직군별 맞춤형 실습과제 중심의 생성형 AI 교육
지난 아티클에서는 전사적인 생성형 AI 활용 역량 강화를 위한 첫 번째 단계로 조직의 상태를 진단하고, 적합한 교육 대상 선정을 위해 진단이 필요하다는 이야기를 전해 드렸습니다. 진단을 통해 조직 구성원들의 생성형 AI 활용 스킬과 니즈를 객관적으로 파악하지 않으면, 비효율적인 교육이 제공되거나 부적절한 대상이 교육을 받는 상황이 발생할 수 있습니다.
조직의 상태를 명확히 진단하고 적합한 교육 대상을 선정했다면, 그 다음으로 요구되는 과제는 이들에게 맞춤형 교육을 제공하는 것입니다. 이번 글에서는 이러한 맞춤형 교육 중에서도 특히 직군별 맞춤형 실습 과제 중심의 교육이 왜 필요한지, 그리고 이를 어떻게 설계하고 적용할 수 있는지에 대해 다루고자 합니다.
맞춤형 실습과제의 필요성
일반적인 교육 프로그램에서 제공되는 실습 과제는 주로 실무와 동떨어진 과제이거나 너무 단순한 수준의 문제를 다루는 경우가 많습니다. 이러한 과제들은 학습자들이 교육 후에 실제 업무에서 적용할 수 있는 활용성을 거의 제공하지 못합니다. 예를 들어, 고객 문의 이메일을 작성하거나 주간 보고서를 작성하는 등의 과제는 많은 직군에서 일상적으로 다루는 문제일 수 있지만, 생성형 AI와 같은 고도화된 기술을 도입하여 해결해야 할 필요성이 적습니다.
또한, 엑셀에서 간단한 합계나 평균을 구하는 과제는 업무 자동화를 고민하는 IT 부서나, 복잡한 데이터 분석을 수행해야 하는 직군에서는 실무와의 연관성이 낮아 학습 동기 부여가 어렵습니다. 이처럼 일반화된 실습 과제는 직무별로 각각 다르게 요구되는 전문성에 맞출 수 없고, 결과적으로 실무 적용 가치가 떨어집니다.
반면, 맞춤형 실습과제는 각 직군이 직면하고 있는 실질적인 문제를 해결하는 데 초점을 맞춥니다. 예를 들어, 마케팅 부서는 고객 데이터를 분석하고 캠페인 전략을 수립하는 것이 중요한 과제이며, IT 부서는 반복 업무를 자동화하고 데이터를 처리하는 문제를 다룰 필요가 있습니다. 이러한 맞춤형 과제는 학습자들이 실질적으로 업무에 적용할 수 있는 스킬을 배우고, 문제 해결 능력을 기를 수 있는 기회를 제공합니다. 이를 통해 실무에 바로 적용 가능한 생성형 AI 활용 능력을 강화할 수 있으며, 교육의 효과를 극대화할 수 있습니다.
맞춤형 실습과제 개발 프로세스
맞춤형 실습과제 개발은 단순한 이론적 접근을 넘어, 실제 직무에서 생산성을 향상시킬 수 있는 구체적인 과제를 도출하는 과정으로 이루어집니다. 이를 통해 해당 과제에서 생성형 AI를 어떻게 활용할 수 있을지 구체화하고 교육 과제로 개발합니다. 이 과정은 주로 다음 네 단계로 진행됩니다.
- 과업 선정
먼저, 해당 직군 또는 직무에서 해결해야 할 핵심 과제를 선정합니다. 이때 중요한 것은 생산성 향상에 기여할 수 있는 과업을 우선적으로 도출하는 것입니다. 영업 부서를 예를 들자면, 매주 작성해야 하는 판매 보고서를 자동화하는 과제가 있을 수 있습니다. - 워크플로우 분석 및 생산성 개선 과제 도출
이후, 해당 과업과 관련된 현업의 워크플로우를 분석하여, 생산성을 개선할 수 있는 지점을 찾아냅니다. 이를 통해 현재 수작업으로 처리되거나 비효율적으로 진행되고 있는 부분을 파악하고, 생성형 AI를 활용할 수 있는 가능성을 탐색합니다. 예를 들어, ERP 시스템에서 판매 데이터를 수동으로 다운로드하는 작업을 자동화하는 것 등을 통해 개선 가능성을 확인할 수 있습니다. - 생성형 AI 활용 방안 확인
과제의 개선 지점이 도출되면, 생성형 AI가 해당 부분에서 어떻게 활용될 수 있는지 구체적인 방안을 검토합니다. 이 과정에서 생성형 AI를 통한 코드 작성이나 명령 수행, 데이터 처리와 같은 여러 활용 방식이 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 파이썬 코드를 생성형 AI로 작성하여 ERP 시스템에서 데이터를 자동으로 다운로드하거나, 엑셀 VBA 코드를 생성형 AI로 작성하여 여러 엑셀 파일을 하나로 통합하는 방식이 있을 수 있습니다. - 실습과제 개발
마지막으로, 도출된 생성형 AI 활용 방안을 기반으로 실습과제를 개발합니다. 이때, 실무자들이 실제로 겪고 있는 문제를 해결하는 방향으로 과제를 설계함으로써, 교육 후 즉각적인 업무 적용이 가능하도록 합니다. 예를 들어, 생성형 AI로 파이썬 코드를 작성하,여 ERP 시스템에서 매주 일요일마다 웹 자동화로 엑셀 데이터를 다운로드하는 과제가 포함될 수 있습니다. 이를 통해 학습자는 반복적인 업무를 자동화함으로써 실질적인 시간 절약 및 업무 효율성 증대를 경험할 수 있습니다.
맞춤형으로 개발된 실습과제의 예시
생성형 AI를 활용하여 직무별로 맞춤형 실습 과제를 설계하면, 실무와 직결된 문제를 해결하고 생산성을 극대화할 수 있습니다. 아래는 ‘신규 인사제도 기획 및 기존 제도 개선’을 주제로 한 맞춤형 실습 과제의 예시입니다.
과제1: 조사 수행
직무교육 프로그램을 기획할 때, 관련 논문이나 동종 업계의 사례를 조사하는 과정은 시간이 많이 소요되며, 일반적으로 많은 노력이 필요합니다. 팀 내 공유를 위한 보고서를 작성하는 것도 추가적인 시간과 자원을 소모합니다. 이를 해결하기 위해 생성형 AI를 활용한 리서치 및 데이터 취합 실습이 제공될 수 있습니다.
- 리서치 및 데이터 취합: 생성형 AI를 사용하여 주제에 맞는 리서치를 수행하고, 전문적인 자료를 빠르게 수집합니다. GPT 기반 생성형 AI를 통해 논문이나 관련 사례를 조사하는 과정이 자동화되며, 조사된 내용을 정리하여 제공하는 실습입니다.
- 취합된 데이터 가공: 생성형 AI에 직접 요청하여 취합된 데이터를 가공하거나, VBA 코드를 생성하여 데이터 가공을 자동화하는 실습이 포함될 수 있습니다.
과제2: 기획안 초안 작성
인사팀에서는 새로운 정책, 프로그램, 이벤트 등에 대한 기획안을 자주 작성해야 합니다. 하지만 처음부터 체계적으로 기획안을 작성하는 것은 시간이 많이 소요되며, 중요한 요소를 누락하거나 논리적인 구조를 갖추기 어려울 수 있습니다. 이를 해결하기 위한 실습으로, 생성형 AI를 활용하여 기획안을 자동 생성하는 방법을 배울 수 있습니다.
- 구조화된 기획안 초안 자동 생성: 생성형 AI를 사용하여 기획의 목적과 주요 요소만 입력하면, 구조화된 기획안 초안을 자동으로 생성하는 실습을 진행합니다. 이 과정에서 과거의 유사한 기획안을 참조하거나, 각 섹션별로 핵심 내용을 자동으로 제안 받을 수 있습니다. 다양한 이해관계자의 관점을 고려해 균형 잡힌 내용 구성을 추천하는 방식도 활용할 수 있습니다.
이와 같이 맞춤형 실습 과제는 학습자들이 실제 직무에서 생성형 AI를 활용하여 직접적인 문제를 해결하는 경험을 제공합니다. 이러한 실습을 통해 학습자들은 생성형 AI가 실무에 어떻게 적용될 수 있는지를 명확히 이해하고, 실질적인 성과로 이어지는 방법을 학습하게 됩니다.
지금까지 살펴본 것처럼, 직군별 맞춤형 실습 과제 중심의 교육은 생성형 AI를 실무에 바로 적용할 수 있도록 돕는 핵심적인 방법입니다. 단순한 이론 교육을 넘어, 각 직무에서 직면하는 구체적인 문제를 해결하는 방향으로 설계된 맞춤형 실습 과제는 학습자의 몰입도와 교육 효과를 극대화합니다. 또한, 교육 후 실질적인 업무 적용을 통해 조직의 생산성 향상으로 이어질 수 있습니다.
앞서 설명한 프로세스를 통해, 각 직무에 맞춘 과업을 도출하고 생성형 AI를 활용한 실습과제를 개발함으로써, 교육이 실제 비즈니스 성과로 연결될 수 있도록 설계할 수 있었습니다. 이러한 맞춤형 실습 교육은 생성형 AI 역량을 강화하는 과정에서 중요한 역할을 하며, 기업의 디지털 전환과 경쟁력 강화에 필수적입니다.
다음 글에서는 비즈니스 USE CASE가 왜 중요한지, 그리고 이를 만들어내기 위해 HRD 담당자가 인터벤션을 어떻게 설계해야 하는지에 대해 알아볼 예정입니다. 비즈니스 실무에서 생성형 AI가 실질적인 성과를 창출하기 위해서는 구체적인 USE CASE 발굴이 필수적이며, 이를 효과적으로 설계하는 것이 조직 내 생성형 AI 도입 성공의 열쇠가 될 것입니다.