생산성 향상을 위한 생성형 AI 교육 기획

생산성 향상을 위한 생성형 AI 교육 기획

최근 ChatGPT를 비롯한 생성형 AI 기술의 비약적 발전으로 인해 많은 기업들이 이를 적극 활용하기 위한 방안을 모색하고 있습니다. 특히 기업들은 생산성 향상을 위해 생성형 AI를 활용하려는 움직임을 보이고 있습니다. CEO를 비롯한 경영진들은 HRD 담당자들에게 구성원들의 생산성 향상을 위해 생성형 AI 교육을 요구하는 것으로 보입니다.

*Source: 미래를 결정해야 하는 순간, 생성형AI 도입 현장에서 확인한 시사점 - 2024년 2월, Deloitte

하지만 HRD 담당자들 입장에서는 생성형 AI에 대한 이해도가 높지 않아 어떻게 우리 업무에 활용할 수 있을지, 어디서부터 어떤 식으로 교육을 기획해야 할지 갈피를 잡기가 어렵습니다. 이에 이번 글에서는 생성형 AI가 기업의 생산성을 높일 수 있는 방향은 무엇이고, 이에 맞는 체계적인 교육 로드맵을 제시해 보고자 합니다.

생성형 AI가 생산성을 높이는 두 가지 방향

생성형 AI가 기업의 생산성을 높이는 방향은 크게 두 갈래로 나눌 수 있습니다. 첫 번째는 실무자들이 하고 있는 단순반복작업을 자동화하는 것(Automation)입니다. 과거에는 이러한 자동화를 위해서는 반드시 개발자의 코딩 작업이 필요했지만, 이제는 생성형 AI 기술의 도움만 받으면 비개발자인 실무자들도 누구나 자신의 단순반복작업을 손쉽게 자동화할 수 있습니다.

단순반복작업 자동화에는 다시 두 가지 방식이 있습니다. 하나는 MS 오피스의 VBA나 구글 워크스페이스의 앱스크립트와 같은 오피스 툴을 활용하는 것입니다. 대다수의 실무자들이 업무에서 이런 오피스 툴을 사용하기 때문에 익숙한 환경에서 데이터 수집, 처리, 연산, 문서화 작업 등을 자동화할 수 있습니다.

또 다른 방식은 파이썬과 같은 프로그래밍 언어를 활용하는 것입니다. 파이썬을 통해서라면 사실상 컴퓨터에서 발생하는 모든 작업을 자동화할 수 있습니다. 하지만 파이썬은 실무자들에게 다소 어렵고 생소한 코딩 지식이 필요하기 때문에 부담을 느낄 수 있다는 단점이 있습니다.

생산성을 높이는 두 번째 방향은 한 명의 실무자가 여러 영역의 업무를 혼자서도 수행할 수 있게 되는 것(Job Enlargement)입니다. 예를 들어 마케터가 HTML 코딩 역량이 없어 개발자의 도움 없이는 이메일을 직접 제작할 수 없었다면, 이제는 생성형 AI를 활용해 혼자서도 HTML 코딩이 가능해졌습니다. 이처럼 한 명의 실무자가 다양한 역량을 발휘할 수 있게 되면, 기존에 타 부서나 외주 업체와의 협업 과정에서 발생하던 지연과 대기 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 결과적으로 업무 생산성이 높아질 것입니다.

이렇듯 생성형 AI가 기업의 생산성을 향상시킬 수 있는 방향을 이해했다면, 이를 위한 체계적인 교육 로드맵을 리터러시, 기초 스킬, 심화 스킬로 구성할 수 있습니다.

리터러시 및 인식 제고

첫 번째는 리터러시 및 인식 제고 단계입니다. 구성원들이 생성형 AI에 대해 얼마나 이해하고 있는지, 자신의 업무에 어떻게 활용되고 생산성을 높여줄 수 있을지에 대한 상상력이 있는지 등을 점검하고 교육합니다. 이 과정에서는 생성형 AI의 정의와 원리, 활용 사례 등을 소개하고 구성원들 스스로 자신의 업무에 어떻게 적용할지 아이디어를 내보는 실습 등을 통해 상상력을 키울 수 있습니다.

실무 자동화 기초 스킬 교육

두 번째 단계는 기초 스킬 교육입니다. 여기서는 VBA나 앱스크립트 등을 활용해 실무에서 사용하는 오피스 툴 자동화 역량을 기르게 됩니다. 실무자들이 파이썬과 같은 본격적인 프로그래밍 언어를 사용하기에는 부담이 클 수 있기 때문에, 익숙한 오피스 환경에서 접근하는 것이 효과적입니다. 아마도 대부분의 실무자들이 겪는 비효율적인 문제는 실무 자동화 기초 스킬 교육만으로도 충분히 해소될 수 있을 것으로 생각합니다.

1) 심화 - 실무 자동화 스킬 교육

기초 스킬 교육으로 자동화되지 않는 업무들이 있습니다. 이 경우는 생성형 AI를 통해 파이썬으로 실무자의 단순반복작업을 자동화할 수 있는 교육이 필요합니다. 예를 들어 영업 담당자가 ERP 시스템에 로그인하여 매번 필터를 적용해서 필요한 데이터를 조회한 뒤 다운로드하는 방식으로 데이터를 수집하고 있다면 해당 작업은 파이썬으로 자동화할 수 있을 것입니다.

2) 심화 - 직무 역할범위 확장을 위한 스킬 교육

자동화의 영역이 아니라 한 명의 실무자가 직무 역할범위를 확장해서 업무를 수행할 수 있게 하고자 한다면, 실무자에게 없는 스킬을 생성형 AI의 도움을 받아 수행할 수 있는 방법에 대한 교육이 필요합니다. 예를 들어 마케터가 CRM 플랫폼에서 제공하는 기능의 제한을 넘어 뉴스레터를 자신이 원하는 형태로 제작하고 싶다면 생성형 AI의 도움을 받아서 HTML 코딩을 할 수 있는 방법을 교육할 수 있습니다. 또는 PM이 실험을 위한 웹페이지를 제작해야 하는데, 실험이기 때문에 개발팀에 요청하기는 우선순위가 떨어진다고 판단될 때 생성형 AI의 도움을 받아 직접 웹페이지를 제작할 수 있는 방법을 교육할 수도 있습니다. 당연히 해당 교육은 각 실무자들이 어떤 종류의 업무를 어느 범위로 역할확장해서 수행하는 것이 전체 생산성을 높이는 관점에서 필요한지에 대한 고민이 선행되어야할 것입니다.

기업의 생산성은 기업 미래의 존폐를 좌우한다고 해도 과언이 아닙니다. 생성형 AI가 기업의 생산성을 비약적으로 높여줄 것이라는 것에는 모두가 이견이 없다고 생각합니다. 생성형 AI를 통해 기업의 생산성을 높이는 것이 우리의 정해진 미래라면 HRD 담당자는 우리 조직의 생산성을 높이기 위해 실무자들이 실무에서 생성형 AI를 활용할 수 있도록 하루라도 빨리 인터벤션을 고민하고 도입하는 것이 필요할 것입니다.

하지만 HRD 담당자 입장에서는 인터벤션의 고민을 도대체 어디서부터 어떻게 해야 할지 막막할 수밖에 없습니다. 이에 저희가 제공하는 '생성형 AI 교육 로드맵 & 자가점검표'를 신청하시면 조직의 현재 수준을 정확히 진단하고, 그에 맞는 체계적인 교육 계획을 수립하는 데 도움을 받으실 수 있습니다. 구성원 모두가 생성형 AI 활용 능력을 기르고, 궁극적으로 업무 생산성을 높이는 데 기여할 수 있을 것입니다.

실습 기반의 데이터 교육, 코멘토 실무PT

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코멘토는 국내 최대의 일경험 학습을 운영하는 교육 기관입니다. 코멘토는 실무자가 실습 기반으로 Skill을 학습할 수 있도록 돕고 있습니다.

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