왜 프로젝트형 교육이 필요했을까?
생성형 AI를 사용하는 목적은 생각보다 단순합니다. 반복적인 업무를 줄이고, 업무 효율을 높이기 위해 AI를 활용하는 것이죠.
하지만 실제 현업에서 마주하는 업무는 대부분 복잡합니다. 챗GPT의 기본 기능만으로는 보고서 초안을 만들거나 간단한 분석을 돕는 수준을 넘어, 팀이 겪고 있는 구조적인 문제나 반복되는 병목 구간을 해결하기에는 한계가 있습니다.
이런 배경에서 자연스럽게 프로젝트형 교육에 대한 니즈가 생겼습니다. 현업에서 실제로 어려움을 겪고 있는 문제를 중심에 두고, 전문가의 코칭을 받으며 직접 해결해보는 방식의 교육이 필요했던 것입니다. 그래서 이번 교육에서는 일방적으로 지식을 전달하는 강의가 아니라, 수강생들이 현업에서 AI로 해결하고 싶은 과제를 직접 제안하고 그 과제를 중심으로 프로젝트를 진행하는 코칭형 교육을 설계했습니다.
코드잇의 교육 설계 솔루션: 프로젝트 코칭 교육
이번 프로젝트형 교육은 전체 과정을 세 단계로 나누어 운영되었습니다.
- 1단계: 과제 선발 및 시스템 환경 점검
- 2단계: 문제 정의 워크숍
- 3단계: 프로젝트 코칭과 MVP 도출
각 단계는 실제 현업 적용 가능성을 기준으로 촘촘하게 설계되었습니다.
1단계: 과제 선발 및 시스템 환경 확인
프로젝트의 성과를 좌우하는 가장 중요한 단계는 과제 선발이었습니다. 이번 교육에서는 형식적인 과제가 아니라, 실제 현업에서 의미 있는 변화를 만들 수 있는지를 기준으로 과제를 검토했습니다.
- 해당 과제가 해결되었을 때 팀의 업무에 어떤 변화가 생기는지
- 교육 기간 안에 현실적으로 구현 가능한 과제인지
- 수강생들이 기본적인 이해를 바탕으로 접근할 수 있는 과제인지
과제가 정리된 이후에는, 프로젝트를 원활하게 진행하기 위한 시스템 환경 점검을 진행하였습니다.
- 사내에서 AI를 어느 수준까지 활용할 수 있는지
- 내부 데이터를 사용하더라도 보안 이슈는 없는지
- 실제 업무에 사용할 수 있는 AI 도구와 기술 범위는 어디까지인지
2단계: 문제 정의 워크숍
과제가 선발되었다면, 바로 개발에 들어가기보다는 문제를 제대로 이해하는 과정이 먼저 필요했습니다. 지금 우리가 정말로 해결해야 할 핵심이 무엇인지부터 짚고, 합의하는 것이 중요하다고 생각했습니다.
이를 위해 코치와 수강생들이 함께 문제 정의 워크숍을 진행하며 다음 내용을 중심으로 논의했습니다.
- 이 문제를 해결하고자 하는 이유
- 프로젝트를 통해 도달하고자 하는 최종 목표
- 구현에 필요한 기술과 언어는 무엇인지
- 수강생들의 현재 역량 수준은 어느 정도인지
- 프로젝트에 필요한 데이터는 무엇이며, 어떻게 확보할 수 있는지
이 과정을 통해 프로젝트의 방향을 명확히 하고, 코치와 수강생 간에 결과물에 대한 공통된 기대치를 맞춘 뒤 본격적인 프로젝트 단계로 넘어갈 수 있었습니다.
3단계: 프로젝트 코칭과 MVP 도출
프로젝트 코칭은 과제 난이도에 따라 4회에서 8회까지 진행되었습니다.
각 회차마다 목표를 명확히 설정하고, 단계적으로 개선해 나가는 방식으로 운영했습니다.
- 1차 코칭: 개선방안 구체화 및 계획 수립
- 현행 프로세스에서 발생하는 병목 현상 분석
- 워크플로우 개선방향 논의
- 1차 과제 도출
- 2차 코칭: 개선안 실행 및 시범 적용 1차
- 정제된 데이터를 활용한 차 업무 자동화 구현
- 자동화 도구 시범 적용 및 테스트 결과 도출
- 테스트 결과를 바탕으로한 문제점 및 오류 파악
- 2차 과제 도출
- 3차 코칭: 개선안 실행 및 시범 적용 2차
- 개선된 프로세스 시범 적용 내용 공유
- 시범 적용 후 성과 측정
- 팀원들로부터 피드백 수집 및 보완 작업
- 3차 과제 도출
- 4차 코칭: 최종 MVP 제작
- 성과 비교(개선 전 vs 개선 후)
- 최종 개선된 업무자동화 프로세스 문서화
- 향후 유지 보수 및 추가 개선방향 논의
이런 과정을 거치며 각 팀은 교육 이후 곧바로 업무에 적용할 수 있는 MVP를 만들어낼 수 있었습니다.
교육 현장에서 느껴진 변화
이번 교육은 이론 설명보다 코칭과 실습에 집중해 진행되었습니다. 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!”
팀의 업무 생산성을 높이는 자동화 워크플로우 만들기
이번 교육에서 가장 의미 있었던 점은 수강생들이 실제 업무에서 어려움을 겪고 있던 부분을 과제로 삼아 코칭이 진행되었다는 점입니다. 단순히 정해진 예제를 따라가는 방식이 아니라, 각자의 업무 상황을 그대로 가져와 문제를 해결해 나가는 과정이었죠. 그 과정에서 수강생들은 AI와 개발 역량을 함께 키울 수 있었고, 결과적으로 현업에 바로 적용할 수 있는 실질적인 결과물을 만들어낼 수 있었습니다.
만약 우리 조직에도 프로젝트형 코칭 교육 도입이 고민된다면, 코드잇에 문의하세요!
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문의 메일: sales@codeit.com
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