새로운 AI 교육이 아닌, 기존 교육과 AI의 통합

많은 기업들이 보고서 작성, 데이터 분석, 팀장 대상 성과관리와 같은 교육을 오랫동안 운영해 왔습니다. 하지만 교육 이후 현업에 돌아가면 여전히 같은 문제가 반복됩니다. 배운 내용을 실무에 적용하기 어렵고, 복잡한 업무 앞에서 전문 스킬의 부족함을 느낍니다.

생성형 AI가 등장하면서 새로운 접근이 가능해졌습니다. 전문 스킬을 완벽히 습득하지 않아도 AI의 도움으로 실무 문제를 해결할 수 있게 된 것입니다. 그렇다면 질문을 바꿔야 합니다. "AI 교육을 새로 만들어야 하나?"가 아니라, "이미 운영 중인 교육에 AI를 어떻게 접목할까?"입니다.

기존 교육 프로세스의 각 단계에 AI 활용을 결합하면, 학습자는 업무 프로세스와 AI 활용법을 동시에 배우게 됩니다. 이것이 바로 기존 교육과 AI를 통합하는 접근법입니다.

기존 방식의 한계

전통적인 교육 방식은 "스킬 습득 → 업무 적용"의 순서로 진행됩니다. 데이터 분석 교육이라면 통계 기법을 배우고, 엑셀 함수를 익히고, 시각화 도구를 학습합니다. 보고서 작성 교육이라면 논리적 구조화, 설득 기법, 문장력을 훈련합니다. 문제는 이 모든 스킬을 충분히 습득하는 데 시간이 오래 걸리고, 실무에서 바로 적용하기 어렵다는 점입니다. 교육장에서는 이해했지만, 막상 복잡한 현업 과제 앞에서는 어디서부터 시작해야 할지 막막합니다.

AI 통합 접근법: 프로세스 중심 학습

새로운 접근법은 다릅니다. 스킬 습득에 집중하는 대신, 업무 프로세스의 각 단계에서 AI를 어떻게 활용할지를 학습합니다. 예를 들어, 보고서 작성이라면 다음과 같은 단계로 교육이 진행될 수 있습니다.

• 1단계(주제 설계): AI와 함께 문제 정의하고 구조 설계
• 2단계(리서치): AI로 정보 수집 및 분석
• 3단계(초안 작성): AI 도움받아 초안 작성
• 4단계(검토): AI로 논리성 검증 및 개선

이렇게 하면 학습자는 전문적인 보고서 작성 스킬이 부족해도, AI와 협업하여 실제 업무에서 요구되는 수준의 결과물을 만들어낼 수 있습니다.

기존 교육 방식 vs. AI 통합 교육 방식

AI를 적용한 교육 사례

1. 팀장 대상 성과관리 교육

성과관리는 팀장의 핵심 업무이지만, 많은 팀장들이 어려움을 겪습니다. 목표 설정부터 피드백, 평가까지 각 단계마다 고민이 깊습니다. 기존 성과관리 교육은 이론과 프레임워크 중심이었습니다. OKR, KPI 설정 방법, 피드백 기법 등을 배우지만, 실제 상황에서는 "우리 팀에 맞는 구체적인 목표를 어떻게 설정하지?"라는 질문 앞에서 막힙니다.

AI를 결합한 성과관리 교육은 다릅니다. 성과관리 프로세스의 각 단계에서 AI를 실제로 활용하며 학습합니다:

• 목표 설정 단계: 전사 목표와 정렬되는 팀 목표를 AI와 함께 도출하고, 측정 가능한 KPI를 설계합니다
• 전략 수립 단계: AI의 도움으로 리소스 배분 최적화 전략과 실행 로드맵을 수립합니다
• 피드백 단계: AI 챗봇과 피드백 대화를 연습하고, 상황별 적절한 피드백 방법을 학습합니다

결과적으로 팀장들은 이론만 아는 것이 아니라, AI를 활용해 실제로 자신의 팀 성과관리를 개선할 수 있게 됩니다.

2. 보고서 작성 교육

설득력 있는 보고서를 작성하려면 논리적 사고, 정보 수집 능력, 문서 작성 스킬이 모두 필요합니다. 기존 교육에서는 피라미드 원리, SCQA 프레임워크 같은 방법론을 배우지만, 실제 업무 보고서 앞에서는 백지 상태에서 시작하기가 막막합니다. AI 통합 보고서 작성 교육은 실제 보고서 작성 프로세스를 따라가며, 각 단계에서 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 학습합니다.

• 1단계(설계): AI와 대화하며 문제 상황을 SCQA로 구조화하고, 핵심 메시지를 도출합니다
• 2단계(리서치): AI 도구를 활용해 필요한 정보를 수집하고, 근거 자료를 정리합니다
• 3단계(구조화): AI의 도움으로 논리 구조를 검증하고 목차를 구성합니다
• 4단계(작성 및 검토): AI로 초안을 작성하고, 논리성과 설득력을 점검합니다

학습자들은 교육 중에 실제 자신의 업무 보고서를 AI와 함께 완성하며, 보고서 작성 전 과정을 체득합니다.

3. 데이터 분석 과정

데이터 분석은 전문성의 벽이 가장 높은 영역입니다. 통계 지식, 분석 도구 활용 능력, 인사이트 도출 역량이 필요합니다. 기존 교육은 엑셀 함수, 통계 기법, 시각화 도구 사용법을 가르치지만, 비전공자에게는 여전히 어렵고, 실무에서 복잡한 데이터를 마주하면 어디서부터 시작할지 막막합니다. 하지만 AI 통합 데이터 분석 교육은 전문 지식 없이도 데이터 분석이 가능하게 만듭니다:

• 분석 설계: AI에게 문제 상황을 설명하면, 적절한 분석 방법과 필요한 데이터 형태를 제안받습니다
• 데이터 전처리: AI 코드 생성 기능으로 데이터 정리, 형식 변환 등을 자동화합니다
• 분석 실행: AI가 정량분석, 상관분석, 텍스트 분석 등을 수행하고 결과를 해석해줍니다
• 시각화: AI의 도움으로 인사이트가 명확히 드러나는 차트와 대시보드를 만듭니다

통계 전공자가 아니어도, AI와 협업하여 실무에 필요한 수준의 데이터 분석과 인사이트 도출이 가능해집니다.

AI를 활용한 교육 방식이 왜 더 효과적인가?

기존 교육과 AI를 통합하는 접근법이 더 효과적인 이유는 명확합니다.

먼저 학습과 실무의 간극이 사라집니다. 기존 교육에서는 "교육장에서 배운 내용"과 "실무에서 마주하는 복잡한 문제" 사이에 큰 간극이 있었습니다. 교육 내용은 이해했지만, 막상 책상에 앉아 실제 업무를 시작하려니 막막했습니다. AI 통합 교육은 다릅니다. 교육 중에 학습자가 실제 자신의 업무 과제를 AI와 함께 해결해 보게 됩니다. 보고서 작성 교육이라면 실제 업무 보고서 작성과 유사한 실습을, 데이터 분석 교육이라면 실제 업무 데이터와 유사한 데이터를 활용한 실습을 진행합니다. 교육이 끝나는 순간, 손에는 이미 완성된 결과물이 있습니다. 배운 것을 "언젠가 적용해봐야지"가 아니라, "이미 적용했다"가 되는 것입니다.

이렇게 학습과 실무가 하나로 연결되면서 자연스럽게 또 다른 효과가 나타납니다. 바로 조직 내 역량 격차가 줄어드는 것입니다. 기존 교육에서는 개인의 기초 역량에 따라 학습 효과가 크게 달랐습니다. 이미 잘하는 사람은 더 잘하게 되지만, 기초가 부족한 사람은 따라가기 버거웠습니다. AI 통합 교육에서는 AI가 개인별 역량 격차를 보완합니다. 데이터 분석에 약한 사람도 AI의 도움으로 의미 있는 분석 결과를 도출하고, 문서 작성이 서툰 사람도 AI와 협업하여 논리적인 보고서를 완성합니다. 결과적으로 팀 전체의 업무 수행 능력이 일정 수준 이상으로 상향 평준화됩니다.

생성형 AI는 오랫동안 이어져 온 교육의 방향을 새롭게 변화시키고 있습니다. 기존에는 구성원이 업무에 필요한 스킬을 학습하여 성과를 낼 수 있게 도왔다면, 이제는 구성원이 AI를 활용하여 성과를 만드는 데 필요한 스킬 격차를 해소하는 방향으로 변화해야 하는 때입니다. 기존에 진행하던 교육을 어떻게 AI를 접목해서 변화시킬지 막막하다면 이미 많은 기업들과 기존 교육에 AI를 통합하며 의미 있는 성과를 만들고 있는 포텐스닷이 도와드릴 수 있습니다.