마지막 단계

Source: Dev.to

대학을 갓 졸업하고 학위를 손에 든 신입 졸업생들은 한때 자신들의 전공 분야에 발판을 마련해 주리라 기대했던 입문 직책이 사라졌다는 사실을 깨닫게 됩니다. 외주가 되거나 규모가 축소된 것이 아니라, 완전히 자동화된 것입니다. 주니어 분석가가 데이터를 파싱하고 패턴을 찾는 데 몇 달을 투자하던 시절은 지나갔고, 이제 알고리즘이 밀리초 안에 인사이트를 제공합니다. 견습 디자이너가 반복 작업을 통해 기술을 연마하던 방식도 사라졌으며, AI 도구가 전례 없는 속도로 여러 번의 시안을 생성합니다. 전통적인 커리어 사다리는 초보자에서 전문가로 가는 예측 가능한 진행 단계가 있었지만, 이제 그 하위 단계가 사라졌습니다. 이것은 먼 미래의 시나리오가 아니라 현재 진행 중인 일이며, 인공지능 시대에 청년들을 어떻게 직업에 대비시킬 것인가에 대한 근본적인 재고를 요구합니다.

기술 격차 확대

이 변화는 미묘하지 않습니다. 산업 전반에 걸쳐 전통적으로 입문 직무의 핵심이었던 일상적인 인지 작업이 체계적으로 자동화되고 있습니다.

• 주니어 회계사: 한때 스프레드시트 조작을 숙달하는 데 수년을 보냈지만, 이제 AI가 더 높은 정확도와 속도로 재무 데이터를 처리합니다.
• 마케팅 어시스턴트: 캠페인 분석을 통해 전문성을 쌓았지만, 머신러닝 알고리즘이 소비자 행동 패턴을 훨씬 짧은 시간에 식별합니다.

이러한 전환은 연구자들이 “기술 격차” 라고 부르는 현상을 만들고 있습니다—교육 기관이 가르치는 내용과 고용주가 신입 사원에게 기대하는 내용 사이의 간극이 넓어지는 것입니다. 문제는 AI가 일자리를 빼앗는 것이 아니라, 사람들이 전통적으로 그 일을 배우던 바로 그 직책 자체가 사라지고 있다는 점입니다. 과거에는 기업이 신입 졸업생을 채용하고 점차 복잡한 과제를 통해 교육하길 기대했지만, 이제는 고급 기술을 바로 활용할 수 있는 인재가 필요합니다.

제약 산업 사례

• 전통 모델: 주니어 연구원은 체계적인 문헌 검토와 기본 실험 작업을 수행했습니다.
• AI 기반 모델: 시스템은 인간이 수백 개를 평가하는 데 걸리는 시간에 수백만 개의 분자 화합물을 스크리닝합니다.
• 결과: 신입 졸업생이 약물 개발의 기본을 배울 수 있던 입문 직책이 대부분 사라졌지만, 여전히 과학과 기술을 모두 이해하는 전문가가 필요합니다.

소프트 스킬 침식

소프트 스킬—프로젝트 관리, 고객 상호작용, 압박 속 문제 해결—은 더 이상 존재하지 않는 작업을 통해 습득되었습니다. 한때 몇 달 동안 프레젠테이션을 준비하고 고객 데이터를 분석하던 주니어 컨설턴트는 기술 역량뿐 아니라 비즈니스 역학, 고객 심리, 전문 커뮤니케이션에 대한 이해도 키웠습니다. AI가 데이터 분석과 프레젠테이션 제작을 담당하게 되면, 이러한 중요한 학습 기회가 사라집니다.

이러한 결과는 개인의 경력 전망을 넘어섭니다. 전통적으로 시니어 전문가를 양성해 온 경로가 사라지면서 산업 전반에 걸쳐 전문성 격차가 다가오고 있습니다. 경험 많은 직원이 협업 프로젝트와 멘토링을 통해 자연스럽게 신입에게 전수하던 조직 지식이, 기초 작업을 수행할 신입이 없어진 순간 사라질 위험에 처해 있습니다.

견습제도 부활

이러한 배경 속에서 견습제도가 예상치 못한 부활을 맞이하고 있습니다. 한때 대학 교육에 적합하지 않은 사람들을 위한 대안으로 여겨졌던 견습제도는, 일의 본질적 변화에 대한 정교한 대응책으로 점점 더 주목받고 있습니다. ‘배우면서 실천한다’는 모델에 정규 교육을 결합한 접근 방식은 전통 교육이 메우기 어려운 기술 격차에 대한 잠재적 해결책을 제공합니다.

NHS 사례

영국의 국가보건서비스(NHS)는 장기 인력 계획의 일환으로 견습 프로그램을 확대하고 있으며, 견습을 차세대 의료 전문가(간호사부터 고급 실무자까지)를 양성하는 주요 경로로 자리매김하고 있습니다. 현대 견습제도는 기술을 저항하기보다 통합합니다; 의료 견습생은 AI 진단 도구와 함께 작업하면서 그 능력과 한계를 이해하고, 전통 프로그램에서는 가르치지 못하는 인간‑AI 협업 스킬을 개발합니다.

더 넓은 채택

기술 기업, 금융 서비스 업체, 컨설팅 조직 등은 대학이 따라잡기 힘든 방식으로 실무 경험과 정규 학습을 결합한 견습 프로그램을 개발하고 있습니다. 일반적인 특징은 다음과 같습니다.

• 다양한 부서를 순환하며 경험 쌓기
• 실제 고객 업무에 직접 참여
• 시니어 전문가로부터 멘토링 받기

이러한 요소들은 한때 입문 직책이 제공하던 포괄적인 학습 환경을 재현합니다.

성공적인 프로그램 설계 원칙

• 명확한 성장 경로: 견습생은 기초 지식과 문제 해결 능력을 쌓아 시니어 역할로 성장할 수 있습니다.
• 리더십 개발: 명시적인 구성 요소를 통해 견습생이 미래의 관리자와 의사결정자가 되도록 준비합니다.
• 일-학습 병행 모델: 참가자는 학습하면서 급여를 받으며, 이는 부채를 줄이고 즉각적인 스킬 적용을 보장합니다. 기업은 필요로 하는 스킬을 직접 키우는 견습생에 투자함으로써 교육과 고용 간의 정렬을 강화합니다.

고등교육 역할 재고

견습제도의 부상은 현대 직업에 학생들을 준비시키는 고등교육의 효율성에 대한 의문과 동시에 일어나고 있습니다. 비판은 대학이 완전히 실패했다는 것이 아니라, 전통적인 모델—강의와 평가를 통한 폭넓은 이론 지식 전달—이 실무와 기술이 결합된 스킬을 요구하는 고용주의 기대와 점점 더 어긋나고 있다는 점에 있습니다.

불일치 영역

• 컴퓨터 과학 전공: 이론에 치중하고 있어 협업 개발 실무, 클라우드 기술, AI 통합 기술 경험이 부족합니다.
• 경영 대학: 수십 년 전 사례를 중심으로 교육하지만, 실제 비즈니스 현장은 점점 데이터 중심이며 자동화되고 있습니다.

대학의 새로운 대응

미래지향적인 기관들은 전체 프로그램을 다음과 같이 재구성하고 있습니다.

• 프로젝트 기반 학습
• 산업 파트너십
• 실제 문제 해결

이러한 접근은 교육과 직업 경험의 경계를 흐리게 하여, 학생들이 파트너 조직이 직면한 실제 과제에 참여하도록 합니다.

하이브리드 모델

가장 혁신적인 접근은 대학 교육의 이론적 깊이와 견습제도의 실무·반복 학습을 결합하여, AI가 보강하는 작업 환경에서도 원리를 이해하고 효과적으로 적용할 수 있는 졸업생을 양성하는 것입니다.