어떤 상황이었나
- — 생성형 AI 교육은 이미 대부분의 조직이 한 번씩 거쳤습니다. 문서 요약, 메일 초안, 회의록 정리까지 다루고 나면 한 달쯤 뒤에 실제로 쓰는 인원이 얼마 남지 않습니다.
- — 요약과 초안 작성은 원래 하던 일을 조금 빠르게 해주는 수준이라 안 써도 업무가 돌아갑니다. 업무 방식 자체가 바뀌지 않으면 습관은 원래대로 돌아갑니다.
- — 그래서 이번 과정의 목표를 「AI에게 결과를 받는 단계」에서 「내 업무를 처리하는 웹앱을 직접 만드는 단계」로 옮기는 데 두었습니다.
어떻게 진행했나
- — 결과물을 먼저 정했습니다 — 회의록을 넣으면 요약·주요 주제·To-Do·공유용 메일 초안까지 만드는 앱, 설문 응답을 넣으면 차트가 자동 생성되는 대시보드 앱, 명단과 조건을 넣으면 균형에 맞춰 조를 편성하는 앱. 세 가지 모두 행정 업무에서 매달 반복되는 일입니다.
- — 8시간 중 첫 앱에 가장 긴 시간(10:40~14:20)을 배정했습니다. 하나를 끝까지 완성해 본 사람은 두 번째부터 속도가 붙고, 반대로 첫 앱에서 막힌 채 넘어가면 나머지 시간이 전부 무너지기 때문입니다.
- — 도구는 구글 AI 스튜디오로 잡았습니다. 구글 계정만 있으면 되고 설치나 유료 결제가 필요 없어, 교육이 끝난 뒤에도 각자 이어서 쓸 수 있습니다. 만든 웹앱은 ZIP으로 내보내 개인 PC에서 실행하거나 링크로 공유하는 것까지 가능합니다.
- — 진도가 벌어지지 않도록 세 가지를 두었습니다. 실습 데이터와 단계를 사전에 전부 준비해 참가자가 예제를 고민하는 시간을 없앴고, 강사 시연 후 전원이 함께 따라 만드는 동일 진도로 운영했으며, 조별로 서로 돕는 구조를 넣었습니다.
- — 막혔을 때 손을 드는 대신 「AI에게 직접 고쳐달라고 시키는」 방법을 먼저 익히게 했습니다. 교육이 끝난 뒤 사무실에는 강사가 없기 때문입니다.
- — 실습은 전부 더미 데이터로 진행했습니다. 무료 한도로 쓰는 AI 도구는 입력 내용이 모델 개선에 활용될 수 있어, 교육 단계에서 사내 정보를 넣지 않는 것을 원칙으로 했습니다.
무엇이 남았나
- — 참가자 전원이 동작하는 결과물을 동일하게 확보한 상태로 교육을 마쳤습니다. 1인당 업무 웹앱 2~3개입니다.
- — 후반부로 갈수록 질문의 성격이 달라졌습니다. 처음에는 「이거 어떻게 해요」였다가, 나중에는 「여기에 이 기능을 넣으려면 뭐라고 말해야 하나요」로 바뀌었습니다. 도구를 배우는 단계에서 도구를 부리는 단계로 넘어간 신호입니다.
- — 마지막 한 시간에는 사람이 버튼을 누르지 않아도 도는 완전 자동화 사례를 시연하고, 각자 업무 적용 방법과 사내 도입 단계를 안내했습니다.
- — 2025년 신입직원 파이썬 입문연수에 이어 두 번째로 함께한 과정입니다.
이 사례가 말하는 것
사내 AI 교육의 성패는 만족도가 아니라 3개월 뒤에 갈립니다. 그때도 쓰고 있는 인원이 몇 명인지가 실제 성과입니다. 손에 쥔 결과물이 있고 막혔을 때 스스로 푸는 방법을 알고 있어야 교육장 밖에서 이어집니다.
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