2027 HRD 전망: ATD 2026이 짚은 네 가지 방향

2027년 HRD 전망을 국내 HRD 조사와 ATD 2026 ICE의 핵심 메시지로 정리했습니다. 2026년 AI 교육으로 다진 기반 위에서, 내년에는 개인의 변화를 조직의 변화로 넓혀가야 합니다. AI, 리더십, 학습효과 설계, 몰입 네 축에서 HRD가 준비할 일을 짚습니다.

 

2026년, AI 활용의 기반을 다진 해

2026년은 기업교육이 AI 활용의 기반을 빠르게 다진 해였습니다. 2027년은 그 기반 위에서 개인의 변화를 조직의 변화로 넓혀가는 해가 될 것입니다.

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국내 직장인 1,482명을 대상으로 한 올해 HRD 조사에서 교육예산이 가장 많이 들어간 분야는 AI·디지털 스킬(63%)이었습니다. 투자는 분명히 결과로 이어졌습니다. 직장인의 92%가 주 1회 이상 AI를 쓰고, 95%가 생산성 효과를 체감한다고 답했습니다. AI 교육을 받은 직장인의 74%는 교육 후 업무가 나아졌다고 응답했습니다. 짧은 기간에 구성원 대부분이 AI를 일상 도구로 쓰게 된 데에는 교육 담당자들의 노력이 컸습니다.

다음 과제도 데이터에 함께 나타납니다. “AI로 조직의 업무방식이 바뀌었다”는 응답은 56%였습니다. 개인이 체감하는 효과가 팀과 조직의 일하는 방식으로 옮겨가는 데에는 시간이 더 필요하다는 뜻입니다. 새 기술이 들어올 때 개인의 숙련이 먼저 쌓이고 조직의 변화가 뒤따르는 것은 자연스러운 순서입니다. HRD 담당자와 재직자 458명을 대상으로 한 다른 조사도 같은 흐름을 보여줍니다. AI를 도입하지 않은 조직은 1년 새 27.2%에서 13.8%로 절반 가까이 줄었습니다. 많은 조직(50.0%)은 일부 업무에서 시범 활용을 이어가며 확산을 준비하는 단계입니다. 구성원들은 다음 단계에 필요한 것으로 '명확한 AI 전략과 방향성'(65.1%)을 가장 많이 꼽았습니다. 교육만으로 채우기 어려운, 조직 차원의 설계가 필요하다는 신호입니다.

그리고 내년 교육예산은 현 수준을 유지하거나 늘리겠다는 기업이 대부분입니다(유지 61%, 증가 31%, 축소 8%). 투자가 이어지는 만큼, 2027년에는 교육이 개인을 넘어 조직의 일하는 방식에 어떤 변화를 만들었는지 보여주는 일이 더 중요해질 것으로 보입니다.

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올해 5월 로스앤젤레스에서 열린 ATD 2026 ICE의 슬로건은 “Embrace Disruption. Direct the Future”였습니다. 서울대 이찬 교수 연구팀이 대형 트랙 323개 세션을 전수 분석해 뽑은 핵심 테마는 AI 기술 전환, 리더십 전환, 학습 효과 설계, 몰입 네 가지입니다. 이 순서대로 2027년 HRD가 준비할 일을 정리합니다.

 

1. AI는 쓰는 법보다 맡기고 판단하는 법을 가르쳐야 할까?

• ATD 2026에서 AI를 핵심 주제로 다룬 세션은 분석 대상의 17.6%로, 단일 키워드 중 가장 많았습니다. 논의의 무게중심은 생성형 AI 활용에서 에이전틱 AI(Agentic AI)로 옮겨갔습니다. 에이전틱 AI란 목표를 받으면 스스로 계획을 세우고 여러 단계의 일을 수행하는 AI를 말합니다. 여러 세션에서 사람의 역할이 질문하는 사람(Prompting)에서 일을 맡기는 사람(Delegating), 결과를 검토하고 책임지는 사람(Supervising)으로 바뀐다고 설명했습니다.
• HRD 담당자가 눈여겨볼 실험이 있습니다. Anthropic이 2026년 1월 발표한 무작위 대조실험에서, 새 프로그래밍 라이브러리를 AI 도움을 받아 익힌 그룹은 직접 코딩한 그룹보다 직후 이해도 퀴즈 점수가 17% 낮았습니다. 다만 AI에게 개념 질문을 계속 던진 참가자는 점수가 떨어지지 않았습니다. 학습을 가른 것은 AI 사용 여부보다 사용 방식이었습니다. 마이크로소프트 2026 Work Trend Index에서도 AI 고급 활용자의 43%가 실력을 유지하려고 일부러 AI 없이 일한다고 답했습니다.
• 올해의 공통 AI 교육이 모두가 출발선에 서도록 도왔다면, 2027년에는 직무별 설계로 한 단계 나아갈 차례입니다. 직무마다 AI에 맡길 일과 사람이 판단할 일을 나눠 보는 것입니다. 앞의 458명 조사에서 구성원이 중요도는 높고 보유 수준은 낮다고 꼽은 역량도 '업무 프로세스 재설계'였습니다.

2. 리더는 답을 주는 사람에서 팀이 판단하게 만드는 사람으로

• 리더십 트랙은 3년 연속 ATD 최다 세션 트랙이었고, 올해는 개인 리더십 역량(Personal Leadership Capabilities) 트랙이 새로 생겼습니다. 리더십 트랙 키워드 1위는 AI 활용 역량이 아닌 심리적 안전감과 신뢰였습니다. 기조연설자 리즈 와이즈먼(Liz Wiseman)은 리더가 산 정상에서 길을 아는 듯 이끄는 모델은 끝났다고 말했습니다. 지금 리더 대부분은 자신도 가본 적 없는 곳으로 팀을 데려가고 있기 때문입니다. 그래서 리더가 할 일은 답을 내놓고 싶은 유혹을 참고, 문제를 정의한 뒤 팀이 펜을 쥐게 하는 것입니다. 가트너도 2027년 CHRO 4대 우선순위 가운데 하나로 '파괴적 변화에 맞게 설계되지 않은 리더 역할'을 꼽았습니다.
• 국내 데이터는 리더의 무게를 더 직접 보여줍니다. 앞의 458명 조사에서 리더의 AI 활용도가 높은 집단의 구성원 AI 활용률은 54%로, 낮은 집단(38%)보다 16%p 높았습니다. 심리적 안전감도 함께 높았습니다. 다만 한 시점의 상관관계라 인과로 단정할 수는 없습니다. 갤럽 2026 보고서를 보면 전 세계 관리자 몰입도는 1년 새 27%에서 22%로 떨어졌습니다. 2027년 리더십 교육은 AI를 아는 리더보다 AI 환경에서 사람을 붙잡는 리더에 무게를 둬야 합니다. 1,482명 조사에서 구성원이 리더에게 필요하다고 꼽은 교육도 조직관리(55%)와 사람관리(50%)였고, 디지털 스킬은 20%에 그쳤습니다.

3. 학습 효과는 이수율 대신 무엇으로 증명해야 할까?

• ATD 2026에서는 학습 측정과 ROI(Learning Measurement & ROI)가 처음으로 독립 키워드 군으로 떠올랐습니다. 국내 기업의 교육 성과 측정은 아직 학습 만족도(67.9%)가 중심입니다. 다음 단계로 넘어갈 여지가 큰 영역입니다. ATD 세션들이 제시한 해법은 두 갈래였습니다. 첫째는 학습 장면 자체를 다시 짜는 것입니다. 뉴로리더십 연구소(NLI)는 주의집중(Attention), 의미생성(Generation), 정서(Emotions), 간격반복(Spacing)의 AGES 모델로 AI 시대 학습 설계를 설명했습니다. 정답을 대신 주는 AI보다 질문과 힌트를 주는 소크라테스식 AI를, 일회성 집합교육보다 30~90일 단위의 반복 실습을 권했습니다. 둘째는 측정 단위를 바꾸는 것입니다. 수료율과 만족도 대신 영업 승률이나 숙련 도달 시간 같은 업무 지표를 학습 행동과 연결합니다.
• 근거의 질은 구분해서 보셔야 합니다. AGES 설명에 인용된 “AI로 쓴 에세이를 83%가 기억하지 못했다”는 MIT 미디어랩 연구는 참가자 54명의 동료심사 전 논문(preprint)입니다. 학습 플랫폼 기업들이 공유한 수료율 상승 사례도 해당 기업이 직접 발표한 수치입니다. 방향은 참고하되, 우리 조직에서 작은 파일럿으로 먼저 검증해 보시길 권합니다.

4. 성장 경로를 스스로 그릴 수 있어야 몰입합니다

• ATD 2026은 심리적 안전감, 회복탄력성, 몰입을 하나의 인과 구조로 다뤘습니다. 안전하다고 느껴야 흔들려도 회복하고, 회복할 수 있어야 몰입한다는 흐름입니다. 윌 구이다라(Will Guidara)는 이 주제를 학습 경험으로 끌고 왔습니다. 사람들은 무엇을 배웠는지보다 그때 느낀 감정을 기억하고, 그 감정은 접점을 하나하나 설계할 때 생긴다는 것입니다. UC 버클리의 안젤라 스토퍼(Angela Stopper)는 상위 5~10% 핵심인재에 자원을 몰아주던 방식을 버리자고 했습니다. 대신 모든 구성원이 자기 경력을 설계하도록 돕는 '발전적 승계 계획'을 제안했습니다.
• 국내 구성원의 요구도 같은 방향입니다. 1,482명 조사에서 기업 생산성 현안 2위가 '업무 및 조직몰입 강화'(50%)였습니다. HRD 활성화에 가장 필요한 지원으로는 '학습을 장려하는 조직문화'(31.7%)가 꼽혔습니다. 선호 학습방식 1위인 집합교육(71%)은 실제 운영 비중(57%)보다 14%p 높았습니다. AI가 퍼질수록 사람과 함께 배우는 경험에 대한 수요는 오히려 커지고 있습니다.

AI가 일을 가져갈수록, 사람에게 남는 일을 가르쳐야 합니다

잭 카스(Zack Kass)는 ATD 2026 첫 기조연설에서, 지능이 전기처럼 싸지는 시대에 가장 절실한 기술은 결국 가장 인간적인 능력이라고 말했습니다. 가트너도 2027년 우선순위로 “AI가 어떤 일을 맡든 책임은 사람에게 있다”는 원칙을 내걸었습니다. 판단하고, 책임지고, 사람을 움직이는 일은 AI가 대신하지 않습니다.

 

2027년의 교육은 올해 쌓은 기반 위에서 한 걸음 더 나아가야 합니다. 올해 교육이 구성원 개인의 AI 활용 역량을 키웠다면, 내년 교육은 그 역량이 팀과 조직의 일하는 방식으로 이어지도록 설계해야 합니다. AI 앞에서 자기 판단을 지키는 메타인지와 질문력을 길러야 합니다. 팀이 함께 판단하게 만드는 리더십도 필요합니다. 배운 것이 현업 행동으로 이어졌는지 확인하는 측정까지 하나의 여정으로 묶어야 합니다. 2027년 HRD가 답해야 할 질문은 “AI와 일하는 사람이 더 잘 판단하게 되었는가”입니다. 이 질문에 숫자로 답할 수 있다면 HRD는 내년에도 경영진의 든든한 파트너가 될 것입니다.

 

참고 자료

• ATD, 「ATD 2026 International Conference & EXPO」 키노트 및 세션, 2026.5
• Gallup, 「State of the Global Workplace 2026」, 2026
• Gartner, 「Top HR Trends and CHRO Priorities for 2027」, 2026.10
• Microsoft, 「2026 Work Trend Index」, 2026.5
• Anthropic, 「How AI assistance impacts the formation of coding skills」, 2026.1
• Kosmyna, N. et al., 「Your Brain on ChatGPT」, MIT Media Lab, 2025 (동료심사 전 preprint)
• 멀티캠퍼스, 「HR Insight Report: 2026 ATD Debriefing」, 2026
• 한국생산성본부(KPC), 「2027 HRD Trend Report」, 2026.10 (직장인 1,482명 조사)
• 한국능률협회(KMA)·이화여대 Learning & Performance Lab, 「2027 HR·HRD 트렌드 리포트」, 2026.10 (HRD 담당자·재직자 458명 조사)
• 휴넷 L&D연구원, 「ATD26 디브리핑」, 2026

 

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