 정보를 해석하고 맥락을 판단하며 올바른 의사결정을 내리는 역량을 의미하게 되었다. 이 흐름은 자연스럽게 AI로 확장된다. 조직 내에서 말하는 ‘AI 문해력’은 코딩 능력이나 알고리즘 이해를 뜻하지 않는다. AI를 어떻게 이해하고, 어디에 쓰며, 언제 신뢰하고 언제 의심해야 하는지를 판단하는 종합적 사고력이다. AI가 업무 현장에 깊숙이 스며든 지금, AI 문해력은 개인의 스킬을 넘어 조직의 생존 조건이 되고 있다.

시장의 니즈: 왜 지금 AI 문해력인가

많은 기업이 AI 도입을 서두르고 있다. 생성형 AI, 자동화 에이전트, 예측 분석 도구들은 이미 현업에서 사용되고 있지만, 그 활용 수준은 조직마다 극명하게 갈린다. 동일한 AI 도구를 사용하면서도 어떤 조직은 생산성을 끌어올리고, 어떤 조직은 혼란만 키운다. 이 차이를 만드는 핵심 요소가 바로 AI 문해력이다. AI를 ‘만능 도구’로 오해하거나 반대로 ‘신뢰할 수 없는 블랙박스’로 취급하는 조직에서는 기술 투자가 성과로 이어지기 어렵다. 시장은 이제 AI를 도입했는지가 아니라, AI를 이해하고 다룰 수 있는 조직인지 묻고 있다.

기존 조직 환경의 한계

전통적인 조직에서는 새로운 기술이 등장할 때마다 일부 전문가에게 책임이 집중되는 구조가 반복되어 왔다. IT 부서나 데이터 팀이 모든 것을 처리하고, 다른 부서는 결과만 소비하는 방식이다. 그러나 AI는 이 구조와 맞지 않는다. AI는 질문의 질에 따라 결과가 달라지고, 맥락을 모르면 오히려 잘못된 결론을 강화한다. 현업 담당자가 AI의 특성과 한계를 이해하지 못한 채 결과를 받아들이면, 의사결정의 책임은 흐려지고 리스크는 커진다. AI 문해력이 부족한 조직에서는 자동화가 효율이 아니라 불안 요소로 작동한다.

AI 문해력이 요구하는 새로운 처리 방향

AI 문해력은 ‘어떻게 쓰는가’보다 ‘어떻게 생각하는가’에 가깝다. AI가 어떤 데이터를 기반으로 작동하는지, 어떤 경우에 오류가 발생하는지, 결과를 검증하기 위해 무엇을 확인해야 하는지를 아는 능력이다. 이는 특정 직무만의 역량이 아니라, 기획, 마케팅, 영업, 인사 등 조직 전반에 걸쳐 공유되어야 한다. AI 문해력이 높은 조직은 AI를 지시 대상이 아닌 협업 파트너로 인식하며, 결과를 그대로 받아들이기보다 질문하고 조정한다. 이 과정에서 AI는 업무 속도를 높이는 도구를 넘어 사고를 확장하는 장치가 된다.

기술·조직·보안 관점의 당면 과제

AI 문해력을 조직에 정착시키는 과정에는 몇 가지 현실적인 과제가 따른다. 첫째, 기술 격차다. 개인별 AI 이해 수준의 차이가 크기 때문에 일괄적인 교육은 효과가 떨어질 수 있다. 둘째, 책임 문제다. AI가 개입된 의사결정에서 누가 최종 책임을 지는지 명확히 정의되지 않으면 조직은 보수적으로 변한다. 셋째, 보안과 윤리다. AI 활용 범위가 넓어질수록 데이터 유출, 편향된 결과, 법적 리스크에 대한 이해 역시 함께 높아져야 한다. AI 문해력은 기술 교육이 아니라 조직 운영 원칙과 연결되어야 한다.

이롭게(Iropke)의 접근 방식

이롭게(Iropke)는 AI 문해력을 단순한 교육 프로그램으로 다루지 않는다. 조직의 업무 흐름, 의사결정 구조, 커뮤니케이션 방식을 함께 분석한 뒤, AI가 개입해야 할 지점과 인간이 판단해야 할 지점을 명확히 구분한다. 이를 통해 각 부서가 자신의 역할 안에서 AI를 이해하고 활용할 수 있는 기준을 만든다. 중요한 것은 모든 구성원을 AI 전문가로 만드는 것이 아니라, AI를 올바르게 해석하고 활용할 수 있는 공통 언어를 조직에 심는 일이다. AI 문해력이 확보된 조직은 기술 변화에 휘둘리지 않고 변화를 스스로 설계할 수 있다.