생성형 AI 교육 사례 - 외국계 리테일 B사
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최근 들어 많은 기업들이 생성형 AI를 활용하여 업무 효율성을 높이기 위해 다양한 시도를 하고 있습니다. 단순한 기술 교육을 넘어, 실무에서 발생하는 반복적이고 비효율적인 업무를 자동화하는 방법을 모색하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 외국계 리테일 B사가 생성형 AI 교육을 통해 실무자들의 업무 효율성을 어떻게 극대화했는지를 살펴보겠습니다. 이 사례는 HRD 담당자들이 생성형 AI를 업무에 효과적으로 도입하는 데 있어 유익한 가이드를 제공할 것입니다.
교육 추진의 배경과 주요 고려사항
외국계 리테일 B사가 생성형 AI 교육을 도입하려는 배경은 아래와 같이 LG디스플레이와 크게 다르지 않았습니다. 최근 실무자들의 생산성을 높이는 것에 대한 관심이 높아졌고, 특히 생성형 AI에 대한 관심이 급증하면서 이를 활용하여 비효율적인 업무를 제거하고 생산성을 높일 수 있을 것이라는 기대감으로 교육을 도입하기로 결정했습니다.
- 내부 임직원들의 평시 업무 수행 과정에서 발생하는 업무의 비효율을 제거하여 개인의 생산성을 높이고자 함
- 생성형 AI를 업무에 활용하여 단순, 반복적인 업무를 자동화함으로써 보다 생산적인 업무에 집중할 수 있도록 함
생성형 AI 교육에 대한 요구사항
외국계 리테일 B사는 생성형 AI 교육을 도입함에 있어 다음과 같은 요구사항을 가지고 있었습니다.
• 생성형 AI 교육 확산 및 성과 바이럴: HR 담당자들이 먼저 과정을 수강하고, 이를 통해 수업의 성과가 자연스럽게 확산되기를 희망했습니다.
• 워크플로우 분석 기반 교육 기획: 교육 과정을 워크플로우 분석에 기반하여 설계하고, 교육 후에 자동화할 수 있는 업무, 소요 시간, 예상 자동화 정도를 도출하여 예상 ROI까지 판단할 수 있기를 희망했습니다.
• 수강생 맞춤형 실습 과제: HR 담당자들이 공감할 수 있는 실습 과제로 교육이 실무에 직접적인 도움이 되어 몰입감을 높일 수 있기를 기대하였습니다.
• 보안 이슈 교육 포함: ChatGPT 관련 보안 정책이 없어, 교육 과정에서 보안 이슈에 대한 내용을 교육에서 다룰 수 있기를 원하였습니다.
교육 프로그램의 설계
LG디스플레이에서 진행했던 것과 동일하게, 외국계 리테일 B사의 생성형 AI 교육 프로그램도 두 단계로 설계되었습니다. 첫 번째 단계는 리터러시 교육으로 생성형 AI의 기본 개념과 원리를 이해하는 데 중점을 두었습니다. 두 번째 단계는 업무 자동화 교육으로, 실무에서 생성형 AI를 활용하여 업무를 자동화하는 방법을 실습을 통해 익히도록 설계되었습니다.
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교육 개발을 위한 역량 수준 파악 및 Workflow 분석
교육 개발 과정에서는 두 가지 사전 조사를 진행하였습니다. 첫 번째는 업무 자동화 교육 대상을 선정하는 것이고, 두 번째는 교육에 참여하는 실무자들의 스킬 수준을 파악하는 것이었습니다.
우선, 다음의 네 단계로 실무자들의 Workflow를 분석하고, 어떤 방식의 인터벤션으로 자동화를 학습시킬 것인지를 정의하였습니다.
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• STEP 1: 업무를 대분류, 소분류로 구분
HRD 담당자가 교육을 준비할 때의 기획, 설계, 개발, 운영, 평가의 큰 범위를 대분류로 구분하고, 각 단계별로 수행하는 업무를 소분류로 구분하여 현재 업무 수행 방식을 파악했습니다.
• STEP 2: 각 업무에 소요되는 비용 산출
각 업무에 소요되는 시간과 인력을 산출하고, 예상 투입 비용을 계산했습니다.
• STEP 3: 자동화 대상 업무 선정
자동화 난이도와 자동화 성공 시 얻을 수 있는 비용 절감 효과를 예측했습니다.
• STEP 4: 자동화 인터벤션 기획
도출된 업무 중 교육 대상으로 다룰 항목을 선정하고, 이를 실습, 시연, 사례 소개 등으로 교육 방식에 반영했습니다.
이후 각 실무자의 스킬 수준을 파악하고, 자동화 업무에 대한 니즈와 상황을 파악하기 위해 사전에 설문조사를 진행했습니다. 이 설문을 통해 참여자들의 스킬 수준을 정확하게 파악할 수 있었습니다. 이 데이터는 교육 내용을 참여자들의 눈높이에 맞추어 조정하는 데 필수적이었습니다.
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이러한 과정을 거쳐 다양한 유형의 실습 과제를 개발했습니다. 이 과제들을 통해 교육 참여자들은 생성형 AI를 활용해 실제로 어떻게 업무를 자동화할 수 있는지를 배우고, 직접 실습을 통해 자동화를 경험할 수 있도록 교육이 설계되었습니다.
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실제 교육 진행 과정과 결과
교육의 결과는 매우 긍정적이었습니다. HR 실무자 10명을 대상으로 한 하루 8시간의 교육에서, 참가자들은 평균 만족도를 4.4로 평가했으며, NPS 점수는 60에 달했습니다. 높은 만족도와 NPS 점수가 꼭 실무 적용의 성공을 보장하는 것은 아니기에, 수강생들이 교육을 통해 배운 내용을 실제 업무에 어떻게 적용하고, 실제로 생산성을 높였는지는 추후 평가를 통해 확인할 필요가 있습니다. 그럼에도 불구하고 교육 이후 원래 계획했던 대로 사업부 내 실무자들을 대상으로 교육을 확대하는 것을 논의하여 곧 진행될 예정에 있습니다.
생성형 AI를 통해 생산성을 높이기 위해서는 Workflow에 집중해야
외국계 리테일 B사가 생성형 AI 교육을 도입할 때 가장 중요하게 생각한 부분은 ‘어떻게 하면 실무자들의 일상 업무에서 반복적으로 발생하는 비효율적인 업무를 자동화할 수 있게 만들까’였습니다. 실무자들이 실제로 겪고 있는 비효율적인 업무를 조사하고, 해당 업무를 생성형 AI를 활용해 자동화할 수 있는 방법을 실습으로 학습할 수 있도록 설계하는 데 집중했습니다. 생성형 AI를 통해 생산성을 높이기 위해 고민하고 있는 HRD 담당자라면 코멘토가 어떠한 관점으로 생성형 AI 교육을 접근하는지 한번 확인해 보시는 것도 좋을 것 같습니다.