실무에 적용되는 AI 교육은 무엇이 다른가 - 식품 R&D 사례

최근 많은 기업들이 생성형 AI 교육을 진행하고 있습니다. 그런데 교육을 마친 후 HRD 담당자들이 자주 듣는 피드백이 있습니다. "교육은 좋았는데, 실무에 어떻게 적용해야 할지 모르겠습니다." 만족도 조사에서는 높은 점수가 나왔지만, 정작 업무 현장에서 AI를 활용하는 구성원은 늘지 않는 상황입니다.

왜 이런 일이 반복될까요? 많은 경우, 교육에서 다루는 실습 과제가 실제 업무와 동떨어져 있기 때문입니다. 프롬프트 작성법을 배우고, 범용적인 예제로 실습하지만, 막상 자신의 업무에 적용하려면 무엇부터 해야 할지 막막해지는 것입니다.

실무 적용률을 높이려면 교육 설계 단계부터 접근 방식이 달라야 합니다. 핵심은 실무자가 실제로 겪는 문제상황을 AI로 해결하는 과정을 실습으로 경험하도록 설계하는 것입니다. 그래야 교육장을 나서는 순간부터 바로 업무에 적용할 수 있습니다.

오늘은 국내 한 식품개발사의 R&D 직군 대상 생성형 AI 교육 사례를 통해, 실무 문제상황 기반 맞춤형 교육이 어떤 수준까지 가능한지 함께 살펴보려고 합니다.

대부분의 생성형 AI 교육은 프롬프트 엔지니어링 기법을 알려주고, 범용적인 예제로 실습을 진행합니다. 이메일 작성, 회의록 요약, 아이디어 브레인스토밍 같은 과제들입니다. 물론 이런 실습도 의미가 있지만, 문제는 수강생이 교육장을 나서는 순간 "그래서 내 업무에는 어떻게 쓰지?"라는 질문 앞에서 멈추게 된다는 점입니다.

R&D 직군이라면 연구 데이터를 분석하고, 경쟁사 제품을 조사하고, 논문을 검토하는 것이 일상 업무입니다. 그런데 교육에서는 마케팅 문구 작성이나 고객 응대 스크립트 같은 예제만 다뤘다면, 배운 내용을 자신의 업무에 연결하는 데 추가적인 노력이 필요합니다. 이 간극이 바로 "교육은 좋았는데 실무 적용이 어렵다"는 피드백의 원인입니다.

이 문제를 해결하려면 교육 설계 단계에서부터 접근이 달라져야 합니다. 해당 직군이 실제로 수행하는 업무를 분석하고, 그중에서 AI로 효율화할 수 있는 작업을 찾아 실습 과제로 구성하는 것입니다.

국내 한 식품개발사의 R&D 직군 교육에서는 이 원칙을 철저하게 적용했습니다. 먼저 식품 R&D 직군의 업무 특성을 조사했습니다. 제품 기획 단계에서는 어떤 작업을 하는지, 연구 단계에서는 어떤 자료를 다루는지, 산출물은 어떤 형태로 만들어지는지를 파악했습니다. 그리고 포텐스닷이 보유한 직군별 업무 데이터를 기반으로, 각 단계에서 반복적으로 발생하면서 AI로 자동화할 수 있는 작업을 도출했습니다. 이렇게 해서 완성된 것이 R&D 업무 흐름 전체를 커버하는 4가지 맞춤 실습 과제입니다.

이번 교육의 실습 과제는 식품 R&D 실무자가 실제로 거치는 업무 흐름, 즉 제품 기획부터 연구, 산출물 작성까지의 전 과정을 따라가도록 설계되었습니다. 단순히 AI 기능을 익히는 것이 아니라, 자신의 업무 맥락 안에서 AI를 활용하는 경험을 하도록 한 것입니다.

첫 번째 과제는 시장 조사 자동화입니다. R&D 실무자들은 신제품을 기획할 때 편의점 등 유통 채널에서 판매되는 경쟁 제품 정보를 수집합니다. 기존에는 온라인 쇼핑몰을 하나씩 방문해서 제품명, 가격, 이미지, 상세 페이지 URL을 복사하고 엑셀에 붙여넣는 작업을 반복해야 했습니다. 이번 실습에서는 AI를 활용해 이 과정을 자동화하는 방법을 배웠습니다. 수집할 제품 조건만 지정하면 필요한 정보가 자동으로 정리됩니다.

두 번째 과제는 경쟁사 제품 분석입니다. 식품 라벨지에 표기된 정보를 바탕으로 원재료명을 유추하는 작업입니다. 기존에는 표기된 성분명을 보고 경험에 의존해 추론하거나, 관련 자료를 일일이 찾아봐야 했습니다. AI를 활용하면 라벨 정보를 입력하는 것만으로 가능한 원재료 조합과 그 근거를 빠르게 확인할 수 있습니다.

세 번째 과제는 연구 자료 검토입니다. NotebookLM에 빵의 품질 평가 및 가공 영향에 관한 논문 3종을 입력하고, AI와 대화하며 핵심 내용을 파악하는 실습입니다. 기존에는 여러 편의 논문을 읽고 직접 비교 분석해야 했는데, AI를 활용하면 "세 논문에서 공통적으로 언급하는 품질 평가 기준은?"과 같은 질문을 통해 빠르게 인사이트를 도출할 수 있습니다.

네 번째 과제는 연구 자료 시각화입니다. 논문이나 연구 보고서에 들어갈 이미지를 생성형 AI로 제작하는 실습입니다. 기존에는 적절한 이미지를 찾지 못해 시각 자료 없이 문서를 작성하거나, 외부에 이미지 제작을 의뢰하며 시간을 소요해야 했습니다. 이제는 필요한 이미지의 내용을 텍스트로 설명하면 직접 생성할 수 있습니다.

이렇게 R&D 업무 흐름 전체를 따라가며 설계된 교육의 결과는 어땠을까요? 교육 만족도는 4.9점(5점 만점)을 기록했습니다. 단순히 점수가 높았던 것이 아니라, "실무에 즉시 사용할 만하다"는 구체적인 피드백이 함께 나왔습니다. 수강생들이 교육에서 다룬 내용이 자신의 업무와 직접 연결된다는 것을 체감했기 때문입니다.

이러한 접근 방식은 식품 R&D에만 국한되지 않습니다. 제조업의 품질관리 직군이라면 불량 데이터 분석과 보고서 작성을, 금융권의 심사 직군이라면 재무제표 검토와 심사 의견서 작성을, 마케팅 직군이라면 경쟁사 콘텐츠 분석과 캠페인 기획을 실습 과제로 구성할 수 있습니다. 핵심은 동일합니다. 해당 직군이 실제로 수행하는 업무를 분석하고, 그중에서 AI로 효율화할 수 있는 작업을 찾아 실습으로 경험하게 하는 것입니다.

이제 경영진이 HRD 담당자에게 기대하는 교육의 성과가 달라지고 있습니다. "만족도 4.5점의 우수한 교육을 진행했습니다"라는 보고만으로는 충분하지 않습니다. 교육 후 AI를 실제로 활용하는 구성원이 얼마나 늘었는지, 그래서 업무 현장에서 어떤 변화가 나타났는지를 묻습니다.

많은 HRD 담당자들이 이 지점에서 고민합니다. 교육 자체는 잘 운영했는데, 막상 실무 적용 현황을 조사해보면 기대에 미치지 못하는 경우가 많기 때문입니다. 교육 운영의 완성도와 실무 적용률 사이의 간극을 어떻게 좁힐 수 있을까요?

가장 확실한 방법은 처음부터 실무 적용을 전제로 교육을 설계하는 것입니다. 실무자가 실제로 겪는 문제상황을 AI로 해결하는 실습을 경험하게 하면, 교육장을 나서는 순간부터 바로 업무에 적용할 수 있습니다. 교육 후 적용을 고민하는 것이 아니라, 교육 자체가 곧 적용의 시작이 되는 것입니다. 실무 적용률을 높이는 가장 빠른 길은 교육 설계 단계에서 이미 결정됩니다.