[HRD특별포럼, 2부] 2026년 생성형 AI 교육, 마일스톤 달성을 위한 실행 가이드

지난 글에서 우리는 2026년 생성형 AI 교육의 방향성을 확인했습니다. 전사 임직원의 50%가 생성형 AI가 가져올 변화를 이해하고, 15%의 구성원이 AI로 스스로 문제를 해결할 수 있는 수준에 도달해야 한다는 명확한 마일스톤을 제시했습니다. 그리고 그 마일스톤을 향해 나아가기 위해 스스로에게 던져야 할 네 가지 질문도 함께 살펴봤습니다.

하지만 방향을 아는 것과 실제로 실행하는 것은 다릅니다. "그래서 구체적으로 어떻게 해야 하나요?"라는 질문이 남습니다.

이번 글에서는 마일스톤 달성을 위한 구체적인 실행 방안을 소개합니다. USE-CASE 도출을 가로막는 장애물은 무엇이고, 어떻게 해결할 수 있는지, 문제 해결 중심의 맞춤형 실습교육은 어떻게 설계하는지, 핸즈온 멘토링은 어떻게 운영하는지를 상세히 살펴보겠습니다. 또한 2026년 교육 계획을 수립하며 실제로 고민하게 되는 구체적인 이슈들—직원 간 이해도 격차, 교육 속도, 조직 단위 USE-CASE 도출—에 대한 실질적인 해결책도 제시하겠습니다.

USE-CASE 도출을 막는 네 가지 장애물

많은 기업이 "USE-CASE를 만들어야 한다"는 것은 알고 있습니다. 하지만 막상 시도하면 생각보다 쉽지 않습니다. 교육은 성공적으로 마쳤는데, 정작 실무에 적용하려고 하면 여러 장애물에 부딪힙니다. 왜 그럴까요?

USE-CASE 도출을 막는 네 가지 요인을 먼저 이해해야 합니다.

첫 번째 장애물: 현업 적용을 위한 기초 스킬 부재

생성형 AI 교육을 받았는데도 실무에 적용하지 못하는 이유는 무엇일까요? 단순히 생성형 AI 사용법을 배웠기 때문입니다.

문제는 교육이 '도구' 중심으로 설계되었다는 점입니다. ChatGPT 사용법, 프롬프트 작성 기법, 이미지 생성 실습 등 도구의 기능을 배우는 데 집중합니다. 하지만 실무자 입장에서는 정작 "내가 해결해야 하는 문제가 무엇인지"가 명확하지 않습니다.

문제가 명확하지 않으면, 그 문제를 해결하는 데 필요한 스킬도 정의할 수 없습니다. 예를 들어, 매주 반복되는 데이터 집계 업무를 자동화해야 한다는 문제가 명확하다면, "엑셀 데이터를 자동으로 전처리하는 코드(예: VBA, Python)를 ChatGPT로 생성하는 스킬"이 필요하다는 것을 알 수 있습니다. 하지만 문제가 불명확하면, 어떤 스킬이 필요한지조차 모릅니다.

결국 문제 중심으로 교육을 설계하지 않으면, 실무 활용에 필요한 스킬을 제대로 내재화할 수 없습니다. 교육은 받았지만 실무에는 적용하지 못하는 이유가 바로 여기에 있습니다.

두 번째 장애물: 변화에 대한 두려움과 자신감 부족

사람은 누구나 변화를 거부합니다. 기존에 해오던 방식으로 일하는 것이 편하고 안전합니다. 새로운 도구를 배우고, 새로운 방식으로 일한다는 것은 본능적으로 두려움을 불러일으킵니다.

"AI를 활용해서 업무를 바꿔보세요"라고 말하는 것은, 익숙한 방식을 버리고 불확실한 새로운 방식을 시도하라는 것과 같습니다. "내가 할 수 있을까?" "시도했다가 실패하면 어떡하지?" "시간만 낭비하는 건 아닐까?" 이런 두려움이 행동을 가로막습니다.

이 두려움을 넘기 위해서는 작은 성공 경험이 필요합니다. "아, 나도 할 수 있구나"라는 자신감을 심어줘야 합니다. 교육에서 아무리 "생성형 AI는 유용합니다"라고 말해도, 직접 성공을 경험해보지 않으면 확신이 서지 않습니다.

한 번이라도 생성형 AI로 업무 문제를 해결해본 경험이 있으면, "이번에도 할 수 있겠다"는 자신감이 생깁니다. 하지만 그 첫 번째 성공 경험을 만들어주지 못하면, 결국 "나중에 시간 날 때 해봐야지" 하다가 흐지부지됩니다.

세 번째 장애물: 적정한 현업 과제 발굴의 어려움

USE-CASE를 만들려면 적정한 난이도의 과제가 필요합니다. 너무 쉬우면 의미가 없고, 너무 어려우면 중도에 포기하게 됩니다.

하지만 혼자서 이 적정선을 찾기가 쉽지 않습니다. "이 업무가 생성형 AI로 해결 가능한 건가?" "이건 너무 복잡한 거 아닌가?" "이 정도면 적당한 건가?" 판단하기 어렵습니다. 결국 과제를 선정하지 못하고 시작도 하지 못하거나, 너무 어려운 과제를 선택해서 중간에 좌절하게 됩니다.

네 번째 장애물: 수행 시간 확보 및 트러블 슈팅 곤란

현업은 바쁩니다. "이번 주는 급한 일이 있어서...", "다음 주에는..." 하다 보면 시간이 흘러갑니다. 물리적으로 시간을 확보하는 것 자체가 어렵습니다.

설령 시작했다 해도, 예상치 못한 문제가 발생하면 막힙니다. 코드가 작동하지 않거나, 데이터 형식이 맞지 않거나, 생각했던 것과 다른 결과가 나올 때, 혼자서 해결하기 어렵습니다. 주변에 물어볼 사람도 없고, 검색해도 명확한 답을 찾기 어렵습니다. 결국 "아, 이거 안 되는구나" 하고 포기하게 됩니다.

문제 해결 중심의 맞춤형 실습교육

이러한 장애물을 돌파하기 위해서는 교육 방식 자체를 바꿔야 합니다. 도구 중심 교육이 아니라 문제 중심 교육으로 전환하는 것입니다.

핵심은 실무자가 실제로 해결해야 하는 업무 문제를 중심으로 교육을 설계하는 것입니다. 과업을 선정하고, 워크플로우를 분석하여 생산성 개선 지점을 찾아낸 후, 그 지점에 필요한 생성형 AI 스킬을 매핑하고, 이를 실습 과제로 만들어 교육합니다.

예를 들어 영업 직군의 경우, "주간 상품별, 지역별 판매 데이터 보고 자료 작성"이라는 실제 업무를 선정합니다. 이 업무의 워크플로우를 쪼개보면 ERP 시스템 로그인부터 시작해서 필터 적용, 파일 취합, 데이터 전처리, 시각화까지 여러 단계가 있습니다. 이 중 어디에 생산성 개선 지점이 있는지 파악하고, 각 지점에 필요한 생성형 AI 스킬—코드 작성, 감정 분석, 직의응답, 명령 수행 등—을 매핑합니다.

그리고 이를 실습 과제로 만듭니다. 파이썬 코드를 생성형 AI로 작성하여 웹 자동화로 ERP 시스템에서 매주 일요일 엑셀 데이터 다운로드 자동화하기, 엑셀 VBA 코드를 생성형 AI로 작성하여 여러 개의 엑셀 파일을 하나의 통합파일로 취합하기 등 실제 업무에서 바로 활용할 수 있는 스킬을 직접 실습하며 배웁니다.

이 과정에서 중요한 것은 작은 성공 경험을 만들어주는 것입니다. 교육 중에 실제 업무와 유사한 문제를 해결해보면서, "아, 이렇게 하면 되는구나!" "나도 할 수 있겠다!"라는 자신감을 심어줍니다. 이것이 변화에 대한 두려움을 넘어서게 만들어줍니다.

실제로 이런 방식으로 설계한 교육은 기존 2시간이 걸리던 업무를 약 94%나 단축시킬 수 있었습니다. 주당 7분으로 줄인 것입니다.

핸즈온 멘토링

교육으로 스킬과 자신감을 얻었다면, 이제 실제 현업 과제로 USE-CASE를 만들어갈 차례입니다. 하지만 혼자서는 적정 과제를 발굴하기도 어렵고, 실행 과정에서 막히는 문제를 해결하기도 어렵습니다.

핸즈온 멘토링은 4주에 걸쳐 이 과정을 체계적으로 지원합니다.

1단계: Biz USE-CASE 도출 워크숍 (3시간)

교육 시간 3시간, 참여 인원은 최대 10명으로 구성하여 워크숍 또는 토의 방식으로 진행합니다. 각자의 업무에서 생성형 AI로 해결할 수 있는 현업 과제를 도출합니다. 멘토가 함께 참여하여 과제의 실현 가능성과 적정 난이도를 검토하고, 구체적인 실행 방향을 함께 설계합니다.

2단계: 프로젝트 개별 수행 + 핸즈온 멘토링 세션 (일주일에 1회로 구성)

과제를 선정한 후, 3주일간 개별적으로 프로젝트를 수행합니다. 이 기간 동안 상시 소통채널을 통해 멘토-멘티 상호작용을 촉진합니다. 수행 과제물은 핸즈온 멘토링 세션 D-2일전에 멘토에게 제출합니다.

핸즈온 멘토링 세션은 교육 시간 3시간, 최대 10명이 참여하여 과제물에 대해 멘토 피드백을 제공하고, 프로젝트 관련 질의응답을 진행하며, 과제 수행과정 회고 및 Lesson Learned를 공유합니다. 그리고 다음 추진 과제를 협의합니다.

이 과정을 반복하며 약 3주 동안 USE-CASE를 완성해갑니다.

3단계: 성과 공유회

프로젝트가 성공적으로 종료되면, 그 결과를 내부에 전파합니다. 각 참여자가 만든 USE-CASE를 성과 공유회에서 발표하고, 성공사례로 내부 전파 및 활용합니다.

실제 성과는 어땠을까?

이 방식으로 실제로 어떤 성과가 나왔을까요?

지난 글에서 언급했던 USE-CASE들이 바로 이 방식으로 만들어졌습니다.

• 연구개발 직군: 연구용품 재고 파악 및 관리 시스템 구축 → 연간 360시간 절감
• 영업 직군: 고객 주문 관리 자동화 시스템 → 연간 520시간 절감
• 생산관리 직군: 보고서 사진 용량 축소 프로그램 → 보고서 작성 시간 50% 단축
• 공정기술 직군: 데이터 추출 및 가공 자동화 → 주간 데이터 분석 시간 70% 감소
• 기계설계 직군: CATIA 활용 업무 자동화 → 설계 도면 검토 시간 40% 단축

모두 문제 중심 접근과 핸즈온 멘토링을 통해 탄생한 결과물입니다.

중요한 것은 이들이 단순히 USE-CASE를 만든 것에 그치지 않는다는 점입니다. 이 과정을 통해 문제 해결 역량 자체를 내재화했습니다. 다음에 또 다른 업무 문제가 생기면, 스스로 생성형 AI를 활용해 해결할 수 있게 된 것입니다.

이것이 바로 15% Early Adopters를 만드는 방법입니다.

2026년은 생성형 AI 교육이 실질적인 성과로 이어지는 전환점이 될 것입니다.

2025년, 우리는 용기 있게 시작했습니다. 한정된 예산, 높은 기대치, 빡빡한 보안 정책 속에서도 생성형 AI 교육을 기획하고 실행했으며, 실제 USE-CASE도 만들어냈습니다. 이것은 분명한 성과입니다.

하지만 지난 글에서 확인했듯이, 우리는 아직 Tipping Point에 도달하지 못했습니다. 조직 전체가 변화를 체감하기 위해서는 전사 임직원의 50%가 생성형 AI의 변화를 이해하고, 15%의 구성원이 스스로 문제를 해결할 수 있어야 합니다.

이번 글에서는 그중 15% Early Adopters를 양성하는 구체적인 방법을 다뤘습니다.

USE-CASE 도출을 막는 네 가지 장애물—스킬 부재, 자신감 부족, 적정 과제 발굴의 어려움, 트러블 슈팅 곤란—을 확인했고, 이를 문제 해결 중심의 맞춤형 실습교육과 4주간의 핸즈온 멘토링으로 해결하는 방법을 살펴봤습니다. 실제 업무 워크플로우를 분석하고, 생산성 개선 지점에 필요한 스킬을 직접 실습하며 배우고, 작은 성공 경험을 통해 자신감을 얻습니다. 그리고 멘토와 함께 적정 과제를 도출하고, 4주에 걸쳐 USE-CASE를 완성해가는 과정을 통해 문제 해결 역량을 내재화합니다.

이것이 바로 개인의 업무 효율화를 넘어, 스스로 문제를 발견하고 해결할 수 있는 15% Early Adopters를 만드는 방법입니다. 그리고 이 15%가 조직 전체를 움직이게 하는 변화의 시작점이 됩니다.

방향은 명확합니다. 방법도 이미 검증되었습니다. 이제 우리가 해야 할 일은 이를 우리 조직의 상황에 맞게 적용하고, 실행하는 것입니다.

다음 글에서는 전사 임직원의 50%가 생성형 AI의 변화를 이해시키는데 있어 HRD 담당자들의 고민을 살펴보고, 해결책을 소개하겠습니다.