제한된 예산으로 만드는 성공적인 생성형 AI 교육

최근 생성형 AI의 중요성이 강조되면서, 기업의 HRD 부서는 실무자들의 생성형 AI 역량 강화를 위한 교육을 요청받는 일이 급격히 증가하고 있습니다. 그러나 현실적으로 HRD 담당자들은 한정된 예산이라는 큰 난제를 마주합니다. 제한된 자원을 어떻게 효율적으로 활용할 수 있을지 고민하다 보면 결국에는 '많은 인원을 대상으로 한 얕은 리터러시 수준의 교육'과 '소수 인원을 대상으로 실무에 직접 적용 가능한 유즈케이스 중심의 교육' 사이에서 선택의 갈림길에 서게 됩니다.

단순히 많은 인원에게 생성형 AI에 대한 기초적 이해를 제공하는 것이 가장 쉬운 결정일지도 모릅니다. 그러나 교육 이후 현업에서의 가시적인 성과를 만들지 못하는 경우가 많아 조직 내에서 "이 교육이 정말 필요한가?"라는 회의감을 불러일으키기도 합니다. 반면, 소수의 핵심 인원을 선정해 유즈케이스 중심으로 교육을 설계하면, 즉각적인 성과를 창출할 수 있고, 이렇게 만들어진 성공사례는 조직 전반의 AI 도입에 대한 강력한 동력을 제공합니다.

이 글에서는 제한된 예산이라는 현실적 어려움을 극복하고, 조직의 AI 역량을 성공적으로 높이기 위한 전략으로 ‘소수 정예 유즈케이스 중심의 교육 방식’을 제시하고자 합니다. 실제 사례를 통해 이 전략의 효과성과 함께 HRD 담당자들이 실무에서 적용할 수 있는 구체적인 방안을 살펴보겠습니다.

제한된 예산 환경에서 HRD 담당자의 흔한 고민

생성형 AI 교육에 대한 조직의 요구가 높아도 HRD 담당자는 항상 한정된 예산이라는 현실적 제약 속에서 고민할 수밖에 없습니다. 특히 교육 대상과 교육 방식에 관한 선택은 가장 빈번하면서도 어려운 결정입니다. 여기에서 주로 두 가지 접근 방식이 논의됩니다.

첫 번째는, 다수의 직원들에게 기본적인 리터러시 수준의 교육을 제공하는 방식입니다. 이 방식은 일단 많은 직원이 생성형 AI에 대한 최소한의 이해를 갖추게 할 수 있다는 장점이 있습니다. 그러나 실제 현장에서 적용 가능한 사례나 결과물을 만들어내는 데에는 그 한계가 명확합니다. 결국, 직원들은 'AI가 유용한 것은 알겠지만, 구체적으로 업무에 어떻게 적용해야 할지 모르겠다'는 혼란을 겪게 되고, 교육 이후에 가시적인 성과를 체감하기 어렵다는 문제로 이어집니다. 이런 상황이 반복되면 결과적으로 조직 내에서 생성형 AI 교육의 필요성 자체에 대한 의문을 불러일으킬 수 있습니다.

두 번째 접근 방식은 소수 정예 인원을 선정하여 유즈케이스 중심의 심화 교육을 제공하는 것입니다. 이 방식은 소수 인원에 집중하기 때문에 즉각적인 성과가 도출될 가능성이 높으며, 교육 직후부터 가시적인 결과물을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 단순 반복의 데이터 처리 업무를 생성형 AI를 활용한 자동화로 개선하거나, 보고서 작성 및 자료 분석 업무에 소요되는 시간을 현저히 단축하는 등의 성과를 만들어 낼 수 있습니다.

물론, 이 방식 또한 고민해야할 부분이 없는 것은 아닙니다. 소수의 인원에게만 집중된 교육이 제공될 경우, 조직 내부적으로 형평성 문제가 제기될 수 있으며, 교육 대상에서 제외된 직원들의 상대적 박탈감을 유발할 가능성이 있습니다. 또한, 성공사례를 만들어내지 못할 경우 투자 대비 효과(ROI)가 불분명해져 조직의 추가 투자를 이끌어내기 어렵다는 부담이 존재합니다.

결국, HRD 담당자는 한정적인 예산의 한계 속에서 다수를 대상으로 한 단순 리터러시 교육과 소수를 대상으로 한 유즈케이스 중심의 심화 교육 사이에서 신중한 전략적 선택을 해야 합니다. 그리고 이러한 선택은 조직이 원하는 생성형 AI 도입의 최종 목적과 연결하여 판단되어야 할 것입니다.

제한적 예산 상황에서는 왜 '소수 정예 유즈케이스 전략'이 효과적일까?

예산이 제한적인 상황에서 HRD 담당자들이 소수 정예 인원을 대상으로 한 유즈케이스 중심의 교육 전략을 선택하는 것이 더 효과적인 이유는, 이 교육 방식의 본질적인 목표가 단순한 기술 교육이 아니라 조직의 실질적인 변화와 연결되어 있기 때문입니다.

먼저, 소수 정예 유즈케이스 교육 방식은 짧은 시간 내에 명확한 성공 사례를 만들어낼 수 있습니다. 생성형 AI가 조직 내에서 효과적으로 자리 잡기 위해서는 리더와 구성원들이 AI의 실질적 효과를 체감할 수 있어야 합니다. 그런데 이 과정에서 가장 중요한 역할을 하는 것이 바로 조직 내부의 ‘작은 성공사례’, 즉 '유즈케이스'입니다. 명확한 성공사례가 있으면 구성원들은 생성형 AI의 유용성과 필요성을 빠르게 이해하게 되고, 리더들은 자신감을 가지고 더욱 적극적인 투자를 결정할 수 있습니다.

둘째, 유즈케이스 중심 교육을 통해 얻어지는 성과는 조직에 명확한 ROI를 제시할 수 있다는 점입니다. 많은 HRD 담당자들이 교육의 효과를 수치적으로 증명하기 어려워 경영진 설득에 어려움을 겪습니다. 그러나 유즈케이스 교육은 업무에 즉각적으로 적용 가능한 구체적인 결과물을 만들어내기 때문에, 명확한 성과 측정과 결과 분석이 가능합니다. 예를 들어, 기존의 단순 반복 업무를 생성형 AI를 통해 자동화함으로써 연간 수십 시간의 업무 시간을 절약했다는 결과는 조직이 AI 교육에 투자해야하는 이유에 대한 강력한 근거가 됩니다.

셋째, 성공적인 유즈케이스는 조직 내에서 AI 활용 문화가 자연스럽게 확산되는 촉매제가 됩니다. 초기 단계에서 소수의 인원을 통해 AI 활용 성공사례를 도출하면, 이후 다른 구성원들이 자연스럽게 관심을 가지게 되고, 내부적으로도 AI를 활용하고자 하는 자발적 움직임이 생겨납니다. 이 과정에서 HRD 담당자가 개입하지 않아도 실무자 간의 경험 공유, 벤치마킹, 자발적 학습이 촉진되어 예산을 크게 투입하지 않고도 교육의 확산 효과를 얻을 수 있습니다.

실제 유즈케이스 사례: 생성형 AI를 통해 단순반복 업무 자동화로 생산성 극대화

다음은 실제 국내 기업에서 소수 정예 유즈케이스 중심 교육을 통해 생성형 AI를 효과적으로 활용하여, 단순반복 업무를 자동화함으로써 눈에 띄는 성과를 창출한 사례입니다.

📌 A사 인사팀: 연간 48시간 소요 업무 → 연간 2시간으로 단축 (약 96% 절감)

기존 인사팀에서는 조직 변경사항을 확인하고 조직도를 최신화하기 위해 매월 전사 조직도 데이터를 각 부서로부터 이메일로 요청하고, 수신한 데이터를 수기로 통합 및 검수하는 작업을 진행했습니다. 이 과정은 월 평균 4시간, 연간 약 48시간이 소요되는 반복적이고 번거로운 업무였습니다.

A사에서는 핵심 인력을 대상으로 생성형 AI 유즈케이스 중심 교육을 진행했는데요. 이 실무자들은 교육을 통해 생성형 AI의 도움을 받아 이메일 발송 및 데이터 다운로드를 자동화하는 스크립트를 개발하였습니다. 그 결과 정해진 날짜에 전사 조직도 데이터를 자동으로 요청하는 이메일이 발송되고, 각 부서에서 전달한 데이터 파일 역시 자동으로 취합 및 처리되었습니다. 이 자동화 작업을 통해 기존 4시간이 걸리던 월간 업무 시간이 단 10분으로 줄어들면서, 연간 소요 시간이 48시간에서 2시간으로 획기적으로 감소했습니다.

이 사례는 조직 내부에서 단순반복 업무에 소모되는 인적자원을 대폭 절감하여, 인사팀 구성원들이 전략적이고 창의적인 업무에 더 집중할 수 있도록 만들었습니다. 나아가 조직 전체에 생성형 AI를 활용한 업무 프로세스 혁신이 필요하다는 공감대를 형성하는 데에도 큰 기여를 하였습니다.

📌 B사 영업팀: 연간 96시간 소요 업무 → 연간 0.8시간으로 단축 (약 99% 절감)

B사 영업팀의 기존 업무 방식은 매주 제품별 판매 데이터와 원가 데이터를 수기로 취합하여 각 제품의 영업이익과 한계이익을 산출하고, 이를 통해 이익이 낮은 제품이나 거래선을 찾아내는 것이었습니다. 이 업무는 주당 약 2시간, 연간 약 96시간이 걸리는 지루하고 반복적인 과정으로, 구성원들에게 불필요한 부담으로 작용하고 있었습니다.

유즈케이스 중심 생성형 AI 교육에 참여한 실무자들은 AI와 자동화 도구를 활용하여 데이터 추출에서 취합 및 이익 분석까지 한 번에 처리할 수 있는 자동화 솔루션을 구축했습니다. 버튼 클릭 한 번으로 관련 데이터가 자동으로 추출 및 분석되었고, 이익률이 낮은 제품을 자동으로 식별해주는 기능까지 구현 하였습니다.

그 결과, 매주 2시간이 소요되던 작업이 단 1분 만에 완료되었으며, 연간 업무 시간 역시 기존 96시간에서 0.8시간으로 대폭 단축되었습니다. 이 성공 사례는 조직 내에서 생성형 AI의 실질적 활용 가능성을 명확하게 보여주는 계기가 되었으며, 영업팀이 전략적인 고객 관리 및 영업 활동에 역량을 더욱 집중할 수 있는 환경을 만들었습니다.

위와 같은 실제 국내 기업 사례에서도 볼 수 있듯, 소수를 대상으로 한 유즈케이스 중심 생성형 AI 교육은 짧은 시간 내에 생산성 향상 사례를 성공적으로 만들어낼 수 있습니다. 단순 반복 작업을 생성형 AI로 자동화하여 업무 소요 시간을 90% 이상 획기적으로 단축한 이 유즈케이스들은 구성원들의 AI 활용에 대한 자신감을 높이고, 경영진의 적극적인 지원을 이끌어내는 데 결정적인 역할을 합니다.

이 기업들은 여기서 나아가 전사적으로 생성형 AI 활용을 확대하는 데 성공하였는데요. 이는 단순 반복 업무를 자동화하여 연간 수십 시간을 절감한 명확한 생산성 향상 성과를 만들어냄으로써, 구성원들의 공감을 이끌고 경영진의 신속한 추가 투자를 이끌어낼 수 있음을 보여주는 대표적인 사례였습니다.

예산이 제한적인 상황에서 HRD 담당자는 필연적으로 어려운 선택과 마주할 수밖에 없습니다. 교육의 범위를 넓히면 교육의 깊이가 얕아지고, 깊이를 추구하면 교육의 대상이 제한될 수밖에 없는 현실 속에서 HRD 담당자는 반드시 명확한 전략적 선택을 해야 합니다.

지금까지 살펴본 바와 같이, 제한된 예산 안에서 가장 효과적으로 생성형 AI 교육을 설계하는 방법은 다수 대상의 단순 리터러시 교육보다는 소수의 핵심 인원을 대상으로 하는 유즈케이스 중심의 심화 교육입니다. 이는 교육 자체를 목적으로 하는 것이 아니라, 교육 후 바로 업무에 적용 가능한 구체적이고 실질적인 성과를 도출하는 것을 목표로 합니다. 실제 업무와 밀접하게 연결된 명확한 성공사례는 조직 내에서 생성형 AI의 도입과 확대를 위한 강력한 동력이 되기 때문입니다.

결국 HRD 담당자는 유즈케이스 중심 교육을 통해 명확한 결과물을 바탕으로 생성형 AI의 가치와 효용성을 입증할 수 있다면, 제한된 예산의 장벽을 넘어 조직 전반에 걸친 큰 변화를 이끌어낼 수 있습니다. 소수 정예 인원을 대상으로 한 작은 성공이 조직 전체의 큰 혁신을 이끄는 촉매제가 될 수 있음을 기억하고, 과감하고 전략적인 결정을 내려야 할 것입니다.