생성형 AI 리터러시 교육에 포함되어야 하는 다섯 가지
생성형 AI 리터러시 교육은 직원들이 생성형 AI의 기본 개념을 이해하고, 실무에서 이를 효과적으로 활용할 수 있도록 그 방법을 교육합니다. 1년의 절반이 지난 지금, HRD 담당자들을 만나보면 많은 기업들이 올해 생성형 AI 리터러시 교육을 끝냈다는 이야기를 하시는데요. 물론, 아직 생성형 AI 리터러시 교육을 수행하지 못한 기업들도 존재합니다. 이러한 기업들의 HRD 담당자들은 하반기에 리터러시 교육을 도입하고자 할 때 어떤 내용과 방식을 채택해야 할지 고민하고 있습니다. 그래서, 이번 글에서는 생성형 AI 리터러시 교육을 기획하는 HRD 담당자들을 위해 본 교육에 포함되어야 할 다섯 가지 핵심 요소를 제안하고자 합니다.
1. 생성형 AI가 불러온 변화
먼저 생성형 AI를 어떻게 바라 볼 것인지를 이해해야 합니다. 많은 사람들이 생성형 AI에 대해 기대를 갖지만, “생성형 AI가 별것 아니네”라고 생각하며 활용을 꺼리게 되는 경우가 종종 있습니다. 이는 생성형 AI를 완전 자동화된 존재(Auto-Pilot)로 기대하기 때문입니다. 그러나, 생성형 AI를 모든 것을 알아서 해주는 존재가 아니라, 우리의 업무를 도와주는 동반자(Copilot)로 인식하는 것이 중요합니다.
그리고 생성형 AI를 활용하여 업무 성과를 내기 위해서는 생성형 AI에게 어떻게 업무를 지시할 것인지를 고민해야 한다는 점을 이해해야 합니다. 이는 마치 나와 함께 일할 새로운 팀원이 생겼을 때, 그 팀원에게 어떤 업무를 부여하고 어떻게 협력할 것인지를 고민하는 것과 같습니다. 기존에는 지시 받은 업무를 수행하는 역할을 했던 실무자들도 이제는 생성형 AI와 함께 일하면서 업무 지시 관점에서 고민해야 하는 상황이 되었습니다. 즉, 업무의 목적을 달성하기 위해 자신이 무엇을 수행하고, AI에게 어떤 역할을 부여할 것인지를 명확히 할 수 있어야합니다.
마지막으로, 생성형 AI는 그 활용 영역에 한계가 없다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 마케팅 부서에서는 AI를 활용하여 개인 맞춤형 광고 캠페인을 운영하고, 고객 서비스 부서에서는 챗봇을 통해 실시간 고객 응대를 처리하는 등 다양한 사례를 통해 생성형 AI가 그저 신기한 기술이 아니라 나의 업무를 변화시켜 줄 수 있는 기술이라고 기대감을 갖게 하는 것이 중요할 것입니다.
2. 생성형 AI와 LLM 기초 이해
생성형 AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 그에게 어떻게 요청할 것인지, 즉 프롬프트를 어떻게 구성해야 하는지를 이해하는 것이 중요합니다. 내가 생성형 AI에 어떻게 요청하느냐에 따라 생성형 AI가 제공하는 답변이 달라지기 때문에, 요청 방식을 신중하게 고민해야 한다는 점을 리터러시 교육을 통해 이해하는 것이 필요합니다. 생성형 AI의 기반이 되는 LLM(대규모 언어 모델)의 개념을 이해하고, 내가 요청하는 방식에 따라서 얻게 되는 결과가 달라진다는 점을 인지하면 아마도 프롬프트 작성이 중요하다는 것을 잘 이해할 수 있을 것입니다.
이를 이해하는 가장 효과적인 방법은 간단한 실습을 통해 실제로 어떻게 답변이 달라지는지를 확인하는 것입니다. 예를 들어, 동일한 질문을 다르게 구성하여 AI에게 요청해 보고, 그 결과가 어떻게 다른지를 비교해 보는 실습을 통해 LLM의 작동 방식을 체험할 수 있습니다. 이러한 실습을 통해 실무자들은 생성형 AI를 보다 효과적으로 활용할 수 있는 방법을 체득하게 됩니다.
3. 생성형 AI와 대화하는 방법 - 프롬프트 엔지니어링
컴퓨터가 어떤 방식으로 요청을 이해 하는지를 인지하는 것은 프롬프트 엔지니어링을 이해하는데 도움이 됩니다. 컴퓨터는 업무의 가장 작은 단위까지 구체적으로, 그리고 업무를 수행해야 하는 순서대로 지시해야만 사람이 기대하는 행동을 정확히 수행합니다. 이를 인지해야만 내가 기대하는 대로 컴퓨터를 작동하게 하는 방법을 이해할 수 있습니다.
컴퓨터의 사고방식을 이해했다면 리터러시 교육에서는 프롬프트 작성 방법 학습이 반드시 포함되어야 합니다. 생성형 AI를 업무를 수행하는 ‘사람’이라고 생각하면 프롬프트 작성이 더욱 쉬워집니다. 누군가로부터 업무를 부여 받을 때, 어떤 역할을 수행해야 하는지, 업무의 배경과 목적, 구체적인 수행 방법 등을 명확히 안내 받고 싶어 하듯이, 생성형 AI에게도 최대한 구체적으로 지시해야 합니다. 예를 들어, “고객 만족도를 높이기 위한 마케팅 전략을 제안해 주세요” 보다는 “30대 여성 고객을 대상으로 한 SNS 마케팅 전략을 3가지 제안해 주세요”와 같이 구체적으로 요청하는 것이 효과적입니다.
또한 생성형 AI는 환각 현상, 보안 이슈, 윤리와 저작권 문제 등 몇 가지 한계를 가지고 있다는 점을 인지하는 것도 중요합니다. 생성형 AI가 제공하는 정보가 항상 정확하지 않을 수 있으며, 가상의 정보를 사실로 착각할 위험이 있습니다. 또한, 생성형 AI를 활용할 때 기업의 보안 정보를 활용하면 안된다는 점과 저작권 침해 가능성도 인식 시키는 것이 필요할 것 입니다.
4. 생성형 AI 활용 실습으로 경험하기
앞선 이론 교육을 통해 생성형 AI를 이해하고 그 필요성을 인지했다면, 이제는 실제로 자신의 업무에서 어떻게 활용될 수 있는지를 실습을 통해 경험하는 시간이 필요합니다. 실습을 통해 실무자들이 생성형 AI가 단순히 새롭고 신기한 기술이 아니라 현실 세계에서 직접적으로 도와줄 수 있는 도구라는 점을 인식하게 됩니다. 실습의 핵심은 실무자들이 생성형 AI를 직접 경험하고, 이에 대한 기대감을 더욱 크게 만드는 것입니다. 중요한 것은 “이런 것도 가능하구나” 하는 것을 직접 체험하게 만드는 것이지요. 이를 통해 생성형 AI가 업무에 실질적으로 어떻게 도움이 되는지, 그리고 얼마나 효율적으로 변화를 가져올 수 있는지를 느끼게 됩니다.
예를 들어, 수많은 엑셀 파일에 분산되어 있는 데이터를 하나의 엑셀 파일로 자동으로 취합하는 작업을 버튼 한 번으로 처리하는 경험을 들 수 있습니다. 또한, 취합된 데이터를 자동으로 차트로 만들어서 PPT 슬라이드에 삽입하는 과정을 통해 실무자들은 자신의 업무가 생성형 AI를 통해 어떻게 변화할 수 있는지를 경험하게 됩니다. 이러한 실습을 통해 AI가 제공하는 실질적인 혜택을 체감할 수 있습니다. 특히 해당 실습은 리터러시 교육 이후 실무에 활용하기 위한 실습 기반의 교육에 대한 기대감을 높일 수 있어 반드시 필요한 부분입니다.
5. 생성형 AI를 내 실무에 활용하는 방법
생성형 AI 자체에 대한 이해가 이루어졌다면, 생성형 AI가 자신의 업무 어디에 적용할 수 있는지를 실무자들이 스스로 파악할 수 있도록 가이드를 주는 내용이 포함되어야합니다. 그래야 리터러시 교육 이후 생성형 AI를 실무에 적용하고자 할 때 어떻게 접근해야 할지 이해할 수 있기 때문입니다.
생성형 AI를 업무 중 어디에 적용할지를 파악하기 위해서 실무자들은 자신의 업무를 펼쳐 놓고, 개별 업무가 수행되는 일련의 흐름을 가장 작은 행동 단위로 쪼개는 Workflow 분석이 필요합니다. Workflow를 분석하면 업무의 전체 흐름에서 어떤 부분이 생산성을 저해하고 있는지 판단할 수 있습니다. 이를 통해 생성형 AI를 적용해 볼 수 있는 비효율적인 지점을 찾아내고, 생산성을 높이는 시도를 할 수 있습니다.
예를 들어, 반복적인 데이터 입력 작업을 생성형 AI로 자동화하거나, 고객 문의 응답을 생성형 AI 챗봇으로 처리하는 등 구체적인 적용 사례를 통해 업무 효율성을 높일 수 있습니다. Workflow 분석은 처음 시도해보는 실무자들에게는 어렵게 느껴질 수 있습니다. 따라서 간단한 실습을 통해 Workflow 분석을 어떻게 수행하는지 경험하게 하는 것도 좋은 방법입니다. 실습을 통해 실무자들은 분석 방법을 익히고, 실제 업무에 적용할 수 있는 능력을 기를 수 있습니다.
리터러시 교육은 대부분 가벼운 특강 정도로 생각하는 경우가 많지만, 생성형 AI를 활용하여 일하는 방식을 변화 시키는 첫 단추로서 그 역할이 매우 중요합니다. 단순히 기술의 트렌드를 알려주는 것, 프롬프트 작성 방법을 학습하는 것, 타기업의 활용 사례를 교육하는 것 등으로는 생성형 AI에 대해서 실무자들이 제대로 이해할 수 없습니다.
리터러시 교육을 통해서 실무자들에게 생성형 AI를 어떻게 바라봐야 하며, 업무에 어떻게 활용될 수 있는지, 그리고 나의 업무에 구체적으로 어떻게 도움이 되는지를 명확히 인지시키는 것이 반드시 필요합니다. 그렇지 않으면 실무자들이 생성형 AI를 활용한 일 하는 방식의 변화를 쉽게 받아들이지 못할 것입니다. 본 글에서 제시한 다섯 가지 핵심 요소가 포함되도록 교육의 방향을 고민한다면 보다 효과적인 리터러시 교육을 기획할 수 있을 것이라고 생각합니다.