안녕하세요. 기업의 디지털 전환을 고민하는 리더 여러분.
2024년과 2025년을 지나오며 기업 교육 시장에서 가장 뜨거운 키워드는 단연 '생성형 AI'였습니다. 마치 2000년대 초반의 '인터넷 혁명'이나 2010년대의 '모바일 전환' 때처럼, "지금 AI를 도입하지 않으면 도태된다"는 공포감이 기업 전체를 휘감고 있습니다.
이른바 'AI FOMO('우리만 뒤쳐질까' 하는 불안)'입니다. 경쟁사는 전 직원에게 AI를 가르친다는데, 우리만 가만히 있어도 될까? 이 불안감은 경영진으로 하여금 성급한 의사결정을 내리게 만듭니다. 가장 흔한 패턴이 바로 외부 강사를 초빙해 전 직원 대상의 대규모 집체 교육을 여는 것입니다.
하지만 냉정하게 현실을 들여다봅시다. 적지 않은 비용을 들여 진행한 강의가 끝난 후, 직원들의 책상 위에는 무엇이 남았습니까? "신기하긴 한데, 이걸 내 업무 어디에 써?"라는 의문과, 강사가 나눠준 복사 붙여넣기용 프롬프트 몇 줄뿐입니다. 그리고 그 프롬프트조차 모델 업데이트로 인해 효과가 예전 같지 않은 경우가 많습니다.
이는 전형적인 '보여주기식 혁신'이 될 위험이 큽니다. 교육을 했다는 안도감은 얻었을지 몰라도, 실질적인 생산성 향상은 미지수입니다. 오늘은 이 거품을 걷어내고, 우리 조직에 진짜 필요한 '실용주의적 AI 전략'과 '효율적인 예산 집행 가이드'를 이야기해 보려 합니다.
우리가 신입 사원에게 엑셀을 가르칠 때를 떠올려 보십시오. 입사 첫날부터 복잡한 VBA 코딩이나 매크로 알고리즘을 설계하는 법을 가르치나요? 아닙니다. 대부분의 직원은 데이터를 입력하고, SUM이나 VLOOKUP 같은 기초 함수를 사용하여 원하는 결과값을 뽑아내는 방법만 알면 충분합니다. 그것만으로도 업무 효율은 비약적으로 상승합니다.
AI, 특히 LLM(거대언어모델)도 마찬가지입니다. 조직 구성원의 대다수를 차지하는 일반 직원들은 '프롬프트 엔지니어'가 될 필요가 없습니다. 그들은 AI를 개발하거나 미세 조정하는 기술자가 아닙니다. 그저 AI라는 '똑똑한 인턴'에게 이메일 초안 작성을 시키고, 긴 회의록을 요약하게 하고, 해외 자료를 번역하게 만드는 '사용자'일 뿐입니다.
그런데 현재의 많은 AI 교육은 사용자에게 '개발자의 지식'을 주입하려 합니다. 토큰의 작동 원리나 파라미터의 개념을 설명하는 데 귀중한 시간을 낭비합니다. 정작 직원이 궁금한 것은 "그래서 이걸로 내 야근을 어떻게 줄일 수 있는데?"라는 아주 실용적인 질문인데도 말이죠.
이들에게 필요한 것은 장시간의 기술 강의가 아닙니다. 오히려 "어떤 데이터를 입력하면 보안 사고가 터지는지", "AI가 뱉은 결과물을 어떻게 검증해야 하는지"를 명확히 정의한 보안 및 윤리 가이드라인이 훨씬 더 강력한 무기가 됩니다. 도구 사용법 자체는 이미 우리가 매일 쓰는 '검색창'과 크게 다르지 않기 때문입니다.
불안한 심리를 파고드는 것은 언제나 '쉽고 빠른 길'을 약속하는 사람들입니다. 시중에는 "이 프롬프트 템플릿 하나면 업무 자동화 끝"이라며 유혹하는 강의들이 있습니다. 하지만 기업 리더 입장에서 이런 '기능 위주의 강의'는 신중히 검토해야 합니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
외부 강사는 우리 회사의 비즈니스 로직을 모릅니다. 그들이 가져오는 예시는 대부분 '소설 쓰기', '여행 계획 짜기', '그림 그리기' 같은 흥미 위주의 콘텐츠이거나, 아주 일반적인 상황을 가정한 범용 프롬프트입니다. 직원들이 강의실에서는 "와!" 하고 탄성을 지를지 몰라도, 자리로 돌아와 실제 보고서를 쓰려고 하면 막막해지는 이유가 바로 여기에 있습니다. 업무의 맥락이 없는 도구는 장난감에 불과합니다.
AI 모델의 발전 속도는 매우 빠릅니다. 불과 몇 달 전에는 복잡한 단계를 거쳐야만 했던 작업들이, 최신 모델에서는 단순한 대화만으로도 해결되곤 합니다. 오늘 배운 특정 '프롬프트 템플릿'은 모델이 업데이트되면 그 효과가 달라질 수 있습니다. 기술이 아니라 본질을 가르치지 않는 교육은 예산 낭비가 될 수 있습니다.
가장 큰 문제는 "생각은 AI가 하니까 당신은 복사만 하세요"라는 식의 접근입니다. 이는 직원의 사고력을 퇴화시킵니다. AI 활용의 핵심은 AI에게 전적으로 의존하는 것이 아니라, AI가 내놓은 초안을 비판적으로 검토하고 수정할 수 있는 인간의 '기획력'과 '통찰력'입니다.
💡 결론:
따라서 템플릿을 외우게 하는 교육보다는, 우리 조직만의 'AI 활용 원칙'을 세우는 것이 우선입니다.
원칙이 '기본기'라면, 다음은 '예산 배치'의 문제입니다. 어디에 교육을 쓰고, 어디에 도구를 써야 할까요? 모든 직원에게 똑같은 교육, 똑같은 유료 계정을 지급하는 것은 비효율적입니다. 직무와 역할, 그리고 AI 활용 깊이에 따라 접근을 달리하는 'Two-Track 전략'을 제안합니다.
전략 핵심: "교육보다는 안전한 환경과 가이드라인"
대부분의 직원에게 필요한 것은 고가의 외부 교육이 아닙니다. 업무 흐름을 끊지 않고 바로 쓸 수 있는 접근성 좋은 도구와, 사고를 치지 않도록 막아주는 최소한의 규칙입니다.
전략 핵심: "압도적인 퍼포먼스를 위한 과감한 투자"
데이터 분석가, 마케팅 전략가, 전문 개발자 등 AI를 통해 업무의 한계를 돌파해야 하는 핵심 인재들에게는 아끼지 말아야 합니다. 이들에게는 일반적인 툴 이상의 것이 필요합니다.
마지막으로, 현재 우리 조직의 AI 도입 현주소를 점검해 볼 수 있는 체크리스트를 준비했습니다. 경영진이나 팀 리더들이 모여 아래 질문에 답해 보시기 바랍니다.
만약 위 질문들에서 "규정과 기준은 없는데 교육 계획만 있다"는 답변이 많이 나왔다면, 지금 당장 교육 예산 집행을 멈추고 숨을 고르셔야 합니다. 지금 필요한 건 외부 강사의 화려한 말솜씨가 아니라, 리더가 정해주는 명확한 '방향'과 '규칙'이기 때문입니다.
"당신은 이미 AI를 잘 쓸 준비가 되어 있습니다."
이 말은 단순한 위로가 아닙니다. 업무의 본질을 꿰뚫고 있고, 무엇이 문제인지 정의할 수 있는 직원이라면, 몇 가지 안전 수칙과 적절한 도구만 주어져도 금세 AI를 유능한 비서로 부릴 수 있습니다.
AI 도입의 목적은 직원들을 'AI 학자'로 만드는 것이 아닙니다. '직원들이 본업을 더 잘하게 돕는 것'입니다. 도구는 도구답게 가르치고 소비해야 합니다. 불필요한 공포 마케팅에 휘둘리지 마시고, 우리 조직에 딱 맞는 실용적인 전략으로 진짜 효율을 찾으시길 바랍니다.