코멘토의 AX 여정에서 발견한 4가지 요소

*포텐스닷은 기업의 AX를 돕는 파트너로 (주)코멘토의 자회사입니다.

많은 기업이 생성형 AI 교육을 시작했습니다. 프롬프트 작성법 특강, ChatGPT 활용 워크숍, 업무 자동화 실습까지. 그런데 교육이 끝난 후 조직에 어떤 변화가 있었나요? 일부 얼리어답터만 사용하고, 대다수는 예전 방식으로 돌아가는 경험을 하신 적 없으신가요?

솔직히 말씀드리면, 코멘토도 같은 경험을 했습니다. 2022년 11월 ChatGPT가 출시되고, 2023년 2월 첫 활용 사례를 전사에 공유했습니다. 하지만 그 후 무려 1년간 조직 차원의 확산은 일어나지 않았습니다. 교육도 하고, 사례도 공유했는데 왜 변화가 정체되었을까요?

이 질문에 답을 찾는 과정에서 우리는 한 가지 사실을 깨달았습니다. 교육은 변화관리의 한 조각일 뿐, 그것만으로는 조직 전체의 변화를 이끌어낼 수 없다는 것입니다. 이 글에서는 코멘토가 1년 6개월간의 AX 여정에서 발견한 '변화관리 4요소 프레임워크'를 공유하고, 각 요소가 어떻게 맞물려야 진짜 변화가 일어나는지 이야기하겠습니다.

1년의 정체, 그리고 가속화

코멘토의 AX 여정을 돌아보면 크게 세 단계로 나눌 수 있습니다.

첫 번째는 개인 도입기입니다. 2022년 11월 ChatGPT가 출시된 후, 일부 구성원들이 개인적으로 AI를 활용하기 시작했습니다. 2023년 2월에는 파이썬을 활용해 교육생 오픈채팅방 초대 및 안내를 자동화한 사례가 전사에 공유되었습니다. 단순 반복 업무를 AI로 해결한 첫 번째 성공 사례였습니다.

그런데 여기서 문제가 생겼습니다. 사례 공유 이후 약 1년간 조직 차원의 확산이 일어나지 않은 것입니다. 몇몇 구성원은 계속 활용했지만, 대다수는 관망하는 상태가 지속되었습니다. 교육이나 독려만으로는 변화의 임계점을 넘기 어려웠습니다.

변화의 조짐이 보이기 시작한 것은 2024년 초, 메타버스 교육장 자동 접속 사례가 공유되면서부터입니다. "안 될 것 같았는데 된다"는 반응이 나오기 시작했고, 리더들의 관심이 높아졌습니다. 이어서 B2U셀의 단순반복 업무 자동화 사례가 알려지면서 "나도 배우고 싶다"는 구성원들이 늘어났습니다. 실제 업무의 스트레스를 해결하는 구체적인 사례가 동기를 만들어낸 것입니다.

본격적인 가속화는 2024년 1월 "AX 트랜스포메이션 게시판"을 만들고 체계적인 교육이 시작되면서 이루어졌습니다. 2024년 6월 이후 자체 인프라인 Potens.AI가 도입되고, 리더십에서 적극적으로 AI 활용을 요구하면서 조직 전체로 확산이 이루어졌습니다. 2025년 3월에는 AX 전담 조직인 Axcell이 구성되고 강사 교육일정 관리 웹앱이 개발되었으며, 이후 다양한 웹앱들이 연쇄적으로 등장했습니다. 같은 해 해커톤 대회가 열리고, Axcell에서 자체 AI 도구를 개발하면서 조직 전체의 활용이 가속화되었습니다.

교육은 4분의 1일 뿐입니다

1년간의 정체기를 겪으면서 우리가 깨달은 것은, 조직의 AI 전환이 성공하려면 네 가지 요소가 함께 갖춰져야 한다는 점입니다.

첫째, 인식과 니즈입니다. 구성원들이 AI로 무엇이 가능한지 알고, "나도 해보고 싶다"는 동기를 갖는 것입니다. 코멘토에서는 메타버스 자동 접속처럼 "안 될 것 같았는데 된다"는 사례가 공유되었을 때, 그리고 B2U셀 업무 자동화처럼 실제 업무 스트레스를 해결하는 구체적인 사례가 알려졌을 때 이 인식이 형성되기 시작했습니다.

둘째, 스킬과 지식입니다. AI를 실제로 활용할 수 있는 역량을 갖추는 것입니다. 프롬프트 작성법, 자동화 도구 활용법 등 실무에 적용 가능한 기술 교육이 여기에 해당합니다. 대부분의 기업이 이 영역에 집중하고 있고, 코멘토 역시 이 부분에서는 비교적 빠르게 성과를 냈습니다.

셋째, 인프라와 환경입니다. 구성원이 배운 것을 실제로 적용할 수 있는 기술적 환경이 갖춰져야 합니다. 많은 기업에서 보안 정책으로 인해 AI API 사용이 제한되어 있습니다. 아무리 교육을 받아도 실행할 수 있는 환경이 없으면 변화는 멈춥니다. 코멘토에서 일론머스크 주간업무 피드백 같은 고도화된 사례가 나올 수 있었던 것도 Potens.AI를 통해 API 활용이 가능해진 이후였습니다.

넷째, 리더십입니다. 리더가 AI 전환의 방향을 지속적으로 커뮤니케이션하고, 필요한 자원을 지원하는 것입니다. 인프라 개선이나 보안 정책 조정은 결국 리더의 의사결정이 필요한 영역입니다. 그리고 리더의 스폰서십을 얻으려면 먼저 가시적인 성과, 즉 유즈케이스가 축적되어야 합니다. 코멘토에서 해커톤을 개최하고 Axcell이 자체 AI 도구를 개발할 수 있었던 것도 리더십의 적극적인 지원이 있었기에 가능했습니다.

네 가지 톱니바퀴가 맞물려야 합니다

중요한 것은 이 네 가지 요소가 독립적으로 작동하지 않는다는 점입니다. 교육을 통해 스킬을 갖춰도 인프라가 없으면 실행할 수 없습니다. 인프라가 있어도 구성원의 인식이 부족하면 활용되지 않습니다. 그리고 이 모든 것이 갖춰져도 리더십의 지속적인 관심이 없으면 동력을 잃게 됩니다.

코멘토의 경험에서 특히 주목할 점은 이 요소들 사이의 선순환 구조입니다. 교육을 통해 구성원들이 유즈케이스를 만들어내고, 이 유즈케이스가 쌓이면서 "AI로 이런 것도 가능하다"는 인식이 확산됩니다. 가시적인 성과가 늘어나면 리더의 관심을 끌게 되고, 리더십의 지원이 확보되면 인프라 개선을 위한 의사결정이 이루어집니다. 개선된 인프라는 다시 더 고도화된 유즈케이스를 가능하게 합니다.

그런데 솔직히 말씀드리면, 코멘토는 상대적으로 유리한 환경에 있었습니다. 구글 앱스크립트나 Python을 자유롭게 활용할 수 있었고, 자체 인프라인 Potens.AI를 직접 구축할 수 있는 역량도 있었습니다. 리더십의 의사결정도 비교적 빠르게 이루어질 수 있는 조직 구조였습니다.

하지만 많은 기업의 현실은 다릅니다. 보안 정책상 VBA 정도만 허용되고, AI API 접근은 원천 차단되어 있는 경우가 많습니다. 아무리 교육에서 "이런 것도 가능합니다"라고 배워도, 회사로 돌아가면 실행할 수 있는 환경이 없는 것입니다. 교육 효과가 현업에서 발휘되지 못하고, 구성원들의 동기도 점차 사라집니다. 유즈케이스가 만들어지지 않으니 리더의 관심을 끌기도 어렵고, 인프라 개선을 위한 명분도 생기지 않습니다. 악순환입니다.

포텐스닷(Potens.)은 바로 이 악순환을 끊는 역할을 합니다. 실무 중심의 교육 프로그램으로 구성원들이 실제 유즈케이스를 만들어낼 수 있도록 지원하고, Potens.AI를 통해 보안 이슈로 막혀 있던 인프라 장벽을 해소합니다. 기업이 자체적으로 AI 인프라를 구축하기 어려운 상황에서도, 안전하게 AI API를 활용할 수 있는 환경을 제공하는 것입니다. 유즈케이스가 축적되면 자연스럽게 리더의 관심이 따라오고, 조직 차원의 변화관리가 본격화될 수 있습니다.

많은 기업이 생성형 AI 교육에 투자하고 있지만, 교육만으로 조직 전체의 변화를 이끌어내기는 어렵습니다. 코멘토 역시 1년간의 정체기를 겪으며 이 사실을 체감했습니다. 변화가 실제로 일어나려면 인식과 니즈, 스킬과 지식, 인프라와 환경, 리더십이라는 네 가지 요소가 함께 맞물려야 합니다.

HRD 담당자가 지금 할 수 있는 일은 교육을 넘어 이 네 가지 요소를 점검하는 것입니다. 우리 조직의 구성원들은 AI의 가능성을 충분히 인식하고 있는가? 배운 것을 실행할 수 있는 인프라가 갖춰져 있는가? 리더는 이 변화를 지지하고 있는가? 부족한 요소가 있다면 어떻게 채울 수 있을까?

결국 핵심은 유즈케이스입니다. 구성원들이 실제 업무에서 AI를 활용한 성공 경험을 쌓을 때, 인식이 바뀌고, 리더의 관심이 생기고, 인프라 투자의 명분이 만들어집니다. 작은 성공 사례 하나가 조직 전체 변화의 시작점이 될 수 있습니다.