도구는 바뀌어도 적응력은 남는다

기술능력 BVS.08 | EP.2

Aug 2. 2025

기술은 점점 더 많은 역할을 대체하겠지만,
그 기술을 어디에, 어떻게, 왜 쓰는지를 판단하는 사람은 대체되지 않는다.

Basic Vocational Skills 8. 기술능력(2/2회차)

17화. 도구는 바뀌어도 적응력은 남는다

툴은 바뀌었는데, 나는 그대로였다

“야, 이제 이건 더 이상 안 써. 새로운 툴로 전환하래.”

팀장님의 말에 나는 모니터를 한참 바라봤다. 마우스 클릭조차 멈춘 채였다. 아직도 나는 작년부터 익숙하게 사용하던 협업툴의 단축키를 외우고 있었고, 매크로 자동화를 한창 다듬고 있었는데, 회사는 방향을 틀었다. 더 나은 기능, 더 빠른 협업, 더 쉬운 공유를 위해 ‘다들 쓰고 있다’는 이유로 툴을 바꾼 것이다.

하지만 나에겐 ‘다들’이 아니었다. 바뀐 툴을 열어보니 생소한 인터페이스, 익숙지 않은 메뉴 배열, 낯선 단어들이 화면을 채우고 있었다. 단축키 하나도 다르고, 파일 정리 방식도 달랐다. 몇 시간째 기능을 익히느라 머릿속이 하얘졌고, 점점 느껴지는 건 두통과 무력감이었다.

그때 깨달았다. ‘나는 지금 기술에 적응 중이 아니라, 기술에 버티고 있다’는 것을.
기술은 바뀌었지만, 나는 그대로였다.

기술은 사용자가 아니라, 사용자 경험을 바꾼다.

처음부터 나는 기술에 강한 편은 아니었다. 학교 다닐 때도 실습보다 이론이 편했고, 처음 팀에 합류했을 때도 엑셀 수식조차 두려워했다. 그러다 점점 필요한 것만 익혀나갔고, 필요한 만큼만 썼다. 그것이 내 방식이었고, 내 커리어의 생존 전략이었다.

그런데 기술은 나에게 ‘충분히 잘하는 중’이라 말해주지 않았다. 오히려 매번 새로움을 강요했다.

이번에 새롭게 도입된 툴은 단순한 교체가 아니었다. 회사의 협업 방식 자체가 변했다. 일정 공유 방식이 달라지고, 업무 히스토리가 자동 축적되며, 의사결정 구조도 툴 안에서 이루어졌다. 이건 ‘도구’의 문제가 아니라 ‘업무 흐름’의 문제였다.

그 안에서 나만 뒤처지는 느낌이 들었다.
화면은 화려해졌지만, 나는 여전히 예전 방식의 습관에 기대어 일을 하려 했다.
결국 팀 프로젝트 리뷰 회의에서, 내 업무는 다른 팀원들에 비해 ‘효율이 낮았다’는 평가를 받았다. 보고서를 따로 정리해서 올리느라 공유가 늦었고, 회의 안건은 중복됐으며, 피드백은 반영이 느렸다. 모두가 하나의 흐름에서 협업하는 동안, 나는 여전히 내 PC 폴더 속에서 혼자 움직이고 있었던 것이다.

기술은 '능력'이 아니라 '태도'였다.

그날 이후 나는 스스로에게 질문했다.
“왜 나는 변화에 적응하지 못하는가?”
“기술이 무서워서인가, 아니면 나만의 일하는 방식이 너무 고착화되었기 때문인가?”

그리고 뒤늦게야 알아차렸다.
기술이라는 건 결국 ‘도구’ 그 자체가 아니라, ‘새로운 방식’을 받아들일 수 있는 유연함을 요구하는 것이라는 것을.
익숙한 마우스 클릭에서 손을 떼고, 낯선 자동화 버튼을 누를 수 있는 용기.
복잡해 보이는 인터페이스에 포기하지 않고 다시 들여다보는 태도.
그리고 무엇보다, ‘이건 내 일이 아니야’라고 말하는 대신 ‘이것도 내 일일 수 있어’라고 말할 수 있는 자세.

내가 기술에 약했던 게 아니었다.
나는 그저 ‘기술이 만들어낸 변화’에 저항하고 있었던 것이다.

‘적응력’은 기술보다 오래간다.

리워크 시리즈를 집필하며, 나는 다양한 직무에서 기술 변화에 적응하는 사람들의 이야기를 정리해왔다. 『리워크2 – 잡크래프팅, 일의 주도권을 되찾는 기술』에서는 특히 변화 속에서도 중심을 잃지 않고 스스로 일의 구조를 재정의하는 사람들의 태도를 강조한 바 있다.

기술은 언제나 앞서간다.
하지만 그 흐름을 따라잡는 건 ‘도구에 대한 이해’가 아니라 ‘내 일에 대한 재정의’였다.
자동화 툴 하나 바뀌었다고 일이 사라지는 건 아니다.
하지만 내가 계속 그 자리에 멈춰 서 있다면, 일은 점점 나를 떠난다.

‘도구는 바뀌었는데, 나는 그대로였다’는 문장은
더 이상 변명으로 남아 있어선 안 된다.
이제는 말할 수 있어야 한다.

“도구가 바뀌었지만, 나는 이미 바뀔 준비가 되어 있다”고.

왜 기술은 어렵게 느껴질까?

“이게 뭐야… 이건 왜 여기 있는 거야?”

새로 바뀐 업무 툴을 마주한 사람들의 첫 반응이다.
기술은 분명 편리해지기 위해 태어났고, 효율을 높이기 위한 것이었지만, 정작 처음 그 기술을 마주하는 순간 느끼는 감정은 편리함이 아니라 불편함이다.
더 나아가 당황, 두려움, 회피라는 감정까지 동반된다.

우리는 기술을 두려워하는 존재가 아니라,
기술이 일으키는 ‘낯섦’에 저항하는 존재다.

기술은 ‘전문가의 언어’처럼 느껴진다

기술이 어렵게 느껴지는 첫 번째 이유는, 그 자체가 익숙한 언어로 설명되지 않기 때문이다.
우리는 대개 일상적인 언어, 경험적인 판단, 감각적인 흐름으로 일해왔다.
그런데 새로운 툴은 생소한 용어와 구조, 설정값을 요구한다.
심지어 ‘설정’ 하나를 바꾸기 위해 5단계의 클릭을 거쳐야 하기도 한다.
“이건 왜 여기 있어?”
“이 기능은 왜 안 되는 거야?”
“아까랑 지금이 뭐가 달라진 거지?”

질문은 쌓이지만, 답은 없다.
사용설명서도, 동료도, 팀장도 모두 '해보면 안다'고 말한다.
이때부터 우리는 기술을 배우는 게 아니라, 기술로부터 멀어지는 과정에 들어선다.

기술은 “잘못될 수 있는 가능성”을 전제로 한다

두 번째 이유는 심리적 불안이다.
기술은 언제나 작동 실패의 가능성을 전제한다.
“저장 안 누르고 껐더니 다 날아갔어요.”
“버튼 하나 잘못 눌러서 보고서 전체가 깨졌어요.”
“버전이 달라서 파일이 안 열려요.”

이러한 경험은 ‘실수’로 기억되지 않는다.
기술에 대한 두려움으로 각인된다.
그리고 ‘두려움’은 학습을 멈추게 만든다.

이때 사람들은 무의식적으로 말한다.
“이건 기술적인 거라서 난 잘 몰라.”
“기술은 젊은 사람들이 잘하지.”
“나는 그냥 하던 대로 할래.”

이 말들 속에는 공통된 정서가 숨어 있다.
“나는 변화하고 싶지 않다”
혹은
“나는 변화할 수 없다”

기술은 변화 그 자체이기 때문이다

결국 기술은 우리에게 단순한 도구가 아니라
'변화'라는 이름의 위협으로 다가온다.
익숙함을 해체하고, 속도를 재정의하며, 일하는 방식의 근본을 흔들기 때문이다.

어제까지 익힌 것이 오늘은 무용지물이 되고,
기껏 배운 매뉴얼이 버전 업데이트로 무효화된다.
“어제까지는 내가 전문가였는데, 오늘은 초보자가 된 기분이에요.”
라는 말은 절대 과장이 아니다.

기술은 빠르다.
그리고 그 속도는 점점 가속화된다.
이에 반해 사람은 느리다.
특히 ‘변화를 받아들이는 속도’는 더디다.
그 간극이 점점 커질수록, 사람들은 기술을 ‘어렵다’는 말로 포장하며 도망치게 된다.

기술을 ‘습득’이 아닌 ‘순응’으로 받아들이면 두렵다

우리가 기술을 어렵게 느끼는 근본적인 이유는,
그 기술을 나의 것으로 만들지 못하고, 외부에서 주어진 도구로만 받아들이기 때문이다.
즉, 기술은 늘 ‘남의 것’이다.
누가 만들어놨고, 누가 정해놨으며, 나는 단지 그것을 따르는 사람일 뿐이다.

이 구조 안에서 기술은 능동적인 도구가 아니라 수동적인 조건으로 바뀐다.
그리고 조건은 항상 우리에게 심리적 압박으로 작용한다.
“왜 이것도 못하냐고?”
“왜 아직도 이 툴을 못 쓰냐고?”

결국 기술은 ‘배움’이 아니라 ‘검증의 장’이 되어버린다.
누가 더 잘 쓰는지, 누가 더 빨리 적응하는지.
누가 더 많은 기능을 쓰는지.

하지만 기술은 경쟁이 아니다.
기술은 협업의 도구이고, 효율의 수단이다.
그리고 기술에 대한 두려움을 이겨내는 방법은
그 기술을 ‘나의 일 방식’으로 소화해내는 태도에 있다.

NCS 관점 해석

– 기술능력이란 무엇을 바꾸고, 어떻게 적용할 것인가

NCS(국가직무능력표준)에서 정의하는 기술능력은 단순히 기계나 도구를 잘 다루는 능력을 뜻하지 않는다.

오히려 그 본질은 이렇다.

“직무에 필요한 도구·기계·장비·기술 등을 이해하고 적절히 적용해 업무를 수행하는 능력.”

여기서 가장 중요한 단어는 두 가지다.
이해와 적용.

많은 사람들은 기술능력을 ‘툴 사용 숙련도’라고 생각한다.
하지만 진짜 기술능력은, 새로운 기술이 나왔을 때

이 기술이 왜 나왔는지

어떤 문제를 해결하려는 건지

기존 방식과 무엇이 다르고

내 업무에 어떤 영향을 줄 수 있는지

이해하고 맥락화할 수 있는 힘이다.

그 이해를 바탕으로 내 일에 맞게 적용하는 유연함,
그리고 기술 도입에 따른 업무 흐름의 재구성 능력까지 포함될 때,
비로소 ‘기술능력’이라는 이름을 붙일 수 있다.

기술은 ‘기능’이 아니라 ‘흐름’을 바꾸는 것이다

예를 들어보자.
어떤 회사에서 회의록을 매번 수기로 정리하던 팀이 음성 인식 기반 AI 도구를 도입했다.
사람들은 그 AI의 정확도에만 주목했다.
“몇 퍼센트까지 인식되느냐?”
“특정 억양도 알아듣느냐?”
“잡음은 얼마나 제거되느냐?”

하지만 중요한 건 그런 기능의 정밀도가 아니었다.
그 기술이 도입되면서 바뀐 건 ‘회의 운영 방식’이었다.
모두가 메모에서 자유로워졌고, 회의 중 더 많은 대화와 의견 교환이 가능해졌다.
그리고 회의 후, 정리된 텍스트에서 요약문과 과제가 자동 추출되며,
결정이 빠르고 명확하게 이루어지는 흐름이 형성됐다.

즉, 기술이 바꾼 건 단지 도구의 수준이 아니라 ‘일의 구조’였다.
기술능력이란 바로 이처럼,

도구를 쓸 줄 아는 것이 아니라

도구가 바꿀 수 있는 업무의 구조를 읽고,

그 구조를 설계해내는 능력이다.

기술능력은 ‘모든 직무’에 공통적으로 필요하다

과거에는 기술능력이 특정 직무군(예: 제조업, 엔지니어링, 건설 등)에만 해당된다고 여겨졌다.
하지만 지금은 다르다.
AI, 자동화, 데이터 기반 협업도구들이 범용화되며,
모든 직무에서 기술능력이 요구되는 시대가 되었다.

마케팅 업무도 데이터 시각화 툴을 다루고,

인사팀도 챗봇을 통해 면접 일정을 자동화하며,

교육 담당자도 디지털 콘텐츠 저작 도구를 사용하고,

행정 담당자도 워크플로우 자동화를 기획한다.

기술이 침투하지 않은 영역은 이제 없다.
그리고 그 기술을 도입하고, 이해하고, 적용하고, 변화를 설명할 수 있는 사람이 바로
조직에서 ‘가장 유연한 플레이어’로 평가받는다.

기술능력은 변화의 수용력이자, ‘도구 설계자’의 마인드다

기술을 도입할 줄 아는 사람은 많다.
하지만 기술을 어디에, 왜, 어떻게 적용할지를 설계할 줄 아는 사람은 드물다.
기술능력이란 단순히 새 툴을 ‘배우는 능력’이 아니라,
그 툴을 언제 도입하고, 누구와 협업하고, 어떻게 업무에 녹여낼 것인가에 대한 전체적인 판단력과 실행력이다.

즉, 기술능력은 더 이상 ‘디지털 도구를 익히는 힘’이 아니다.
일의 흐름을 설계하고, 구조를 바꾸고, 관계를 재정립하는 전략적 실행력이다.

그리고 이 능력은 시간이 지날수록 더욱 중요해질 것이다.
기술은 계속 바뀔 테지만,
그 기술을 조직과 업무 속에 의미 있게 안착시킬 수 있는 사람은
항상 필요할 것이기 때문이다.

AI는 기술능력에서 무엇을 도와줄 수 있을까?

기술이 빠르게 바뀌는 시대, 우리는 하나의 질문을 던져야 한다.
“AI는 기술능력에서 어떤 역할을 할 수 있는가?”

기술능력은 AI에게 가장 기대할 수 있는 역량 중 하나다.
왜냐하면 AI는 '도구를 설계하고 사용하는 사람'이 아니라, '도구 그 자체'이기 때문이다.
즉, 우리는 이제 도구를 사용하는 것을 넘어서,
도구와 협업하는 시대에 들어섰다.

1. AI는 ‘기술학습의 보조자’가 될 수 있다

새로운 업무 툴을 도입할 때, 가장 큰 장벽은 초기 진입장벽이다.
기능은 많고, 용어는 생소하며, 사용 맥락은 복잡하다.
이럴 때 AI 기반 챗봇, 문서요약기, 인터랙티브 튜터는 다음을 도와줄 수 있다.

툴 매뉴얼을 요약해주는 기능

화면을 보면서 실시간으로 버튼 설명을 제공하는 인터페이스

질문형 튜토리얼을 통해 맞춤형 사용법 안내

예를 들어 Notion, Asana, Slack, Zapier 같은 도구들은 이미
AI를 통해 신규 사용자에게 개인화된 온보딩 안내를 제공하고 있다.

“이 버튼은 자동화 설정입니다. 설정하시겠습니까?”
“이 기능은 귀하의 일정과 연동할 수 있습니다. 지금 연결하시겠어요?”

기술의 ‘진입장벽’을 AI가 낮춰주면, 사람은 기능이 아니라 목표에 집중할 수 있게 된다.
기술 습득의 가장 큰 장애물을 AI가 제거해주는 셈이다.

2. AI는 기술의 ‘적용 가능성’을 설계해준다

AI의 놀라운 점은 단순히 기술을 ‘사용’하는 것이 아니라,
기술을 ‘어디에 쓰면 좋은지’까지도 제안할 수 있다는 것이다.

업무 자동화를 위한 업무 분석

반복작업 추천

기술 적용 우선순위 도출

협업툴 도입에 따른 프로세스 설계

예를 들어, GPT 기반의 업무 분석 보조도구는
업무 일지나 일정표, 이메일 로그 등을 분석해
“여기 자동화 가능성이 있습니다”
“이 작업은 템플릿화하여 반복 처리할 수 있습니다”
와 같은 제안을 해준다.

즉, AI는 단순한 기능 도우미가 아니라, 기술적 전략을 설계하는 파트너가 될 수 있다.

3. AI는 ‘기술과 인간의 중간다리’ 역할을 한다

기술이 어렵다고 느껴지는 이유 중 하나는
기술이 사람의 언어가 아니라, 기술의 언어로 작동하기 때문이다.
AI는 이 간극을 좁혀준다.

예를 들어, 복잡한 데이터 시각화 도구를 쓸 줄 몰라도
“2023년 매출 추이를 월별로 그래프로 만들어줘”라고 자연어로 말하면
AI가 자동으로 코드와 시각화를 만들어준다.

엑셀과 파워쿼리를 몰라도 자연어로 함수 설정 가능

API를 몰라도 자동화 연결 설계 가능

구체적인 워크플로우 설명 없이도 ‘목표’만 말하면 경로 제안 가능

기술과 인간 사이에서, AI는 ‘기술의 언어’를 ‘사람의 언어’로 바꿔주는 번역기 역할을 한다.
이것이 바로 기술능력의 진입장벽을 AI가 가장 많이 낮춰주는 지점이다.

4. AI는 ‘기술의 진화’ 흐름 자체를 알려준다

기술능력은 단기적인 스킬 숙련이 아니라
기술의 흐름, 방향, 트렌드를 읽는 감각까지 포함한다.
이 부분에서도 AI는 실질적인 지원을 해준다.

예를 들어, 다음과 같은 질문을 던질 수 있다.

“최근 협업툴 트렌드는 어떤가?”

“마케팅 자동화 기술은 어떤 솔루션이 주목받고 있는가?”

“데이터 분석에 가장 많이 사용되는 툴은 무엇이며, 각각의 장단점은?”

AI는 광범위한 정보와 시장 흐름을 실시간으로 반영해
기술 선택과 방향성에 대한 의사결정을 보조해준다.
이는 특히 기술 도입을 기획하거나 신규 업무를 설계하는 관리자, 팀 리더에게
막강한 경쟁력이 된다.

✅ 결국, AI는 기술능력의 '보조자'가 아니라 '증폭기'다

AI는 단순히 기술을 쉽게 해주는 것이 아니라,
기술을 나의 업무, 나의 역량, 나의 설계 안으로 끌어오는 힘을 키워준다.
즉, AI는 기술능력을 대신해주는 것이 아니라,
기술능력을 더 빨리, 더 효율적으로, 더 전략적으로 발휘할 수 있도록 증폭시켜주는 역할을 한다.