생성형 AI는 업무 효율성을 높이는 동시에 경력 초기 인재의 성장 방식과 기회를 근본적으로 바꾸고 있습니다. 딜로이트는 AI 도입의 성공이 기술 자체보다 이를 활용하는 인재의 역량에 달려 있음을 강조하며, 특히 경력 초기 근로자에 대한 투자와 전략이 조직의 지속 가능성을 좌우한다고 봅니다. 우리는 AI 기술을 효과적으로 접목한 인재개발 전략을 통해, 미래 리더를 발굴하고 성장시키는 데 주력합니다.
브루스(Bruce)는 전문 서비스 분야에서 일하는 경력 초기의 직장인으로, 업무 전반에 걸쳐 생성형 인공지능(Gen AI)을 활용하고 있으며, 심지어 간단한 메시지를 보낼 때조차도 사용한다. 그는 때때로 이러한 도구에 대한 의존이 자신의 비판적 사고에 영향을 줄 수 있다는 우려를 하기도 하지만, 결국 이 기술들이 자신의 업무 효율성을 높여주며, 이를 활용하는 능력을 익히는 것이 필수적이라고 인식하고 있다. 그는 최근 인터뷰에서 “이 지니는 다시 병 속에 들어갈 수 없는 것 같다. 이제는 이 기술과 함께 일하는 데 익숙해지거나 도태되거나 둘 중 하나다”라고 말했다.
브루스의 이러한 시각은 딜로이트가 조사한 일부 경력 초기 직장인들 사이에서 나타나는 인식으로, 이들은 생성형AI 및 기타 신기술이 향후 자신들이 접근할 수 있는 기회의 종류를 근본적으로 변화시킬 것으로 보고 있다. 이러한 변화는 경력 5년 미만의 근로자들뿐만 아니라, AI 기반의 전환을 추진하는 조직의 성공 가능성에도 중대한 영향을 미칠 수 있다.
디지털 전환의 가치는 단순한 기술 발전에만 달려 있는 것이 아니라, 이를 실현하는 인력의 역량에도 크게 좌우된다. 딜로이트는 인공지능이 개인의 경력 성장과 학습 기회에 미치는 영향을 더 잘 이해하기 위해 미국, 캐나다, 인도, 호주의 근로자 1,874명을 대상으로 설문조사를 실시했다. 응답자 중 65%는 경력 초기 근로자였고, 35%는 경력자였다. 조사 결과에 따르면, 경력 초기 근로자들은 대체로 경력자들보다 AI의 잠재력에 대해 더 많은 기대와 낙관을 갖고 있는 것으로 나타났다. 이는 이들이 디지털 환경에 익숙하고, AI 도구를 능숙하게 다루는 세대이기 때문일 수 있다. 그러나 현재 개발되고 있는 많은 AI 기술이 바로 이들 경력 초기 근로자들이 수행하던 업무를 자동화하는 데 초점을 맞추고 있어, 향후 초급 직무의 감소와 경력 성장에 중요한 실무 학습 기회의 축소를 초래할 가능성도 존재한다. 이는 기업의 인재 파이프라인에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, AI를 조직 내에서 효과적으로 활용할 미래 리더를 확보하고 육성하는 데 어려움을 겪을 수 있다.
이러한 변화는 조직이 반드시 해결해야 할 중요한 과제다. AI의 잠재력을 실현하기 위해서는 경력 초기 인재를 유치하고, 참여시키며, 성장시킬 수 있는 전략 수립이 필수적이다. 이를 소홀히 할 경우, AI라는 혁신 기술에 투자하면서도 그 가치를 실현할 가장 큰 열쇠인 인재를 잃게 되는 모순적인 상황에 직면할 수 있다.
“더 이상 반복적인 업무에 시간을 낭비하지 않아도 된다.”
“업스킬링을 통해 업계 흐름을 따라갈 수 있다.”
“고객에게 보다 개별화된 솔루션을 제공할 수 있다.”
“매주 최소 5시간 이상의 시간을 절약하고 있다.”
이러한 응답은 경력 초기 근로자들이 AI를 포함한 신기술을 업무에 활용하면서 얻은 경험에 대해 이야기한 내용이다. 전체적으로 경력 초기 및 숙련 근로자 모두 AI가 자신의 경력 기회에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다고 예상하며, 기술 변화에 적응하기 위해 새로운 기술을 습득해야 한다는 인식도 공유하고 있다. 기존 연구에 따르면 65세 이상 근로자들도 직무 변화에 대한 적응 능력에 대해 자신감을 보이고 있지만, 이번 조사에서는 새로운 세대의 근로자들이 기술, 특히 AI와 맺고 있는 관계가 이전 세대와 근본적으로 다르다는 점이 드러났다. 한 인터뷰에 참여한 한 근로자는 AI를 “매니저에게 가기 전에 먼저 묻는 첫 번째 사람”이라고 표현하기도 했다.
이는 단순히 경력 초기 근로자들이 도구에 익숙하다는 점을 넘어선다. 실제로 조사에 따르면 경력 초기 근로자의 83%가 AI를 업무에 활용하고 있다고 답한 반면, 숙련 근로자는 68%였다. 또한 AI가 자신의 커리어에 미칠 영향에 대한 기대감도 높았다. 경력 초기 근로자의 79%는 AI가 업무에 새로운 기회를 가져올 것이라고 응답했으며(숙련 근로자의 66%), 비기술 직종 종사자임에도 AI 역량이 커리어에 중요하다고 인식한 비율도 경력 초기 근로자는 78%, 숙련 근로자는 62%였다. AI가 본인의 업계에서 새로운 직업 기회를 창출할 것이라고 본 비율도 경력 초기 근로자가 75%, 숙련 근로자가 58%였고, AI가 커리어 성장을 돕는다는 응답도 각각 77%와 56%로 차이를 보였다.
이미 일부 경력 초기 근로자들은 AI 및 자동화 기술을 활용하여 경력 개발을 가속화하고 있다. 예를 들어, 한 보고서에서는 주니어 엔지니어들이 단순 프로그래밍보다 복잡한 문제 해결에 더 많은 시간을 쓰고 있으며, 영업 담당자는 콜드 콜링보다 데이터 분석에 더 집중하고 있다는 사례도 제시되었다. 이러한 고부가가치 업무로의 전환은 경력 초기 근로자들이 AI의 업무 영향력을 긍정적으로 인식하는 배경이 될 수 있다. 실제로 AI가 업무의 질, 직무 만족도, 커리어 성장 기회, 동료와의 관계, 웰빙에 이르기까지 다양한 측면에서 긍정적 영향을 준다고 응답한 비율은 경력 초기 근로자가 숙련 근로자보다 높았다(그림1). 한 근로자는 “AI 덕분에 절약된 시간을 스스로를 위해 사용할 수 있게 되었다”고 표현하기도 했다. 이는 리더십 관점에서 생산성 향상은 물론, 직원 만족도 제고에도 기여할 수 있음을 시사한다.
그림1. AI 도입이 업무에 매우/다소 긍정적으로 영향을 미친다고 답한 비율
출처: 딜로이트 / 표본수: 1,874 (미국, 캐나다, 호주, 인도)
조사에 따르면, 많은 조직들이 주니어 직무에 요구하는 경력 연수가 늘어남에 따라, 입문 수준의 채용 기회는 줄어들고 있는 추세이다. 예를 들어 AI의 역할이 확대되고 있는 사이버보안 분야에서는 신입 분석가 직무조차 최소 4년 이상의 경력을 요구하는 경우가 흔하다.
이러한 흐름은 경력 초기 근로자들에게 학습과 성장의 기회를 위협하는 요소로 작용하고 있다. 실제로 이들은 숙련된 근로자보다 AI로 인한 학습 기회 축소, 업무 부담 증가, 일자리 대체 등에 대해 더 높은 수준의 우려를 표하고 있다(그림2). 특히 코로나19 팬데믹 이후 원격 근무의 확산은 현장에서의 체득 학습 기회를 감소시켰으며, AI가 기본적인 실무 작업까지 대체함으로써 이는 더욱 악화될 가능성이 있다. 과거에는 보고서 작성, 간단한 데이터 분석, 회의 기록 등 기초 업무를 통해 경험을 쌓고 점진적으로 책임을 늘려가며 역량을 키워왔다. 그러나 이러한 기회가 사라지면서 경력 초기 근로자들은 기반 없이 복잡한 업무를 수행해야 하는 상황에 놓이게 되었고, 이는 역량 공백으로 이어질 수 있다.
예를 들어 투자은행의 주니어 분석가는 상위 수준의 리스크 평가 역량을 갖추기 전에, 시장 동향 자료 수집, 프레젠테이션 차트 업데이트 등의 기초 작업을 수행하며 선임자들로부터 피드백을 받는 방식으로 학습해왔다. 그러나 이제 AI가 이러한 과업을 대신하게 되면, 초급 직원들은 단순한 '데이터 검토자'에 머물 수 있으며, 필수적인 도메인 지식과 비판적 사고 훈련이 결여될 수 있다.
또한 한 경력 초기 근로자는 "글쓰기 실력이 강점이었지만, 메모를 주고 AI가 이메일을 정리해주는 것을 보고 나서는 스스로 쓰는 것을 줄이게 됐다"며 AI 의존으로 인한 역량 저하를 우려했다. 이는 또 다른 인터뷰 참여자가 “AI에 의존하게 된 것이 두렵다”고 말한 것과도 맥락을 같이한다. 실제 연구에 따르면 AI 의존도가 높아질수록 읽기, 쓰기와 같은 기본 역량뿐만 아니라 창의력, 비판적 사고와 같은 인간 고유의 능력까지 약화될 수 있다고 밝혀졌다.
그림2. 업무에 AI를 도입/훈련하는 과정에서 느끼는 해결과제(Challenges)
출처: 딜로이트 / 표본수: 1,874 (미국, 캐나다, 호주, 인도)
자동화로 인한 일자리 위협과 학습 기회 감소는 또 다른 불안을 야기하고 있다. 즉, 경력 초기 근로자들이 역량과 경험을 쌓을 기회는 줄어들고 있는 반면, AI의 발전으로 인해 오히려 더 높은 수준의 성과를 요구 받고 있다는 것이다. 실제로 조사에 참여한 경력 초기 근로자의 77%, 숙련 근로자의 67%는 AI가 초기 직무에서조차 더 복잡하고 전략적인 업무 수행을 기대하게 만든다고 응답했다.
하지만 이러한 높은 기대에도 불구하고, 경력 수준과 관계없이 많은 근로자들은 현재의 AI 도구들이 일상 업무에 효과적으로 활용되기에는 여전히 한계가 있다고 느끼고 있다. 생성형 AI가 일부 업무의 소요 시간을 줄여 주기는 했지만, 결과물의 정확성과 품질을 확인하는 데 여전히 시간이 필요하다는 점이 문제로 지적된다. 품질 문제 외에도 윤리적 프라이버시 우려, 동료들과의 협업 기회 감소, 그리고 직장에서의 인간적인 교류 부족 등이 AI 도입의 부정적인 요소로 나타났다(그림3).
그림3. AI를 업무에 적용하는 과정에서 느끼는 해결과제
출처: 딜로이트 / 표본수: 1,874 (미국, 캐나다, 호주, 인도)
이러한 결과는 리더들이 기대하는 생산성 향상과 실제 근로자들이 현재의 AI 도구로 할 수 있다고 느끼는 것 사이에 괴리가 있다는 기존 보고서들과도 일치한다. 최근 보고서에 따르면, 96%의 C-레벨 경영진은 AI가 생산성을 높일 것이라고 믿는 반면, AI 도구를 사용하는 직원의 77%는 오히려 업무량이 증가했다고 응답했고, 약 50%는 이러한 도구를 어떻게 활용해야 기대되는 생산성 향상을 이룰 수 있을지 확신하지 못하고 있다.
AI의 영향에 직면한 경력 초기 근로자들은 단순히 수동적으로 반응하지 않고 있다. 많은 이들이 변화에 적응하며, AI가 강화된 미래를 대비해 필요한 기술, 경험, 경력을 스스로 개발하려는 노력을 보이고 있다. 특히 상당수의 경력 초기 근로자들이 기술 역량 뿐만 아니라 비기술 역량까지 포함한 다양한 분야의 전문 역량을 개발하고자 하며, 전문 자격을 통한 역량 강화에 관심을 보이고 있다고 응답했다(그림4).
그림4. AI가 직업에 미치는 영향에 대응해 취하는 조치/행동
출처: 딜로이트 / 표본수: 1,874 (미국, 캐나다, 호주, 인도)
AI가 자신들의 역할에 미칠 잠재적 영향에 어떻게 적응할 수 있을지에 대해 질문을 받았을 때, 경력 초기 근로자들은 경력자들에 비해 비전통적인 직업에 훨씬 더 개방적인 것으로 나타났다. 예를 들어, 조사에 응답한 경력 초기 근로자 중 32%는 자영업을 시작하거나 창업을 고려하고 있으며, 30%는 현재 존재하지 않는 새로운 직업을 만들고 싶다고 응답했다. AI는 이미 직업 시장을 변화시키고 있지만, 우리는 그것이 완전히 새로운 역할을 창출할 잠재력을 어떻게 활용할 수 있을지 아직 제대로 파악하지 못하고 있다. 경력 초기 근로자들은 이미 이러한 새로운 기회를 고려하고 있으며, 자신의 기술 역량을 미래에 대비하려는 적극적인 태도를 보이고 있다.
비슷하게, 약 25%의 경력 초기 근로자들은 풀타임 계약직이 되거나 AI의 영향을 최소화하기 위해 덜 기술 의존적인 산업이나 분야로 전환할 계획이라고 밝혔다. 이는 최근 젊은 세대 사이에서 나타나는 트렌드로, Z세대 근로자들이 자동화에 덜 취약한 육체적인 일을 포함하는 블루칼라 직업으로 눈을 돌리고 있다는 현상과 일치한다. 점점 더 많은 경력 초기 근로자들이 독립적인 경로를 추구하고, 더 큰 직업 안정성과 빠른 고소득 경로를 만들기 위해 기업가 정신을 받아들이고 있다. 이와 같은 전망은 세대적 트렌드와 관련이 있을 수 있다. "크리에이터 경제"와 소셜 미디어 인플루언서들이 대두되는 가운데 성장한 젊은 세대들은 기업가적 커리어 경로를 더욱 선호할 수 있다. 그러나 젊은 근로자들이 화이트칼라 및 지식 기반 조직에서 제공하는 일에서 벗어나게 되면, 이는 이미 축소되고 있는 노동력 문제를 악화시키고, 이러한 조직들의 인재 확보 및 유지에 어려움을 줄 수 있다.
또한 경력 초기 근로자들과 경력자들이 직업 개발 질문에 대해 도움을 받기 위해 찾는 곳에는 뚜렷한 차이가 있다(그림5). 두 그룹 모두 약 50%가 매니저에게 지원을 요청한다고 답했지만, 경력 초기 근로자들은 경력자들에 비해 동료들에게 도움을 요청할 가능성이 적고 (47% 대 54%), 소셜 미디어를 통한 상담을 더 많이 하는 경향을 보였다 (46% 대 33%). 또한 두 그룹 모두 직장에서 공식적이거나 비공식적인 멘토를 찾는 데 어려움을 겪고 있으며, 경력 초기 근로자 중 3분의 1 이하, 경력자 중 4분의 1 이하만이 멘토로부터 조언을 받았다고 응답했다.
그림5. 커리어/직무에 대한 고민/선택 시 누구를 참조하는가?
출처: 딜로이트 / 표본수: 1,874 (미국, 캐나다, 호주, 인도)
업스킬링에 있어 경력 초기 근로자들은 기술적 및 비기술적 기술 개발을 모두 우선시하는 반면, 경력자들은 리더십 기술과 AI 활용 능력 개발에 더 집중하는 경향이 있다(그림6). 이러한 차이는 각 그룹의 기술에 대한 익숙함 수준에서 비롯된 것으로 보인다. 경력 초기 근로자들은 일반적으로 새로운 기술에 더 익숙하며, 기술적 능력을 비기술적 기술로 보완하려는 경향이 있다. 반면, 경력자들은 사람 관리 업무에 더 집중하는 경향이 있기 때문에, AI 도구를 기존의 업무 흐름에 효과적으로 통합하고 팀을 이끌기 위해 필요한 리더십 통찰력과 AI 문해력을 개발하는 것을 우선시한다.
특히 경력 초기 근로자들은 AI로 대체할 수 없는 비기술적 기술을 개발한다고 말할 가능성이 더 높다. 이러한 기술에는 의사소통 능력, 팀워크, 감정 지능, 윤리적 사고 등이 포함된다. 이러한 발견은 경력 초기 근로자들이 기술 및 AI 기술뿐만 아니라 협업 능력, 감정 지능, 창의적 사고와 같은 인간의 능력을 포함한 기술 개발 접근법에 관심이 있을 수 있음을 시사한다. 이러한 능력은 지속적인 학습과 개발의 기초가 될 뿐만 아니라, AI가 업무의 기능적이고 기술적인 측면을 더 많이 담당하는 시대에 중요한 역할을 맡고 발전할 수 있는 핵심 기술을 제공할 수 있다. 연구에 따르면, 노동 시장에 새로 진입한 경력 초기 근로자들은 이러한 능력이 부족할 수 있기 때문에, 이 능력들을 개발하는 데 높은 가치를 두는 것으로 풀이된다.
그림6. 커리어 향상을 위해 적극적으로 개발하고 있는 스킬/역량
출처: 딜로이트 / 표본수: 1,874 (미국, 캐나다, 호주, 인도)
AI 및 기타 혁신 기술의 잠재력을 실현하려면 AI 기반 혁신에서 기회를 보고 있는 인력이 필요하다. 경력 초기 직장인들은 특히 중요한 인력 세그먼트가 될 수 있는데, 조사에 따르면 이들은 이러한 기술에 대해 더 많은 기대를 가지고 있지만, 동시에 이러한 도구들이 자신의 경로와 기회에 미칠 잠재적인 영향에 대해 더 많은 우려를 표명하고 있다. 경력 초기 직장인들의 능력을 활용하면서 그들의 불안을 해소하려면 조직은 포괄적인 접근 방식을 채택해야 한다. 이는 경력 초기 직장인들이 성장을 가속화할 수 있는 기회를 제공하고, 견습 및 멘토링 기회를 우선시하며, 기술적 능력과 인간적인 역량을 동시에 육성하고, 비전통적인 경로를 수용하는 것이다.
1) AI 도구를 전략적으로 사용하여 학습과 경력 성장을 가속화할 공간 만들기
연구에 따르면, 경력 초기 직장인들은 신기술에 적응하고 이를 활용할 수 있는 기회에 대해 큰 기대를 가지고 있지만, 동시에 이러한 도구들이 현재의 업무와 개발 기회에 영향을 미칠 수 있다고 보고 있다. 이 직군은 또한 리더십 역할로 성장하고 더 의미 있는 업무에 참여하고자 하는 강한 동기를 가지고 있다. 조사에 응답한 경력 초기 직장인들 중 45%는 장기적인 경력 목표로 리더십 직위로 진급하고 싶어하며, 55%는 자신의 일을 통해 영향을 미치고 보람 있는 직업을 가지고 싶어한다.
따라서 조직은 AI를 사용하여 경력 초기 직장인들의 일상적인 업무를 대체하면서 동시에 이들이 더 빠르게 학습하고 더 많은 책임을 지는 경로를 만들 수 있다. 최근 연구에 따르면, AI 도구는 경험이 적은 근로자들에게 생산성을 높이고 작업 품질을 개선하는 데 가장 큰 이점을 제공한다고 한다.
이러한 연구 결과는 AI와 기타 혁신 기술을 활용하여 경력 초기 직장인들의 업무를 향상시키는 것에서 조직과 근로자 모두에게 상당한 잠재적 이점이 있음을 시사한다. AI를 채택한 경력 초기 직장인들은 더 어려운, 더 눈에 띄는 문제에 참여할 기회를 얻을 수 있으며, 동시에 AI를 사용하여 조직의 업무를 개선할 새로운 방법을 찾을 수 있다. 예를 들어, 로펌에서는 AI 도구를 사용하여 주니어 변호사들이 이전에는 몇 년 경력의 변호사들이 맡았던 복잡한 계약 검토 작업에 참여하도록 돕고 있다. 이는 주니어 변호사들이 더 빠르게 발전하도록 돕고, 로펌이 더 효율적으로 업무를 처리할 수 있도록 한다.
2) 견습 및 멘토링 기회를 우선시하여 모든 직무 수준에서 개발을 강화하기
리더들은 AI 도구의 단기적인 효율성과 경력 초기 직장인들에게 학습 기회를 제공하는 것 사이에서 균형을 맞춰야 한다. 회의록 요약과 같은 일상적인 업무는 기술에 맡길 수 있지만, 경력 초기 직장인들은 여전히 그들이 다음 단계로 발전하기 위해 필요한 다른 중요한 기술을 개발하는 데 도움이 필요할 수 있다. 조직은 이러한 기술을 사용할 때 "중요한 순간들"을 고려하여 개발에 중요한 학습 기회를 제공할 수 있다. 예를 들어, 생성된 노트에서 인사이트를 도출하고 이를 결합하는 데는 여전히 중요한 학습 기회가 있을 수 있다.
견습 모델을 통한 현장 학습을 우선시하고 멘토링에 투자하는 것은 이러한 격차를 해소하고 추가적인 개발을 촉진하는 데 도움이 될 수 있다. 특히 연구에 따르면, 경력 초기 직장인들 중 3분의 1만이 직장에서 자신의 커리어를 카운셀링해 줄 멘토가 있다고 보고했다. 견습생들은 구조화된 방식으로 일상적인 학습을 제공할 수 있는 기회를 갖게 되며, 실습 환경에서 지식을 공유하는 것을 장려한다. 경력 초기 직장인들이 더 경험이 많은 직장인들과 함께 새로운 기술을 배우도록 페어링함으로써 조직은 중요한 학습 경험을 촉진할 수 있다. 이는 단지 기술에 대해 배우는 것뿐만 아니라, 기술을 일상 업무에 통합하면서 역할의 다른 측면에 대해서도 배울 수 있게 한다.
예를 들어, 로봇 수술은 베테랑 의사들이 더 효율적으로 일하게 했지만, 이 효율성은 종종 레지던트들의 훈련 기회를 크게 감소시켜 장기적인 기술 격차를 초래했다고 한다. 하지만 주니어와 시니어 의사들이 로봇 기술을 사용하여 협력할 때, 두 그룹 모두 혜택을 보고 레지던트들은 독립적인 의사로서 필요한 기술을 더 효과적으로 배울 수 있었다. 경력 초기 직장인들은 AI 도구 사용에 더 능숙할 수 있으므로, 이들이 더 경력이 많은 직장인들에게 AI와 기타 혁신 기술을 효과적으로 사용하는 방법에 대해 역멘토링을 제공하는 데 잘 적합할 수 있다.
3) 인간적인 역량, 호기심, 상상력 등을 의도적으로 배양하기
“제가 매일 해 온 일 중 하나는 하루에 10~15분 정도 시간을 내어 아무것도 하지 않고, 기술도 사용하지 않고 앉아 있는 것입니다. 그냥 몇 가지를 생각하며 뇌 근육을 계속 굴리는 것이죠,” 라고 인터뷰한 한 경력 초기 직장인이 말했다. 이 말은 직원들이 새로운 기술 발전을 따라잡는 동시에, 단절하고 반성하며 비판적 사고와 상상력 같은 인간적인 역량을 강화할 수 있는 공간을 유지하려고 하는 한 가지 예시이다. 이는 경력 초기 직장인들이 종종 커뮤니케이션, 팀워크, 감성 지능 등 비기술적 기술을 개발하는 데 집중하고 있다는 우리의 설문 조사 결과와 일치한다. 이러한 역량은 AI 시대에 중요할 수 있는데, 기술 발전이 조직이 많은 종류의 업무에서 기능적이고 기술적인 측면을 자동화하는 것을 가능하게 하기 때문이다. 직원들이 상상력, 문제 해결 및 기타 인간적인 역량을 개발하도록 돕는 것은 그들이 AI를 효과적으로 활용하여 더 통찰력 있는 프롬프트를 만들고 AI가 생성한 작업의 품질을 평가할 때 더 비판적인 시각을 가지도록 하는 데에도 도움이 될 수 있다.
아이러니하게도, 이러한 역량은 AI가 발전함에 따라 개발하기 더 어려워질 수 있다. 최근 연구에 따르면 약 3분의 2의 근로자들이 AI의 확산으로 생산성을 높여야 한다는 압박감을 느끼고 있으며, 이는 능동적인 문제 해결이나 창의성 같은 역량을 발휘하기보다는 단순한 작업에 집중하게 할 수 있다. 직원들이 일정에서 단절하고 반성할 수 있는 공간을 만들도록 하는 간단한 조치를 취하는 것 외에도, 조직은 인간적인 역량의 가치와 그것이 조직의 성과와 어떻게 연결되는지를 전달하는 데 집중할 수 있다. 예를 들어, 월트디즈니 애니메이션 스튜디오의 인재 개발 프로그램은 다가오는 예술가들을 seasoned Disney Animation 전문가들의 지원과 멘토링을 통해 훈련시키며, 이는 지속적인 탐구와 혁신, 협업을 통해 창의성을 촉진하는 데 중점을 두고 있다. 이 프로그램은 경력 초기 직장인들이 기존의 관행에 의문을 제기하도록 하여 창의성에 더 큰 초점을 맞추고, 이는 근로자뿐만 아니라 조직에도 유익하다.
4) 비전통적인 경로를 지원하여 최고의 경력 초기 인재 유치
최고의 경력 초기 인재를 유치하고 유지하려면, C-suite 리더들은 비선형 경력 성장을 적극적으로 지원하는 것을 고려할 수 있다. 우리의 연구에 따르면 경력 초기 직장인들은 기획 업무와 창업 등 대체 근로 모델에 대한 관심이 커지고 있으며, 이는 비전통적인 근로자의 가치를 인식하는 조직의 증가하는 추세와 일치한다.
비전통적인 개발 경로를 촉진하는 한 가지 접근 방식은 내부 기술 마켓플레이스를 사용하는 것이다. 예를 들어, 은행 및 금융 서비스 기관인 HSBC는 내부 인재 마켓플레이스를 사용하여 동료들이 현재 직무나 직급, 사업 영역이 아니라 개인이 가진 기술과 개발하고자 하는 기술에 따라 네트워킹을 하고 이를 통해 파트타임 프로젝트 기회를 찾을 수 있도록 장려한다. 이러한 접근 방식은 외부 근로자에게도 적용할 수 있으며, 비전통적인 배경을 가진 경력 초기 근로자들을 유치하는 데 특히 유용할 수 있다. 예를 들어, 구글은 코딩에 관심이 있는 사람들을 온라인 코딩 도전 과제에 초대하고, 이를 통해 유망한 후보자를 직접 채용 파이프라인에 추가하는 혁신적인 방법을 채택했다. 온라인 커뮤니티를 활용하고 잠재적인 후보자들과 인터랙티브한 경험을 통해 교류함으로써, 기업들은 다양한 배경을 가진 고스펙 인재들을 발굴하고 최고의 인재를 유치하는 데 경쟁 우위를 점할 수 있다.
조직이 AI 기반 혁신과 성장을 지속적으로 투자해 나갈 때, 이들의 계획을 실현하려면 근로자들의 도움이 필요할 것이다. 이러한 혁신은 숙련된 근로자와 경력 초기 근로자 모두를 필요로 할 가능성이 높지만, 우리의 연구는 경력 초기 근로자들이 이러한 혁신을 강화하는 데 특히 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 시사한다. 이들은 AI가 제공하는 기회에 더 많은 기대를 가지고 있을 뿐만 아니라, 이러한 도구들을 사용하여 업무를 완수하는 데 더 익숙하다고 보고 있다. 또한, 이들은 이러한 혁신을 형성하는 데 중요한 역할을 할 수 있는 미래의 리더들이다.
조직은 경력 초기 직장인들을 참여시키고 AI가 미칠 잠재적 영향에 대한 우려를 해결하기 위해, 이들이 새로운 경로와 학습 기회를 만들어 갈 수 있는 기회를 식별하는 인력 전략 기회를 모색해야 할 것이다. 또한 성장을 가속화할 기회를 우선시하고, 경력 초기 직장인들이 인간적인 역량을 연마하도록 하며, 강력한 학습 및 멘토링 프로그램을 촉진해야 한다. 이를 통해 조직은 근로자들에게 AI 시대에서 그들이 발전하고 관련성을 유지할 수 있는 방법을 제공하면서, 조직의 더 큰 성장과 혁신 목표를 향상시킬 수 있다.