[HRD특별포럼] "2026년 생성형 AI 교육, 올해의 경험을 넘어 내일의 전략을 그리다"

*본 내용은 지난 10월 17일에 한국HRD협회와 진행한 HRD특별포럼의 기조연설 내용을 기반으로 작성되었습니다.

2025년, 한정된 예산 속에서 경영진의 높은 기대치를 맞춰야 했고, 빡빡한 보안 정책과 씨름하면서도 생성형 AI 교육을 성공적으로 진행하느라 정말 고생 많으셨습니다. 많은 HRD 담당자분들이 "우리 회사도 AI 교육을 해야 한다"는 경영진의 요구에 빠르게 대응하며, 때로는 밤을 새워가며 교육 프로그램을 기획하고 실행하셨을 것입니다.

그렇게 2025년을 보내고, 이제 2026년 교육 계획을 수립해야 하는 시점입니다. "올해처럼 또 해야 하나?" "뭔가 달라져야 하는 것 아닌가?" 하는 고민이 드실 겁니다.

지난 10월 17일, HRD 포럼에서 "2026년 생성형 AI 교육, 올해의 경험을 넘어 내일의 전략을 그리다"라는 주제로 발표한 내용을 공유합니다. 일정상 포럼에 참여하지 못하신 분들을 위해, 2026년 생성형 AI 교육이 어떤 방향으로 나아가야 하는지에 대한 핵심 내용을 정리했습니다.

고생 많으셨습니다.

먼저 "고생 많으셨다"는 말씀을 드리고 싶습니다. 2025년, 정말 많은 기업이 생성형 AI 교육에 적극적으로 나섰습니다. "우리는 올해 생성형 AI 교육을 최소 1회 진행했다" 이 문장에 손을 들 수 있는 기업이 얼마나 많은지 아십니까? 삼성전자, LG전자, LG에너지솔루션, 금호석유화학, 한독, LG디스플레이, GS리테일 등 다수 기업이 임직원 대상 생성형 AI 교육을 진행했습니다.

단순히 교육만 한 것이 아닙니다. 많은 기업이 여러 차수에 걸쳐 교육을 진행했고, 리더 대상 특화 교육도 실시했습니다. 어떤 기업은 교육을 넘어 실제 현업 문제를 해결하는 USE-CASE까지 만들어냈습니다. 연구개발 직군에서는 연구용품 재고 파악 및 관리 시스템을 구축해 연간 360시간을 절감했고, 영업 직군에서는 고객 주문 관리를 자동화해 연간 520시간을 절감했습니다. 생산관리 직군의 보고서 사진 용량 축소 프로그램, 공정기술 직군의 데이터 추출 및 가공 자동화, 기계설계 직군의 CATIA 활용 업무 자동화까지. 다양한 직군에서 실질적인 성과가 나타나고 있습니다.

이것은 분명 의미 있는 성과입니다. 연초만 해도 대부분의 기업이 생성형 AI 교육을 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막해하던 상황이었습니다. 그런데 여러분은 그 고민 속에서도 포기하지 않고, 하나씩 시도하고 부딪히며 결국 여기까지 왔습니다. 전사 교육을 진행했고, 실제 USE-CASE까지 만들어냈습니다.

*구체적인 USE-CASE 사례와 상세한 임팩트는 다음 블로그 글에서 자세히 소개하겠습니다.

우리 조직은 변화했는가?

"우리 조직이 변화했는지 잘 모르겠어요."

실제로 USE-CASE를 만든 기업의 HRD 담당자분들을 만나면 이런 이야기를 많이 하십니다. 분명 좋은 사례가 나왔는데, 전사적으로 큰 변화가 느껴지지 않는다는 것입니다. 경영진은 "그래서 우리 회사 생산성이 얼마나 올라갔나?"라고 묻고, 막상 답하기가 애매합니다.

왜 그럴까요?

비유하자면, 지금은 넓은 바다에 돌을 던진 것과 같습니다. 분명 돌은 던졌고, 물결도 일었습니다. 하지만 그 파장이 아직 바다 전체를 움직이기에는 부족합니다. 몇 개의 팀, 몇 명의 직원이 변화했다고 해서 조직 전체가 체감할 만큼의 변화가 일어나지는 않습니다.

핵심은 이것입니다. 우리는 아직 Tipping Point(임계점)에 도달하지 못했습니다.

말콤 글래드웰의 『티핑 포인트』를 기억하시나요? 작은 변화들이 축적되다가 어느 순간 임계점을 넘으면 급격한 변화가 일어난다는 개념입니다. 지금 우리가 만든 USE-CASE들은 그 임계점을 향해 가는 과정일 뿐, 아직 그 지점에 도달하지 못한 것입니다.

그렇다면 질문을 바꿔야 합니다. "우리는 왜 아직 변화를 느끼지 못하는가?"가 아니라, "Tipping Point에 도달하려면 무엇이 필요한가?"를 물어야 합니다.

2026년, 달성해야 하는 마일스톤

그렇다면 Tipping Point에 도달하기 위한 구체적인 마일스톤은 무엇일까요?

두 가지 목표가 있습니다.

첫째, 전사 임직원의 50%가 생성형 AI가 가져오는 변화를 이해해야 합니다.

"생성형 AI를 쓸 줄 아는 것"과 "생성형 AI가 가져올 변화를 이해하는 것"은 다릅니다. ChatGPT에 질문 몇 개 던져보는 것만으로는 부족합니다. 생성형 AI가 내 업무를, 우리 조직의 일하는 방식을 어떻게 바꿀 수 있는지에 대한 이해가 필요합니다. 이것이 변화의 토대가 됩니다.

둘째, 최소 15%의 구성원이 AI로 스스로 문제를 해결할 수 있어야 합니다.

이 15%라는 숫자는 임의로 정한 것이 아닙니다. 혁신 확산 이론(Innovation Diffusion Theory)에서 말하는 Early Adopters(얼리 어답터)의 비율입니다. 혁신가(Innovators) 2.5%와 얼리 어답터 13.5%를 합친 약 15%의 사람들이 새로운 기술을 먼저 받아들이고 실제로 활용하기 시작하면, 그 다음 단계인 Early Majority(초기 다수 수용자)가 움직이기 시작합니다. 바로 이 지점이 Tipping Point입니다.

중요한 것은 이 15%가 단순히 "생성형 AI를 써봤다" 수준이 아니라, 실제로 자신의 업무 문제를 AI로 해결할 수 있는 역량을 갖춰야 한다는 점입니다. 프롬프트를 잘 쓰는 것을 넘어서, 문제를 정의하고, 적절한 AI 도구를 선택하고, 실제 업무에 적용해서 USE-CASE를 만들어낼 수 있어야 합니다.

실제로 이 마일스톤을 향해 올해 적극적으로 추진한 기업이 있습니다. 국내 H사는 전사 임직원의 40% 이상이 생성형 AI 교육에 참여하도록 했고, 그중 7%가 핸즈온 과정을 통해 실제 업무 과제를 수행하며 USE-CASE를 창출했습니다. 아직 15%라는 목표에는 도달하지 못했지만, 이러한 노력의 결과는 명확하게 나타났습니다. 연간 초과근무 시간이 31% 감소한 것입니다. 2023년 3.2만 시간에서 2025년 2.2만 시간으로 줄어들었습니다.

이것이 바로 우리가 2026년에 달성해야 할 마일스톤입니다.

2026년을 준비하며 생각해 볼 네 가지 질문

그렇다면 이 마일스톤을 달성하기 위해 2026년을 준비하면서 우리가 스스로에게 던져야 할 질문은 무엇일까요? 네 가지 질문을 제시합니다.

첫 번째 질문: AI 사용법이 아니라 AI를 활용한 문제해결 방법을 교육했는가?

많은 기업이 ChatGPT 사용법을 가르칩니다. 프롬프트 작성 기법을 알려주고, 이미지 생성 실습을 시킵니다. 물론 이것도 필요합니다. 하지만 이것만으로는 부족합니다.

'도구' 중심 접근과 '문제' 중심 접근은 다릅니다.

도구 중심 접근은 이렇게 질문합니다: "생성형 AI 실습해 보니 신기하네? → 어디에 써 볼까?" 반면 문제 중심 접근은 이렇게 시작합니다: "해결해야 하는 문제가 있어! → 생성형 AI로 어떻게 해결할까?"

우리가 키워야 하는 것은 도구 사용 능력이 아니라 문제 해결 역량입니다. 내 업무에서, 우리 팀에서 어떤 문제가 있는지 찾아내고, 그것을 생성형 AI를 활용해 해결하는 방법을 학습해야 합니다. 그래야 교육이 끝난 후에도 스스로 USE-CASE를 만들어낼 수 있습니다.

두 번째 질문: 소수의 전사가 아니라 전직원이 AI로 문제를 해결할 수 있는가?

"우리 회사에 생성형 AI 잘 쓰는 사람 있어요. 그 사람한테 맡기면 돼요."

이런 생각은 위험합니다.

물론 소수가 해결하는 문제의 양과 전직원이 해결하는 문제의 양은 비교할 수 없을 만큼 차이가 납니다. 하지만 더 중요한 것은 속도입니다.

소수의 전문가에게 의존하는 조직과 전직원이 활용할 수 있는 조직의 변화 속도는 완전히 다릅니다. 비유하자면 거북이와 레이싱카의 차이입니다.

소수의 전문가는 아무리 뛰어나도 한 번에 하나의 문제밖에 해결하지 못합니다. 요청이 쌓이고, 우선순위를 정해야 하고, 대기 시간이 발생합니다. 반면 전직원이 스스로 문제를 해결할 수 있다면? 동시다발적으로 수십, 수백 개의 문제가 해결됩니다. 조직 전체가 함께 움직일 때의 속도를 소수의 전문가는 절대 따라갈 수 없습니다.

시장은 기다려주지 않습니다. 경쟁사도 멈춰있지 않습니다. 변화의 속도가 곧 경쟁력인 시대에, 우리는 전직원이 AI로 문제를 해결할 수 있는 조직을 만들어야 합니다.

그래서 15%라는 숫자가 중요한 것입니다. 한두 명의 슈퍼스타가 아니라, 조직 전체에 고르게 분포된 15%의 Early Adopters가 필요합니다.

세 번째 질문: 교육으로 끝나지 않고 현업 USE-CASE를 만들었는가?

교육을 듣고 "아, 유용하네요"라고 말하는 것과 실제로 업무에 적용하는 것은 전혀 다릅니다. 2026년에는 교육을 넘어서, 실제 현업 문제를 해결한 USE-CASE를 만들어내야 합니다.

네 번째 질문: USE-CASE를 구성원과 리더가 모두 인지하고 있는가?

좋은 USE-CASE를 만들었다면 끝이 아닙니다. 그것을 조직 전체가 알아야 합니다. 한 팀에서 조용히 만든 USE-CASE는 그 팀에만 영향을 미칩니다. 하지만 그것이 전사에 공유되고, 리더들이 인지하고, 다른 팀들이 "우리도 해보자"고 움직이기 시작할 때 비로소 변화의 파급력이 생깁니다.

그렇다면 USE-CASE는 왜 이렇게 중요할까요? 세 가지 의의가 있습니다.

첫째, 문제해결 역량이 내재화됩니다. USE-CASE를 만드는 과정 자체가 학습입니다. 생성형 AI를 활용해 어려운 현업 문제를 해결하는 방식을 체득하게 됩니다. 이것은 단순한 지식이 아니라 실제 역량이 됩니다.

둘째, AI 활용의 효용성에 대한 강한 증거가 됩니다. 구성원과 리더 모두에게 "AI를 쓰면 이런 게 달라진다"는 것을 직접 보여줄 수 있습니다. 변화에 대한 저항을 제거하는 가장 강력한 설득 수단입니다.

셋째, AI에 대한 상상력이 확대됩니다. 한 팀에서 만든 USE-CASE를 다른 팀이 보면서 "우리도 이런 걸 할 수 있겠구나"라는 영감을 얻습니다. 생성형 AI가 개인과 조직이 가진 제약을 없애고, 일하는 방식을 완전히 새롭게 변화시킬 수 있다는 것을 보여주는 것입니다.

2026년은 생성형 AI 교육이 실질적인 조직 변화로 이어지는 중요한 해가 될 것입니다.

2025년, 우리는 용기 있게 시작했습니다. 생성형 AI 교육을 기획하고 실행했으며, 실제 USE-CASE도 만들어냈습니다. 하지만 솔직히 말하면, 아직 조직 전체가 변화했다고 느끼기에는 부족합니다. 우리는 아직 Tipping Point에 도달하지 못했습니다.

2026년은 바로 그 임계점을 향해 나아가는 해입니다. 전사 임직원의 50%가 생성형 AI가 가져올 변화를 이해하고, 15%의 구성원이 AI로 스스로 문제를 해결할 수 있는 수준에 도달해야 합니다. 이것이 달성되면, 조직 전체가 움직이기 시작합니다.

이를 위해 우리는 네 가지 질문을 스스로에게 던져야 합니다. AI 사용법이 아니라 문제해결 방법을 교육했는가? 소수가 아니라 전직원이 AI로 문제를 해결할 수 있는가? 교육으로 끝나지 않고 USE-CASE를 만들었는가? 그리고 그것을 조직 전체가 인지하고 있는가?

이 질문들에 대한 답을 찾아가는 과정이 바로 2026년 생성형 AI 교육의 핵심입니다.

다음 편에서는 마일스톤 달성을 위한 구체적인 실행 방법을 다룰 예정입니다. 문제 해결 중심의 맞춤형 실습교육을 어떻게 설계할 것인가? 핸즈온 멘토링은 어떻게 운영할 것인가? 그리고 2026년 교육 계획을 수립하며 HRD 담당자들이 실제로 고민하는 구체적인 이슈들(직원 간 이해도 격차, 교육 속도, 조직 단위 USE-CASE 도출)을 어떻게 해결할 것인가에 대한 실질적인 가이드를 제시하겠습니다.