생성형 AI 교육 기획을 위한 다섯 단계

생성형 AI 교육 기획을 위한 다섯 단계

ChatGPT가 촉발한 생성형 AI에 대한 관심이 날로 커져가고 있습니다. 특히 많은 전문가들은 생성형 AI가 기업의 생산성을 획기적으로 향상시킬 것으로 예측하고 있습니다. 따라서 HRD 담당자들은 조직의 생산성 향상을 위한 생성형 AI 교육을 고민하고 있습니다. 하지만 HRD담당자들 중 어디서부터 어떻게 생성형 AI 교육을 시작해야 할지 막막함을 느끼는 분들이 많은 것 같습니다. 이번 글에서는 생성형 AI를 통해 조직의 생산성을 높일 수 있는 교육을 체계적으로 기획할 수 있도록 다섯 단계의 접근 방법을 소개하려고 합니다.

단계 1: 인식 제고 vs. Skill 교육 중 현재 우리 조직의 상태 파악하기

데이터 교육과 마찬가지로 많은 기업들이 생성형 AI 교육을 계획할 때 범하는 실수 중 하나는 구성원들의 생성형 AI에 대한 인식 수준을 파악하지 않고 바로 스킬 교육에 들어가는 것입니다. 생성형 AI를 어느 정도 이해하고 있는지, 이를 활용하면 업무 성과와 생산성이 얼마나 달라질 수 있는지, 그리고 어떤 영역까지 활용될 수 있는지에 대한 이해가 선행되지 않으면 Skill 교육이 이루어져도 실제 업무에 적용하는 데에는 한계가 있을 수밖에 없습니다. 따라서 생성형 AI에 대한 인식을 먼저 높이는 것이 중요합니다.

이에 따라 구성원들의 생성형 AI에 대한 인식 수준을 파악하는 것이 중요합니다. 구성원들의 인식 수준은 간단한 설문을 활용하여 쉽게 파악할 수 있습니다. 만약 더 심도 있는 파악이 필요하다면 워크샵을 통해 인식 수준을 확인해 볼 수도 있습니다.

물론 워크샵은 단순히 인식 수준을 이해하는 데 그치지 않고 인식 수준을 향상시키는 데에도 효과적인 방법이 될 수 있습니다. 예를 들어, 워크샵은 리터러시 특강, 토론, 실습 등을 포함하여 진행될 수 있습니다.

  1. 생성형 AI의 이해와 중요성 강조
    워크샵의 시작 부분에서는 생성형 AI가 무엇인지, 어떻게 활용될 수 있는지, 그리고 우리의 일상 업무에서 생성형 AI가 어떤 변화를 가져올 수 있는지를 소개함으로써 생성형 AI에 대한 이해도를 높이고 그 가능성을 인지하게 합니다.
  2. 실제 사례와 활용 가능성 소개
    다양한 업무 환경에서 생성형 AI를 활용하여 생산성을 높인 사례들을 소개합니다. 이 과정을 통해 구성원들은 생성형 AI가 자신의 업무에서 어떤 부분을 자동화하거나 생산성을 향상시킬 수 있는지 상상하게 되며, 생성형 AI를 직접 활용해보고자 하는 흥미를 느끼게 됩니다.
  3. 인식의 공감대 형성
    참가자들이 서로의 생성형 AI 활용 경험 또는 활용 방안에 대한 생각을 공유하고 토론하는 시간을 마련합니다. 각자의 업무에서 생성형 AI를 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 아이디어를 교환함으로써, 구성원들 사이의 공감대를 형성하고 서로에게 영감을 줄 수 있습니다.
  4. 실습과 적용
    워크샵의 마지막 부분에서는 간단한 실습 과제를 제공하여 참가자들이 워크샵에서 배운 개념을 실제 업무에 어떻게 적용할 수 있는지 경험하게 합니다. 이를 통해 구성원들은 생성형 AI 기술을 활용하여 문제를 해결하고 결과를 도출하는 과정에서 직접적인 경험을 쌓게 됩니다.

이러한 워크샵을 통해 구성원들은 생성형 AI가 생산성을 높여줄 수 있다는 믿음을 가지게 합니다. 이는 조직의 생성형 AI 도입을 가속화하여 생산성을 빠르게 높이고, 경쟁력을 강화하는 데 기여하게 될 것입니다.

단계 2: 요구사항 분석과 교육 대상자 파악

구성원들의 데이터 기반 의사결정에 대한 이해도가 전반적으로 높아졌다고 판단되면, 생성형 AI를 본인의 실무에 활용하여 생산성을 높이고자 하는 목표가 무엇인지, 그리고 이를 활용하는 데 있어 어떤 이슈가 있는지 파악이 필요합니다. 생산성을 높이고자 하는 상황과 이슈에 따라 필요한 생성형 AI 교육이 달라질 수 있기 때문에 이를 명확히 구분하는 것이 중요합니다. 다음의 네 가지 상황과 이슈를 참고하여 우리 회사의 경우를 판단해 볼 수 있습니다.

단계 3: 상황 및 이슈에 대응하기 위한 생성형 AI의 세부 교육 주제 파악

파악된 상황 및 이슈에 대응하기 위해서는 생성형 AI 교육의 세부 주제를 파악하고 우선순위를 정하는 것이 필요합니다. 개별 상황과 이슈에 따라 다루어야 할 생성형 AI의 교육 주제가 달라질 수 있기 때문에, 단계 2에서 우리 회사의 상황과 이슈가 잘 정의 되었다면 각 실무자에게 제공해야 할 생성형 AI 교육의 세부 주제를 적합하게 도출할 수 있을 것입니다.

이 경우 기업과 직무별 상황에 따라서 위에 예시로 나와있는 Skill과는 다를 수 있기 때문에 이는 실제 우리 회사의 환경에서 어떤 기술이 적합한지를 확인할 필요가 있을 것입니다.

단계 4: 각 실무 스킬의 수요가 있는 직무/팀을 파악함

우리 조직의 상태와 필요한 교육이 구체적으로 어떤 것인지 정리되었다면, 다음 단계는 교육 대상자를 파악하는 것입니다. 실무에서 생성형 AI를 활용해 생산성을 높이는 것은 직무와 팀, 때로는 각 실무자의 업무 특성에 따라 달라질 수 있기 때문에 각 교육의 수요를 정리하는 것이 중요합니다. 교육 수요가 정리되면, 교육의 우선순위를 판단해야 합니다. 결국 한정된 자원 내에서 교육을 제공해야 한다면 해당 교육의 수요가 얼마나 높은지와 생산성 향상에 얼마나 큰 영향을 줄 수 있는지를 기준으로 우선순위를 결정해야 할 것입니다.

단계 5: 인식 제고 및 Skill 학습을 위한 적합한 인터벤션 기획

우리 조직의 생성형 AI에 대한 인식 수준이 파악되었고, 교육이 필요한 세부 주제와 대상이 조사되었다면, 이제 인터벤션을 기획할 단계입니다. 이 경우, 인터벤션의 대상과 목적에 따라 다양한 방법을 종합적으로 도입할 수 있습니다. 크게 온라인 스트리밍, 특강, 실습 기반 교육으로 나눌 수 있는데, 각각의 특징은 아래와 같습니다.

  1. 온라인 스트리밍(VOD)
    a. 목적:
     언제 어디서나 필요할 때 모든 구성원이 학습할 수 있는 인터벤션으로
    기획할 수 있습니다.
    b. 대상: 회사 내 모든 부서 및 직군의 구성원
    c. 내용: 데이터 분석의 개념과 Skill에 대해 전반적으로 다룹니다.

  1. 특강
    a. 목적:
     특정 부서나 팀에 필요한 심화된 데이터 스킬을 강화하고, 실무 적용
    가능한 내용을 제공하여 실질적인 업무 역량을 향상시키는 데 초점을 둡니다.
    b. 대상: 특정 부서나 팀에서 데이터 활용이 중요한 직군들 (예: 생산, 마케팅,
    영업 등)
    c. 내용: 외부 전문가나 내부 전문가의 특강을 통해 참가자들은 구체적인 도구나
    기법을 학습하고, 업무에 적용할 수 있는 노하우를 습득합니다.

  1. 실습 기반 교육
    a. 목적:
     실습을 통해 실제로 데이터를 다뤄보면서, 프로젝트나 업무에 실제로
    데이터를 적용하고 분석할 수 있도록 인터벤션을 제공합니다.
    b. 대상: 특강 또는 VOD를 통해 데이터 Skill에 대한 이해도를 갖춘 상태에서,
    실제 업무에 활용하려는 구성원
    c. 내용: 프로젝트나 업무에 대한 데이터를 활용하는 실습 과정을 제공합니다. 참가자들은 주어진 데이터를 활용하여 문제 해결 및 분석을 수행하고, 그 결과를 통해 실무 능력을 향상시킵니다. 교육 기간 동안 참가자들은 멘토의 지도 하에 프로젝트를 수행하며 실제 상황에서 데이터를 다루는 데에 익숙해집니다.

이 다섯 단계를 통해, HRD 담당자는 조직 내 생성형 AI 기술의 활용과 생산성 향상을 위한 체계적이고 효과적인 교육 기획을 수행할 수 있을 것으로 기대합니다. 그럼에도 불구하고 어디서부터 시작해야 할지 고민이신 분들을 위해 자가 점검표와 데이터 교육 로드맵을 제공합니다. 이 진단지와 로드맵을 통해 구성원들이 생성형 AI에 대한 인식 수준과 필요한 스킬을 자가 분석하고, 교육을 체계적으로 기획하는 데 도움을 받을 수 있을 것입니다.


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코멘토는 국내 최대의 일경험 학습을 운영하는 교육 기관입니다. 코멘토는 실무자가 실습 기반으로 Skill을 학습할 수 있도록 돕고 있습니다.

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