툴 실습을 넘어, 실행 가능한 AI 과제로 연결하려면?

📜 콘텐츠 목차

이 글에서는 아래와 같은 콘텐츠를 다룹니다.

• 실습형 AI 교육만으로는 부족한 이유

• 실무에서 실제 변화는 어떻게 시작되는가

• GenAI FITblock의 구조와 설계 방식

• 산업별 실제 실행 과제 사례

• 툴 실습을 넘어 실행으로 가는 방법

기업의 생성형 AI 교육, 업무 자동화, AX 프레임 설계, AI 도구 도입 전략을 고민 중이시라면, 이 글에서 다음 방향을 함께 고민해보실 수 있습니다.

1. 왜 실습형 AI교육만으로는 부족한가?

최근 많은 조직이 생성형 AI 도구(GPT, Copilot, Gemini 등)의 실습형 교육을 도입하고 있지만, 정작 그 다음 단계인 업무 변화와 조직 실행력으로 이어지지 못하는 경우가 많습니다. 이유는 툴을 사용하는 능력과 조직이 실행하는 능력 사이에는 ‘의사결정 구조’와 ‘제도적 기반’이라는 간극이 존재하기 때문입니다.

McKinsey의 2025년 보고서에 따르면, 직원들이 경영진보다 AI 도입에 훨씬 더 적극적이며 준비되어 있는 것으로 나타났습니다. 실제 데이터를 보면 이 격차는 더욱 뚜렷합니다.

📊GenAI 활용에 대한 경영진과 직원 인식의 차이

이 표에서 보듯이 직원들은 리더가 생각하는 것보다 3배 이상 더 활발히 AI를 활용하고 있으며, 1년 안에 그 사용 비중이 폭증할 것으로 기대하고 있습니다. 반면, 많은 리더는 여전히 ‘AI는 준비되지 않은 기술’이라고 생각하며 보수적으로 접근하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 직원의 48%는 더 많은 공식 교육과 도구 접근성을 원하고 있으며, 실제로 22%는 전혀 또는 최소한의 지원만 받고 있다고 응답했습니다. 이처럼 구성원들은 학습과 실행을 원하고 있으나, 리더의 인식과 조직 차원의 제도적 지원은 여전히 미비하다고 할 수 있습니다.

단순히 AI 툴 실습을 제공하는 것만으로는 조직의 변화가 일어나지 않습니다. 이미 준비된 직원들이 AI를 활용해 변화할 수 있도록, 조직이 전략적으로 연결해주는 구조가 필요합니다. 즉, AI 교육은 끝이 아니라 조직 실행을 위한 출발점이 되어야 합니다.

2. 실무에서 실제 변화는 어떻게 시작될까요?

생성형 AI는 단순히 ‘툴을 익히는 일’에 머물지 않습니다. 이제 기업은 다음 질문을 던져야 합니다.

AI 도구를 활용하여 일하는 방식(업무혁신)을 바꾸고, 조직의 서비스 흐름과 프로세스 전반도 함께 리디자인되어야 합니다. 실제 운영 체계와 전략이 바뀌어야 실질적인 효과를 얻을 수 있습니다.

변화의 4가지 방향

1. 업무 단위의 변화: 실습을 넘어 실전 과제 중심으로
   실습형 교육은 기본적인 도구 사용법을 익히는 데는 유효하지만, 실제 업무에 접목되지 않으면 쉽게 휘발됩니다.
   → “슬라이드 실습”이 아니라 “우리 조직 보고서 자동화”가 되어야 합니다.

2. 프로세스 단위의 변화: 반복 업무 자동화와 협업 구조 재설계
   AI를 도입하면 반복 업무가 사라지거나 경감됩니다. 따라서 기존의 보고 라인, 승인 절차, 협업 방식이 비효율적으로 느껴질 수 있습니다.
   → “AI가 대신할 업무”가 생기면 “사람이 집중할 일”도 재설계해야 합니다.

3. 전략 단위의 변화: 도구 중심이 아닌 과제 중심 설계
   많은 조직이 ChatGPT냐 Copilot이냐를 고민하지만, 더 중요한 것은 “우리가 해결하고자 하는 비즈니스 과제는 무엇인가”입니다.
   → 툴은 전략이 아니라 실행 수단입니다.

4. 제도/정책 단위의 변화: 보안, 라이선스, 권한 체계 정비
   특히 조직 규모가 커질수록 보안정책, 도구 라이선스 체계, 권한 구분, 실적 집계 기준 등 제도 기반의 고민이 중요해집니다.
   → 실무자가 자유롭게 실험하고, 관리자는 책임 있게 통제하는 구조가 필요합니다.

그래서 조직은 무엇을 준비해야 할까요?

• 우리 조직의 핵심 프로세스 중 자동화 가능성이 높은 영역은?

• 실습 이후 어떤 업무, 현업 과제로 연결할 수 있을까?

• 우리가 도입하려는 AI 툴은 어떤 보안 정책과 충돌할 수 있을까?

• 이걸 도입했을 때, 어떤 부서에서 실제 실행해볼 수 있을까?

3. 어떻게 변화 흐름을 만들 것인가?

AI 도구는 강력한 잠재력을 가지고 있지만, ‘어떻게 연결할 것인가’에 따라 완전히 다른 결과를 만들어냅니다. 그래서 이노핏파트너스는 툴 중심의 단발성 교육을 넘어, AI 기반 조직 혁신의 흐름을 설계할 수 있도록 다음과 같은 구조를 제안합니다.

GenAI FITblock

-직무와 수준에 따라 조립하는 생성형AI 파이프라인 교육-

GenAI FITblock은 이해 → 실습 → 과제 설계 → 전략 실행까지 이어지는 전환 프레임입니다. 툴을 배우는 것을 시작점으로 삼되, 실무 과제와 전략 과제를 병렬적으로 설계하고, 단계별로 실행할 수 있도록 구성합니다.

[GreenBlock] 실무 혁신을 위한 실천 중심 교육

• StartBlock: 생성형 AI 개념과 AI 마인드셋

• ToolBlock: ChatGPT / Gemini / Gamma 등 도구 실습 – 텍스트/문서/슬라이드 자동화

• FlowBlock: 실제 조직의 문서/보고서/슬라이드 자동화 과제 설계 및 공유

• BuildBlock: 팀 과제 정의 및 실행안 도출

기존 실습 교육과 달리, 실습 결과물이 ‘우리 조직의 실제 과제’로 전환됩니다.

[RedBlock] 전략과제 중심의 문제 해결형 교육

• ScopeBlock: 우리 조직의 서비스/운영 프로세스 중 ‘변화 가능한 과제’ 도출

• FrameBlock: 알고리즘 구조, 역할-도구 매핑, 실행 방안 설계, 전문가 코칭 기반으로 과제 실행안 구체화

• DriveBlock: ROI 기반 성과 전개 + 조직 확산 설계

서비스 흐름을 설계하고, 프로세스에 AI를 통합하는 전략적 접근입니다.

GreenBlock + RedBlock 조합형 운영: 실무 적용에서 전략 설계까지

두 블록은 분리 운영도 가능하지만, 조합형 프로그램으로 구성할 경우 다음과 같은 흐름으로 이어집니다.

1. GreenBlock으로 실무 경험 확보
   → 개인/팀이 AI에 익숙해지고, 간단한 자동화 과제를 직접 해결

2. RedBlock으로 전략 확장 및 조직 내 전파
   → 조직의 과제를 정의하고, 운영/서비스 프로세스까지 혁신 설계

이 방식은 ‘개인 활용 → 팀 과제 → 조직 혁신’으로 점진적으로 확산되며, 실제 변화로 이어지기 위한 학습-설계-실행의 연계형 구조를 제공합니다.

📚 실제 과제 Pool 기반 커스터마이징 지원

이노핏파트너스는 다양한 산업군의 고객사와의 협업을 통해 축적한 과제 DB(Pool)를 보유하고 있습니다. 이 데이터를 기반으로 고객사는 교육 전 설문을 통해 조직 내 과제를 선발하거나, 제시된 과제 예시를 참고하여 설계를 시작할 수 있습니다.

예시 과제 유형

• 고객상담 요약 자동화

• 결재 프로세스 보고서 초안 자동 생성

• 업무 매뉴얼/교육자료 슬라이드 자동화

• 내부 커뮤니케이션 콘텐츠 초안 작성 등

  

4. 고객사례

✅ 제조 대기업, 데이터 기반 전략과제 설계와 모델 개발까지

• 고객 상황

국내 제조 대기업은 사내 데이터 역량을 보유하고 있었지만, 실제 사업 전략 과제로 연결되는 AI 기반 모델 설계 경험은 부족한 상황이었습니다. 조직 내 고도화된 데이터와 전문 인력이 있음에도, 이를 구체적인 품질·부품·리스크 관리 개선 모델로 전환하는 데 어려움을 느끼고 있었고, 이에 따라 실전형 AI 과제 도출과 개발을 함께 진행할 수 있는 교육·컨설팅 통합 프로젝트를 요청하였습니다.

• FITblock 구성

본 프로젝트에는 GreenBlock+RedBlock 중심의 구성으로, 다음과 같이 설계하였습니다.

-ToolBlock: ChatGPT, Gemini, Cursor 등 생성형 AI 툴을 실제 분석/기획 과정에 활용

-ScopeBlock: 실제 기업 내 데이터를 활용하여 문제정의

-FrameBlock: 모델 설계 → 고도화 과정을 수행

-DriveBlock: 각 팀별 전략과제 완성 후, 발표 및 전문가 피드백으로 마무리

👉 GreenBlock 구성 중 StartBlock을 제외한 실습과 과제 중심 블록이 포함되었으며, 참여자는 문제정의와 실전 워크숍 중심으로 진행하였습니다.

• 프로세스 : 분석/진단 → FITblock 기반 과정 설계 → 팀 단위 교육 진행 → 과제 도출 및 문제정의 → 모델 설계 및 고도화 → 발표 및 피드백

• 총 5개 팀이 참여하여 각자 다른 주제를 바탕으로 전략 과제를 수립하였으며, 멘토링과 AI 모델링 지원을 병행함으로써 실질적인 결과물을 도출해냈습니다.

• 참여자들은 "기존 분석 교육과 달리, 실제 우리 데이터를 직접 다뤄본 경험이 가장 유의미했다", "내부 컨설팅 프로젝트를 했다는 자신감이 생겼다"는 피드백을 남겼습니다.

도출된 과제 및 성과

각 팀은 다음과 같은 AI 기반 전략 과제를 설계·고도화하였습니다.

• 데이터 기반 0000 감지 모델 개발

• 00 불량률을 고려한 최적 추천 모델 구축

• 외부 요인을 반영한 프로젝트별 000 리스크 예측 모델 설계

결과적으로 교육이 끝난 뒤에도 각 팀은 후속 프로젝트를 추진하고 있으며, 단기 파일럿 테스트와 장기적 전략과제로 나뉘어 사내 확산을 추진 중입니다.

✅ 유통 스타트업, 현업 중심의 AI 적용 아이디어 도출

• 고객 상황

국내 유통·커머스 분야의 중견 스타트업은 빠르게 쌓여가는 내부 데이터를 어떻게 실질적 업무에 적용할 수 있을지 고민하고 있었습니다. 특히 IT 및 데이터 부서 외 일반 사업부의 AI 이해도와 활용역량을 균형 있게 높이는 것이 필요했습니다. 임원과 팀장급 리더를 대상으로, 실습과 미니토론을 통해 업무 내 적용 가능한 아이디어를 도출하는 것이 교육의 주요 목표였습니다.

• FITblock 구성

이번 프로젝트는 GreenBlock 전체를 활용하여 다음과 같은 구성으로 설계했습니다.

• StartBlock: 생성형 AI 개념과 최신 사례 중심의 인사이트 강의

• ToolBlock: ChatGPT, Gemini 등 주요 툴의 실습 진행

• FlowBlock: 업무자동화 실습

• BuildBlock: 실제 각 팀에서 다루는 문제 상황을 기반으로 아이디어 구체화

👉 교육은 도구 학습에 그치지 않고, 실습 후 바로 적용 가능한 업무 아이디어로 확장되는 구조로 설계되었습니다.

• 프로세스 : 사전 진단 → FITblock 기반 과정 설계 → 실습 교육 + 미니 토론 진행

• 특히 팀장급 리더들이 직접 참여해 “우리 조직에서 어떤 업무가 AI로 바뀔 수 있을까”를 주제로 각자의 현업 사례를 중심으로 토론하고, 실습 도구를 적용해보는 과정을 통해 실질적인 아이디어가 도출되었습니다.

• 참여자들은 "직무와 직접 연결된 도구 활용 경험이 처음이었다", "직원 대상 확산을 위한 사전 워밍업으로 매우 유용했다"는 피드백을 주었습니다.

도출된 적용 아이디어

본 교육에서는 다음과 같은 실제 아이디어가 도출되었습니다.

• 정형·비정형 데이터 정리를 위한 000 프로세스 자동화

• 내부 데이터를 기반으로 한 00000용 챗봇 개발 아이디어

현재 이들 아이디어는 관련 부서 주도로 PoC 단계 기획이 논의되고 있으며, 향후 실무 적용 가능성을 전제로 후속 논의가 이어지고 있습니다.

생성형 AI는 이제 도구 학습을 넘어서 서비스와 프로세스 수준의 혁신으로 이어지고 있습니다. 중요한 건 “어떤 AI를 쓸까?”보다 “AI로 무엇을 바꿀 수 있을까?”를 조직 차원에서 고민하는 일입니다.

이노핏파트너스의 GenAI FITblock은 그 질문에 대한 현실적인 답을 찾기 위한 프레임워크입니다. 단순 툴 실습에서 그치지 않고, 현업 과제 기반의 실전 학습 → 아이디어 도출 → PoC까지 연결되는 이 구조는, 교육을 넘어 조직 역량 강화로 이어질 수 있도록 설계되었습니다.

현재 귀사의 생성형 AI 교육은 어디까지 와 있나요?
“우리 조직에 진짜 필요한 건 무엇인지” 함께 진단하고 설계해드립니다.