생성형 AI 교육 후 던지는 세 가지 질문; 기초 교육 후 무엇을 해야 할까

상반기 동안 많은 기업들이 앞다퉈 생성형 AI 활용 교육을 실시했습니다. ChatGPT를 비롯한 다양한 생성형 AI 도구들이 빠르게 확산되면서, 조직 내 구성원들의 생성형 AI 리터러시와 업무 효율을 높이기 위해 기초적인 교육을 실시하는 것은 당연한 흐름이었습니다. 그러나 HRD 담당자들은 이제 새로운 고민 앞에 서 있습니다. "생성형 AI 교육을 마친 이후, 다음에는 무엇을 해야 할까?", "교육 효과를 지속시키고, 조직 전체의 실질적인 변화로 이어지게 하려면 어떤 전략이 필요할까?" 바로 이러한 질문입니다.

실제로 교육 이후 실무자들이 배우고 익힌 AI 활용법을 얼마나 업무에 적용하고 있는지, 실제 성과로 연결되고 있는지에 대한 고민이 깊어지고 있습니다. 따라서 하반기 HRD 전략을 수립하기 위해서는 생성형 AI 교육이 단순히 '교육으로 끝나는' 것이 아니라 '적용과 내재화'로 연결되는 구조를 만드는 것이 무엇보다 중요합니다. 이번 글에서는 HRD 담당자들이 하반기 전략 수립 과정에서 반드시 점검해야 할 세 가지 핵심 질문을 중심으로, 생성형 AI 교육의 효과를 극대화하는 방안을 구체적으로 살펴보고자 합니다.

첫 번째 질문: 전사 실무자들은 생성형 AI 기초 활용 스킬을 내재화했는가?

생성형 AI의 도입 초기 단계에서 많은 기업들이 특정 부서나 일부 직원에게만 기초 스킬 교육을 진행했을 가능성이 큽니다. 그러나 장기적으로는 조직 전체가 생성형 AI를 활용할 수 있는 역량을 갖추는 것이 중요합니다. 만약 아직 전사적으로 충분히 기초 스킬이 내재화되지 않았다면, 하반기에는 더 많은 인원이 실제 업무를 기반으로 하는 맞춤형 실습 교육을 받을 수 있도록 교육 프로그램을 수평 전개해야 합니다. 이를 통해 조직의 모든 구성원이 업무에 필수적인 AI 활용 기초 스킬을 확실히 내재화할 수 있도록 돕는 것이 필요합니다.

두 번째 질문: 생성형 AI를 실제 업무에 적용한 구체적인 Use Case가 도출되었는가?

기초 스킬을 조직 내에 성공적으로 내재화하는 데 성공했다면, 그다음 단계는 구성원들이 이를 실제 업무에서 활용하여 성과를 창출하는 것입니다. 그러나 많은 HRD 담당자들이 겪는 어려움은 교육이 실제 업무의 변화로 자연스럽게 이어지지 않는다는 점입니다. 기초적인 AI 사용법을 익혔더라도, 조직 차원에서 실질적인 성과 개선 사례가 나타나지 않는다면 교육의 의미는 퇴색될 수밖에 없습니다.

하반기 HRD 전략의 중요한 과제는 바로 이러한 Use Case의 발굴과 확산입니다. 팀이나 부서 단위에서 생성형 AI를 통해 업무 프로세스를 간소화하거나 성과를 개선한 구체적인 사례를 도출하고, 이를 조직 내부에 공유하여 구성원들이 서로 벤치마킹할 수 있도록 해야 합니다. 예를 들어, AI 기반의 보고서 초안 작성을 통해 업무 시간을 30% 단축한 마케팅 팀의 사례, 또는 AI를 활용하여 반복적인 고객 질의 응답을 자동화한 고객지원팀 사례 등을 발굴하여 확산할 수 있습니다.

이 과정에서 HRD 담당자는 사내 Use Case 챌린지나 AI 혁신 사례 발표회와 같은 이벤트를 기획하는 동시에, 실무자들이 구체적인 사례를 만드는 과정에서 겪는 어려움을 해소하기 위한 실질적인 인터벤션(intervention)을 제공하는 것이 필요합니다. 예를 들어, 전문가나 숙련자를 중심으로 하는 핸즈온 멘토링 세션을 정기적으로 운영하거나, 구성원들이 AI를 업무에 직접 적용하면서 마주치는 문제들을 해결할 수 있도록 밀착 지원 프로그램을 도입하는 방식이 효과적일 수 있습니다.

생성형 AI가 조직의 일하는 방식을 바꾸고 있다는 구체적인 사례와 이를 만들기 위한 실질적 지원이 병행될 때, 구성원들이 변화의 가치를 진정으로 느끼고 보다 적극적으로 참여할 수 있을 것입니다.

세 번째 질문: 생성형 AI 활용 심화 스킬을 내재화할 준비가 되었는가?

전사적으로 생성형 AI 기초 스킬이 내재화되고, 이를 기반으로 실제 업무 성과를 개선하는 Use Case까지 도출되었다면, 다음 단계는 자연스럽게 ‘심화 스킬’ 교육입니다. 이제는 단순히 기본적인 AI 도구 사용법을 넘어서, 보다 고도화된 수준에서 업무 효율성을 극대화할 수 있는 심화 역량을 갖추어야 할 시점입니다.

이 단계에서는 두 가지 주요 방향을 고민해 볼 수 있습니다.

첫 번째는 기존 MS Office 기반의 자동화를 넘어서, Python과 같은 프로그래밍 언어를 활용하여 업무 자동화의 범위를 확대하는 교육입니다. 이미 여러 조직에서 Python을 통한 자동화 사례가 빠르게 확산되고 있으며, 생성형 AI를 활용하면 비전문가도 코드 작성과 디버깅을 보다 쉽게 할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 데이터 처리나 분석 업무를 자동화하여 시간을 획기적으로 줄이고, 반복적이고 오류가 잦은 업무의 효율성을 크게 높일 수 있습니다.

두 번째는 직무별로 특화된 ‘콘텐츠 생성’ 심화 교육입니다. 각 부서의 직무 특성에 따라 필요한 콘텐츠의 유형과 형식은 매우 다를 수 있습니다. 예를 들어, 보고서 작성이 핵심 업무인 부서라면 ‘생성형 AI를 활용한 논리적이고 설득력 있는 보고서 작성법’을, 영업 부서라면 ‘고객 맞춤형 제안서 및 커뮤니케이션 콘텐츠 제작’을 주제로 교육 프로그램을 기획할 수 있습니다.

이 단계에서 HRD 담당자는 단순히 교육 프로그램을 제공하는 데 그치지 않고, 각 부서와 긴밀히 협력하여 업무 현장에 바로 적용할 수 있는 실습 중심의 심화 교육 과정을 만들어야 합니다. 심화 스킬 내재화가 실제 업무 성과와 직접적으로 연결될 때, 조직 전체의 AI 활용 역량은 더욱 견고하게 자리 잡을 것입니다.

생성형 AI 교육, 이제는 내재화의 여정으로 나아갈 때

HRD 담당자들은 이제 생성형 AI 교육을 단순한 이벤트가 아닌, 조직 내 업무 방식의 근본적인 변화를 이끄는 전환점으로 바라봐야 합니다. 상반기 동안 많은 조직이 구성원의 생성형 AI 리터러시를 높이기 위한 초기 교육을 진행했다면, 하반기부터는 이를 업무 현장에 실질적으로 적용하고 내재화하는 단계로 넘어가야 합니다.

이를 위해 HRD 담당자는 세 가지 핵심 질문을 다시 한 번 점검해야 합니다.

첫째, 전사적으로 기초 스킬이 충분히 확산되었는지 확인하고, 필요하다면 모든 실무자를 위한 맞춤형 실습 교육을 확대해야 합니다.
둘째, 구성원들이 실제 업무에서 생성형 AI를 통해 가시적인 성과를 만드는 데 필요한 지원을 해야 합니다. 단순한 교육을 넘어, 실질적이고 현장 밀착형의 멘토링이나 인터벤션을 제공하는 것이 필요합니다.
셋째, 보다 심화된 AI 활용 스킬 내재화를 통해 지속적으로 업무의 효율성을 높이고 경쟁력을 유지할 수 있도록 해야 합니다. 특히 Python 자동화나 직무 맞춤형 콘텐츠 생성 역량을 키우는 방향으로 심화 교육을 기획하는 것이 중요합니다.

결국 생성형 AI의 가치는 학습에서 그치는 것이 아니라, 조직의 일상적 업무 현장에 깊숙이 스며들 때 비로소 완성됩니다. 하반기 HRD 전략의 핵심은 바로 기초에서 적용, 심화까지 연결되는 체계적이고 단계적인 내재화 여정을 만드는 것입니다. 지금이 바로 교육 그 이상의 변화를 위한 전략적 접근이 필요한 시점입니다.