생성형 AI 교육 그 다음 : 진짜 변화는 AX교육에서 시작됩니다
📜 콘텐츠 목차
이 글에서는 아래와 같은 콘텐츠를 다룹니다.
왜 생성형 AI Tool 교육만으로는 충분하지 않은가?
조직 전환을 위한 AX 프레임워크7
업무 설계와 Tool 도입 전략 포인트 : 보안, 문화, 비용 등 현실적인 고려 사항
도입 전, 반드시 고려해야 할 조직 전략 포인트
기업의 생성형 AI 교육, 업무 자동화, AX 프레임, AI 도구 도입 전략을 고민 중이시라면 이 글에서 그다음 방향을 함께 고민해보실 수 있습니다.
1. 왜 AI Tool 교육만으로는 충분하지 않은가?
지난 1년간 많은 기업/조직들이 생성형 AI에 주목하며 다양한 교육을 시행해왔습니다. ChatGPT 활용법부터 문서 요약, PPT 자동화, 이메일 쓰기 등의 프롬프트 실습형 교육또는 생성형AI를 활용한 데이터 분석 교육 등이 활발히 진행되었습니다. 교육 직후에는 생각의 틀을 넓히고, 각자 개인이 생성형AI를 업무에 어떻게 활용할 지 고민하며 적용해왔는데요. 실제 이노핏파트너스에 교육문의를 주시는 경우, 이런 고민들이 참 많았습니다. “작년에 생성형AI 툴은 배웠고, 생성형 AI를 사용하고 있지만 실제 업무 방식이 놀라울 정도로 바뀌지는 않았어요. 쓰는 사람만 쓰는 것 같아요. 전체적으로 일하는 방식에는 변화가 크게 없었습니다. 어떻게 해야할까요?”
이유는 생성형AI Tool을 배운 것이지, 조직이 ‘변화’한 것은 아니기 때문입니다.
대부분 AI 교육을 진행했다고 하시면, Tool 기능 중심의 실습 위주였을 수 있습니다. 하지만 조직 차원의 전환은 단순 기능 습득만으로 이루어지지 않습니다. 이제 필요한 것은 ‘변화’가 일어나도록 설계된 구조입니다. 이노핏은 이것을 ‘AX(AI Transformation)교육’이라 부릅니다. AX 교육은 생성형 AI를 단지 활용하는 것을 넘어, 일하는 방식, 조직 구조, 전략 실행 방식 전반을 다시 설계하는 체계라고 보시면 됩니다.
📌 이노핏파트너스 AX 교육 실제 기업 사례
A사는 개인/팀 위주로 여러 생성형AI를 산발적으로 사용했으나, 이후 조직 단위로 내부에서 사용가능한 생성형AI를 선정하여 이를 기반으로 교육을 설계하였습니다. 반복 업무를 정의하고, 자동화 가능 영역을 발굴해 실질적 PoC 기반 확산 전략으로 전환했습니다. (‘25 진행)
B사는 AI 특강 위주로 접근했다가 조직 내 파급력이 낮다는 것을 인지하고, 핵심인재 주도형 ‘AI 기반 문제해결’ 방식으로 확산 모델을 설계하여 교육을 진행하였습니다. (‘24~25 진행)
교육만으로는 변화가 일어나지 않습니다. 변화는 설계되어야 합니다.
2. 조직 전환을 위한 AX 교육 프레임워크7
반복되는 조직의 고민을 해결하기 위해 생성형 AI 도입 이후 밟아야 할 일련의 흐름을 정리해보았습니다.
AX 교육 프레임워크
AI 이해 (AI Literacy) – AI 개념 및 기본 툴 실습 중심의 입문 교육
업무 혁신 (AI for Work) – 실무 적용 중심의 자동화 및 문서 작성 개선
신사업 개발 (AI for Business) – AI 기반의 새로운 기획 및 아이데이션
AI 모델링 (AI for Solving) – 데이터 분석, RAG, 문제 해결 중심 PoC 설계
임원 교육 (AI for Leader) – 전략, 거버넌스, 보안, 리더십 변화 중심 교육
AX 전환 (AI Transformation) – 업무 구조 및 조직 문화 전반의 혁신 설계
AIX (AI eXpertize) – LLM 내재화, API 연계, 조직 독립 실행 역량 확보
이 프레임은 단순 교육 커리큘럼이 아니라, 조직의 현재 위치를 진단하고 다음 행동을 설계하는 전략적 지도가 될 수 있습니다.
생성형AI 교육은 했는데, 우리는 다음에 뭘 해야 할까요?
대부분의 조직은 교육 이후 ‘그 다음’을 설계하지 못해 활용이 멈춥니다. 특히 실무자들이 생성형AI를 실제 업무에 연결하지 못하면 교육은 일회성 경험에 그치게 됩니다. 따라서 다음 단계는 일의 흐름을 AI 관점에서 다시 그려보는 일이어야 합니다. 그래야 지금부터 다음 단계인 진정한 ‘업무 혁신(AI for work)’이 시작될 수 있습니다.
예시 워크플로우
이메일 → 요약 → 회신 초안 생성
예를 들면, 이런 식으로 이메일을 셋팅해놓을 수 있겠죠! (출처 : Reply) 보고서 → 목차 생성 → 초안 작성 → PPT 변환
프롬프트로 PPT를 생성하는 Gamma (출처 : Gamma) 제안서 → 고객 정보 수집 → 초안 생성 → 부서별 검토 흐름 연동
업무 혁신(AI for wokr) 관련 교육 주제/내용 예시
직급별:
주니어: 툴 중심 업무 자동화 실습
중간 관리자: 기획 및 실행 중심 적용
임원: 전략 수립, 정책 설계, 코칭 관점
직무별:
영업: 프롬프트 설계, 제안서 자동화
기획: 아이디어 생성, 조사, 콘텐츠 설계
마케팅: 메시지 구성, 콘텐츠 자동 생성
3. 업무 설계와 Tool 도입 전략 포인트 : 보안, 문화, 비용 등 현실적인 고려 사항
조직은 AI를 도입만을 생각할 것이 아니라, AI를 조직에 ‘설계’하는 것이 필요합니다. 이를 위해서는 반드시 다음 질문에 대한 답이 필요합니다.
어떤 AI 도구를 어떤 업무 흐름에 적용할 것인가?
기존 도구에 내장된 AI 기능으로 충분한가?
어떤 팀부터 실험하고, 어떻게 확산할 것인가?
기존 도구 기반 vs 신규 생성형 AI 도구 비교
항목 | 기존 도구 기반 AI (예: MS Copilot, Google Gemini 등) | 신규 생성형 AI 도구 (예: ChatGPT, Gamma, Perplexity등) |
|---|---|---|
적응 속도 | 빠름 – 익숙한 환경 | 느림 – 별도 학습 필요 |
도입 편의성 | 계정 통합, 정책 일관성 | 별도 운영 필요 |
보안/통제 | 사내 보안 정책 내 포함 가능 | 외부 SaaS 리스크 존재 |
기능 확장성 | 한정적, 기본 문서 자동화 수준 | 다양한 기능 실험 및 고도화 가능 |
비용 구조 | 패키지 포함 (MS365, Google Workspace 사용시) | 별도 구독, 직무별 유연성 |
커스터마이징 | 낮음 – 플랫폼 중심 | 높음 – Custom GPT, API 연동 가능 |
(참고) 생성형 AI 구독 서비스 비교 : 2025년 기준
구분 | ChatGPT (OpenAI) | Gemini for Google Workspace | Microsoft 365 Copilot |
|---|---|---|---|
요금제 | Plus / Team / Enterprise | Business / Enterprise tiers | Microsoft 365 Copilot |
비용 | Plus: $20/인 | ~$20/인 (Workspace 구독 포함 시) | $30/인 (기존 M365 요금 + Copilot 요금) |
포함 모델 | GPT-4o (최신) | Gemini 1.5 Pro | GPT-4o 기반 |
보안/관리 기능 | Team 이상부터 워크스페이스, Admin 기능 | Google Admin Console, SSO, DLP 등 지원 | 엔터프라이즈급 보안 및 관리 (Intune, Defender 등 연동) |
주요 장점 | - 프롬프트 자유도 높음 | - 기존 Google 환경과 자연스러운 통합 | - 업무 흐름 중심의 생산성 도구 최적화 |
적합한 조직 | 다양한 실험/직무별 커스터마이징이 필요한 조직 | 구글 워크스페이스 기반의 기업 | Microsoft 365 중심 조직 |
(참고) 구글I/O 2025에서 발표한 Gemini 업데이트 (25/05/20)
조직 생성형AI 도입 전략 시 고려 팁
기존 SaaS 체계 유지 여부: 이미 Google/Microsoft 환경이라면 해당 플랫폼의 AI 서비스 도입이 유리
비용 관리: 전체 전사 도입보다는, 핵심 부서 선도팀 중심 ‘선택적 도입’ 및 테스트(PoC) 후 확산 전략이 안정적
보안/정책 이슈: 외부 AI 서비스 도입 시 개인정보, 내부 문서 보호 기준을 명확히 할 필요 있음
업무 활용 흐름 정렬: Copilot은 기존 문서 기반 업무에, Gemini는 협업 중심 환경에, ChatGPT는 커스터마이징 및 실험 중심 조직에 추천
다시 정리해보자면, 이렇게 정리해볼 수 있습니다.
기존 툴 기반 AI 기능 최대 활용 → 빠른 확산
직무 고도화 필요시, 생성형 AI 도구 단계적 도입
도입 전 팀 단위 테스트(PoC) 진행 → 확산 설계 연결
이제 교육의 끝에는 항상 이 질문이 따라야 합니다.
“우리는 어떤 툴을, 어떤 흐름으로, 어떤 전략으로 적용할 것인가?”
이것이 없다면 교육은 소모성이고, 도입은 형식에 그칠 수 있습니다. AX교육은 바로 이 조직 맞춤형 설계와 실천 전략을 포괄하는 구조입니다.
4. 교육 전, 반드시 고려해야 할 조직 전략 포인트
교육/도입을 결정하기 전에 반드시 고려해야 할 실전 포인트는 어떤 것이 있을까요?
✅ 보안과 정책 기준
클라우드 기반 도구 사용 시 개인정보/기밀 보호 필요
사내 정책 정립: 어떤 업무에 사용할 수 있는가, 무엇을 제한해야 하는가
✅ 업무 흐름 중심 설계
문서 작성, 회의록, 보고 등 기존 흐름 속에 AI를 자연스럽게 삽입
기존 방식이 AI 기반 방식으로 대체되어야 지속 가능
✅ 구독료와 실사용률 사이의 균형
무조건 전사 도입보다는, 고사용자 중심 선별 구독 구조 설계
✅ 조직문화와 확산 전략
프롬프트 공유 문화, 전사 챌린지, 우수사례 리워드 등 문화 기반 설계
도입/교육 전, 반드시 던져야 할 3가지 질문
기준 | 질문 | 설명 |
업무 맥락 중심 설계인가? | 우리 조직의 업무 흐름에 AI가 자연스럽게 녹아드는가? | 단순 기능이 아니라, 실제 업무 흐름 중심에서 AI를 설계해야 활용 지속 가능 |
파일럿 테스트를 했는가? | 도입 전 실험과 테스트를 했는가? | 도입 전 최소 2~3개 팀에서 실험하고 결과를 분석한 뒤 확산 전략을 수립하는 것이 효과적 |
구조화된 지속 활용 체계가 있는가? | 교육 이후에도 지속적으로 활용될 수 있는 구조가 설계되었는가? | 프롬프트 공유, 자동화 템플릿, KPI 반영 등 체계적 유지 장치가 없다면 교육 효과는 단발성에 그침 |
생성형AI 교육은 시작일 뿐입니다. 단순히 교육을 했다고 해서 조직이 바뀌지 않습니다. 툴을 익히는 것을 넘어서, 어떻게 조직 전체가 AI를 활용할 수 있도록 설계할 것인가가 진짜 질문입니다. 기술보다 중요한 것은 변화입니다. 변화는 설계에서 시작됩니다.
