AI 교육 현실

솔직히 말씀드리면 기업 담당자분들이 우리 직원분들의 수준을 모릅니다. 안녕하세요. 퇴근길 AI의 망구입니다. AI 교육 업계에 있는 한 사람으로서 솔직한 이야기를 하려고 하는데요. 요즘 AI 교육 업계 얘기입니다.

저희가 기업 교육 쪽 석박사하시는 분들 자문단을 운영하고 있는데 여기에 기업 담당자분도 계시고 현직 강사분도 계십니다. 그리고 현장에서 강사분들도 많이 만나고 교육 담당자분도 많이 만나는데 오늘은 그러면서 제가 느낀 걸 좀 나눠 보려고 합니다. 양쪽을 다 만나면서 느낀게 뭐냐면요. 강사분들도 답답한게 좀 있고요.

담당자분들도 답답한게 있습니다. 그리고 서로 상대방이 문제라고 생각드는 것도 조금씩 있더라고요. 근데 양쪽의 이야기를 제가 다 들어봤을 때 아, 서로가 이해를 하면은 더 나은 교육들이 될 거 같다라는 생각이 들어서 오늘 이야기를 하게 됐습니다. 오늘은 AI 교육을 준비하는 과정에서 과정을 세 단계로 나눠 가지고 입장 차를 한번 이야기해 보도록 하겠습니다.

첫 번째 단계는요. 요구 분석 단계입니다. 우리 기업 담당자분들의 입장부터 볼까요? 솔직히 말씀드리면 기업 담당자분들이 우리 직원분들의 수준을 모릅니다. 이게 뭐 무능에서 그런 건 아니고요. 기존에 하고 있던 뭐 리더십 교육, 소통 교육, 뭐 팀빌딩 이런 교육 프로그램들이 있잖아요. 그거는 사실은 이미 해 왔던 거라서 대충 봐도 아 우리 조직의 레벨은 어느 정도라고 다 알고 있는데 근데 AI는 새로운 객체이자 구성원을 받아들이는거다 보니까 각자가 AI와 일해 본 경험이 다 다른 겁니다.

옆자리 두 사람이 완전히 다른 수준인데 한 명은 이미 에이전트를 쓰고 있고 한 명은 아직 챗봇 정도 수준으로만 쓰고 있어요. 이거를 또 제대로 파악하기가 힘든게 설문 조사를 하면 자기가 알고 있는 AI 수준을 착각하는 분들도 많습니다. 그래서 이걸 제대로 파악하는 것도 힘들고 파악이 안 되면 일이 확 늘어나게 되는데요.

근데 우리 담당자분들 인원은 그대로죠. 그래서 이거를 해결하기가 쉽지가 않습니다. 그래서 이제 강사분들 입장에서 좀 답답한 부분이 있는게 강사들은 누굴 가르칠지 모른 채 강의실에 들어가는 경우가 많아요. 가보면은 디지털 리터러시가 아예 안 되는 분들도 계시고 이미 에이전트를 쓰신 분들이 같이 앉아 있어요.

그래서 제가 만나본 강사분들이나 저희 팀 같은 경우도 교육을 하고 있는 분들 다 아시겠지만 요구 분석 자료를 제대로 받아본 적이 없을 겁니다. 교육 의뢰가 이렇게 들어온다는 거예요. 저희도 직원들을 잘 모르겠는데 요즘 유행하는 거를 알려주면 어떨까요라는 거죠. 자, 그러니까 속마음을 좀 들여다 보면 일부 담당자분들, 기업 담당자분들은 아, 전문가니까 내가 AI를 잘 모르니까 저분이 잘 판단해 주겠지라는 생각을 하시고 교육업이나 강사라는 분들은 아, 정보가 없으니 실제로 현장 갔더니 너무 당황스럽다.

정보를 줘야 우리가 맞출 수 있지 않냐라는 이야기입니다. 둘 다 맞는 얘긴데 아, 이러면은 아무것도 맞출 수가 없죠. 입장만 있으면 저희 팀도 이런 경우가 왕 있지만 그럼에도 불구하고 좀 해결하기 위해서 설문 조사를 저희 나름대로 AI 경험을 구체적으로 판단할 수 있는 항목으로 하고 있습니다.

그래서 개념만 알고 있는지 실제로 써 봤는지 얼마나 써 봤는지를 파악하는데 근데 실제 현장 가면은 어 자기 수준을 잘 모르는 분들이 많이 있어서 좀 다르기도 합니다. 자 두 번째 단계는요. 이제 교육 콘텐츠를 만드는 단계 있는데 우리 기업 담당자분들은 맞춤을 원하죠. 당연하죠. 남의 회사 교안을 그대로 가져오면 현업에 적용이 안 되는 거 아닐까요?

그래서 요즘 담당자분들이 우리 회사에 맞게 개발해 주세요라고 많이 요청합니다. 근데 그 과정을 같이 붙어서 보지는 않으세요. 그래서 일단 이런 상황이니 이 정보 보고 알아서 만들어라라고 하는 경우가 많습니다. 큰 아젠다만 넘기고 안에 실습이 뭔지 어떤 결과가 나오는지는 보지 못하죠. 왜냐하면 AI에 대한 경험도 적을 뿐더러 이 업무가 늘어나는 거기 때문에 새로 대응하는게 쉽지 않습니다.

근데 이제 강의를 하는 교육 업체나 강사 쪽은 회사마다 교안을 새로 만들면 감당이 좀 안 되긴 합니다. 그래서 같은 교안을 여러 곳에 쓰고 싶어 하는데 아 이게 사실은 어떻게 보면은 게으름이라고 볼 수도 있고 아 조금 무성의하다라고 볼 수 있지만 이건 구조적인 문제거든요. 이 맞춤 교안을 새로 만드는 일이 사실은 시간과 노동력이 들어가는 일인데 이거에 따른 보상이나 이거에 따른 어떤 추가적인 견적 같은 경우는 대부분 이제 새로 짜 주지 않습니다.

들어가는 시간은 몇 배인데 비용은 그대로라는게 함정이죠. 근데 여기서 이제 속마음들이 좀 어긋나는게 기업 담당자분들은 맞춤이라고 하셨잖아요. 왜 거의 비슷하죠라고 하는 마음도 있고 강사분들은 맞춤 비용을 주셔야 제가 더 맞춰 드리죠라고 하는게 있습니다. 그래서 공짜로 맞춤을 기대하면 맞춤이 아니라 남의 교안이 옵니다. 대부분 그렇기 때문에 우리가 얼마만큼 맞출지를 비용을 드리기 어렵다면 담당자분이 직접 붙어서 그 과정들을 같이 고민하고 우리 조직의 맥락에 맞게끔 시간을 투여하는게 상당히 중요합니다.

그래야지 만족도뿐만 아니라 실제 그분들이 현업에 돌아가서 쓸 수 있는 상황이 되거든요. 자, 이어서 세 번째 단계 끝나고 평가하는 단계예요. 우리 기업 담당자분들은 위에 보고를 해야 되거든요. 그래서 참석률이나 이수율, 만족도 이런 것들이 보통 보고에 들어갑니다.

그 어떤 담당자분은 이렇게 말씀을 해 주시더라고요. 위에서 참석률이나 만족도를 집중해서 보자고 하니까 그 자료를 만드는데 급하다. 그래서 3개월 뒤에나 실제로 이 AI 교육을 통해서 어떤 효과가 일어났냐는 추적 관리가 전혀 안 된다라고 해요. 교육 업체나 강사 쪽도 만족도로 평가를 받다 보니 대부분 그날의 점수가 중요하기 때문에 이 AI 교육을 통해 정착이 될 수 있는 어떤 교육들이 이루어졌냐는 평가를 받아본 적이 없어요.

그래서 대부분 이제 AI 교육을 깊게 하기 어려운 상황일 경우에는 재밌게 만든 유인을 더 합니다. 실질적으로 업무에 도움이 되거나 이 조직의 맥락에 맞기보다는 AI의 와우 포인트나 신기한 것들을 강조하는 경우도 많죠. 그래서 어떤 강사분은 이런 표현을 하셨습니다.

AI 교육이 요즘 성향 분석 교육 같다. 재미있고 만족도 높은데 몇 개월 뒤에 보면은 쓰는 사람이 한 명도 없다라는 거예요. 여기가 정말 아이러니하죠. 어 그래서 양쪽 다 만족도가 답이 아닌 걸 아는데 만족도는 교육이 끝난 날의 점수인데 우리가 집중해야 될 건 사실은 AI 네이티브 전환에 정착이 얼마만큼 되냐 전환을 일궈내기 위해서 어떻게 발전했냐데 그런 점수는 다음 달에 있어서 전혀 추적이 안 되고 있습니다.

자, 이 세 단계를 봤잖아요. 근데 제가 이걸 뭐 계속 남의 얘기처럼 하고 있는데 저희도 다 겪고 있습니다. 요구 분석을 못 받고 들어간 적도 있고 교안을 재활용해서 하고 싶었던 적도 있고 만족도가 잘 나왔다고 해서 안심했던 적도 있습니다. 그래서 사실은 우리는 이 업계에 있고 AI 교육보단 AI 네이티브 워커로서의 전환, AI 네이티브 조직으로서의 전환이 저희 팀의 강점이기 때문에 한 단계에 뎁스를 해서 더 고민을 하려고 하는데 첫 번째는 조직의 맥락을 더 보려고 해요.

투를 뭘 가르치나 보다 그 회사가 지금 어떻게 일하고 있는지를 보고 그 회사의 맥락에 맞는 AI 네이티브를 새롭게 정의합니다. 제조 현장에서의 AI 네이티브랑 금융에서 AI 네이티브가 같을 수가 없잖아요. 그리고 직원 대부분이 매장에 있는 현장에서 전 직원이 클로드 코드를 씁시다. 말이 안 되죠. 그런 조직은 AI가 이미 들어가 있는 현장에서 더 좋은 판단을 할 수 있게끔 하는게 AI 네이티브기 때문에 다른 접근들을 하려고 노력합니다.

그리고 두 번째로는 맥락에 맞게 과제를 만드는데요. 남의 회사 케이스 말고 그 회사에서 실제로 하는 일을 과제로 만드는 것이 가장 중요하게 여기고 담당자분들이 사실 저희랑 일할 때 굉장히 힘들어하지만 정말 많이 여쭤보고 인터뷰하고 과정을 설계합니다. 반에 들어가는 개념은 동일하게 하더라도 과제 자체는 그 회사에 맞는 맥락으로 전부 바꿔요.

세 번째는 최근에 해본 시도가 하나 있는데 직무 단위로 교육할 때는 그 직무 담당자분들이 몰입할 수 있는 과제를 찾아요. 본인들이 실제 업무에서 해결하고 싶었던 것들을 진짜로 바이브 코딩으로 솔루션으로 가져가게끔 만들어서 만족도가 높았던 사례가 있는데 이거의 비법은 사실은 기업 담당자분들의 노력이 필요하지만 그 직무 담당자분을 이 교육과정 설계 TF에 붙여 주셔야 됩니다.

실제로 그 담당자분이 TF로 들어왔었을 때 과정 개발한 것과 아니었을 때의 과정의 맥락과 과제들이 우리 회사의 맞춤형이 아니냐가 정말 큰 차이가 났었어요. 그래서 요즘에 제가 권장드리는 방식은 강의를 하고 있는 교육 업체나 강사분들과 직무 단위로 교육할 때는 직무담당자분들이 끈끈하게 TF로 붙어 주시고 그게 어렵다면 우리 기업 교육 담당자분들이 그 연결 고리가 돼 주시는 걸 추천드립니다.

그리고 사내에 있는 강사분들을 양성하는 것도 저는 좋은 방법이라 생각을 해요. 그래서 교육 업체나 강사분들에 의존하기보다 우리 사내 강사를 육성하고 그 사내 강사를 육성하기 위해서 강의를 받는 것도 좋은 거라고 생각합니다. 그래서 저희가 AI 네이티브 전환에 조금 더 집중해서 교육을 하다 보니 최근에 LG, SK, LX, 하나금융 그룹과 같은 많은 기업에서 찾아 주시고 계시는데요.

정말 감사합니다. 근데 뭐 저희가 답을 다 아는 것은 아니기 때문에 계속 시행착오를 겪는 중이고 어떻게 하면 진짜 AI 네이티브 조직으로 정착할 수 있을지 그 고민을 얼마만큼 하냐가 많은 기업 파트너들이 저희를 좋게 보는 지점이지 않은가 싶습니다. 고민하고 계신 분들 AI 네이티브 조직이 되고 싶다면 팀제이커브에게 연락을 주십시오. 감사합니다.

자, 마지막으로 요즘 그래도 제가 느끼는 거는 결국에는 AI 활용 스킬은 점점 의미가 없어지는 거 같습니다. 최근에 나온 GPT6 아스트라를 보면서도 이제 MD 파일과 스킬 파일이 무색할 정도로 스스로 맥락을 파악해서 너무 잘하는 모습을 보여줬기 때문에 이제는 우리가 어떤 업무를 위임할 것인가 그리고 AI를 중심으로 어떻게 업무를 재설계할 거고 조직을 새롭게 정의할 것인가 이 고민들을 같이 하는게 중요할 것 같습니다.

이게 없으면 아무리 좋은 강사를 불러도 3개월 뒤에는 아무것도 남지 않습니다. 솔직히 이거를 또 담당자분이 다 하려면 일이 너무 늘고 강사분도 힘들어집니다. 쉬운 얘기가 아니죠. 만족도가 5점 만점에 4.9점이라고 하는게 그렇게 좋은 지표인지는 잘 모르겠습니다. 그래서 제가 좀 질문을 드리면 우리 AI 업계에 있는 교육 업체 그리고 강사분들 그리고 관계자분들, 기업 교육 담당자분들 AI 교육 준비하시면서 가장 어려웠던 것 무엇인가요?

그리고 우리 강사님들은 어떤 회사랑 일할 때 이런 담당자 일할 때 일이 잘됐다라는 케이스가 있으면 댓글로 남겨 주시고 저희도 같이 배우도록 하겠습니다. 자, 마지막으로 공지가 11월 둘째 주에 중국으로 비즈니스 트립을 떠납니다. 2박 3일이고요. 저희가 직접 진행하는 건 아니고 가장 잘하는 팀이랑 같이 기획을 하고 있어요. 세 가지를 보고 올 겁니다.

중국의 피지컬 AI의 변화요. 요즘 제일 빠르게 가고 있죠. 두 번째는 AI 교육적으로 중국이 하고 있는 혁신 사례나 팀들을 만나 보고 올 거고요. 마지막으론 AI가 들어간 고객 경험을 현장에서 어떻게 쓰이고 있는지 그런 매장들이나 로보틱스, 자율주행 같은 걸 경험해 보고 올 겁니다. 정원은 10명이고 저희 팀에서 다섯 명은 이미 선정됐습니다.

그래서 구독자분들 다섯 명의 실비만 받고 같이 갈 거고요. 저희 이익 하나도 안 남길 겁니다. 같이 보고 같이 배우고 싶은 분들은 저희가 9월 중순쯤에 공고를 올리게 되면 신청을 해 주시면 감사하겠습니다. 제가 AI 교육 업계에 있기 때문에 좀 길게 이야기를 해 봤는데요. 공감이 되는 분들이 많으실 것 같습니다. 그래서 우리 회사에서 교육을 하고 있는데 이런게 문제다라고 하는 이야기도 있으면 말씀해 주시고요.

중국 비즈니스 트립도 관심을 가져 주시면 감사하겠습니다. 영상을 촬영하고 있는 오늘은 2026년 9월 10일입니다. 오늘도 퇴근길에서 뵙습니다. 여러분은 퇴근길 조심하시고요. 다음 콘텐츠로 뵙겠습니다. 구독, 좋아요, 알람 설정 부탁드리겠습니다.