올해 HR 담당자가 짚어야 할 다섯 가지 변화를 정리했습니다.
올해 HR 트렌드를 한 단어로 줄이면 ‘재설계’입니다.
AI가 일하는 방식을 바꾸고, 채용 기준이 흔들리고, 학습 문화가 다시 짜이고 있습니다.
트렌드를 한두 개 도입하는 수준으로는 부족하고, 조직이 사람을 키우고 평가하는 방식 자체를 다시 들여다봐야 하는 상황이라고 볼 수 있습니다.
딜로이트는 2026년 보고서의 부제를 ‘긴장에서 변곡점으로’이라 표현했습니다.
선택을 미룰 수 있던 흐름들이 이제는 결정을 요구하는 지점에 도달했다는 뜻이라고 볼 수 있는 부분이죠.
“변곡점”이라고 볼 수 있는 다섯가지의 흐름, 정리해보았습니다.
1. AI 리터러시가 ‘복지’에서 ‘기본기’로 바뀌었습니다.
가장 큰 HR트렌드의 변화는 AI 활용 능력의 위상입니다.
2025년까지만 해도 AI 교육은 일회성 특강이나 복리후생 정도로 다뤄졌지만, 2026년에는 입사와 업무의 기본 요건으로 자리 잡고 있습니다.
링크드인이 발표한 노동시장 분석에 따르면 AI 리터러시를 요구하는 채용 공고는 전년 대비 70% 넘게 늘었습니다.
주목할 만한 건 요구되는 역량의 성격이 바뀌었다는 점입니다.
몇 해 전만 해도 모델을 만들고 학습시키는 기술이 빠르게 성장했지만,
지금 기업이 찾는 건 ‘AI를 잘 활용하는 사람’입니다. 프롬프트 엔지니어링 같은 역량 수요도 IT를 넘어 마케팅·영업·디자인 직무로 번지고 있죠.
무게중심은 ‘AI를 아는 것’에서 ‘AI에게 일을 시키고 그 결과를 검증하는 것’으로 옮겨졌다고 볼 수 있는데요,
AI를 도구가 아니라 함께 일하는 동료처럼 다루는 단계로 넘어가고 있는 셈이라고 볼 수 있는거죠.
여기서 한 가지는 분명히 해두는 게 좋습니다. 일회성 교육으로는 이 역량이 체화되기 어렵습니다.
기초 이해에서 직무별 활용, 실무 적용으로 이어지는 단계형 설계가 아니라면, 한 번 듣고 끝나는 특강은 대개 실적을 남기지 못합니다.
2. 학력·스펙 대신 ‘스킬 기반 채용’이 자리를 넓히는 상황
구글과 IBM이 2010년대부터 시도해 온 스킬 기반 채용(skill-based hiring)이 국내에도 본격적으로 들어오고 있습니다.
학력이나 경력 연차가 아니라, 지원자가 실제로 해낼 수 있는 직무 역량을 중심으로 평가하는 방식입니다.
마케팅·디자인·개발 직군에서는 학력란 대신 포트폴리오와 결과물을 요구하는 공고가 이미 눈에 띄게 늘었는데요.
세계경제포럼(WEF)의 ‘일자리의 미래 2025’ 보고서는 이 흐름의 배경을 숫자로 보여줍니다.
고용주의 63%가 역량 격차를 사업 전환의 가장 큰 장벽으로 꼽았고, 85%는 직원 업스킬링을 우선순위에 두겠다고 답하였습니다.“HAVE”보다 “CAN”을 보겠다는 신호입니다.
직무기술서(JD)를 구체화하고 역량을 검증할 평가 도구를 갖추는 일이, HR의 기본기가 되어가고 있습니다.
3. ‘AI 패러독스’ — 도입보다 워크플로우 재설계가 관건입니다.
2026년 HR이 마주한 가장 주목할 만한 HR트렌드는 도구는 빠르게 도입되는데 성과는 그만큼 따라오지 않는다는 것 입니다.
PwC의 2026 AI 성과 연구에선 이 간극을 정면으로 지적하고 있는데요, AI가 만들어내는 경제적 가치의 약 74%를 상위 20% 기업이 가져가고, 나머지 80%가 남은 가치를 나눠 갖는다고 말했습니다. 격차를 가른 건 AI를 얼만큼 도입하였는가가 아니었는데요.
앞서가는 기업은 도구를 하나 더 얹는 대신 일하는 방식 자체를 혁신적으로 바꿨습니다. (이 기업들은 워크플로우를 재설계할 확률이 동종 기업의 약 2배였습니다.)
PwC가 정리한 원칙은 단순한데요.
기술이 전달하는 가치는 전체의 20%뿐이고, 나머지 80%는 일을 재설계하는 데서 나온다는 점 입니다.
도구를 도입하는 것 보다, 도구를 활용하는 문화를 도입하는 것이 가장 큰 장애물 이라고 볼 수 있을 것입니다.
딜로이트(Deloitte)의 진단도 같은 방향을 향하고 있는데요. 근로자의 약 60%가 이미 업무에서 의도적으로 AI를 쓰고 있지만, 인간과 AI의 협업을 능숙하게 설계한다고 답한 리더는 14%에 그쳤습니다.
도입은 현장에서 이미 일어났는데, 그것을 조직의 일하는 구조로 엮어내는 설계가 비어 있는 것이다. 같은 보고서는 기술 우선으로 접근한 조직이 인간 중심으로 설계한 조직보다 기대 수익에 못 미칠 확률이 1.6배 높다고 언급 하였습니다.
즉 AI 도입 자체가 목표가 아닌, AI를 통한 워크플로우 재설계가 핵심임을 알 수 있었습니다.
4. 맞춤형·자기주도 학습이 인재 유지 전략이 됩니다.
전사 일괄 교육의 시대가 저물고 있습니다. 직무와 세대에 맞춘 학습, 직원이 스스로 고르는 자기주도 학습으로 무게가 옮겨가는 중 입니다.
특히 MZ 세대는 교육을 복지가 아니라 커리어 투자로 받아들이는 경향이 강해서, 좋은 학습 기회를 주는 일이 곧 인재 유지(retention) 전략과 맞물립니다.
여기서 흔히 저지르는 실수가 있는데요, 컨설팅사 콘페리에서는 기업들이 자주 빠지는 함정으로 AI 리터러시를 간과하는 것,’늘 배우는’ 문화의 부재, 인간 고유의 소프트 스킬을 무시하는 것, 중간관리자를 교육 사각지대에 두는 것, 그리고 경기가 어려워지면 교육비부터 줄이는 것을 꼽았습니다.
그래서 학습의 성패는 등록 인원이 아니라 완주율과 실제 활용도에서 결정된다고 볼 수 있습니다.
HR 시사점: 임원 보고에 올릴 참여율·완주율 데이터가 없는 교육은, 효과가 있더라도 증명할 길이 없어 다음 예산을 받기 어렵습니다.
측정 가능한 구조로 설계하는 것이 곧 예산을 지키는 일이라고 볼 수 있습니다.
5. 글로벌 비즈니스 역량이 ‘필수 과제’로 떠오릅니다.
마지막 흐름은 AI 이야기에 다소 가려져 있던 글로벌 역량입니다.
미국의 관세 정책 변화, 공급망 재편, 한국 중소기업의 수출 의존도 심화가 맞물리면서, 무역·통상 전문성과 글로벌 비즈니스 커뮤니케이션 역량이
채용 시장의 핵심 경쟁력으로 올라섰습니다.
AI가 단순 반복 업무를 가져갈수록 사람이 해야하는 일만 남는데요, 그 일이 판단·관계·협상 같은 고맥락 커뮤니케이션이고, 글로벌 비즈니스에서는 대개 외국어로 이뤄지기 때문입니다. AI 번역이 표면적 장벽을 낮출수록, 진짜 차이는 뉘앙스와 즉흥적인 협상에서 갈린다고 볼 수 있습니다.
자막을 켜고 화상 회의를 할 수는 있어도, 상대의 농담에 웃고 분위기를 읽으며 계약을 끌어내는 일은 사람의 몫으로 남는 상황입니다.
글로벌 비즈니스 역량을 위한 언어 교육
글로벌 역량이 매출에 닿는 역량이 된 시대에는, 어학교육도 예전과 다른 모습이어야 합니다.
수업 전 AI 예습, 정직원 강사의 1:1 전화·화상 수업, 수업 후 AI 발음 교정과 영작 첨삭이 한 앱 안에서 이어집니다. AI가 일상 연습과 피드백을 맡고, 사람 강사가 실무 맥락의 대화와 동기 부여를 맡는 식이죠.
“AI와 사람이 각자 잘하는 몫을 나눠 맡는” 구조를 어학교육에 옮겨놓은 형태라고 볼 수 있습니다.
완주율을 관리하는 방식도 눈여겨볼 만합니다. 3회 이상 결석하면 AI가 먼저 수업 시간 변경을 권유해 이탈을 줄이고, 관리자는 부서별 참여 현황을 확인 할 수 있습니다. ‘완주율로 증명하는’ 교육을 위해 설계된 시스템 입니다. 민병철 유폰의
B2B 수료율은 94.8%, 앱 이용 시간은 업계 평균의 8배 수준입니다.
워크플로우 재설계와 “증명”
다섯 가지를 꿰는 키워드는 결국 ‘재설계’와 ‘증명’입니다.
AI를 도입하는 데서 멈추지 않고 일하는 방식을 다시 짜고, 학력 대신 역량으로 사람을 평가하며, 교육의 효과를 데이터로 증명하는 것 입니다.
기술은 계속 빠르게 변하겠지만, 그 변화를 성과로 바꾸는 마지막 단계는 언제나 사람이 맡게 됩니다.
가장 먼저 점검할 질문은 바로 “지금 우리 조직이 사람에게 요구하는 변화의 속도에, 우리의 교육과 평가 구조가 따라가고 있는가.” 라는 질문이 될 것 입니다.
참고 자료
- 딜로이트(Deloitte), 2026 글로벌 인적자원 트렌드 — From tensions to tipping points: Choosing the human advantage (2026.03). 89개국 9,000여 명의 비즈니스·HR 리더 대상 조사. 인간-AI 협업 설계 진전을 보고한 조직 비율, 기술 우선 접근의 기대 수익 미달 확률(1.6배) 등.
- PwC, 2026 AI 성과 연구(AI Performance Study) (2026.04). 25개 산업 1,217명 임원 대상 조사. AI 경제 가치의 74%가 상위 20% 기업에 집중, 선도 기업의 워크플로 재설계 확률(약 2배).
- PwC, 2026 AI 비즈니스 예측(AI Business Predictions) — 기술 20% / 워크플로 재설계 80% 원칙.
- 세계경제포럼(WEF), 일자리의 미래 2025(Future of Jobs Report 2025) (2025.01). 1,000여 개 기업 대상 조사. 역량 격차를 사업 전환의 최대 장벽으로 꼽은 고용주 63%, 업스킬링 우선 계획 85%.
- 링크드인(LinkedIn), Work Change Report 2025 / 노동시장 분석 — 2030년까지 직무 스킬 약 70% 변화, AI 관련 스킬 추가 회원 177% 증가(2023년 이후).
- 콘페리(Korn Ferry) — 2026년 기업 인재개발에서 흔히 나타나는 다섯 가지 함정(AI 리터러시 간과, 지속 학습 문화 부재, 소프트 스킬 경시, 중간관리자 교육 사각지대, 경기 침체 시 교육비 우선 삭감).
