스킬 센싱이 실패하는 이유 (현장 간극, 학습 환경, 실행 구조)
TD Synnex의 Vidya Krishnan은 "서로를 더 빨리 배우는 조직이 더 잘 수행한다(outlearn to outperform)"고 말했습니다. 전략에서 스킬을 도출하고, 외부 메가트렌드와 내부 역량을 교차 분석해 연 1회 이상 갱신하는 스킬 센싱(Skill Sensing) 개념은 설득력이 있습니다. 하지만 제가 한국 HR 현장에서 7년간 일하며 느낀 건, 이 논리가 작동하려면 전제 조건이 꽤 두텁다는 점입니다. 글로벌 기업의 정교한 프레임워크를 그대로 들고 월요일 아침 현장으로 돌아가면, 무엇부터 해야 할지 막막해지는 게 현실입니다.
현장 간극: 스킬 센싱을 가로막는 구조적 한계
스킬 센싱이란 조직의 전략적 방향과 외부 환경 변화를 분석해, 핵심 스킬을 도출하고 우선순위를 정하는 프로세스를 뜻합니다. 쉽게 말해 "우리 회사가 앞으로 나아가려면 어떤 역량이 가장 필요한가?"를 체계적으로 찾아내는 작업입니다. Vidya는 이 과정이 정교하지 않아도 되지만 의도적이어야 한다고 강조했습니다. 하지만 제 경험상 의도를 실행으로 옮길 구조가 없는 조직에서는 그 말조차 공허합니다.
TD Synnex는 지역별 거버넌스를 세우고, AI를 활용해 직무 분석과 메가트렉 합성을 진행합니다. Vidya 본인도 입사 7개월째라고 했지만, 그 초입의 언어가 이미 이렇게 정교하다는 건 뒤에 상당한 조직 인프라와 경영진의 헌신이 받쳐주고 있다는 뜻입니다. 반면 제가 컨설팅했던 한국 중견기업 대부분은 HR 담당자가 혼자이거나 둘이었습니다. 연 1회 스킬 분석을 위한 전담 인력도, 데이터도, 경영진의 관심도 확보되지 않았습니다. 좋은 프레임은 맞지만, 그 프레임을 실행할 최소한의 조건이 갖춰지지 않은 곳에서는 "의도"만으로는 부족합니다.
실제로 제가 중소 제조업체에서 온보딩 교육을 설계할 때 느낀 건, 스킬 분석 이전에 기본적인 직무 기술서(Job Description)조차 제대로 갖춰지지 않은 경우가 많았다는 점입니다. 스킬 센싱을 논하기 전에, 현재 우리 조직에 어떤 직무가 있고 각 직무가 무엇을 요구하는지부터 명확히 해야 하는데, 그 단계에서 이미 막히는 겁니다.
학습 환경: 배울 틈이 없는 조직에서 outlearn은 구호가 된다
"일로부터 배운다(learning from work)"는 Vidya의 개념은 아름답습니다. 과거처럼 학습을 일과 분리된 별도의 활동으로 보지 않고, 업무 자체를 학습 기회로 재설계한다는 발상은 이론적으로 타당합니다. 하지만 이 논리가 전제하는 건 학습이 가능한 환경, 즉 배울 수 있는 시간과 심리적 여유, 그리고 그것을 용인하는 조직 문화가 이미 갖춰져 있다는 것입니다.
제가 신입사원 온보딩 과정을 운영하며 마주한 현실은 조금 달랐습니다. 신입사원들이 배우고 싶지 않아서 못 배우는 게 아니었습니다. 배울 틈이 없었습니다. 투입되는 순간부터 성과가 요구됐고, 학습은 퇴근 후 개인 몫으로 밀려났습니다. 솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 분명 회사는 "사람에 투자한다"고 했는데, 실제로는 즉시 성과를 내는 사람만 환영받는 구조였으니까요.
이런 구조에서 "일로부터 배운다"는 개념은 작동하지 않습니다. 일이 배움을 짓누르고 있을 때, outlearn to outperform은 구호가 되기 쉽습니다. Vidya의 논리는 학습 친화적 조직을 이미 가정합니다. TD Synnex처럼 학습에 전례 없는 투자를 선언한 경영진이 있는 곳에서는 유효하지만, 학습을 비용으로 보는 조직이 여전히 다수인 현실에서는 그 간극을 HR 실무자가 혼자 메워야 합니다.
한국고용정보원 자료에 따르면(출처: 한국고용정보원) 중소기업 근로자의 연간 평균 교육훈련 시간은 대기업의 절반 수준에 불과합니다. 학습 기회의 격차는 이미 구조적입니다. 이 격차를 개인의 의지나 HR 담당자의 노력만으로 메우기는 어렵습니다.
실행 구조: 무엇부터 할 수 있는지를 함께 말해줘야 한다
Vidya는 스킬 센싱이 정교할 필요는 없지만 의도적이어야 한다고 했습니다. 그리고 AI를 활용하면 과거처럼 많은 비용과 시간, 인력 없이도 분석과 합성이 가능하다고 덧붙였습니다. 이 말은 맞습니다. 하지만 제가 현장에서 느낀 건, AI 도구를 쓸 줄 아는 것과 그 결과를 조직 내에서 실행 가능한 형태로 만드는 것 사이에는 여전히 큰 간극이 있다는 점입니다.
저는 최근 ChatGPT와 Claude를 활용해 직무별 필요 스킬을 분석해본 적이 있습니다. 결과는 그럴듯했습니다. 하지만 그 결과를 들고 경영진에게 보고했을 때 돌아온 질문은 "그래서 이걸 어떻게 실행하죠?"였습니다. 스킬 목록을 도출하는 것과, 그 스킬을 실제 교육 과정으로 만들고, 예산을 확보하고, 직원들의 시간을 확보하고, 성과 지표와 연결하는 것은 완전히 다른 차원의 문제입니다.
제 경험상 이건 좀 다릅니다. 글로벌 기업의 사례는 참고할 수 있지만, 그대로 이식할 수는 없습니다. 한국 HR 현장에 필요한 건 "왜 스킬 센싱이 중요한가"에 대한 설득이 아니라, "우리 회사 상황에서 무엇부터 시작할 수 있는가"에 대한 구체적인 로드맵입니다. 예를 들어 아래와 같은 단계별 접근이 현실적입니다.
- 현재 조직 내 핵심 직무 3~5개를 선정하고, 각 직무의 현재 요구 스킬을 정리합니다.
- 외부 직무 분석 도구나 AI를 활용해 동일 직무의 미래 스킬 트렌드를 비교합니다.
- 경영진과 함께 우선순위 스킬 1~2개를 합의하고, 소규모 파일럿 교육을 설계합니다.
- 파일럿 결과를 바탕으로 확장 여부를 결정하고, 예산과 시간 확보 계획을 수립합니다.
이런 식으로 작은 단위부터 시작해서 점진적으로 확장하는 방식이 중소 조직에서는 훨씬 현실적입니다. Vidya의 프레임워크가 틀렸다는 게 아닙니다. 다만 그 프레임워크를 들고 월요일 아침 현장으로 돌아갔을 때, 무엇부터 할 수 있는지를 함께 말해줬다면 더 실용적인 대화가 됐을 거라는 아쉬움이 남습니다.
정리하면, 스킬 센싱은 전략적으로 옳은 방향입니다. 하지만 그것이 작동하려면 학습이 가능한 환경, 실행 가능한 구조, 그리고 경영진의 헌신이 먼저 갖춰져야 합니다. 이 조건들이 충족되지 않은 조직에서 HR 담당자가 할 수 있는 건, 거창한 프레임워크를 도입하는 게 아니라 작은 단위의 실험을 설계하고 그 성과를 차근차근 쌓아가는 것입니다. 제 경험상, 그게 가장 현실적인 출발점입니다.
--- 참고: https://youtu.be/UmVuHUEhGR4?si=S2LMXSrvSjzSQKDR