[사례공유] 교육 이후를 고려한 체계적인 생성형 AI 교육 프로그램 설계

기업 내에서 생성형 AI의 가능성을 인지하고, 교육을 통해 조직 구성원들의 AI 활용 역량을 강화하려는 시도가 그 어느 때보다 활발하게 이루어지고 있는 요즘입니다.

그러나 2024년 맥킨지 보고서에 따르면, 기업의 65%가 생성형 AI 관련 내부 교육을 도입했지만 직접적인 업무 생산성 향상을 체감했다고 응답한 조직은 그 중 27%에 불과했습니다. 이는 단순한 교육만으로는 현업의 복잡한 문제를 해결하기 어렵다는 현실을 말해주고 있습니다.

이러한 현실 속에서 AI 교육의 효과를 극대화하고, 전사 도입 및 전파라는 최종 목표에 빠르게, 또 성공적으로 도달한 기업이 있습니다. 이들의 교육은 단순한 툴 교육을 넘어, 실무자와 리더가 함께 참여하여 함께 현업의 문제를 해결할 실제적 유즈케이스를 도출하고, CoP(Community of Practice)를 통해 사내 AX의 모멘텀을 구축하는 구조적 교육 체계를 갖추고 있었는데요.

이 교육의 전 과정을 하나의 프로젝트처럼 설계하여 문제 인식 → 해결 스킬 학습 → 실전 적용 → 조직 확산이라는 체계적인 흐름을 만들어낸 것이 특징입니다.

단순한 AI 툴 학습을 넘어서, 실제 업무 문제를 해결할 수 있는 유즈케이스를 도출하는 이 전체 과정을 어떻게 밟아, 어떠한 성과를 만들어낼 수 있었을까요?

01. 역량 진단 : 단기적 성과를 창출해낼 교육 우선순위 대상자 선발

첫 단계는 교육에 참여할 대상자를 선발하는 것입니다. 기본적으로는 교육을 설계하는 단계에서 개별 역량진단을 실시하고, 이를 바탕으로 AI를 현업에 얼마나 적용하고 싶어하는지 그 의지와 현재 활용 스킬 수준 등을 평가하여 교육에 적합한 초기 수용자 집단을 선발합니다. 다만, 사내 교육 시스템이나 일정 등에 따라 본 과정을 생략하거나, 다른 방식으로 대상자를 선발하기도 하는데요. 이번 교육의 경우, 자체적으로 교육 희망자를 접수 받아 이들을 대상으로 교육을 진행하기로 결정했습니다. 이들은 AI를 현업에 적용하고자 하는 의지가 높았기에 교육에 적합한 집단으로 고려되었습니다.

02. 업무현황 조사: 실무자 개개인의 업무 현황을 파악하여 AI 활용 지점 도출

교육 대상자를 선정하고 난 후, 이들을 대상으로 현재 수행 중인 업무의 워크플로우와 반복적 비효율 구간을 조사했습니다. 이는 단순히 AI를 도입할 수 있는 영역을 찾는 것이 아니라, 실제로 이들이 일하면서 느끼는 문제와 병목, 제각각의 형태를 가진 데이터의 정리 방식, 협업 과정에서 오는 어려움 등 개선이 가능한 지점을 구체적으로 파악하는 것이 목적입니다.

포텐스닷은 900개 이상의 업무현황조사 및 직무분석 경험을 바탕으로, 이들의 응답 결과를 활용하여 실무 과제를 도출하였습니다. 각 개인별 업무 흐름을 기반으로, AI를 활용해 해결 가능성이 높은 구체적인 과제를 도출하는 것이죠. 그리고, 이렇게 도출된 구체적인 과제들을 해결하는 데 필요한 AI 역량(예: 문서 자동화, 데이터 정리, 요약, 챗봇 설계 등)을 스킬셋 단위로 분석하여 이후 진행될 스킬 교육의 내용이 각 참가자에게 '정확히 필요한 것'으로 구성될 수 있도록 설계하였습니다.

이 단계는 각 실무자를 위한 개별 맞춤형 과제와 맞춤형 교육을 설계하기 위한 전략적 출발점이자, 실질적인 필요에 기반한 문제 중심 학습의 근거를 마련한 중요한 과정이었습니다.

03. 스킬 교육: 업무효율화 과제를 수행하며 성공 경험을 축적하고 NEXT의 기반 마련

이후 진행된 기본 역량 교육(스킬교육)은 툴 사용법을 전달하는 흔한 방식과는 달랐습니다. 앞서 워크플로우 분석을 통해 도출한 핵심 스킬셋을 익히는 방향으로 실질적인 커리큘럼이 설계되었고, 문제 해결을 경험하는 실습 중심의 교육으로 구성되었습니다.

실무자들은 자신의 업무에서 실제로 겪고 있는 문제를 AI로 해결해보는 과정을 통해, 지금 익힌 이 기술이 단순한 기능 학습이 아니라 내 업무에 직접 연결된 솔루션 도구임을 체감할 수 있었습니다. 문서 자동화, 보고서 요약, 내부 데이터 분석 자동화 등 다양한 사례들이 도출되었고, 참가자들은 이 과정을 통해 빠르게 '작은 성공 경험'을 축적하게 되었습니다.

이러한 경험은 AI 활용에 대한 막연한 부담감을 줄이고, 오히려 "이런 것도 할 수 있을 것 같은데?”라는 실질적인 자신감을 심어주었습니다. 이는 이후로 진행될 유즈케이스 도출을 위한 집중 양성 과정(핸즈온 세션)에 보다 몰입하고, 더 나아가 전사 확산까지 이어질 수 있는 성장 동력으로 작용했습니다.

특히, 이 교육이 성공적일 수 있었던 데에는 주목해야 할 특징이 있었습니다. 바로 실무자 교육 외에도 팀장 대상의 리터러시 교육을 동시에 진행했다는 점입니다. 실무자를 대상으로 스킬을 다루는 기본 역량 교육을 진행하는 동안, 팀장을 대상으로는 리터러시 교육을 병행했습니다. 팀장 대상의 리터러시 교육은 왜 지금 우리 조직의 실무자들이 AI를 활용해야 하는지, AI가 업무에 어떤 임팩트를 만들 수 있는지, 비즈니스적 관점에서 어떠한 성과를 창출해내는지에 대해 거시적으로 살펴볼 수 있는 전략 교육이었습니다.

이 교육을 통해 팀장들은 실무자 교육의 의의와 기대 효과에 대해 공감하게 되었고, 실무자들이 교육에 몰입할 수 있도록 교육시간을 보장하고 적극적으로 참여를 장려하는 사내 분위기를 형성해 주었습니다. 또, 이후 핸즈온 세션에서 팀장이 해야할 역할에 의미를 부여하고, CoP 활동까지 연계하는 기반이 되었습니다.

04. 집중 양성 과정(핸즈온 세션): 조직의 문제를 해결하는 실질적인 유즈케이스 도출

집중 양성 과정(핸즈온 세션)은 실제로 조직의 문제를 해결하는 유즈케이스를 도출하는 교육 과정입니다. 강사의 1:1 멘토링 방식으로 프롬프트 구조 설계, 자동화 도구 선택, 구현 방식에 대한 피드백을 실시간으로 제공하며 각 참가자와 함께 과제를 수행하며 문제를 해결해나가는데요. 소수정예로 진행되는 교육으로, 기본 역량 교육 참여자 중 집중 양성 과정에 참여할 인원을 선별해야 했습니다.

이 과정에서, 리터러시 교육을 통해 AI 활용에 대한 이해도가 높아진 팀장들이 실무자들에게 당장 해결하고 싶은 실무적인 문제와 이를 해결하기 위한 AI 솔루션 구축 방향을 고민하여 제출하게 하였습니다. 그리고 그 과제의 구현 가능성과 사내 보안 이슈 등을 고려하여 핸즈온 세션 입과자를 선정하였습니다.

이를 통해 현업의 문제 해결과 깊게 연결되어 있고, 또 실행력 있는 과제 중심 교육을 진행할 수 있었습니다. 핸즈온 세션 참여자의 80% 이상이 교육 과정 중에 실제 유즈케이스를 도출해 업무를 개선하는 성과를 창출했고, 과정 종료 후 1~2시간 정도의 추가 작업 시간만으로 모두가 결과물을 만들 수 있었습니다. 이들은 핸즈온 세션을 통해 교육이 종료된 이후에도 조직의 AX 변화 추진을 위한 AI PM으로서 활동할 수 있는 역량을 갖추게 되었습니다.

이렇게 실무자들이 핸즈온 세션을 통해 실질적인 USE CASE를 도출하고 유의미한 성과를 만들어낼 수 있었던 데에는 팀장들의 지원이 큰 역할을 하였습니다. 리터러시 교육을 통해 AI 활용과 교육의 전략적 의미를 충분이 이해하게 된 팀장들은 이 모든 과정에 관여하며 실무자들이 유즈케이스 도출에 집중할 수 있도록 업무 리소스 조율, 교육 시간 확보, 방향성 정렬 등의 역할을 수행했습니다. 직접 과제를 해결하는 주체는 아니었지만, 실무자들이 전략적으로 문제를 정의하고 유즈케이스를 구현하는 일에 몰입할 수 있는 환경을 조성해준 것입니다. 이처럼, 실무자와 팀장이 각각의 역할을 분담하면서 교육 몰입도와 결과물의 품질을 동시에 높일 수 있었습니다.

05. CoP(Community of Practice): 교육이 조직의 전략으로 확장되기 위한 마지막 고리

집중 양성 과정까지 모두 종료된 이후, AI를 활용하는 유즈케이스를 조직 내에서 자체적으로 확산하고 공유할 수 있도록 CoP 세션을 설계했습니다.

사례교차(CoP) 세션에서는 실무자들이 교육을 통해 직접 도출한 유즈케이스를 발표하고, 타 부서 실무자들과 피드백을 나누었습니다. 또한 외부 우수 사례(Best Practice)를 조사하여, 자사에 적용 가능한 요소들을 탐색하고, 아직 다루지 못한 기술(예: 챗봇 구현 방식, 데이터 시각화 툴 활용법 등)에 대해서는 전문 강사의 도움을 받아 더 다양한 사례를 탐구하였습니다.

팀장들은 CoP를 통한 실무자들의 유즈케이스 발표와 공유를 조직 차원의 성장 기회로 인식하고 적극적으로 지원하였는데요. 이를 통해 사내에서 추가적으로 개선 가능한 지점을 찾아 보고서를 작성하고, 지속적으로 사내 AI 활용에 대한 연구와 학습을 이어나갈 수 있도록 기반을 마련할 수 있었습니다.

이러한 CoP 활동은 단순한 지식 교류를 넘어서, 조직 전체에 걸쳐 AI 활용의 흐름과 문화가 전파되는 기점이 되었습니다. 또, 결과적으로 교육 참여자 간의 네트워크 형성, 타 부서 간 협업 가능성 증대, AI 관련 실무의 지속적 연구와 실험 문화 정착이라는 효과로 이어졌습니다. 단순히 ‘교육’을 넘어서, 전사적 관점에서 AX 전략 실행의 기반으로의 역할을 톡톡히 해냈습니다.

이처럼 유즈케이스 기반의 AI 교육은 단순히 '배우는 것'이 아니라, 조직 내 문제 해결과 실행으로 이어지는 전략적 과정으로 설계되어야 하며, 그 대표적인 모델로 이번 사례는 충분한 시사점을 제공하고 있습니다.

교육 이후를 생각하는 체계적인 교육 구성 전략

성과를 만드는 사내 AI 교육의 핵심은 실무자들이 ‘내 업무에서 AI를 어떻게 활용할 수 있는가’를 스스로 정의하고, 실제 문제 해결로 연결되는 유즈케이스를 도출하는 것입니다. 때문에 조직이 AI 교육을 통해 실질적인 변화를 만들기 위해서는, 단순한 기술 습득을 넘어 현업의 문제를 해결할 수 있는 유즈케이스를 도출할 수 있는 구조의 교육이 필수적입니다. 개개인의 워크플로우와 조직의 문제에 맞춰 제대로 설계된 교육이 실무자의 몰입을 이끌어내고, 이것이 곧 성과로 이어져 결국에는 조직 전체로 확산되는 구조를 만들어야 합니다.

그리고 이 모든 과정에는 리더의 인식 전환 또한 필수적입니다. 실무자가 교육에 몰입하고 AI를 실제로 적극적을으로 활용하려면, 반드시 시간과 리소스가 뒷받침되어야 하며, 이를 결정하는 것은 리더입니다. 본 교육이 눈에 띄는 성과로 이어질 수 있었던 것도, 리더를 대상으로 한 전략적 리터러시 교육을 통해 교육의 본질을 정확히 전달했고, 이를 바탕으로 실무자들이 적극적인 지원을 받을 수 있었기 때문입니다.

AI 기업 교육은 일반적인 직군 맞춤형 실습을 통한 단순한 기능 습득이 아니라 ‘나의’ 업무 현장에서 ‘나와 우리 조직의’ 문제 해결이 가능한 유즈케이스를 만들어내는 것이 핵심입니다. 이를 위해서는 개인별 워크플로우 분석을 기반으로 커리큘럼과 과제를 설계하는 것, 몰입도 높은 교육 운영, 조직 전체를 함께 움직이게 하는 전략이 모두 필요합니다.

이번 교육은 "진짜 AI 교육은 어떤 모습이어야 하는가"에 대해 늘 고민하던 HRD 담당자가 포텐스닷의 체계적인 유즈케이스 중심 교육을 통해 AI 교육의 모멘텀을 형성하고, 사내 전파를 위한 기반까지 구축해낸 성공적인 인터벤션이었습니다.