어떤 상황이었나
- — 직원들이 매일 반복하는 보고서 작업, 연차 집계, 부서별 자료 정리 — 한탑이 사내 업무 효율화를 목적으로 "AI로 실제로 줄일 수 있는지 직접 해보자"며 자체 기획한 교육이었습니다.
- — 팀원 보고를 취합해 경영진 양식으로 다시 가공하는 반복 작업이 업무 보고에서 가장 시간이 많이 드는 구간이었습니다.
- — 연차 현황은 각 팀원 대장을 수작업으로 취합하고 엑셀에 정리해 보고서를 쓰는 데 30분에서 1시간이 걸렸습니다.
어떻게 진행했나
- — 개념 설명을 최소화하고 당일 바로 업무에 쓸 수 있는 실습 중심으로 설계했습니다. 기준은 "당일 배운 그대로 다음날 출근해서 쓸 수 있는가"였습니다.
- — 미션 ① 주간보고를 경영진 보고서로 변환 — 참가자 각자가 자기 팀 보고 양식을 가져와 그 자리에서 변환 프롬프트를 작성했습니다.
- — 미션 ② 부서별 맞춤 보고서 — 원본 하나에서 영업·운영·재무팀이 각자 보고 싶은 항목으로 자동 분기되는 구조를 만들었습니다. 부서 이름만 바꾸면 해당 부서 보고서가 나오는 프롬프트입니다.
- — 미션 ③ 연차 통합관리 — 입력 데이터를 기반으로 팀원별 잔여 연차·월별 사용 패턴·집중 사용 시기를 자동 정리하는 분석표를 만들었습니다.
무엇이 남았나
- — 연차 분석표: 취합 → 수동 집계 → 보고서 작성 30분~1시간이 데이터 붙여넣기 → 자동 생성 3~5분으로 줄었습니다. 숫자로 확인되는 절감이 참가자에게 가장 직접적인 설득력이 됐습니다.
- — 워크숍 중 가장 많이 나온 말은 "이거 실제로 되네요"와 "저희 팀에도 그대로 쓸 수 있겠는데요?"였습니다. 인사·관리 부서뿐 아니라 팀장 직급에서도 즉시 적용하겠다는 반응이 많았습니다.
- — 담당자 피드백: "이론이 아니라 직원들이 직접 만지고 나서 돌아가는 교육이라 좋았습니다." 추가 교육 논의로 이어졌습니다.
이 사례가 말하는 것
기업 AI 교육에서 어려운 것은 개념 이해가 아니라 "내 업무에 쓸 수 있다"는 확신입니다. 강사가 만든 예제가 아니라 본인이 매주 쓰는 진짜 데이터로 결과물을 만들어야 그 확신이 생깁니다.
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