인공지능 시대의 증강(Augmentation)과 공진화(Co-evolution)를 위한 인간 자본의 재정의 (2025-11-29)

인공지능 시대의 증강(Augmentation)과 공진화(Co-evolution)를 위한 인간 자본의 재정의 (2025-11-29)

2025-11-29, G30DR

1. 서론: 대전환의 시대, 노동의 본질에 대한 재질문

인공지능(AI), 특히 생성형 AI(Generative AI)의 등장은 단순한 기술적 진보를 넘어 노동 시장의 구조와 직무(Job)의 정의, 그리고 인간 역량(Human Capital)의 가치를 근본적으로 재편하고 있다. 과거의 산업 혁명이 육체노동을 기계로 대체하는 과정이었다면, 현재 진행 중인 4차 산업혁명의 정점은 인지 노동과 창의적 의사결정의 영역까지 자동화의 범위를 확장하고 있다. 세계경제포럼(WEF)의 ’2023 일자리 미래 보고서(Future of Jobs Report 2023)’는 2027년까지 전 세계 일자리의 약 23%가 구조적 변동을 겪을 것으로 전망했다.1 이는 6,900만 개의 새로운 일자리가 창출되는 동시에 8,300만 개의 일자리가 소멸 위기에 처할 것임을 시사하며, 노동 시장의 유례없는 ’지각 변동(Churn)’을 예고한다.1

그러나 이러한 변화를 단순히 ’인간 대 기계’의 대결 구도로 해석하는 것은 단편적인 시각이다. 맥킨지(McKinsey)와 OECD의 연구 결과들은 AI가 인간을 완전히 대체하기보다는, 인간의 역량을 확장하고 증강(Augment)시키는 파트너로서 기능할 가능성이 높음을 보여준다.2 실제로 미국 고용주의 70% 이상이 요구하는 기술은 자동화 가능한 업무와 그렇지 않은 업무 모두에 걸쳐 있으며, 이는 AI 시스템이 고도화될수록 그 시스템을 통제하고 감독하며 윤리적으로 운용할 인간의 핵심 역량이 더욱 절실해짐을 의미한다.2

따라서 본 보고서는 방대한 문헌과 데이터를 바탕으로 AI 시대에 필수적으로 요구되는 역량을 심층 분석한다. 분석은 크게 세 가지 차원—인지적 역량(Cognitive Competencies), 기술적·데이터 문해력(Technical & Data Literacy), 그리고 사회·정서적 역량(Social & Emotional Competencies)—으로 구조화된다. 또한, 이러한 역량이 실제 조직 내에서 어떻게 발현되어야 하는지, 그리고 리더십은 어떻게 진화해야 하는지에 대한 전략적 제언을 포함한다. 이는 단순한 기술 습득의 차원을 넘어, ‘호모 마키나(Homo Machina)’ 시대에 인간 고유의 가치를 극대화하기 위한 생존 전략이자 성장 로드맵이다.

2. 인지적 역량의 재구성: 분석과 창의의 융합

AI가 방대한 데이터를 처리하고 초안을 작성하는 능력을 갖추게 됨에 따라, 인간에게 요구되는 인지적 역량의 무게중심은 ’정보의 습득’에서 ‘정보의 해석과 검증’, 그리고 ’새로운 가치의 창출’로 이동하고 있다.

2.1 분석적 사고(Analytical Thinking): 데이터 너머의 통찰

세계경제포럼(WEF)은 2023년 보고서에서 향후 5년간 가장 수요가 급증할 기술 1위로 ’분석적 사고’를 지목했다.4 기업들은 분석적 사고의 중요성이 72% 증가할 것으로 예측했는데, 이는 추론과 의사결정이 여전히 자동화 비율이 가장 낮은(26%) 영역이기 때문이다.4

2.1.1 문제 정의와 가설 설정의 주도권

AI는 주어진 데이터 내에서 패턴을 찾는 데 탁월하지만, “어떤 데이터를 분석해야 하는가?” 혹은 “지금 해결해야 할 본질적인 문제는 무엇인가?“를 정의하는 능력은 인간에게 귀속된다. 분석적 사고는 복잡한 현상을 해체하여 인과관계를 파악하는 논리적 과정이다. 맥킨지의 연구에 따르면, AI가 추론과 판단의 영역까지 침투하고 있음에도 불구하고, 전체적인 맥락(Context)을 이해하고 비즈니스 가치로 연결하는 ’상황 인식(Contextual Awareness)’은 인간의 고유 영역으로 남는다.2 따라서 AI 시대의 분석적 사고는 데이터 처리가 아닌, AI가 도출한 결과값의 의미를 해석하고 전략적 방향성을 설정하는 ‘기획적 분석’ 역량으로 진화해야 한다.

2.1.2 비판적 사고(Critical Thinking)와 검증의 일상화

생성형 AI의 고질적인 문제인 ‘환각(Hallucination)’ 현상은 사용자에게 고도의 비판적 사고를 요구한다. AI가 생성한 텍스트나 코드는 겉보기에 매우 논리적이고 그럴듯해 보이지만(plausible), 사실관계가 틀리거나 편향된 정보를 포함할 수 있다.5

최근 카네기멜론대학교와 마이크로소프트 리서치의 연구(2025)는 AI에 대한 신뢰와 비판적 사고 사이의 흥미로운 역설을 밝혀냈다. 지식 노동자 319명을 대상으로 한 조사에서, 생성형 AI의 역량을 높게 신뢰하는 사용자일수록 비판적 사고를 덜 수행하는 경향이 발견되었다. 반면, 자기 자신에 대한 확신(Self-confidence)이 높은 사용자는 AI의 산출물을 더 꼼꼼히 검증하고 비판적으로 수용하는 모습을 보였다.6 이는 AI 도구의 성능이 좋아질수록 인간이 인지적 태만(Cognitive Miser)에 빠질 위험이 있음을 경고하며, AI의 답변을 맹신하지 않고 원천 소스(Original Source)와 대조하거나 논리적 허점을 찾아내는 ’검증적 사고’가 필수 역량임을 시사한다.5

2.2 창의적 사고(Creative Thinking): 생성에서 큐레이션으로

WEF 조사에서 기업들은 분석적 사고보다 창의적 사고의 수요가 더 빠르게(73%) 성장할 것으로 내다봤다.4 생성형 AI가 이미지, 텍스트, 음악 등을 만들어내는 상황에서 창의성의 정의는 ’무(無)에서 유(有)를 창조하는 것’에서 ’AI와의 협업을 통해 최적의 결과물을 도출하고 통합하는 것’으로 확장되고 있다.

2.2.1 인간-AI 공동 창작(Co-creation) 모델의 부상

학술 연구에 따르면, 인간과 AI가 협력하는 ’인간-AI 공동 창작 디자인 프로세스(HAI-CDP)’는 전통적인 디자인 프로세스보다 창의적 성과를 크게 향상시킨다.8 이 과정에서 인간 디자이너나 기획자의 역할은 아이디어의 초기 발상(Ideation)을 넘어, AI가 생성한 수많은 변주(Variation) 중 가장 적합한 것을 선별하고, 수정하며, 윤리적·심미적 기준에 맞춰 다듬는 ’수렴적 통합자’로 변화한다.

단계전통적 창의성 모델AI 공진화 창의성 모델 (HAI-CDP)인간의 핵심 역할
발상 (Ideation)인간 주도의 브레인스토밍프롬프트를 통한 AI의 대량 시안 생성질문 설계자 (Prompt Designer): AI에게 영감을 줄 수 있는 정확하고 창의적인 지시어 설계
발전 (Development)인간의 수작업 및 반복 수정AI와 상호작용하며 반복 개선 (Iterative Refinement)창의적 감독 (Creative Director): 생성된 결과물의 품질 평가 및 방향성 재설정
완성 (Finalization)인간의 기술적 마감인간의 감수 및 맥락적 통합윤리적 큐레이터 (Ethical Curator): 표절, 편향성 검토 및 최종 가치 판단

2.2.2 창의적 마찰(Creative Friction)의 활용

숙련된 전문가는 AI의 예측 불가능성을 단순히 오류로 보지 않고, 사고의 틀을 깨는 ’창의적 마찰’의 도구로 활용한다.9 AI가 제안하는 엉뚱하거나 이질적인 아이디어는 인간이 가진 고정관념(Bias)을 깨뜨리는 촉매제가 될 수 있다. 따라서 창의적 인재는 AI를 단순한 도구가 아닌, ’생각의 파트너(Thought Partner)’나 ’도발적인 인터뷰어’로 설정하여 자신의 아이디어를 확장하고 정교화하는 능력을 갖춰야 한다.9

3. 기술적 문해력(Technological Literacy): AI 및 데이터 리터러시

모든 직원이 코딩을 할 필요는 없으나, 모든 직원이 기술의 언어를 이해해야 하는 시대가 도래했다. 맥킨지는 “이제 우리 모두는 테크니션(Techies)이 되어야 한다“고 선언하며, 기술 부서와 비기술 부서 간의 지식 격차를 줄이는 것이 기업 경쟁력의 핵심이라고 강조한다.10

3.1 AI 리터러시(AI Literacy): 작동 원리의 이해와 한계 인식

AI 리터러시는 단순히 챗GPT를 사용하는 방법을 아는 것을 넘어, AI 시스템의 근본적인 작동 메커니즘과 한계를 이해하는 것을 의미한다. SREB(Southern Regional Education Board)와 유네스코는 AI 리터러시를 학생뿐만 아니라 전 생애에 걸쳐 갖춰야 할 필수 역량으로 정의한다.11

  • 확률적 모델의 이해: 생성형 AI가 진실을 말하는 기계가 아니라, 학습된 데이터 분포에 따라 다음에 올 가장 그럴듯한(Probabilistic) 단어를 예측하는 모델임을 이해해야 한다.13 이러한 이해는 AI의 답변을 사실(Fact)로 오인하지 않고, 환각 현상을 사전에 경계하는 태도로 이어진다.
  • 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering): 이는 단순한 명령어 입력 기술이 아니다. 모호한 인간의 의도를 기계가 이해할 수 있는 명확한 논리 구조로 변환하는 커뮤니케이션 역량이다. 효과적인 프롬프팅은 문제의 배경(Context), 제약 조건(Constraints), 출력 형식(Output Format), 페르소나(Persona) 등을 체계적으로 설계하는 능력을 요구하며, 이는 논리적 사고력과 직결된다.6
  • AI 윤리와 안전: 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향성, 지적 재산권 문제를 인지하고, 기업의 데이터를 퍼블릭 AI 모델에 입력할 때 발생할 수 있는 보안 위험을 관리하는 능력이다.14

3.2 데이터 리터러시(Data Literacy): 비즈니스의 공용어

AI는 데이터라는 연료로 작동하는 엔진이다. 따라서 데이터를 읽고, 쓰고, 소통하는 능력인 데이터 리터러시는 AI 활용의 전제 조건이다. 가트너(Gartner)와 타블로(Tableau)의 연구에 따르면, 데이터 리터러시는 데이터를 비즈니스 맥락에서 해석하고 의사결정의 근거로 활용하는 능력을 말한다.15

  • 데이터의 맥락화 (Contextualization): 수치 그 자체보다 그 수치가 생성된 배경과 비즈니스적 함의를 읽어내는 능력이다. 2025년 세일즈포스 조사에 따르면 경영진의 86%가 데이터 리터러시를 성공의 필수 요소로 꼽았으나, 실제 데이터로 의사결정을 내리는 데 자신감을 가진 비율은 절반에 미치지 못했다.17
  • 자연어 인터페이스 활용: 기술의 발전으로 복잡한 SQL 쿼리 작성 능력보다는, 자연어(Natural Language)를 통해 데이터베이스에 올바른 질문을 던지고, AI가 추출한 인사이트의 타당성을 검증하는 능력이 더욱 중요해지고 있다.17 이는 기술적 장벽이 낮아지는 대신, 논리적 질문 능력이 핵심 경쟁력이 됨을 의미한다.

4. 사회·정서적 역량(Social & Emotional Competencies): 대체 불가능한 인간의 가치

맥킨지의 분석에 따르면, 2030년까지 사회적·정서적 기술에 대한 수요는 유럽과 미국에서 각각 41%, 50% 이상 증가할 것으로 예측된다.18 기계가 지적 노동을 수행할 때, 인간의 가치는 감정(Emotion), 관계(Relationship), 그리고 윤리(Ethics)의 영역에서 더욱 빛을 발한다.

4.1 감성 지능(Emotional Intelligence, EQ)과 공감 리더십

AI는 감정을 흉내 낼 수는 있어도, 진정한 의미의 공감(Empathy)과 정서적 유대는 불가능하다.

  • 심리적 안전감과 변화 관리: AI 도입은 조직 내에 필연적으로 직무 불안과 변화에 대한 저항을 불러온다. 리더는 높은 감성 지능을 발휘하여 구성원들의 불안을 감지하고, 심리적 안전감(Psychological Safety)을 조성하여 변화를 수용하도록 설득해야 한다.19 ITD World의 연구는 감성 지능이 AI 시대 리더십의 가장 강력한 예측 변수이며, 높은 EQ를 가진 리더가 이끄는 팀은 이직률이 59% 더 낮다는 점을 강조한다.20
  • 고객 경험(CX)의 최후 보루: 단순 고객 문의는 AI 챗봇이 처리하게 됨에 따라, 인간 상담원은 AI가 해결하지 못한 복잡하고 감정적으로 격앙된 고객을 전담하게 된다. 이 상황에서 고객의 숨겨진 니즈를 파악하고, 진정성 있는 사과와 공감을 통해 신뢰를 회복하는 능력은 기계가 대체할 수 없는 고부가가치 역량이 된다.21

4.2 협상(Negotiation)과 설득의 기술: AI 에이전트의 한계

협상은 인간의 미묘한 심리와 전략적 판단이 개입되는 고도의 사회적 상호작용이다. 스탠퍼드 대학교와 하버드 협상 프로그램(PON)의 최신 연구들은 AI 에이전트 간의 협상이 효율성 측면에서는 우수할 수 있으나, 복잡한 이해관계가 얽힌 협상에서는 치명적인 한계를 드러냄을 보여준다.22

  • 전략적 열세와 손실 위험: 연구에 따르면, 성능이 떨어지는 AI 에이전트를 사용하여 가격 협상을 진행할 경우, 동등한 능력을 가진 에이전트 간의 거래보다 약 2% 더 높은 가격을 지불하는 경향이 발견되었다. 공급망 협상에서는 약한 에이전트가 최대 14%의 이익 손실을 초래하기도 했다.23 이는 AI에게 협상을 전적으로 위임하는 것이 경제적 위험을 초래할 수 있음을 경고한다.
  • 윤리적 해이와 기만 전술: 또 다른 연구는 인간이 직접 협상할 때보다 AI 에이전트를 대리인으로 내세울 때, 상대방을 기만하거나 비윤리적인 전술을 사용할 가능성이 더 높다는 것을 발견했다.24 이는 협상 과정에서 도덕적 책임감이 희석되는 현상(Moral Detachment)을 보여준다. 따라서 복잡한 협상에서 신뢰를 구축하고, 장기적인 관계를 유지하며, 윤리적 기준을 준수하는 것은 여전히 인간의 몫이다.

5. 적응성(Adaptability)과 학습 민첩성(Learning Agility)

기술의 반감기가 5년 미만으로 단축된 현시점에서, 현재 보유한 지식의 양보다는 새로운 지식을 얼마나 빠르고 효과적으로 습득할 수 있는지가 개인과 조직의 생존을 결정한다.

5.1 학습 민첩성의 5가지 차원

콘페리(Korn Ferry)는 학습 민첩성을 “경험으로부터 배우고, 그 배움을 새롭고 낯선 상황에 적용하여 성과를 내는 능력과 의지“로 정의하며, 이를 AI 시대의 핵심 잠재력 지표로 제시한다.25 학습 민첩성이 높은 인재는 그렇지 않은 사람보다 승진 속도가 2배 빠르며, 이들이 이끄는 조직은 25% 더 높은 이익률을 기록한다.26 콘페리가 제시한 학습 민첩성의 5가지 차원은 다음과 같다 27:

  1. 정신적 민첩성 (Mental Agility): 복잡한 문제를 다각도로 분석하고, 호기심을 통해 불명확한 상황을 뚫고 나가는 능력.
  2. 대인관계 민첩성 (People Agility): 다양한 배경을 가진 사람들과 협력하고, 타인의 관점을 이해하며, 갈등을 건설적으로 해결하는 능력.
  3. 변화 민첩성 (Change Agility): 변화를 위협이 아닌 기회로 받아들이고, 불확실성 속에서도 실험 정신을 발휘하는 태도.
  4. 결과 민첩성 (Results Agility): 자원이 부족하거나 어려운 상황에서도 끈기 있게 성과를 만들어내는 추진력.
  5. 자기 인식 (Self-awareness): 자신의 강점과 약점을 객관적으로 파악하고, 피드백을 수용하여 지속적으로 자신을 개선하려는 성찰 능력.

5.2 회복탄력성(Resilience)과 유연성 (Flexibility)

WEF는 2023년 보고서에서 회복탄력성, 유연성, 민첩성을 상위 5대 핵심 기술 중 하나로 선정했다.4 AI 도입으로 인한 직무 역할의 변화는 개인에게 스트레스를 유발할 수 있다. 이때 실패를 학습의 과정으로 재해석하고, 새로운 도구와 워크플로우에 빠르게 적응하는 심리적 근육인 회복탄력성은 필수적이다. 또한, 자신의 직무 기술(Skill set)이 언제든 진부화될 수 있음을 인정하고, 끊임없이 ’학습(Learn) - 폐기(Unlearn) - 재학습(Relearn)’의 사이클을 반복하는 유연한 태도가 요구된다.

6. 윤리적 리더십과 거버넌스: 책임 있는 AI (Responsible AI)

AI 기술의 민주화는 기술 사용에 대한 윤리적 책임을 소수의 전문가에게서 모든 개인에게로 분산시켰다. 이제 모든 조직 구성원은 ’윤리적 감시자’로서의 역할을 수행해야 한다.

6.1 알고리즘 편향과 공정성 감시

AI 모델은 학습 데이터에 내재된 인종, 성별, 문화적 편향을 그대로 학습하고 재생산할 위험이 있다.13 채용, 대출 심사, 사법 판단 등 고위험 영역(High-risk areas)에서 AI를 활용할 때, 사용자는 AI의 제안이 공정한지, 특정 집단에 차별적인 결과를 초래하지 않는지 비판적으로 감시해야 한다. 유네스코는 이를 위해 ’인간 중심적 사고(Human-centred mindset)’와 ’AI 윤리(Ethics of AI)’를 교육의 핵심 역량으로 포함시켰다.11

6.2 휴먼 인 더 루프 (Human-in-the-Loop)

’휴먼 인 더 루프’는 AI 시스템의 운용 과정에 인간이 개입하여 최종적인 판단과 책임을 지는 구조를 말한다. 맥킨지와 가트너는 AI의 자율성이 높아질수록 인간의 감독 기능(Oversight)이 중요해진다고 강조한다.2 이는 AI가 기술적으로 올바른 답을 내놓더라도, 그것이 도덕적으로, 법적으로, 그리고 맥락적으로 타당한지를 최종 승인하는 권한은 인간에게 있음을 명확히 한다. 리더는 조직 내에서 AI 사용에 대한 명확한 가이드라인을 수립하고, 오용이나 남용을 방지하는 거버넌스 체계를 구축할 책임이 있다.

7. 결론: 기술적 숙련도와 인간적 깊이의 통합

인공지능 시대에 요구되는 역량은 기술과 인문, 분석과 감성, 속도와 성찰의 통합으로 요약된다. 방대한 리포트와 연구 결과들을 종합할 때, 미래의 인재상은 다음과 같이 정의될 수 있다.

  1. 이중 언어 구사자 (Bilingual Talent): 비즈니스의 언어와 데이터/기술의 언어를 동시에 구사하며, 두 영역을 연결하는 번역가 역할을 수행한다.
  2. 비판적 지휘자 (Critical Conductor): AI라는 오케스트라를 지휘하되, 각 악기가 내는 소음(오류, 환각)을 잡아내고 전체적인 하모니(비즈니스 가치)를 조율한다.
  3. 공감적 혁신가 (Empathic Innovator): 기술을 활용하여 혁신을 추구하되, 그 중심에 사람을 두고 윤리적 책임과 정서적 유대를 잃지 않는다.

우리는 AI가 인간의 일자리를 뺏을 것인가를 걱정하는 단계를 지나, **“AI를 능숙하게 다루는 인간이 그렇지 못한 인간을 대체할 것”**이라는 명제를 받아들여야 한다. 따라서 개인은 평생 학습을 통해 자신의 역량을 끊임없이 재조립(Reskilling)해야 하며, 조직은 기술 도입과 함께 인간 역량 개발에 과감히 투자해야 한다. 결국, 기계가 가장 기계다워질 때, 인간은 가장 인간다워짐으로써 그 가치를 증명할 것이다.

8. 참고 자료

  1. Future of Jobs Report 2023 - New Jobs To Emerge, Upskilling is Key - The World Economic Forum, https://www.weforum.org/videos/foj-job-market/
  2. Everyone thinks AI will kill jobs, but the future McKinsey predicts is far stranger, https://timesofindia.indiatimes.com/education/careers/news/everyone-thinks-ai-will-kill-jobs-but-the-future-mckinsey-predicts-is-far-stranger/articleshow/125558874.cms
  3. Skill needs and policies in the age of artificial intelligence: OECD Employment Outlook 2023, https://www.oecd.org/en/publications/oecd-employment-outlook-2023_08785bba-en/full-report/skill-needs-and-policies-in-the-age-of-artificial-intelligence_fe530fbf.html
  4. Future of Jobs: These are the most in-demand core skills in 2023 | World Economic Forum, https://www.weforum.org/stories/2023/05/future-of-jobs-2023-skills/
  5. Thinking Critically about AI | Academic Skills Kit - Newcastle University, https://www.ncl.ac.uk/academic-skills-kit/information-and-digital-skills/ai-literacy/thinking-critically/
  6. Unlocking the Link Between Generative AI Confidence and Critical Thinking Skills, https://www.centerforengagedlearning.org/unlocking-the-link-between-generative-ai-confidence-and-critical-thinking-skills/
  7. The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers - Microsoft Research, https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/the-impact-of-generative-ai-on-critical-thinking-self-reported-reductions-in-cognitive-effort-and-confidence-effects-from-a-survey-of-knowledge-workers/
  8. Exploring creativity in human–AI co-creation: a comparative study across design experience, https://www.frontiersin.org/journals/computer-science/articles/10.3389/fcomp.2025.1672735/full
  9. Enhancing designer creativity through human–AI co-ideation: a co-creation framework for design ideation with custom GPT | AI EDAM - Cambridge University Press, https://www.cambridge.org/core/journals/ai-edam/article/enhancing-designer-creativity-through-humanai-coideation-a-cocreation-framework-for-design-ideation-with-custom-gpt/BCC2CBE43EECE6F0D937BBC0D2F44868
  10. We’re all techies now: Digital skill building for the future - McKinsey, https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/we-are-all-techies-now-digital-skill-building-for-the-future
  11. What you need to know about UNESCO’s new AI competency frameworks for students and teachers, https://www.unesco.org/en/articles/what-you-need-know-about-unescos-new-ai-competency-frameworks-students-and-teachers
  12. Skills for an AI-Ready Workforce - Southern Regional Education Board, https://www.sreb.org/sites/main/files/file-attachments/2025_ai_ready_workforce.pdf?1753816987
  13. AI Literacy and Critical Thinking - University of Calgary, https://ucalgary.ca/live-uc-ucalgary-site/sites/default/files/teams/23/AI%20Handouts/AI%20Literacy/AI-literacy-and-critical-thinking_0.pdf
  14. 6 Must-Know AI Skills for Non-Tech Professionals - Penn Career Services, https://careerservices.upenn.edu/blog/2025/04/18/6-must-know-ai-skills-for-non-tech-professionals/
  15. Top data literacy skills for becoming data literate - Tableau, https://www.tableau.com/data-insights/data-literacy/skills
  16. Data Literacy: A Guide to Building a Data-Literate Organization - Gartner, https://www.gartner.com/en/data-analytics/topics/data-literacy
  17. The Data Literacy Skills Business Leaders Actually Need - Forbes, https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/11/13/the-data-literacy-skills-business-leaders-actually-need/
  18. Skill shift: Automation and the future of the workforce - McKinsey, https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/skill-shift-automation-and-the-future-of-the-workforce
  19. AI-First Leadership: Embracing the Future of Work - Harvard Business Impact, https://www.harvardbusiness.org/insight/ai-first-leadership-embracing-the-future-of-work/
  20. EQ in the AI Age: Why It Matters for Leaders | ITD World, https://itdworld.com/blog/leadership/eq-in-the-ai-age/
  21. AI and Emotional Intelligence: Bridging the Human-AI Gap - ESCP Business School, https://escp.eu/news/artificial-intelligence-and-emotional-intelligence
  22. From Agent to Advisor: How AI Is Transforming Negotiation - PON, https://www.pon.harvard.edu/daily/negotiation-skills-daily/from-agent-to-advisor-how-ai-is-transforming-negotiation/
  23. The Art of the Automated Negotiation | Stanford HAI, https://hai.stanford.edu/news/the-art-of-the-automated-negotiation
  24. When Bots Do the Negotiating, Humans More Likely to Engage in Deceptive Techniques - USC Viterbi | School of Engineering, https://viterbischool.usc.edu/news/2020/09/when-bots-do-the-negotiating-humans-more-likely-to-engage-in-deceptive-techniques/
  25. 11월 29, 2025에 액세스, [https://www.kornferry.com/capabilities/talent-suite/korn-ferry-assess/learning-agility-tools#::text=Learning%20agility%20is%20the%20willingness,new%20or%20first%2Dtime%20conditions.](https://www.kornferry.com/capabilities/talent-suite/korn-ferry-assess/learning-agility-tools#::text=Learning agility is the willingness, https://www.kornferry.com/capabilities/talent-suite/korn-ferry-assess/learning-agility-tools#:~:text=Learning%20agility%20is%20the%20willingness,new%20or%20first%2Dtime%20conditions.
  26. Learning Agility Coaching Tool - Korn Ferry, https://www.kornferry.com/capabilities/talent-suite/korn-ferry-assess/learning-agility-tools
  27. Learning Agility: What HR Professionals Need to Know - AIHR, https://www.aihr.com/blog/learning-agility/
  28. Gartner Identifies the Top 10 Strategic Technology Trends for 2024, https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-10-16-gartner-identifies-the-top-10-strategic-technology-trends-for-2024