생성형 AI 교육 사례 - 식품연구개발 L사

생성형AI가 기업의 생산성을 눈에 띄게 향상시키고, 일하는 방식에도 다양한 변화를 가져오면서 많은 기업들이 생성형AI 교육에 열을 올리고 있습니다. 그러나, 생성형AI 교육을 고민하고 있는 HRD 담당자들은 “효과적인” 교육을 기획하여 유의미한 “성과”를 내는 것을 어려워하고 계셨는데요.

식품 연구개발을 하는 L사 또한 높은 비용을 지불하고 일부 구성원에게 교육을 제공했지만 결과적으로는 쓰는 사람만 쓰게 되면서 그 효과를 제대로 체감하지 못했고, 이로 인해 지속적인 교육 제공이 어려워지는 것을 우려하고 있었습니다. 하지만 지금의 L사는 실무자들이 직접 고안해낸 생성형AI 활용 USE-CASE를 바탕으로 사내 미니 AI 콘테스트 개최 계획을 하고 있을만큼 전사 차원의 리터러시 및 활용 수준이 높아졌는데요. L사에 이러한 혁신적인 변화를 가져온 교육 사례를 소개합니다.

교육 추진의 배경과 주요 고려사항

L사는 그룹 차원에서 자체 AI 플랫폼을 개발하여 전 계열사에 보급하고, 전체 임직원이 활용하도록 적극적으로 권장하고 있습니다. 이를 위해 인재원에서 관련 교육 또한 제공하고 있지만, 예산 등의 한계로 인하여 전사가 교육에 참여하기에는 어려운 상황이었습니다. 또, 교육을 다녀온 사람들도 교육 자체에는 만족하지만 본인의 업무에 적용하는 일에는 어려움을 느껴 여전히 쓰는 사람만 쓰는 현상이 발생하였습니다. 이에, L사의 HRD 담당자는 생성형AI를 본인의 업무와 연관 지어 생각할 수 있게 해주는, 그래서 실무에 바로 활용할 수 있도록 하는 효과적이면서도 경제적인 자체 교육을 기획하게 되었습니다.

교육의 목표와 설계

L사의 1차 교육은 연구직 및 경영지원 직군 20명을 대상으로 진행 되었는데요. 생성형AI에 대한 리터러시 교육 선행 후 실습으로 이어지도록 구성하였습니다. 교육의 가장 중요한 목표는 즉각적으로 본인의 업무에 자체 생성형AI를 활용할 수 있도록 하는 것이었기 때문에, 실습에서는 현업의 실제 업무 상황과 데이터를 사용하도록 구성하였습니다.

이를 위해 3~7년차 직군별 실무자를 대상으로 인터뷰를 먼저 진행하였습니다. 대면 인터뷰가 불가한 경우에는 이메일을 통해 데이터를 수집하였는데요. 맞춤형 실습 과제개발을 위해 수집한 정보는 아래와 같습니다.

• 직군별 주요 업무 플로우
• 단순 반복이거나, 비효율적이라고 느끼는 업무
• 그 업무의 처리 방식과 소요 시간, 수행 빈도

현업 인터뷰 내용을 바탕으로, 직군별 업무 플로우에서 비효율 사례를 도출하여 이를 해결할 수 있는 실습 과제를 교육에 포함하였습니다.

실습이 포함되어있는 교육의 특성상 한번에 많은 인원을 대상으로 진행하기에는 어려움이 있었는데요. 교육에 대한 참여도와 성과를 높이기 위해 수강신청 과정에서 아래 항목에 대한 온라인 사전 진단을 진행하였으며, 그 결과를 바탕으로 참여자를 선발하였습니다.

• 직무 : 수행 업무, 연차
• 니즈 : AI 활용이 시급한 업무가 있는가?
• AI 활용 현황 : 현재 그 업무는 어떻게 진행하고 있는가?
• 적용 방향 : AI를 어떻게 적용할 수 있는가?

교육 진행 커리큘럼

1일차(2시간)｜리터러시 교육

리터러시 교육에서는 AI가 불러온 일하는 방식의 변화를 시작으로, AI가 할 수 있는 일의 종류와 사례를 공유하며 AI를 활용과 생산성 향상에 대한 관점 전환을 이루었습니다.

또, 프롬프트 엔지니어링의 4단계 대화법(역할 부여하기→구체적으로 부탁하기→다시 부탁하기→학습하기)을 바탕으로 AI에게 내 일을 어떻게 맡길 것인지에 대해 배우고, 이를 기반으로 업무 자동화에 대한 기초 실습을 진행하였습니다.

교육 첫 날은 교육 과정의 시작인만큼, AI 활용은 ‘어려울 것이다’, ‘나와는 상관이 없을 것이다’, ‘보안으로 인해 안되는 것이 많을 것이다’ 등의 부정적이고 막연한 인식을 무너뜨리고, 흥미를 유발하는 것에 중점을 두었습니다.

2~3일차(7시간)｜실습 기반 스킬교육 및 워크플로우 분석

1일차의 리터러시 교육을 통해 생성형AI에 대한 관점을 전환하고 인식의 변화를 심어준 후, 보다 다양한 AI 활용법에 대해 이야기 하였는데요. PDF/동영상 분석, 자료 시각화/리서치, 키워드에 따른 자료 수집, VBA 코드 자동 작동 설정 등 업무에서 AI를 어디까지 활용할 수 있는지에 대한 심층적인 이해를 기반으로 본격적인 실습을 시작하였습니다.

실습교육은 ‘업무상황 부여 → 상세 설명&시연 → 실습 및 개별 코칭 → 리뷰’의 순서로 진행되었습니다. 앞서 이야기 하였듯, 실습에 사용되는 과제들은 현업의 인터뷰를 기반으로 실제 업무 상황에 맞춰 개발되었습니다. 실습교육에서 L사가 다루었던 업무자동화 주요 과제는 아래와 같습니다.

1. 생성형AI x 엑셀 VBA를 활용한 업무자동화

• 데이터 취합 업무 : 여러 부서로부터 받은 엑셀 데이터 파일을 하나로 취합하기
• 데이터 유효성 검사 및 가공 자동화 : 데이터 분석팀으로부터 받은 분석 결과 로데이터를 그래프 등의 원하는 형식으로 가공하기
• 엑셀 to PPT 업데이트 자동화 : 본사로부터 받은 매출 로데이터를 1, 2의 과정을 통해 제품별로 필터링, 가공하여 원하는 형태로 전처리한 엑셀 데이터를 PPT 장표로 자동 업데이트하기
• 웹스크래핑 자동화 : 지정 키워드를 기반으로 연구 주제와 관련된 자료를 자동 스크래핑하고, 동시에 해당 논문의 세부정보(논문명, 저널, 지정번호, 연도 등)를 함께 불러와 논문 및 연구자료 작성 등에 활용하기

2. 생성형 AI를 활용한 텍스트 데이터 정성 분석

• 특정 식품의 판매 사이트 내 댓글과 같은 텍스트 데이터를 취합하여 각각의 긍/부정의 감정 분석을 자동화

생성형AI에 대해 이해하고, 무한한 활용 가능성을 확인하여 실제로 업무에 적용하는 방법까지 실습해본 후, 최종적으로 본인의 워크플로우를 분석하는 시간을 가졌습니다. 워크플로우 분석 프로세스에 따라 본인의 업무 처리 과정을 세분화하고, 그에 드는 시간, 리소스 등의 비용, 그리고 임팩트까지 스스로 분석한 후, 본인의 업무에서 자동화가 필요한 영역을 도출하였습니다. 그리고 그 지점에서 AI를 통해 생산성을 향상시킬 수 있는 실무 활용 USE-CASE를 고민하고, 전체 수강생과 공유하며 토론하였습니다. 실제로, 약 30여개의 USE-CASE가 공유 되었으며, AI 활용에 대한 리터러시가 충분히 갖춰진 상태에서 도출된 이 USE CASE들은 강사의 피드백과 함께 개선 방향을 수립하여 실제 본인의 업무에서 즉각적으로 활용할 수 있게 되었습니다.

교육의 성과

교육에 대한 만족도는 5점 만점에 4.86점으로 높게 나타났는데요. 이 정량적인 점수보다 주목해야할 것은, 교육 이후 생성형AI 활용에 대한 L사의 인식과 분위기가 달라졌다는 점입니다.

첫 번째로, 실무자들이 현업에 AI를 즉각적으로 사용할 수 있어야 한다는 교육 목표를 달성하는데 성공하였습니다. 실제 업무를 바탕으로 도출된 실습 과제였기에 교육이 종료된 후 실무에 즉각적으로 활용할 수 있었으며, 이러한 자동화를 통해 업무 시간을 단축시킬 수 있었습니다.

두 번째로, 교육 참여자들로부터 시작된 생성형AI 활용에 대한 전사 내부 바이럴 효과가 있었습니다.

교육 참여자들은 각자의 팀으로 돌아가, 학습한 내용을 바탕으로 자동화 프롬프트를 만들어내는 것을 하나의 팀프로젝트로 이어 진행하였습니다. 또 교육 참여자들은 생성형AI를 활용한 업무자동화를 내부에 전파하기 위해 자체 교육을 진행하기도 하였습니다.

이렇게 교육 이후 실무자들이 AI를 업무에 적극적으로 활용하고 내부 전파를 위해 스스로 나서게 되자 전사 차원에서 AI 활용과 교육에 대한 판을 더 키울 수 있게 되었습니다. 도입에서 언급한 것처럼, L사에서는 USE-CASE를 바탕으로 사내 미니 AI콘테스트를 개최하려는 계획을 하고 있습니다. 이번 교육을 기획했던 L사의 HRD 담당자는 “전사 차원에서 이러한 이벤트를 생각해볼 수 있다는 것 자체가 실무자 뿐만 아니라 직책자, 임원까지 전사적으로 AI에 대한 리터러시와 인식이 향상되었다는 것을 보여주는 지점이다.”라고 설명했습니다.

L사는 1차수 교육 이후, 높은 만족도와 교육 성과 덕분에 2차수와 3차수 교육까지 추가적으로 진행하였습니다. 단순한 이론적 설명과 표준화 된 실습 과제만으로는 여전히 AI는 ‘쓰는 사람만 쓰는’ 도구로 남았을 텐데요. 실제 현업의 워크플로우와 업무를 기반으로 만들어진 맞춤형 과제는 실무자들이 AI를 업무에 즉각적으로 활용할 수 있길 바란다는 L사의 교육 목표를 이루는데 가장 중요한 핵심이었습니다.

이처럼, 생성형AI 교육 효과를 극대화하기 위해서는 AI에 대한 관점 전환부터, 맞춤형 실습 과제를 수행하며 스스로 USE-CASE를 만들어 생산성 향상을 직접 경험하는 체계적인 프로세스가 필요할 것입니다.