시대가 바뀌면 인재상도 바뀐다

인재상이란 시대의 요구를 반영하는 거울이다. 농경사회에서는 튼튼한 체력과 공동체에 대한 충성심이 중요했다.

산업사회로 넘어오며, 규칙을 따르고 빠르고 정확하게 일하는 사람이 환영받았다. 지식기반 사회에서는 시험을 잘 보고, 정답을 빠르게 찾아내는 ‘모범생형 인재’가 중심이 되었다.

그 이전의 정보화 사회에서는, 컴퓨터와 인터넷을 빠르게 다루고, 정보를 많이 아는 사람이 유능하다고 여겨졌다. 정보를 얼마나 잘 모으고 정리하느냐가 경쟁력인 시대였다.

그러나 지금, AI는 정보를 축적하고 처리하는 능력마저 인간을 앞지르기 시작했다. 그 결과, 정보화 사회의 인재상도 더 이상 유효하지 않게 되었다. 하지만 지금, 우리는 새로운 문명의 한복판에 서 있다. 인공지능(AI)이라는 지능형 도구의 등장은 이 모든 패러다임을 근본적으로 흔들고 있다.

AI가 잘하는 일을 사람도 계속 해야 할까?

이제 ‘정해진 문제’는 AI가 인간보다 훨씬 더 빠르고 정확하게 풀어낸다.

수학 문제 풀이, 코드 작성, 번역, 문서 요약, 사진 분석…이 모든 것은 이미 AI의 능력 범위 안에 들어왔다.

그렇다면 인간은 어떤 역할을 해야 할까? 이제 시대는 정답을 맞히는 사람이 아니라, 정답이 없는 문제를 정의하고, 스스로 해법을 찾아내는 사람을 요구한다.

문제를 푸는 사람이 아니라, 문제를 만드는 사람. 지식을 복사하는 사람이 아니라, 새로운 가치를 창조하는 사람이다.

이러한 변화는 더 이상 ‘이상론’이 아니다. 이미 교육, 고용, 산업, 경제 전반에서 구체적인 현실로 나타나고 있다.

‘좋은 대학’이 미래를 보장하지 않는다

기존처럼 ‘좋은 대학’을 가는 것이 더 이상 인생을 보장하지 않는다.

누군가가 시킨 공부만 열심히 해온 학생은 정작 사회에 나가 자신만의 프로젝트를 시작할 준비가 되어 있지 않다. 이제 중요한 것은 단순한 스펙이 아니라 내가 어떤 문제에 주목했고, 어떤 실험을 했고, 어떤 가치를 만들어냈는가이다.

다시 말해, ‘나만의 포트폴리오’가 경쟁력이 되는 시대다.

문제 해결형 인재를 어떻게 길러낼 것인가?

답은 비교적 분명하다. 현실의 복잡한 문제를 단순화하고, 다양한 해법을 실험하고, 그 효과를 비교·검증하는 능력.

이러한 능력을 체계적으로 길러주는 교육 접근이 바로 DBSE(Digital twin Based System Engineering, 디지털트윈 기반 시스템 엔지니어링)이며, 실험의 효과를 수치화하고 의사결정을 도와주는 기준이 MOE(Measure of Effectiveness, 효과도 측정지표)다.

학생들이 DBSE의 기본 원리를 이해하고, AI를 단순히 ‘정답을 찾아주는 도구’가 아니라 설계와 창조의 협력자로 활용하는 경험을 한다면, 그들은 AI에 종속된 사용자가 아니라, AI와 함께 문제를 해결하는 설계자이자 실행자로 성장할 수 있다.

교육의 목적은 ‘기계보다 나은 인간’을 만드는 것

AI 시대의 인재는 AI를 잘 배우는 사람이 아니라, AI를 활용해 자신만의 질문을 던지고,해답을 실험하며, 결과를 논리적으로 검증할 수 있는 사람이다.

우리가 길러야 할 것은 정답을 잘 외우는 ‘기계 같은 학생’이 아니라, 정답이 없는 세상에서, 자신만의 길을 설계하고 실행할 수 있는 ‘사람다운 사람’이다.

마지막 질문

AI는 도구다. 그런데, 그 도구가 이미 더 잘할 수 있는 일을 굳이 인간이 하겠다고 애쓴다면… 그 사람은 결국 AI의 그림자에 머무를 뿐이다.

지금 우리는 다시 질문해야 한다. 우리가 추구해야 할 교육은 무엇을 키우고, 무엇을 놓치고 있는가?

출처 : 브랜드뉴스(BRAND NEWS)(https://www.ibrandnews.com)