AI 시대, HRD의 재정의: 학습 민첩성

AI가 사람의 업무를 대체하는 속도가 빨라질수록, 역설적으로 '사람이 얼마나 빠르게 배울 수 있는가'가 조직의 핵심 경쟁력이 됩니다. 2026년 현재, HRD 현장에서 가장 뜨거운 화두는 단순한 역량 교육이 아니라 학습 민첩성(Learning Agility) — 낯선 상황에서 경험을 통해 빠르게 배우고 적용하는 능력입니다. 이번 칼럼에서는 학습 민첩성이 왜 지금 주목받는지, 그리고 HRD 실무자가 이를 어떻게 설계에 접목할 수 있는지를 살펴봅니다.

왜 지금인가

생성형 AI의 급속한 확산은 직무 수명을 근본적으로 단축시키고 있습니다. 세계경제포럼(WEF)의 「Future of Jobs Report 2025」는 향후 5년 내 전 세계 직무의 약 39%가 자동화 또는 변형될 것이라고 전망했습니다. 이는 특정 기술을 교육하는 것만으로는 인재를 미래에 대비시킬 수 없다는 의미입니다.

"미래 인재의 핵심 역량은 무엇을 아는가(know-what)가 아니라,
어떻게 빠르게 배우는가(know-how to learn)로 이동하고 있다."
— World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025

LinkedIn Learning의 「2025 Workplace Learning Report」 역시 L&D(학습 및 개발) 담당자의 90% 이상이 "직원들이 지속적으로 새로운 기술을 습득할 수 있도록 돕는 것"을 최우선 과제로 꼽았음을 보여줍니다. 교육의 무게중심이 콘텐츠 전달에서 학습하는 능력의 개발로 이동하고 있는 것입니다.

학습 민첩성: 개념과 구조

학습 민첩성은 조직 심리학자 마이클 롬바르도(Michael Lombardo)와 로버트 아이힝거(Robert Eichinger)가 처음 체계화한 개념으로, 단순한 학습 속도가 아니라 불확실한 환경에서 경험을 반성적으로 소화하고 이를 새로운 맥락에 적용하는 복합적 능력입니다.

학습 민첩성의 5가지 구성 요소

학습 민첩성은 일반적으로 다섯 가지 하위 차원으로 구성됩니다.

• 정신적 민첩성(Mental Agility): 복잡한 문제를 다각도로 분석하고 창의적 해법을 탐색하는 능력
• 인적 민첩성(People Agility): 다양한 사람과 협력하고 갈등을 건설적으로 다루는 능력
• 변화 민첩성(Change Agility): 실험과 도전을 즐기며 변화를 기회로 전환하는 성향
• 결과 민첩성(Results Agility): 역경 속에서도 성과를 만들어내는 회복탄력성
• 자기 인식(Self-Awareness): 자신의 강점과 약점을 객관적으로 파악하는 메타인지 역량

HRD 관점에서 중요한 점은, 이 다섯 가지 요소가 고정된 특성이 아니라 의도적 경험 설계와 피드백을 통해 개발 가능하다는 데 있습니다.

현장의 변화

① IBM의 'Skills Gateway' 생태계
IBM은 AI 기반 역량 진단 플랫폼을 통해 전 직원의 학습 민첩성 수준을 측정하고, 각 구성원에게 맞춤형 '경험 과제(stretch assignment)'를 자동 추천합니다. 단순히 이러닝 콘텐츠를 제공하는 것이 아니라, 업무 속 도전 과제 자체를 학습 설계의 단위로 삼은 것입니다.

② 삼성전자 DX부문의 '애자일 러닝 스프린트'
삼성전자 DX부문은 2024년부터 4주 단위 '러닝 스프린트' 프로그램을 운영하고 있습니다. 현업 문제를 소재로 한 프로젝트 러닝과 매주 반성적 회고(retrospective)를 결합하여, 배움의 속도와 적용 능력을 동시에 높이는 설계를 채택했습니다.

③ 학계의 흐름: 반성적 실천(Reflective Practice) 재조명
도날드 숀(Donald Schön)의 '반성적 실천가(Reflective Practitioner)' 개념이 AI 전환 시대에 재조명받고 있습니다. 국내 여러 대학의 HRD 연구자들도 경험학습 이론(Kolb)과 학습 민첩성을 결합한 교육과정 모델을 활발히 제안하고 있습니다.

시사점: 우리가 갖춰야 할 것

HRD 전공 학생과 실무 초보자에게 다음의 실천 방향을 제안합니다.

• 경험을 설계하는 시각을 키우세요. 좋은 교육 프로그램은 정보 전달이 아니라 '배움이 일어나는 경험'을 의도적으로 설계합니다. 콜브(Kolb)의 경험학습 사이클을 프로그램 기획에 적용해 보세요.
• 회고(retrospective)를 습관화하세요. 학습 민첩성은 경험 자체보다 경험을 어떻게 해석하느냐에 달려 있습니다. 프로젝트나 교육 이후 구조화된 회고 시간을 반드시 배치하세요.
• 메타인지 역량 개발에 투자하세요. 자기 인식은 학습 민첩성의 기반입니다. 360도 피드백, 학습 저널 작성, 코칭 대화 등을 통해 자신의 학습 패턴을 지속적으로 점검하세요.
• AI 도구를 '학습 가속기'로 활용하세요. 생성형 AI로 학습 콘텐츠를 소비하는 수준을 넘어, 아이디어 검증·시뮬레이션·피드백 도구로 활용하는 방식을 탐색하세요.
• 스트레치 경험을 두려워하지 마세요. 현재 역량을 약간 초과하는 과제(stretch assignment)가 학습 민첩성을 가장 빠르게 높이는 환경입니다.

맺음말

학습 민첩성은 미래에 필요할 특정 기술을 미리 예측하는 대신, 무엇이 오든 빠르게 배울 수 있는 사람을 길러내는 전략입니다. AI가 지식을 대체하는 시대일수록, HRD의 본질적 가치는 더욱 선명해집니다. 지금 이 순간, 여러분의 학습 방식 자체를 점검해 보시길 권합니다. 그것이 가장 강력한 역량 개발의 출발점입니다.

참고 자료

• World Economic Forum, 「Future of Jobs Report 2025」
• LinkedIn Learning, 「2025 Workplace Learning Report」
• Lombardo, M. M., & Eichinger, R. W. (2000). High potentials as high learners. Human Resource Management.
• Kolb, D. A. (1984). Experiential Learning: Experience as the Source of Learning and Development. Prentice Hall.
• Schön, D. A. (1983). The Reflective Practitioner: How Professionals Think in Action. Basic Books.
• 한국직업능력연구원, 「AI 전환 시대의 인적자원개발 방향」 (2024)

테크창 연구팀 | 인천대학교 창의인재개발학과 전공심화연구모임
본 칼럼은 AI 보조로 작성되었으며, 수치·출처는 참고용입니다.