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AI 업무 역량 진단
12개 업무 상황에서 내가 고르는 판단으로 AI 업무 역량을 6개 영역별로 측정합니다. 국내외 표준과 평가 방식을 벤치마킹했고, 끝나면 영역별 점수·자기인식 격차·이번 주 할 일·문항별 해설을 드립니다.
- AI 이해
- 위임 판단
- 지시·설계
- 결과 검증
- 데이터·윤리
- 감독·책임
이 진단은 이렇게 다릅니다
- 1‘할 줄 안다’가 아니라 ‘이 상황에서 어떻게 하나’를 묻습니다. 자기평가식 설문은 실제 수행과 잘 맞지 않는다는 연구가 있어, 점수는 12개 업무 상황 판단으로만 매깁니다.
- 2국내외 표준을 근거로 6개 영역을 봅니다. AI 이해 · 위임 판단 · 지시·설계 · 결과 검증 · 데이터·윤리 · 감독·책임. UNESCO·OECD·EU AI Act·인공지능 기본법·GAO·IIA 등과 연결됩니다.
- 3먼저 내 수준을 스스로 매기고, 측정 결과와의 차이(자기인식 격차)까지 보여 줍니다.
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국내외에서는 AI 역량을 어떻게 평가하나요?
국제기구는 역량 ‘프레임워크’를, 규제는 기업의 ‘의무’를, 기업과 자격시험은 ‘실기’를 중심으로 평가합니다. 이 진단은 프레임워크의 영역 구분, 규제의 요구 사항, 실기형 평가의 상황 판단 방식을 합쳤습니다.
| 기관·기준 | 무엇 | 평가 방식·핵심 |
|---|---|---|
| UNESCO (2024) | 학생 12개·교사 15개 AI 역량 프레임워크 | 인간 중심·윤리·AI 기법 등 차원 × 이해→적용→창조 단계. 교육과정 설계 기준 |
| OECD · EU 집행위 | AI 리터러시 프레임워크(AILit) | Engage·Create·Manage·Shape 4개 영역. 2025 초안 후 최종본 공개, PISA 2029 혁신 영역 평가에 기여 |
| EU AI Act 제4조 | 기업의 AI 리터러시 의무 | AI를 제공·배치하는 사업자는 직원 AI 리터러시 함양 조치를 해야 함(2025-02 적용). 집행위 Q&A는 사용하는 AI의 위험과 직원 수준에 맞춘 교육을 안내 |
| Anthropic (Dakan·Feller) | AI Fluency 4D 프레임워크 | 위임·지시·검증·책임 — 사람과 AI의 협업 역량 |
| Zapier (2025~) | 채용 AI 유창성 루브릭 | 지원자를 4단계로 평가해 신규 입사자 전원에게 기준 적용 — 실무 수행 중심 |
| 국내 대기업 (2026 하반기) | 신입 채용 AI 활용역량 평가 | 두산 30분 AI 보고서, HD현대 AI활용역량검사, 기아 AI 문제해결력 검증 등 — 자세한 내용은 '채용 AI 역량평가 가이드' |
| 학술 척도 SNAIL·MAILS | AI 리터러시 자기보고 설문 | 기술 이해·비판적 평가·실제 활용 등. 다만 자기평가는 실제 수행과 어긋나 과대평가 경향이 보고됨 |
| AICE (KT·한국경제신문) | 국내 AI 활용 자격 | 실기형. 어소시에이트 등급은 국가공인 민간자격. 제너러티브 등급은 생성형 AI 활용·결과 해석을 함께 평가(2024 발표) |
| AI-POT (한국생산성본부) | AI 프롬프트 활용능력 | 시험 중 생성형 AI를 직접 써서 과제를 해결하고 답안 제출 |
| 인공지능 기본법 (2026-01 시행) | 국내 AI 규제의 기준 | 생성형 AI 고지·표시(제31조), 고영향 AI의 사람 관리·감독(제34조) |
| GAO · IIA · ISACA AAIA | AI 감사 프레임워크·자격 | 거버넌스·데이터·성과·모니터링 — 감사인이 AI를 점검하는 관점 |
6개 영역은 무엇을 재나요?
AI 이해
AI가 답을 만드는 방식과 한계(확률적 생성·학습 시점·환각)를 아는가
근거: UNESCO 'AI 기법과 활용' · OECD·EC 'Engage with AI' · SNAIL '기술 이해'
위임 판단
무엇을 AI에 맡기고 무엇을 사람이 남길지 가려내는가
근거: Anthropic AI Fluency 'Delegation' · OECD·EC 'Manage AI' · Zapier AI 유창성 루브릭
지시·설계
독자·목적·형식·근거 요구를 담아 쓸모 있는 결과를 끌어내는가
근거: Anthropic AI Fluency 'Description' · OECD·EC 'Create with AI' · AICE 제너러티브·KPC AI-POT 실기
결과 검증
AI 결과의 사실·수치·인용을 원본으로 확인하고 오류를 잡아내는가
근거: Anthropic AI Fluency 'Discernment' · SNAIL '비판적 평가' · EU 집행위 AI 리터러시 Q&A(사용 AI의 위험 이해)
데이터·윤리
개인정보·기밀을 지키고 승인된 도구·범위 안에서 쓰는가
근거: UNESCO 'AI 윤리' · Anthropic AI Fluency 'Diligence' · Microsoft·LinkedIn Work Trend Index(BYOAI)
감독·책임
AI가 쓰이는 업무·시스템에서 사람의 감독, 규제 의무, 감사 포인트를 아는가
근거: 인공지능 기본법 제31조·제34조 · EU AI Act 제4조 · GAO AI 책임성 프레임워크 · IIA AI 감사 프레임워크·ISACA AAIA
자주 묻는 질문
- AI 역량은 어떤 기준으로 평가하나요?
- 국내외 프레임워크가 공통으로 요구하는 6개 영역 — AI 이해, 위임 판단, 지시·설계, 결과 검증, 데이터·윤리, 감독·책임 — 을 영역마다 업무 상황 2문항으로 봅니다. 각 영역은 UNESCO·OECD·Anthropic 4D·인공지능 기본법·GAO 등과 연결됩니다.
- 자기평가 설문과 무엇이 다른가요?
- 점수는 '할 줄 안다'는 자기 응답이 아니라 상황 판단(Situational Judgment)으로만 매깁니다. AI 사용자가 자기 수행을 과대평가한다는 연구가 있어, 자기평가는 따로 받아 측정 결과와의 차이(자기인식 격차)로만 보여 줍니다.
- 공인 자격이나 인증인가요?
- 아닙니다. 개인·팀의 출발점을 확인하는 무료 자기점검 도구입니다. 공인 자격이 필요하면 AICE(국가공인 민간자격 등급 포함)나 감사인의 경우 ISACA AAIA 같은 자격을 참고하세요.