Preply 연구, AI가 학습을 확대하고 있지만 실제 현장 숙련도는 향상되지 않음

Preply는 인공지능이 전문 학습을 더 빠르고 쉽게 접근할 수 있게 만들었다고 말하지만, 첫 번째 연간 진행 보고서는 접근성이 일관되게 실용적인 기술로 전환되지 않고 있음을 시사한다.

회사는 9개 국가의 5,050명 직장인을 대상으로 설문조사를 실시했으며, 88%가 학습의 일환으로 AI를 사용한다고 밝혔다. 76%는 2년 전보다 학습에 더 많은 시간을 할애하고 있다고 답했으며, 평균 응답자는 거의 세 가지 학습 방법을 활용하고 있었다.

하지만 활동이 늘어난다고 해서 반드시 자신감이 높아지는 것은 아니다. 응답자의 거의 절반인 49%는 몇 달 동안 학습 루틴을 유지했지만 여전히 실제 상황에 기술을 적용하는 데 어려움을 겪는다고 말했다. 또 다른 52%는 더 많은 시간을 학습에 투자했지만 항상 더 나은 결과를 보지는 못했다고 답했으며, 63%는 바쁘게 학습하고 있지만 실제로는 향상되지 않고 있다고 스스로 평가했다.

Preply는 이러한 괴리를 “진행 격차”(Progress Gap)라고 부른다. 이는 학습 중 경험한 진보와 실제 상황에서 기술을 자신 있게 활용하는 능력 사이의 차이를 의미한다.

AI가 출발점이 되고 있다

이 설문조사는 AI가 학습 체계에 얼마나 빠르게 자리 잡았는지를 보여준다. 37%는 AI 도구를 주요 학습 방법으로 꼽았으며, 이는 34%의 사내 교육, 33%의 온라인 강좌보다 높은 수치이다.

응답자들은 AI를 가장 많이 설명이나 정의를 얻고, 자료를 요약하고, 콘텐츠를 번역하며, 교정을 받고, 학습을 구조화하는 데 활용했다. 매일 AI를 사용하는 사람들은 AI를 전혀 사용하지 않는 사람들보다 학습 속도가 예상보다 빠르다고 답할 확률이 거의 두 배에 달했으며, 각각 60%와 31%였다.

이러한 결과는 AI의 매력을 설명하는 데 도움이 된다. AI는 질문에 즉시 답변하고, 어려운 자료를 단순화하며, 정규 수업 사이에 연습을 제공할 수 있다. 이러한 역량은 교사를 지원하면서 교육을 개인화하는 AI 에이전트로의 전반적인 전환을 촉진하고 있다.

하지만 속도와 접근성은 학습 과정의 일부만을 해결한다. Preply 설문조사에서 66%는 정보에 대한 접근이 자동으로 진보로 이어지지는 않는다고 동의했다. 절반 이상인 55%는 무엇이 실제로 개선에 도움이 되는지 파악하기가 그 어느 때보다 어려워졌다고 말했다. 이는 답변에 대한 마찰 없는 접근이 더 깊은 학습과 동일하지 않다는 더 넓은 우려와 일치한다.

이 구분은 개별 학습자와 고용주 모두에게 중요하다. AI는 정보를 습득하는 것을 더 쉽게 만들 수 있지만, 직장 내 성과는 기억력, 판단력, 실습, 피드백, 그리고 실제 상황에서 행동할 수 있는 능력에 달려 있다. 이러한 원리는 실무 인력 역량으로서의 AI 활용 능력에 대한 관심이 증가하는 근거가 되며, 이는 교육 이수 횟수나 도구 사용량을 단순히 집계하는 것이 아니다.

학습자는 AI가 주도하기보다 지원하기를 원한다

보고서는 AI에 대한 거부를 보여주지는 않는다. 대신 자동화와 인간 전문성을 결합하는 선호도를 강조하고 있으며, 이는 Preply가 자체 사례에서 인간 튜터와 AI 기반 학습 도구를 결합하는 접근법으로도 설명한 바 있다.

응답자의 90%는 AI가 학습을 주도하기보다 지원하는 역할을 하길 원했다. 75%는 장기적인 진보를 위해 AI와 인간 전문성의 결합을 신뢰했으며, AI 없이 전통적인 방식을 선호한 사람은 14%, 완전 자율적인 AI 경험을 선호한 사람은 11%에 불과했다.

인간의 피드백이나 책임감이 학습 일관성을 촉진하는 가장 흔한 요인으로 46%의 응답자가 선택했다. 그 다음으로 명확한 목표가 44%, 실제 상황에서 학습을 활용할 수 있는 능력이 42%를 차지했다. AI 알림이나 도구는 18%로 상당히 낮은 순위를 기록했다.

“사람들은 AI가 학습을 더 쉽게 도와주기 때문에 가치를 둔다”고 Preply CEO Kirill Bigai가 보고서에서 말했다. “그들은 사람을 가치 있게 여긴다. 사람은 학습을 고착시키고 지식을 실제 세계 능력으로 전환하기 때문이다.”

이러한 역할 분담은 AI 기반 학습을 위한 실용적인 모델을 제시한다. AI는 설명, 요약, 번역, 연습문제 생성 등을 통해 과정 초기에 마찰을 줄일 수 있다. 인간 강사, 관리자, 동료는 책임감을 부여하고, 오해를 발견하며, 상황에 맞게 연습을 조정하고, 학습자가 독립적으로 수행할 수 있는지를 평가한다.

Z세대가 가장 큰 격차를 보고한다

가장 높은 도입률이 항상 가장 좋은 결과와 일치한 것은 아니다.

Z세대는 모든 세대 중 AI 도입률이 가장 높은 92%를 기록했지만, 학습을 행동으로 전환하는 데 가장 큰 어려움을 겪는다고도 보고했다. Z세대 응답자의 71%는 바쁘게 학습하고 있지만 향상되지 않고 있다고 느꼈으며, 이는 X세대의 56%와 비교된다. 57%는 배운 내용을 실제 생활에 적용하지 못한다고 답했으며, 이는 X세대의 40%보다 높다. 또한 68%는 지난 해 학습을 포기했는데, 이는 X세대의 38%보다 높은 수치다.

보고서는 AI가 이러한 차이를 초래했다고 입증하지 않는다. Preply는 설문조사가 그 관계가 왜 존재하는지 설명할 수 없다고 명시한다. 대신, 최신 학습 도구에 가장 많이 참여한 그룹이 지식을 습득하는 것과 자신 있게 수행하는 사이의 격차를 가장 잘 인식하고 있음을 보여준다.

채택은 직급과 국가에 따라서도 차이가 있었습니다. 고위 리더의 47%가 매일 학습에 AI를 사용한 반면, 주니어 또는 중간 관리자에서는 35%, 비관리직 직원에서는 31%였습니다. 아르헨티나와 폴란드는 전체 채택률이 93%로 가장 높았으며, 미국과 일본은 9개 시장 중 85%로 가장 낮았지만 여전히 대다수에 해당합니다.

직장 학습에 대한 의미

고용주에게 이 보고서는 투입 시간, 강좌 수료 또는 학습 연속성을 진행 상황의 충분한 척도로 삼는 것에 반대합니다. 목표가 성과 향상이라면, 학습 프로그램은 직원이 실제 상황에서 기술을 활용할 수 있는지를 검증해야 합니다.

이는 AI가 만든 설명을 시뮬레이션, 감독된 연습, 관리자 피드백 또는 실시간 코칭과 결합한다는 의미일 수 있습니다. 또한 결과를 업무에 더 가깝게 평가한다는 뜻이며, 즉 누군가가 문제를 해결하고, 명확하게 소통하며, 결정을 내리거나, 최소한의 지원으로 업무를 완수할 수 있는지를 살펴보는 것입니다.

이 연구는 Dynata가 진행한 온라인 설문조사를 기반으로 하며 2026년 6월 26일에 완료되었습니다. 응답자는 18세에서 55세 사이의 취업자 또는 자영업자이며, 지난 12개월 동안 직무 관련 기술을 적극적으로 학습하려고 시도한 사람들입니다. 표본은 미국, 영국, 스페인, 프랑스, 독일, 이탈리아, 폴란드, 일본, 그리고 아르헨티나를 포함했습니다. 결과가 자체 보고된 것이기 때문에, 응답자의 인식과 경험을 설명할 뿐이며 독립적으로 측정된 기술 향상을 나타내지는 않습니다.

그 한계에도 불구하고 핵심 결과는 무시하기 어렵습니다. AI가 정보에 접근하는 비용을 낮췄지만, 학습은 여전히 현실 세계와의 접촉을 견뎌야 합니다. AI 기반 교육의 다음 단계는 제공할 수 있는 콘텐츠 양보다는 학습자가 가르쳐진 내용을 자신 있게 활용할 수 있는지에 따라 평가될 것입니다.