기업교육 사례
생성형 AI 교육, ChatGPT 하나로는 부족했다
| Y사 업무활용 심화과정 사례
"배울 때는 이해했는데, 막상 업무에서는 어떻게 활용해야 할지 모르겠습니다."
AI 도구를 아는 것과 업무에 실제로 적용하는 것은 서로 다른 역량입니다.
많은 기업이 ChatGPT 교육을 진행했지만 교육 이후 현업 활용으로 이어지지 않는 이유도 여기에 있습니다.
Y사는 이러한 고민을 해결하기 위해 생성형 AI 업무활용 심화과정을 운영했습니다. 이번 교육은 특정 AI 기능을 배우는 것이 아니라 업무 목적에 따라 AI를 선택하고 연결하는 방법을 익히는 실습 중심 2일 과정으로 설계된 기업교육 사례입니다.
핵심 요약💡
문제 ChatGPT 교육을 진행했지만 실제 업무에서는 활용하지 못하는 구성원이 많았습니다.
해결 ChatGPT 하나를 깊게 배우는 대신, 업무 목적에 따라 여러 생성형 AI를 선택하고 연결하는 실습 중심 교육을 진행했습니다.
핵심 포인트 Y사는 2일간 총 8개의 실습 모듈을 통해 데이터 분석부터 보고서 작성, 발표자료 제작까지 실제 업무 흐름을 AI로 연결하는 경험을 제공했습니다.
Q. 생성형 AI 심화과정은 기초 교육과 무엇이 다른가요?
기초 교육이 AI 도구를 소개하고 체험하는 데 초점을 맞춘다면, 심화과정은 실제 업무 흐름 속에서 어떤 AI를 선택하고 어떻게 연결해 활용할 것인지를 다룹니다.
Q. ChatGPT 외에 다른 AI 도구도 배워야 하는 이유는 무엇인가요?
도구마다 강점이 다르기 때문입니다. 데이터 분석은 Gemini, 자료 조사는 Perplexity, 내부 문서 활용은 NotebookLM, 발표자료 제작은 Gamma처럼 업무 목적에 맞는 도구를 선택할 수 있어야 실무 활용도가 높아집니다.
📋 교육 개요 한눈에 보기
| 항목 | 내용 |
|---|
| 교육명 | 생성형 AI 업무활용 심화과정 |
| 교육 대상 | Y사 임직원 |
| 교육 기간 | 2026년 6월 22일(월) ~ 23일(화), 2일 |
| 교육 시간 | 총 8시간 |
| 활용 AI | ChatGPT · Gemini · Perplexity · NotebookLM · Gamma 등 |
| 운영 방식 | 강의 + 실습 중심 |
이번 교육은 총 8개의 실습 모듈을 통해 생성형 AI를 개별 기능이 아닌 업무 프로세스 관점에서 활용하는 방법을 익히도록 설계되었습니다.
Y사의 고민 — AI 교육을 받았는데, 왜 현업에서는 안 쓰게 될까요?
생성형 AI에 대한 관심은 높아졌지만, 많은 기업에서 비슷한 고민이 반복됩니다.
"ChatGPT 교육을 했는데 실제 사용하는 직원은 많지 않습니다."
"어떤 AI를 언제 써야 하는지 모르겠다는 의견이 많습니다."
"도구는 알지만 내 업무에 어떻게 연결해야 할지 막막합니다."
단일 도구를 소개하는 교육은 흥미를 높일 수 있지만, 실제 업무 적용까지 이어지기는 쉽지 않습니다. Y사 역시 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 기능을 배우는 교육이 아니라 업무 프로세스를 AI로 연결하는 교육을 선택했습니다.
인키움은 교육에 앞서 참가자들의 AI 활용 수준과 업무 특성을 확인하고, 이를 바탕으로 커리큘럼 일부를 조정해 운영했습니다. 동일한 프로그램을 기계적으로 운영하는 것이 아니라, 실제 참가자 수준에 맞게 내용의 깊이와 실습 방식을 조정하는 것이 인키움의 운영 방식입니다.
이번 교육에서 가장 중요했던 3가지 실습
이번 과정은 총 8개의 실습 모듈로 운영됐습니다. 하지만 핵심은 모든 AI를 배우는 것이 아니라 업무 흐름에 맞게 AI를 선택하고 연결하는 방법을 익히는 것이었습니다.
① ChatGPT가 아닌 '어떤 AI를 언제 사용할 것인가'
교육 초반에는 ChatGPT, Gemini, Perplexity, NotebookLM, Gamma 등 다양한 생성형 AI의 특징을 비교했습니다. 중요한 것은 어떤 AI가 가장 뛰어난지가 아니라 업무 목적에 따라 가장 적합한 AI를 선택하는 기준을 익히는 것이었습니다.
- • 데이터 분석 → Gemini
- • 출처 기반 자료 조사 → Perplexity
- • 내부 문서 분석 → NotebookLM
- • 발표자료 제작 → Gamma
AI 환각(Hallucination), 팩트체킹, 회사 기밀 및 개인정보 입력 금지 등 AI 활용 시 반드시 알아야 할 보안 수칙도 함께 다뤘습니다. 참가자들은 하나의 AI가 모든 업무를 해결하는 것이 아니라, 업무 목적에 따라 AI를 선택해야 한다는 점을 가장 크게 체감했습니다.
이번 교육의 핵심은 'ChatGPT를 잘 사용하는 방법'이 아니라, '업무 목적에 따라 가장 적합한 AI를 선택하는 기준'을 익히는 것이었습니다.
② 데이터 분석부터 보고서, 발표자료까지 하나의 흐름으로 연결
이번 과정은 AI 기능을 각각 배우는 교육이 아니었습니다. Gemini로 Excel 데이터를 분석하고 → Canvas로 보고서 초안을 작성한 뒤 → Gamma를 활용해 발표자료까지 완성하는 방식으로 실습을 진행했습니다.
데이터 분석 → 보고서 작성 → 발표자료 제작
이라는 실제 업무 흐름 전체를 AI로 연결해 경험하도록 설계했습니다. 앞 단계의 결과물이 다음 단계의 입력값이 되는 실제 업무 프로세스를 그대로 재현했다는 점이 이번 과정의 가장 큰 차별화 요소였습니다.
③ NotebookLM으로 '내 자료'를 활용하는 방법
NotebookLM 실습에서는 PDF와 내부 문서를 직접 업로드해 필요한 내용을 찾고 정리하는 방법을 익혔습니다. 외부 검색이 아니라 업로드한 자료 안에서만 답을 찾는 방식이라는 점을 설명하자 참가자들의 관심이 높아졌습니다.
"사내 규정집도 이렇게 활용할 수 있나요?"
"교육자료도 AI가 찾아줄 수 있나요?"
같은 실무 중심 질문이 이어졌으며, 보안이 중요한 기업 환경에서 활용 가능성이 높다는 점도 참가자들이 공감한 부분이었습니다.
⚖️ 일반적인 AI 교육과 무엇이 달랐을까요?
| 구분 | 일반적인 생성형 AI 교육 | Y사 심화과정 |
|---|
| 교육 목표 | AI 기능 익히기 | 업무 프로세스에 AI 적용하기 |
| 활용 도구 | ChatGPT 중심 | 목적별 AI 비교·선택 |
| 실습 방식 | 도구별 개별 실습 | 데이터 분석 → 보고서 → 발표자료 연결 실습 |
| 교육 결과 | 기능 이해 | 업무별 AI 활용 기준 수립 |
| 교육 마무리 | 교육 종료 | 실무 적용 액션플랜 작성 |
교육 현장에서 확인한 변화
교육 초반에는 대부분 "업무에서 ChatGPT만 사용하고 있다."는 의견이 많았습니다. 하지만 실습이 진행될수록 참가자들의 대화는 조금씩 달라졌습니다.
"이 업무는 NotebookLM이 더 적합하겠네요."
"보고서는 Gemini가 더 편할 것 같습니다."
도구 자체를 이야기하기보다 어떤 업무에 어떤 AI를 활용하면 좋을지를 고민하는 대화가 자연스럽게 이어졌습니다. 이는 AI를 개별 기능으로 배우는 것이 아니라 하나의 업무를 처음부터 끝까지 연결하는 방식으로 실습했기 때문에 나타난 변화였습니다.
교육 종료 후에는 Claude 활용 방법에 대한 추가 교육 니즈도 확인됐습니다. Y사는 내부 수요를 검토한 뒤 필요 시 후속 심화교육을 진행하기로 했습니다.
이번 교육은 새로운 AI 도구를 소개하는 데 그치지 않고, 업무 목적에 따라 AI를 선택하고 활용하는 기준을 조직 안에 확산시키는 출발점이 되었습니다. 이러한 경험은 이후 자료 조사, 문서 작성, 데이터 분석 등 다양한 업무에서 AI 활용을 자연스럽게 확대하는 기반이 될 것으로 기대됩니다.
생성형 AI 교육의 핵심은 '도구'보다 '업무'입니다
생성형 AI를 도입한 기업은 많아졌지만, 교육 이후 실제 업무 활용까지 이어지는 조직은 아직 많지 않습니다. AI 기능을 배우는 것과 업무 프로세스에 적용하는 것은 서로 다른 역량이기 때문입니다.
또한 조직마다 AI 활용 수준과 직무 환경은 모두 다르므로 동일한 교육이 모든 조직에 적합할 수는 없습니다.
인키움은 교육 이전 단계에서 조직의 AI 활용 수준과 업무 특성을 함께 진단하고, 그 결과를 바탕으로 교육 난이도와 커리큘럼을 설계합니다. 단순히 새로운 AI를 소개하는 것이 아니라, 구성원이 자신의 업무에서 어떤 AI를 언제 활용해야 하는지 스스로 판단할 수 있도록 돕는 것이 인키움 생성형 AI 교육의 목표입니다.
생성형 AI 교육을 검토하고 있다면, 먼저 조직의 현재 수준과 업무 환경을 점검하는 것부터
시작해 보시기 바랍니다.
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기업교육 사례
생성형 AI 교육, ChatGPT 하나로는 부족했다
| Y사 업무활용 심화과정 사례
AI 도구를 아는 것과 업무에 실제로 적용하는 것은 서로 다른 역량입니다.
많은 기업이 ChatGPT 교육을 진행했지만 교육 이후 현업 활용으로 이어지지 않는 이유도 여기에 있습니다.
Y사는 이러한 고민을 해결하기 위해 생성형 AI 업무활용 심화과정을 운영했습니다. 이번 교육은 특정 AI 기능을 배우는 것이 아니라 업무 목적에 따라 AI를 선택하고 연결하는 방법을 익히는 실습 중심 2일 과정으로 설계된 기업교육 사례입니다.
핵심 요약💡
Q. 생성형 AI 심화과정은 기초 교육과 무엇이 다른가요?
기초 교육이 AI 도구를 소개하고 체험하는 데 초점을 맞춘다면, 심화과정은 실제 업무 흐름 속에서 어떤 AI를 선택하고 어떻게 연결해 활용할 것인지를 다룹니다.
Q. ChatGPT 외에 다른 AI 도구도 배워야 하는 이유는 무엇인가요?
도구마다 강점이 다르기 때문입니다. 데이터 분석은 Gemini, 자료 조사는 Perplexity, 내부 문서 활용은 NotebookLM, 발표자료 제작은 Gamma처럼 업무 목적에 맞는 도구를 선택할 수 있어야 실무 활용도가 높아집니다.
📋 교육 개요 한눈에 보기
이번 교육은 총 8개의 실습 모듈을 통해 생성형 AI를 개별 기능이 아닌 업무 프로세스 관점에서 활용하는 방법을 익히도록 설계되었습니다.
Y사의 고민 — AI 교육을 받았는데, 왜 현업에서는 안 쓰게 될까요?
생성형 AI에 대한 관심은 높아졌지만, 많은 기업에서 비슷한 고민이 반복됩니다.
"ChatGPT 교육을 했는데 실제 사용하는 직원은 많지 않습니다."
"어떤 AI를 언제 써야 하는지 모르겠다는 의견이 많습니다."
"도구는 알지만 내 업무에 어떻게 연결해야 할지 막막합니다."
단일 도구를 소개하는 교육은 흥미를 높일 수 있지만, 실제 업무 적용까지 이어지기는 쉽지 않습니다. Y사 역시 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 기능을 배우는 교육이 아니라 업무 프로세스를 AI로 연결하는 교육을 선택했습니다.
인키움은 교육에 앞서 참가자들의 AI 활용 수준과 업무 특성을 확인하고, 이를 바탕으로 커리큘럼 일부를 조정해 운영했습니다. 동일한 프로그램을 기계적으로 운영하는 것이 아니라, 실제 참가자 수준에 맞게 내용의 깊이와 실습 방식을 조정하는 것이 인키움의 운영 방식입니다.
이번 교육에서 가장 중요했던 3가지 실습
이번 과정은 총 8개의 실습 모듈로 운영됐습니다. 하지만 핵심은 모든 AI를 배우는 것이 아니라 업무 흐름에 맞게 AI를 선택하고 연결하는 방법을 익히는 것이었습니다.
① ChatGPT가 아닌 '어떤 AI를 언제 사용할 것인가'
교육 초반에는 ChatGPT, Gemini, Perplexity, NotebookLM, Gamma 등 다양한 생성형 AI의 특징을 비교했습니다. 중요한 것은 어떤 AI가 가장 뛰어난지가 아니라 업무 목적에 따라 가장 적합한 AI를 선택하는 기준을 익히는 것이었습니다.
AI 환각(Hallucination), 팩트체킹, 회사 기밀 및 개인정보 입력 금지 등 AI 활용 시 반드시 알아야 할 보안 수칙도 함께 다뤘습니다. 참가자들은 하나의 AI가 모든 업무를 해결하는 것이 아니라, 업무 목적에 따라 AI를 선택해야 한다는 점을 가장 크게 체감했습니다.
② 데이터 분석부터 보고서, 발표자료까지 하나의 흐름으로 연결
이번 과정은 AI 기능을 각각 배우는 교육이 아니었습니다. Gemini로 Excel 데이터를 분석하고 → Canvas로 보고서 초안을 작성한 뒤 → Gamma를 활용해 발표자료까지 완성하는 방식으로 실습을 진행했습니다.
데이터 분석 → 보고서 작성 → 발표자료 제작
이라는 실제 업무 흐름 전체를 AI로 연결해 경험하도록 설계했습니다. 앞 단계의 결과물이 다음 단계의 입력값이 되는 실제 업무 프로세스를 그대로 재현했다는 점이 이번 과정의 가장 큰 차별화 요소였습니다.
③ NotebookLM으로 '내 자료'를 활용하는 방법
NotebookLM 실습에서는 PDF와 내부 문서를 직접 업로드해 필요한 내용을 찾고 정리하는 방법을 익혔습니다. 외부 검색이 아니라 업로드한 자료 안에서만 답을 찾는 방식이라는 점을 설명하자 참가자들의 관심이 높아졌습니다.
"교육자료도 AI가 찾아줄 수 있나요?"
같은 실무 중심 질문이 이어졌으며, 보안이 중요한 기업 환경에서 활용 가능성이 높다는 점도 참가자들이 공감한 부분이었습니다.
⚖️ 일반적인 AI 교육과 무엇이 달랐을까요?
교육 현장에서 확인한 변화
교육 초반에는 대부분 "업무에서 ChatGPT만 사용하고 있다."는 의견이 많았습니다. 하지만 실습이 진행될수록 참가자들의 대화는 조금씩 달라졌습니다.
"보고서는 Gemini가 더 편할 것 같습니다."
도구 자체를 이야기하기보다 어떤 업무에 어떤 AI를 활용하면 좋을지를 고민하는 대화가 자연스럽게 이어졌습니다. 이는 AI를 개별 기능으로 배우는 것이 아니라 하나의 업무를 처음부터 끝까지 연결하는 방식으로 실습했기 때문에 나타난 변화였습니다.
교육 종료 후에는 Claude 활용 방법에 대한 추가 교육 니즈도 확인됐습니다. Y사는 내부 수요를 검토한 뒤 필요 시 후속 심화교육을 진행하기로 했습니다.
이번 교육은 새로운 AI 도구를 소개하는 데 그치지 않고, 업무 목적에 따라 AI를 선택하고 활용하는 기준을 조직 안에 확산시키는 출발점이 되었습니다. 이러한 경험은 이후 자료 조사, 문서 작성, 데이터 분석 등 다양한 업무에서 AI 활용을 자연스럽게 확대하는 기반이 될 것으로 기대됩니다.
생성형 AI 교육의 핵심은 '도구'보다 '업무'입니다
생성형 AI를 도입한 기업은 많아졌지만, 교육 이후 실제 업무 활용까지 이어지는 조직은 아직 많지 않습니다. AI 기능을 배우는 것과 업무 프로세스에 적용하는 것은 서로 다른 역량이기 때문입니다.
또한 조직마다 AI 활용 수준과 직무 환경은 모두 다르므로 동일한 교육이 모든 조직에 적합할 수는 없습니다.
인키움은 교육 이전 단계에서 조직의 AI 활용 수준과 업무 특성을 함께 진단하고, 그 결과를 바탕으로 교육 난이도와 커리큘럼을 설계합니다. 단순히 새로운 AI를 소개하는 것이 아니라, 구성원이 자신의 업무에서 어떤 AI를 언제 활용해야 하는지 스스로 판단할 수 있도록 돕는 것이 인키움 생성형 AI 교육의 목표입니다.
생성형 AI 교육을 검토하고 있다면, 먼저 조직의 현재 수준과 업무 환경을 점검하는 것부터
시작해 보시기 바랍니다.
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