생성형 AI 교육 후에도 실무 적용이 어려운 네 가지 이유
생성형 AI는 이제 기업에서 필수적인 기술로 자리 잡았고, 많은 기업이 직원들의 AI 활용 역량을 높이기 위해 교육을 제공하고 있습니다. 기업이 AI 교육을 도입하는 목적은 단순한 기술 학습이 아니라 업무의 효율성을 높이고, 새로운 방식으로 문제를 해결하며, 궁극적으로 조직의 성과를 향상 시키는 데 있습니다.
그러나 정작 교육을 이수한 직원들이 AI를 적극적으로 활용하지 못하는 경우가 많은 것이 현실입니다. 이러한 문제의 원인은 무엇일까요? 교육 자체의 질이 낮아서일까요? 아니면 직원들이 AI 기술에 관심이 부족하기 때문일까요?
실제로, 단순한 지식 전달만으로는 AI를 실무에 활용하기 어려운 여러 이유가 존재합니다. 이번 글에서는 생성형 AI 교육을 받은 후에도 실무에 적용하지 못하는 네 가지 주요 원인을 살펴보고, 이를 해결하기 위한 방안을 제안하겠습니다.
1. 기초 스킬 부족: ‘어떻게 써야 할지 모른다’
생성형 AI 교육을 받았더라도 실무에서 이를 제대로 활용하지 못하는 가장 큰 이유 중 하나는 교육 과정에서 실무 적용에 필요한 핵심 스킬을 충분히 다루지 않기 때문입니다. 교육을 통해 AI의 개념을 익히고 기능을 배웠더라도, 실질적으로 업무에 적용하기 위해 필요한 스킬이 빠져 있다면 직원들은 여전히 AI 활용에 어려움을 겪게 됩니다.
예를 들어, AI를 활용한 업무 자동화가 목표라면 ‘코드 생성’과 같은 스킬이 필요합니다. 하지만 교육 과정이 단순한 AI 개념 소개나 ‘이미지 제작’과 같은 일반적인 기능 학습에 초점을 맞추고 있다면, 정작 실무에서 요구되는 스킬을 배우지 못하는 문제가 발생합니다. 여기서, 직원들은 "이제 AI에 대해 알긴 하지만, 내 업무에서는 어떻게 써야 할지 모르겠다"는 혼란을 느끼게 됩니다.
이러한 문제를 해결하려면 직무별로 필수적인 AI 활용 스킬을 정의하고, 교육 과정에 이를 반영하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 마케팅 부서는 AI를 활용한 콘텐츠 생성과 데이터 분석이 필요할 수 있고, 개발팀은 코드 자동 생성과 디버깅이 중요한 학습 요소가 될 것입니다. 따라서 교육 과정에서 직무별 필요 스킬을 명확하게 다루고, 직원들이 자신의 업무에서 바로 활용할 수 있도록 맞춤형 실습을 제공해야 합니다.
또한, 실습 중심의 원데이 교육을 통해 직원들이 AI를 실무에 적용하는 과정을 직접 경험할 수 있도록 지원하는 것도 필요합니다. 단순한 이론 학습을 넘어, 실제 업무 환경에서 AI를 활용하는 방법을 배우는 것이 실질적인 AI 도입 효과를 높이는 핵심 요소가 됩니다.
2. 성공 경험 부족: ‘내가 써도 될까?’
AI 기술을 실무에 적용한 경험이 없다면, 이를 실제로 활용하는 데 부담을 느끼기 마련입니다. AI를 적극적으로 활용하려면 일정 수준의 자신감이 필요하지만, 기존 업무 방식에 익숙한 직원들은 새로운 기술을 도입하는 것 자체를 두려워하는 경우가 많습니다.
특히, AI를 도입한 경험이 전혀 없는 경우, 직원들은 “내가 AI를 잘못 활용하면 문제가 되지 않을까?”, “이걸 써서 얻는 성과가 있을까?”와 같은 불안감을 느낍니다. 이렇듯 AI 기술이 충분히 익숙하지 않은 상태에서 실제 업무에 적용하는 것은 심리적으로 큰 부담이 될 수 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 직원들에게 작은 성공 경험을 제공하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 단순한 반복 업무 자동화와 같이 비교적 쉽고 실험적인 프로젝트를 먼저 수행해 성공을 경험하게 한다면 그 부담을 줄일 수 있습니다.
또한, AI를 실무에 적용해 성공한 사례를 적극적으로 공유하고, 직원들이 직접 실습을 통해 성과를 경험할 수 있도록 하는 것이 필요합니다. 이를 위해 AI 활용을 위한 핸즈온 실습이나 시뮬레이션을 제공하면 직원들은 실제 업무에서도 보다 자신 있게 AI를 활용할 수 있습니다.
3. 적절한 현업 과제 발굴 어려움: ‘어디에 적용해야 할까?’
생성형 AI를 다양한 업무에 활용할 수 있다고 하지만, 직원들은 어디에 적용해야 할지 감을 잡지 못하는 경우가 많습니다. AI를 활용할 수 있는 업무 영역을 명확하게 정의하지 않으면, 직원들은 AI가 실질적으로 어떤 문제를 해결할 수 있는지 판단하기 어렵습니다.
예를 들어, AI를 활용하면 문서 작성, 데이터 분석, 고객 응대, 마케팅 콘텐츠 생성 등의 업무를 자동화할 수 있지만, 이러한 AI의 기능과 업무의 연결고리를 찾지 못하면 적용이 어려워집니다. 더욱이, AI로 해결할 수 있는 문제인지 아닌지조차 판단하기 어려운 경우도 많습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 AI 적용 가능성이 높은 업무 영역을 사전에 정의하고 가이드를 제공하는 것이 필요합니다. 또한, 직원들이 스스로 AI를 적용할 수 있는 업무 과제를 도출할 수 있도록 실무 활용 과제 도출 워크숍을 운영하는 것도 좋은 방법입니다. 이와 같은 지원이 이루어진다면 직원들은 보다 쉽게 AI를 실무에 적용할 수 있으며, 조직 내 AI 활용 사례가 점차 확대될 수 있습니다.
4. 수행시간 부족 및 트러블 슈팅 곤란: ‘바빠서 실험해볼 시간이 없다’
AI를 실무에 적용하려면 일정 수준의 실험과 학습이 필요하지만, 현실적으로 직원들은 바쁜 업무 일정 속에서 AI를 학습하고 실험해볼 시간이 부족합니다. 업무 우선순위에서 AI 학습이 밀리게 되면, 교육을 수료하고도 실질적인 적용이 이루어지지 않는 경우가 많습니다.
이를 해결하기 위해서는 AI 실무 적용을 위한 지원 시스템을 구축하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 주 1회 3시간 정도의 핸즈온 멘토링 세션을 제공하면 직원들이 정해진 시간 안에서 AI를 실무에 적용할 수 있는 기회를 가질 수 있습니다. 또한, 트러블슈팅 지원 시스템(멘토링, AI 전문가 컨설팅 등)을 제공하면 직원들이 AI 도입 과정에서 겪는 문제를 보다 쉽게 해결할 수 있습니다.
직원들이 교육 이후에도 AI를 실무에 적용하지 못하는 이유는 기술 부족이 아니라, 실제 적용 과정에서 겪게 되는 장애물 때문입니다. 다시 말해, 기업이 직원들에게 생성형 AI 교육을 제공하는 것은 중요하지만, 단순한 강의나 VOD 학습만으로는 실무 적용으로 이어지기가 어려운 것이죠.
이를 해결하기 위해서는 맞춤형 원데이 실습교육을 통해 기초 스킬을 높이고, 핸즈온 멘토링과 실무 과제 도출 지원을 통해 현업 적용을 도와야 합니다. 즉, AI 교육을 기획할 때 단순한 ‘지식 전달’이 아니라, 실제 실무에서 활용할 수 있도록 돕는 환경을 조성하는 것이 필수적입니다.
💡 당신의 조직에서는 AI 교육 이후 실무 적용을 어떻게 지원하고 있나요?
혹시 위의 네 가지 장애물로 인해 AI 활용이 어려운 상황이라면, 이제는 교육 방식 자체를 바꾸어야할 때입니다.