AI 교육 기획이 막힐 때 필요한 2가지 기준

왜 지금 기준 정리가 필요한가기준 1 | 우리 조직은 AI 교육을 해봤는가?1-1. 이미 AI 교육을 해본 기업이라면1-2. 새롭게 AI 교육을 도입하는 기업이라면기준 2 | 회사 내부에 보안 정책은 어느 정도 수립되었는가?2-1. 보안 정책이 어느 정도 수립된 경우2-2. 보안 정책이 아직 부족한 경우기준이 정리되면, 설득은 쉬워집니다

왜 지금 기준 정리가 필요한가

“우리 조직에는 어떤 방식이 맞는지 판단하기 어려워요.”

“AI 교육은 해야 할 것 같은데, 어디까지 해야 할지 모르겠어요.”

기준 1 | 우리 조직은 AI 교육을 해봤는가?

1-1. 이미 AI 교육을 해본 기업이라면

• 기본적인 개념과 툴은 숙지되어 있습니다.

• ‘이제 뭘 더 해야 하나?’라는 고민을 하실 가능성이 높습니다.

• 실무 적용 성과에 대한 기대치가 높습니다.

• 단순 실습 위주 교육 ❌

• 현업에 바로 적용되는 심화형 교육 ⭕
• 프로젝트형 교육
• 직무별 AI 특화 심화 교육
• 비개발자를 AI 업무 자동화 전문가로 양성시키는 교육

• 핵심 인재 대상
• 실제 현업 과제를 중심으로 한 문제 해결형 교육
• Top-down 방식의 프로젝트 설계

• 임직원 대상
• PBL(Project-Based Learning) 기반 프로젝트형 코칭
• 직무별 AI 심화 교육

교육 사례 (클릭)

AI의 기본 기능은 익숙해졌습니다. 하지만 이것만으로 팀이 겪는 구조적인 문제나 반복되는 병목을 해결하기에는 한계가 있습니다.

이에 따라 현업의 실제 문제를 중심으로, 전문가의 코칭을 받으며 직접 해결해보는 프로젝트형 교육이 필요해졌습니다. 그래서 이번 교육에서는 수강생들이 현업에서 AI로 해결하고 싶은 과제를 직접 제안하고, 그 과제를 중심으로 프로젝트를 진행하는 코칭형 교육을 설계했습니다.

• 1단계: 과제 선발 및 시스템 환경 점검

• 2단계: 문제 정의 워크숍

• 3단계: 프로젝트 코칭과 MVP 도출

매 회차마다 프로젝트 진행 상황을 공유하고, 필요한 개념을 그때그때 학습하며 적용하다 보니 참가자들의 집중도와 참여도가 매우 높았습니다. 특히 프로젝트를 진행하면서 AI와 개발에 대한 이해도가 자연스럽게 높아졌다는 피드백이 많았습니다.

[교육생 후기]

“문제 정의부터 임팩트 도출까지의 Project 전반적인 Process에 대한 단계별 도출을 할 수 있도록 지원해주시고, 문제해결을 위한 여러가지 방법론을 제시해준 부분이 가장 좋았습니다.”

“기초 문법만 아는 상황임에도 매주 코드 구현에 필요한 교육을 해주시며 수준에 맞는 과제를 내주셔서 과제 목표 달성 및 실력 향상에 도움이 많이 되었습니다!”

1-2. 새롭게 AI 교육을 도입하는 기업이라면

• 구성원 간 AI 이해도 및 활용 수준의 편차가 큽니다.

• 학습 부담과 업무 병행에 대한 우려가 큽니다.

• 모두를 고급 사용자로 만드는 것 ❌

• 조직 전체의 기본선을 맞추는 것 ⭕

교육 사례 (클릭)

NICE 그룹은 전국 각지에 있는 모든 임직원에게 기본 교육을 제공하기 위해, 온라인 교육을 먼저 도입했습니다.

입문자들이 초반에 좌절하는 경우를 많이 봤습니다. 사실 처음 배울 때는 한 번 보고 이해를 못하는 게 당연한 건데, 이 과정을 어려워 하시더라구요. 그런데 코드잇 강의는 실습을 통해 작은 성공 경험을 계속 쌓게 해 주어 수강생들이 자연스럽게 학습할 수 있도록 돕는 것 같습니다. “프로그래밍이 엄청 어려운데, 내가 실습을 통과했네!” 하면서 자신감을 얻는 모습을 많이 볼 수 있었어요.

코드잇의 온라인 교육을 통해 업무 자동화를 실현한 분들도 많았는데요. 예를 들어 Selenium 강의를 듣고 매일 1시간씩 반복하던 수작업을 전부 자동화하신 분도 계셨습니다. 특히 제가 가장 인상 깊게 본 사례는, 구글 앱스 스크립트를 배우고 고객사 일정 관리를 자동화하는 코드를 작성하신 분이었습니다. 그 이후로는 데이터 누락이나 오타가 사라졌을 뿐만 아니라, 고객사 일정을 기반으로 내년 비즈니스 전략까지 미리 고민할 수 있게 되었다고 말씀해 주셨어요.

- [고객사 인터뷰] NICE 그룹이 온라인 교육으로 데이터 분석 문화를 확산시킨 방법

기준 2 | 회사 내부에 보안 정책은 어느 정도 수립되었는가?

2-1. 보안 정책이 어느 정도 수립된 경우

• 사내에서 사용할 수 있는 AI 툴이 이미 정해져 있습니다.

• 내부 자료 활용에 대한 가이드라인이 존재합니다.

• 일부 기업은 자체적으로 사내 LLM을 구축하여 이용하고 있습니다.

• 사내 표준 AI 툴 중심 교육
• 모든 실습과 과제를 동일한 내부 툴로 진행

• 활용 확산을 목표로 한 프로그램 설계
• 직무별 활용 사례 실습
• 사내 AI 활용 공모전 형태의 교육

• 단순 사용법 교육 ❌
→ 업무 맥락에 맞춘 활용 시나리오 중심 교육 ⭕
 

교육 사례 (클릭)

[임원을 위한 생성형 AI & 사내 LLM 활용 전략]

• 업종: 제조업

• 대상: 전사 임원

• 만족도: 4.9점 / 재교육 진행

• 교육 내용
• 생성형 AI 기술 발전 현황, 작동 원리 이해
• 사내 LLM 이해 및 프롬프트 제작
• 사내 LLM 활용 데이터 분석 실습

👉 사내 LLM, 사내 데이터를 활용해서 현업 적용도 극대화

2-2. 보안 정책이 아직 부족한 경우

• 외부 환경 기반 교육 설계
• 외부 교육장 또는 외부망 환경에서 진행

• 산업 맞춤형 더미 데이터 or 공공 데이터 활용
• 우리 업종과 유사한 더미 데이터를 통해
• 보안 문제로 사내 데이터를 못 쓰는 경우, 현업과 유사한 더미 데이터를 활용하세요.

• 기본적인 AI 업무 적용법 → 현업 응용 흐름
• 반복 업무 자동화, 문서·리서치 업무 등 기본적으로 업무에 적용할 수 있는 AI 활용법을 교육합니다.
• 현업에서 응용 가능한 사고방식과 접근법 중심으로 교육함으로써 교육 후 잘 적용할 수 있도록 돕습니다.

더미 데이터 예시 (클릭)

대부분의 기업은 보안, 정책, 민감 정보 문제로 사내 데이터를 교육 실습에 사용하는 것이 불가능합니다. 하지만 그렇다고 실습 없는 이론 교육만으로는 성과도, 몰입도도 만들기 어렵습니다. 코드잇은 이 문제를 해결하기 위해 현업과 유사한 더미 데이터를 산업·직군별로 커스터마이징하여 제공합니다.

산업 / 직군	제공 데이터 예시	실습 예시
고객응대 / 운영	VOC 로그, 챗 이력 샘플	감정 분류, 응답 템플릿 작성
마케팅 / 콘텐츠	캠페인 브리프, 광고 문안 초안	문안 생성, 시안 설명 프롬프트 작성
전략기획 / 정책지원	회의록, 제안서 초안	요약, 보고서 템플릿 구성
HR / 교육	회람문, 정책 안내문, 피드백 로그	정제, 시나리오화, 매뉴얼 생성

기준이 정리되면, 설득은 쉬워집니다