생성형 AI의 확산과 함께 기업 현장에서 ‘AX(AI 전환)’는 더 이상 선택이 아닌 과제로 자리 잡았다. 많은 기업이 경쟁력 확보를 위해 AI 도입을 서두르고 있으며, 그 출발점으로 AI 교육을 택하고 있다. 실제로 HRD 부서를 중심으로 생성형 AI 활용 교육, 직무별 리터러시 과정, 사내 특강 등이 빠르게 늘어나는 추세다.

그러나 현장의 평가는 엇갈린다. “교육은 들었지만 막상 업무에는 쓰지 못한다”는 반응이 적지 않기 때문이다. 만족도는 높았지만 실질적인 업무 변화로 이어지지 않는 사례도 반복되고 있다. AI 교육이 일회성 특강에 그치는 이유는 무엇일까. 그리고 교육은 어떻게 해야 조직의 실행 체계로 연결될 수 있을까.

기업 맞춤형 AI·AX 실행 교육을 표방하는 에이블런은 ‘진단–설계–실행–검증’ 구조를 강조한다. 단순한 도구 활용법을 넘어 실제 업무 프로세스를 재설계하는 교육이 필요하다는 것이다. 기업 AI 교육의 한계와 방향성 그리고 조직 내 내재화 전략에 대해 이야기를 들어봤다.

─ AI가 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡으면서 관련 교육도 크게 늘었습니다. 하지만 ‘배웠지만 현장에서 쓰지 못한다’는 평가도 적지 않은데요. 현재 기업 AI 교육이 안고 있는 가장 큰 한계는 무엇이라고 보십니까?

기업 현장에서 AI 교육이 실질적인 성과로 이어지지 않는 가장 큰 이유는 ‘툴 사용법’이나 기능 설명 중심의 교육 설계에 있다고 봅니다. 많은 프로그램이 특정 도구의 사용법을 익히는 데 초점을 두다 보니 교육 이후 실제 업무 흐름이나 프로세스를 어떻게 바꿀 것인지까지 확장되지 못하는 한계가 있습니다.

교육을 수강한 이후에도 현업에서 ‘어디에, 어떻게 적용해야 하는지 모르겠다’라는 반응이 나오는 이유도 이와 같습니다. 지식은 습득했지만, 이를 업무 맥락 속에서 재설계하는 단계까지 연결되지 못하면서 성과로 이어지지 않는 구조가 반복되는 것입니다.

특히 단기 세미나형 교육은 만족도는 높게 나타나는 반면, 실무 적용 역량으로 이어지는 비율은 상대적으로 낮은 경향이 있습니다. 반대로 실제 업무 과제를 중심으로 설계된 교육은 현업 전환율과 성과 창출 측면에서 비교적 높은 효과를 보이는 것으로 확인되고 있습니다.

─ AI 도입 성과는 개인의 의지보다 조직의 준비 상태에 달려 있다고 분석하셨는데요. 실제로 기업 내부에서 가장 놓치기 쉬운 준비 요소에는 어떤 것들이 있다고 보시나요?

AI 도입 성과는 개인의 의지보다 조직의 준비 수준에 더 크게 좌우됩니다. 현장에서 자주 놓치는 요소는 세 가지입니다.

업무 프로세스 재설계 역량의 부족이 대표적입니다. 기능 중심 교육에 머물 경우, 실제 업무를 어떻게 바꿔야 하는지에 대한 설계 단계로 이어지지 못합니다. AI를 의미 있게 활용하려면 기존 업무를 분석하고, 자동화·대체·보완 가능한 영역을 구조적으로 검토하는 과정이 선행돼야 합니다.

학습과 실무를 연결하는 실행 구조의 부재도 큽니다. 교육 이후 과제 중심 실습이나 팀 단위 적용 체계가 마련되지 않으면 학습은 개인 경험에 그치기 쉽습니다. 조직 차원의 활용 가이드라인 설계도 함께 이뤄져야 합니다.

마지막으로 사후 검증 및 관리 체계의 미흡입니다. 만족도 조사에 머무는 평가 방식으로는 실제 활용 여부와 성과를 확인하기 어렵습니다. KPI 설정과 지속적인 피드백 체계가 갖춰져야 교육 효과가 성과로 이어질 수 있습니다.

─ 에이블런은 교육을 설계하기 전에 먼저 기업의 업무 구조와 일하는 방식을 살핀다고 들었습니다. 실제로는 어떤 과정을 거쳐 기업을 진단하고, 그 결과를 교육 내용에 반영하고 계신가요?

에이블런은 교육 설계에 앞서 조직의 업무 구조와 역량 수준을 먼저 진단합니다. 이 과정에서는 현재 수행 중인 업무를 세분화해 AI 적용이 가능한 단위를 발굴하고, 해당 업무를 자동화 또는 고도화 구조로 전환할 수 있는지 분석합니다. 동시에 조직 구성원의 AI 활용 역량 수준도 함께 점검해 교육 설계의 기준 데이터를 확보합니다.

저희가 이 과정을 특히 중요하게 보는 이유는 조직 단위에서 교육 효과를 체감하려면 ‘갈증’을 해결해야 한다고 보기 때문입니다. 현재는 생성형 AI 활용 교육을 한 번도 도입해보지 않은 기업이 거의 없습니다. 다만 “재미있었다”로 끝나고 실제 업무에서는 쓰지 않는 경우가 많고, 같은 교육을 열어도 누군가는 너무 어렵고 누군가는 너무 쉬워 편차가 심합니다.

그래서 앞단에 역량 진단과 니즈 파악을 두고, 생성형 AI 활용 테스트나 AI 역량 진단 도구로 수준을 분류합니다. 그 결과를 바탕으로 직무별·수준별로 교육 난이도와 우선순위를 정하고, 어떤 결과물을 원하는지에 맞춰 커리큘럼과 과제를 맞춤형으로 설계합니다. 결과적으로 교육은 기업의 기존 업무 흐름과 분리된 프로그램이 아니라, 현업 문제를 해결하는 실행 과정의 일부로 작동하도록 설계됩니다.

─ ‘기업별 일하는 방식에 맞춘 AI 리터러시 교육’이라는 말이 인상적인데요. 제조·금융·유통·IT 등 산업별로 교육 내용이 어떻게 달라지는지 예를 들어 설명해 주실 수 있을까요?

AI 리터러시 교육은 산업 특성과 업무 구조에 따라 접근 방식이 달라집니다. 같은 생성형 AI를 활용하더라도 실제로 적용되는 지점과 요구 역량은 업종마다 다르기 때문입니다.

제조업에서는 품질 데이터 분석과 자동화 라인 설계가 핵심입니다. 금융업은 리스크 분석과 의사결정 지원 체계가 중심이 되고, 유통업은 수요 예측과 재고 최적화가 핵심 과제입니다. IT 분야에서는 자동화 서비스 구축과 다양한 AI 도구 활용이 주요 내용입니다.

이처럼 AI 리터러시 교육은 동일한 기술을 다루더라도 산업별 업무 맥락과 요구 역량에 맞춰 설계된다는 점이 특징입니다.

─ AI 교육을 제공하는 기업들도 많아졌습니다. 그중에서 에이블런이 말하는 ‘기업 맞춤형 AI·AX 실행 교육’은 어떤 점에서 다르다고 볼 수 있을까요?

에이블런의 ‘기업 맞춤형 AI·AX 실행 교육’은 교육 이전 단계부터 접근 방식이 다릅니다. 프로그램 설계에 앞서 조직의 AI 활용 수준을 정량화해 기준선을 설정하고, 이를 바탕으로 교육 난이도와 적용 우선순위를 결정합니다. 

단순 만족도 조사에 그치지 않고, 생성형 AI를 업무에 안전하게 활용하는 역량을 실제 업무 상황 기반으로 진단합니다. 사전·사후 비교가 가능한 AI 리터러시 진단을 통해 학습 효과를 수치로 확인하고, 결과는 대시보드와 리포트 형태로 제공합니다.

교육 과정 역시 기능 실습 중심이 아니라 현업 프로세스에 직접 연결되는 구조로 설계됩니다. 산업과 부서의 업무 흐름을 분석해 기존 업무 방식을 개선된 구조로 전환하는 과제를 중심에 둡니다. 

예를 들어 제조 분야에서는 수주 데이터 기반 생산계획 예측과 자동 배치·불량률 예측으로 이어지도록 구성하고, 유통 분야에서는 재고 기반 판매 예측부터 발주 제안, 보고서 자동화까지 실제 의사결정 흐름을 과제로 연결합니다. 교육이 끝난 뒤에도 현장에서 활용 가능한 산출물이 남도록 설계하는 것이 특징입니다.

또한 교육을 일회성 프로그램으로 마무리하지 않습니다. 운영 과정에서 발생하는 변수와 학습자의 데이터를 기반으로 난이도와 진행 방식을 조정하고, 필요 시 멘토를 투입해 실행 단계까지 지원합니다. 교육–적용–검증이 하나의 구조로 이어지도록 설계하는 점이 차별점이라고 볼 수 있습니다.

─ 단순히 AI 도구를 배우는 것이 아니라, AI로 문제를 해결하는 방식 자체를 익히는 것이 중요해 보입니다. 교육받은 실무자들이 바로 현장에서 활용할 수 있도록 커리큘럼을 어떻게 구성하고 계신가요?

에이블런은 AI를 ‘배우는 것’이 아니라 ‘문제를 해결하는 방식’을 익히는 데 초점을 둡니다. 따라서 커리큘럼은 이론 설명이나 도구 기능 소개에 머물지 않고, 문제 진단부터 해결 아이디어 도출, 실행, 검증까지 이어지는 전체 흐름을 중심으로 설계됩니다.

먼저 조직의 니즈와 구성원의 역량 수준을 분석한 뒤, 이를 바탕으로 교육 내용을 구체화합니다. 이후 교육 과정에서는 실제 현업 문제를 과제로 설정하고, AI를 활용해 해결 방안을 도출하도록 구성합니다. 단순 실습이 아니라, 업무 개선으로 이어질 수 있는 결과물을 만들어내는 과제 중심 방식입니다.

이 같은 구조를 통해 교육은 지식 습득 단계에서 끝나는 것이 아니라, 현장에서 바로 적용 가능한 실행 경험으로 이어지도록 설계됩니다.

─ 교육 방식도 궁금합니다. 온라인, 오프라인, 혼합형 교육 중에서 학습 효과나 현장 적용에 차이가 있는지도 궁금합니다. 에이블런이 주로 활용하는 방식과 그 이유는 무엇인가요?

교육 방식은 기업의 수요와 목적에 따라 달라집니다. 에이블런은 온라인, 오프라인, 혼합형 방식을 고정적으로 적용하기보다 참여 인원 규모와 교육 목표, 프로젝트 운영 여부 등을 종합적으로 고려해 운영 방식을 설계합니다.

예를 들어 단기간에 기초 역량을 확산해야 하는 경우에는 온라인 중심으로 운영해 접근성을 높이고, 실습과 프로젝트 수행이 핵심인 과정은 오프라인 또는 혼합형으로 구성해 상호작용과 밀착 피드백을 강화합니다. 특히 현업 과제를 포함한 실행형 교육의 경우에는 팀 단위 협업과 즉각적인 질의응답이 중요하기 때문에 혼합형 방식을 활용하는 경우가 많습니다.

학습 효과는 형식 자체보다 ‘교육 목적에 맞는 설계’에 달려 있다고 보고 있으며, 기업의 상황과 실행 계획에 맞춰 유연하게 적용하는 방식을 지향하고 있습니다.

─ 충분히 공을 들여 교육을 설계했음에도 기대만큼의 성과가 나오지 않았던 경우도 있었을 것 같습니다. 그런 사례에서는 어떤 문제가 있었고, 이후 어떻게 보완하셨나요?

일부 사례에서는 기대만큼의 성과가 나타나지 않은 경우도 있었습니다. 가장 흔한 원인은 참여도 저하입니다. 교육 참여가 소극적으로 이뤄질 경우, 학습 몰입도가 떨어지고, 이는 곧 현장 적용률로 이어집니다. 이러한 경우에는 러닝코치를 추가로 투입하거나, 교육생 대상 개별 안내(해피콜), 사내 홍보물 지원 등을 통해 참여율을 높이는 방식으로 보완했습니다.

또 다른 원인은 교육 내용이 실제 업무와 충분히 연결되지 못한 경우입니다. 업무 데이터 기반의 적용 과제가 부재하거나, 교육 이후 사후 지원 체계가 마련되지 않았을 때 성과 확산이 제한적으로 나타났습니다. 이후에는 진단 결과를 바탕으로 차년도 커리큘럼 로드맵을 재설계하고, 사후 지원 시스템을 강화하는 방향으로 개선했습니다. 필요 시 1:1 멘토링과 추가 교육 지원 프로그램을 병행해 실행 단계까지 이어지도록 보완하고 있습니다.

─ 아직도 많은 기업이 AX를 ‘기술 도입’의 문제로만 생각하는 경우가 많습니다. 대표님께서는 AX 과정에서 교육이 어떤 역할을 해야 한다고 보시나요?

AX를 단순 기술 도입의 문제로 접근하는 경우가 여전히 많지만, 실제 전환의 성패는 ‘교육 이후 무엇이 남는가’에 달려 있다고 봅니다. AI 교육이 기술 스킬을 전달하는 단계에 머문다면 조직 변화로 이어지기 어렵습니다. 교육은 오히려 시작점에 가깝고, 이를 통해 AI를 조직의 실행 체계로 내재화하는 구조를 설계하는 것이 중요합니다.

우선 교육은 조직 구성원이 AI 실행 과제를 현업 업무 프로세스로 전환할 수 있도록 도구와 방법을 제공하는 역할을 해야 합니다. 단순 활용법이 아니라, 기존 업무를 어떻게 재설계하고 자동화 흐름으로 연결할 것인지에 대한 사고 틀을 제시하는 과정이 필요합니다.

동시에 교육은 일회성 프로그램이 아니라, 이후 프로젝트와 과제, 후속 지원으로 이어지는 ‘시드(Seed)’ 역할을 해야 합니다. 교육을 계기로 실행 과제가 확장되고, 이를 조직 차원의 운영 체계로 연결할 수 있어야 AX가 지속 가능한 변화로 자리 잡을 수 있습니다.

─ AI 교육이 조직 문화나 업무 방식으로 자리 잡기 위해서는 기업이 어떤 준비를 해두어야 할까요?

AI 교육이 조직 문화로 자리 잡기 위해서는 일회성 학습을 넘어서는 지속적 학습 구조가 필요합니다. 동시에 교육 효과를 객관적으로 확인할 수 있는 성과 검증 및 피드백 체계가 갖춰져야 합니다. 여기에 더해 교육 과정에서 도출된 실행 사례를 조직 차원의 자산으로 축적하고 공유하는 시스템이 마련돼야 합니다.

결국 교육 결과물이 개인 경험에 머무르지 않고, 실무 자산으로 유지·확산되는 구조를 갖추는 것이 중요합니다.

─ AI 교육을 처음 도입하려는 기업이라면 현실적으로 어떤 순서로 접근하는 것이 좋을까요?

AI 교육을 처음 도입하려는 기업이라면 단순 교육 프로그램 선택보다 ‘준비–설계–실행–내재화’의 흐름으로 접근하는 것이 바람직합니다.

먼저 조직의 현재 수준을 객관적으로 진단하는 단계가 필요합니다. 구성원의 AI 활용 역량을 레벨 테스트나 진단 평가를 통해 파악하고, 동시에 조직 차원의 준비 상태를 점검해야 합니다. 이를 통해 교육의 출발점을 명확히 설정할 수 있습니다.

이후에는 직무 분석과 수요 분석을 통해 AI 적용 가능 업무 영역을 구체적으로 발굴해야 합니다. 어떤 업무가 자동화 또는 고도화될 수 있는지 확인하는 과정이 선행돼야 교육이 실제 성과로 이어질 수 있습니다.

다음 단계는 진단 결과를 반영한 맞춤형 교육 설계입니다. 단순 커리큘럼 구성에 그치지 않고, 현업 과제를 중심으로 한 과제 설계가 함께 이뤄져야 합니다. 교육 과정에서는 워크숍과 프로젝트 수행을 병행해 실습 중심으로 운영하는 것이 효과적입니다.

교육 이후에는 성과 측정과 사후 지원 체계가 뒤따라야 합니다. 사전·사후 평가를 통해 학습 효과를 확인하고, 프로젝트 결과물을 점검하며, 필요 시 공모전이나 내부 발표회를 통해 실행 사례를 확산시키는 방식도 활용할 수 있습니다.

궁극적으로는 교육 결과를 조직 차원의 자동화 및 실행 체계로 연결하는 단계가 필요합니다. AI 활용 규정 마련, 실행 가이드라인 수립, 프롬프트 DB와 같은 자산 축적을 통해 교육 성과가 일회성으로 끝나지 않도록 해야 합니다. 이러한 흐름이 갖춰질 때 AI 교육은 조직 전환의 기반으로 작동할 수 있습니다.

─ 현장에서 보면 HRD 담당자나 교육 담당자가 경영진을 설득하는 과정이 쉽지 않은데요. AI 교육 예산을 확보할 때 가장 효과적인 설득 포인트나 접근 방식이 있다면 조언 부탁드립니다.

AI 교육 예산을 확보하기 위해서는 ‘필요성’보다 ‘성과 가능성’을 중심으로 설득하는 접근이 효과적이라고 봅니다. 경영진은 교육 자체보다 투자 대비 효과를 우선적으로 검토하기 때문에 구체적인 성과 예측 지표와 적용 사례를 제시하는 것이 중요합니다.

예를 들어 교육 이후 업무 처리 시간 단축, 자동화율 증가, 보고서 작성 효율 개선 등 실무 적용을 통해 나타난 수치를 중심으로 설명하면 설득력이 높아집니다. 단순 기대 효과가 아니라, 실제 현장에서 확인된 변화 데이터를 근거로 제시하는 것이 핵심입니다.

또한 AI 교육이 단기 역량 강화에 그치는 것이 아니라, 조직의 생산성과 의사결정 구조를 개선하고 장기적인 경쟁력을 높이는 기반이 된다는 점을 논리적으로 연결해 보여주는 것이 필요합니다.

─ 기업 규모에 따라 AI 교육 접근 방식도 달라져야 할 것 같습니다. 중소기업과 대기업이 각각 어떤 점을 다르게 고려해야 한다고 보시나요?

중소기업의 경우에는 실행 중심 접근이 중요합니다. 구체적인 유스케이스(Use Case)를 기반으로 한 실습 과정과 즉시 활용 가능한 업무 자동화 중심의 교육 설계가 효과적입니다. 제한된 인력과 자원을 고려할 때, 단기간 내 체감 가능한 성과를 만들어내는 것이 우선 과제이기 때문입니다.

반면 대기업은 표준화된 교육 체계 구축이 핵심입니다. 연간 로드맵 수립, 직급·직무별 과정 체계화 등 조직 전체에 확산 가능한 구조 설계가 필요합니다. 동시에 내부 보안 규정과 시스템 환경 등 제약 요인을 고려한 활용방안을 함께 마련해야 실제 적용 단계에서 혼선이 줄어듭니다.

─ 최근 1~2년을 기준으로 볼 때, 기업 AI 교육 시장에서 눈에 띄는 변화나 흐름은 무엇인가요?

최근 1~2년 사이 기업 AI 교육 시장은 단순 툴 활용 중심에서 실무 적용 중심으로 빠르게 전환되고 있습니다. 특히 AX 전환에 대한 기업 수요가 확대되면서 AI 교육이 조직 내부 실행 구조와 연계되는 모델이 시장의 주요 흐름으로 자리 잡고 있습니다.

단순 AI 리터러시 교육이나 GPT 활용 교육을 넘어 조직 단위 PoC 과제 설계 워크숍, 원온원 전문가 멘토링을 결합한 프로젝트 기반 학습(PBL) 형태가 확대되는 추세입니다. 교육과 동시에 실행 과제를 설계하고, 그 결과를 검증하는 구조를 요구하는 기업이 늘고 있습니다.

─ 이 기사를 읽고 있는 기업 교육 담당자들에게 조언을 부탁드립니다. AI 교육을 지금 바로 시작하는 게 좋은 기업과 조금 더 준비한 뒤 시작해도 되는 기업은 어떻게 구분할 수 있을까요?

핵심은 ‘AI로 무엇을 해결하려 하는가’가 구체적으로 정의돼 있는지 여부입니다. 이미 해결해야 할 문제가 분명하고 이를 AI로 전환할 실행 과제가 식별된 상태라면 교육은 빠르게 시작하는 것이 효과적입니다.

반면 조직 내 AI 활용 목표가 구체화되지 않았거나 구성원 간 이해 수준 차이가 큰 경우라면 임직원 대상 레벨 진단과 목표 설정, PoC 과제 도출 워크숍 등을 통해 준비한 뒤 교육을 설계하는 접근이 바람직합니다.

─ 마지막으로 강조하고 싶은 부분이 있다면요?

맞춤형 설계와 진단은 중요합니다. 하지만 아무리 좋은 커리큘럼과 강사가 있어도 참여율과 동기 부여가 낮으면 학습은 이루어지지 않습니다.

저희는 교육을 서비스업으로 봅니다. 운영 매니저와 러닝코치가 교육생이 실제로 학습을 소화하도록 지원하는 운영 체계를 중요하게 생각합니다. 30명이 들어와도 각자의 수요와 수준이 다르기 때문에 운영 차원의 보완이 필수적이라고 봅니다.

☞ 에이블런(Ablearn)

에이블런은 AI·디지털전환(DX) 리터러시 교육 전문 기업으로, 비전공자도 실무에서 활용 가능한 데이터 및 AI 교육을 자체 개발·운영하고 있다. 과학기술정보통신부 인증 SW전문인력양성기관 선정 등 공신력 있는 인증과 높은 수강 만족도를 지닌 교육으로 누적 수강생·기업 파트너를 확대해 가고 있다.