[블로그]💡스케일업 사례 #5 전사 교육으로 확대된 제약업 AI교육, 어떻게 설계됐을까? 💊

제약바이오 AI활용, 전사 교육으로 확장된 동아쏘시오홀딩스의 선택

동아쏘시오홀딩스는 제약·바이오 산업을 중심으로, 여러 그룹사를 운영하고 있는 지주사입니다.

동아쏘시오홀딩스는 연구, 기획, 마케팅, 경영지원 등 다양한 직무가 함께 움직이는 조직 구조를 가지고 있으며,

업무 전반은 보고서와 기획 문서, 내부 공유 자료처럼 문서를 중심으로 유기적으로 연결되어 있는 기업입니다.

제약바이오 산업 전반의 AI 활용 흐름

제약·바이오 산업은 정확성과 신뢰성이 특히 중요한 분야입니다. 그만큼 보고서, 기획안, 내부 자료처럼 형식과 내용이 모두 중요한 문서 업무의 비중이 높은데요.

이런 환경에서는 문서를 빠르게 쓰는 것뿐만 아니라, 정확하게 정리하고 일관성 있게 관리하는 것이 중요하게 작용합니다. 최근에는 제약바이오 산업 전반에서도 생성형 AI를 활용하려는 시도가 점차 늘어나고 있습니다. 정보 검색이나 간단한 초안 작성에서 시작해, 문서 구조를 정리하거나 내용을 요약하는 방식까지 활용 범위가 조금씩 넓어지고 있죠.

이러한 변화는 연구·개발 부서에만 국한되지 않고 기획, 마케팅, 내부 커뮤니케이션 등 다양한 직무로 확산되는 흐름을 보이고 있습니다. AI가 더 이상 특정 부서만의 도구가 아니라, 조직 전반에서 활용될 수 있는 도구로 인식되기 시작한 거죠.

AI 활용의 필요성이 대두되면서, 실무에 활용할 수 있는 AI 툴은 계속 늘어나고 있습니다.

하지만 그만큼 “어디서부터 시작해야 할지 모르겠다”는 고민도 함께 커졌죠.

"AI를 어학처럼 공통 역량으로 만들 수 있을까?" 

일부 직원은 이미 AI를 활용하고 있었지만, 그 활용 방식이 전사로 확산되기는 쉽지 않았고, 직무별로 활용 수준에 차이가 생기는 상황도 나타났는데요.

또한 단기 특강만으로는 AI를 실제 업무에 적용하는 단계까지 가기 어렵다는 점도 교육을 고민하는 과정에서 분명한 한계로 느꼈다고 전했습니다.

에이블런은 이러한 고민에 대해 생성형 AI 툴을 바로 다루는 교육이 아닌, AI리터러시 교육을 출발점으로 한, 단계적 접근을 제안했습니다.

AI를 “어떻게 쓰느냐” 이전에 AI를 어떻게 이해해야 하는지, 결과물을 어떻게 판단해야 하는지, 업무에 적용할 때 어떤 기준을 가져야 하는지 AI의 구조를 먼저 정리하는 방식이었죠.

이 과정에서 AI는 일부 직원, 직무만 선택적으로 배우는 기술이 아니라, 전사 구성원이 공통적으로 갖춰야 할 기본 역량으로 설정되었습니다.

전사 대상 AI 리터러시 교육

첫 번째 교육은 그룹사 임직원을 대상으로 진행된 전사 대상 생성형 AI·AI리터러시 교육이었습니다.

AI 역량 강화를 위한 사전 단계로, AI에 대한 기본 이해와 함께 여러 생성형 AI 도구를 직접 활용해 볼 수 있도록 구성됐습니다.

교육에서는 하나의 업무 주제를 기준으로 툴별 결과물을 비교해 보는 방식이 활용됐어요. 같은 질문이라도 툴과 프롬프트에 따라 결과가 어떻게 달라지는지를 직접 확인할 수 있었죠.

“동일한 업무 주제에 대해 툴 별 결과물을 비교해 볼 수 있어서 좋았다.” 

- 교육생 의견 중 

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생성형 AI를 활용한 마케팅 실무 과정

마케팅 업무 흐름에 맞춘 생성형 AI 활용

두 번째 교육은 마케팅 직무를 대상으로 한 생성형 AI 활용 과정으로 구성되었습니다. 이 과정에서는 생성형 AI를 마케팅 업무 전반에 어떻게 적용할 수 있는지, 실제 업무 흐름에 맞춰 단계적으로 살펴보는 데 초점을 맞췄는데요.

먼저 생성형 AI를 활용한 마케팅 사례를 살펴보고, 마케팅 업무에 활용할 수 있는 다양한 AI 도구를 소개하는 방식으로 진행되었습니다다. 이와 함께 GPT를 활용해 소셜 데이터 분석을 수행하고, 소비자 트렌드와 감성 분석을 통해 마케팅 인사이트를 도출해보는 실습이 포함됐습니다.

프롬프트 엔지니어링과 콘텐츠 제작 실습

교육의 핵심은 프롬프트 엔지니어링을 실제 마케팅 업무에 적용해보는 실습이었습니다. 프롬프트의 기본 원칙과 구조를 이해한 뒤, 마크다운이나 템플릿을 활용해 프롬프트를 구조화해 작성해 보는 과정을 거쳤죠.

이후에는 카피라이팅, 광고 소재 제작, 고객 페르소나 설정 등 마케팅 실무에서 자주 다뤄지는 과제를 중심으로 프롬프트 엔지니어링 실습이 이어졌습니다.또한 ChatGPT를 활용해 크롤링 업무를 자동화하며 뉴스 기사나 상품 조사 데이터를 수집해보는 과정도 포함됐습니다.

이를 통해 교육생들은 생성형 AI를 활용한 데이터 기반 마케팅 기획과 콘텐츠 제작 흐름을 직접 경험할 수 있었습니다. 또한, “업무적으로도, 개인적으로도 활용할 수 있는 내용이었기에 매우 유익했다.” 등 현장에서의 긍정적인 피드백을 받을 수 있었습니다.

Copilot과 함께하는 스마트 워크

Copilot 기반 업무 생산성 향상 실습

마지막 세 번째 교육에서는 MS Copilot을 활용한 스마트 워크 과정으로 진행되었습니다. Copilot의 개념과 작동 방식을 이해하는 단계부터 시작해, 실제 업무에서 자주 사용하는 도구 중심으로 실습이 구성되었는데요.

먼저 생성형 AI를 활용한 마케팅 사례를 살펴보고, 마케팅 업무에 활용할 수 있는 다양한 AI 도구를 소개하는 방식으로 진행되었습니다다. 이와 함께 GPT를 활용해 소셜 데이터 분석을 수행하고, 소비자 트렌드와 감성 분석을 통해 마케팅 인사이트를 도출해보는 실습이 포함됐습니다.

문서·엑셀·PPT·협업 도구까지 확장된 실습

이후에는 Copilot 활용 실무 중심 실습이 이어졌습니다. Copilot을 활용한 엑셀 조건부 서식, 수식, 피벗 테이블 실습부터 데이터 기반 인사이트 도출, Copilot을 활용한 PPT 작성과 슬라이드 구성, 그리고 Word 문서 초안 작성과 편집까지 Copilot을 활용해 업무 자료를 제작하고 참조 파일을 활용하는 과정도 포함됐어요.

이 실습을 통해 교육생들은 Copilot을 활용한 사무 자동화와 업무 생산성 향상 방식을 단계적으로 경험할 수 있었습니다.

"요청사항을 빠르게 확인해 주고 교육에 반영해 주어 감사했으며,

다양한 AI툴을 직접 써보는 방향으로 진행되어 임직원들이 AI와 친해지는 데 많은 도움이 될 것 같습니다."

제약바이오 기업, 전사 맞춤형 AI 활용의 출발점

이번 동아쏘시오홀딩스의 AI 교육은 전사 임직원이 생성형 AI와 AI 리터러시에 대해 공통으로 이해하는 계기가 되었고 이를 바탕으로 직무별·주제별 추가 교육과 Copilot, 생성형 AI 마케팅 등 확장 과정에 대한 논의로 이어졌습니다.

이 사례는 제약·바이오 기업에서의 AI 전환이 기술 도입 자체보다 조직 역량을 어떻게 설계하느냐가 중요하다는 점을 보여줍니다. 문서, 보고, 기획 업무 비중이 높은 산업 특성상 AI를 빠르게 쓰는 것보다,어디까지 활용할 것인지에 대한 조직 차원의 기준과 합의가 먼저 필요합니다.

AI를 일부 개인의 도구로 두지 않고 전사 공통 역량으로 설계했을 때, 생성형 AI 활용은 실제 업무 변화로 이어질 수 있습니다.

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왜 에이블런인가?

에이블런은 AI 교육을 설계할 때 먼저 산업의 성격과 조직의 업무 구조를 이해하는 것부터 시작합니다. 제약·바이오 기업처럼 문서와 보고, 기획 업무 비중이 높은 조직에서는 AI를 어떻게 써야 하는지보다,어떤 기준으로 활용할 것인지를 먼저 정리하는 과정이 필요하기 때문입니다.

동아쏘시오홀딩스 사례 역시 새로운 툴을 많이 배우는 데 목적을 두기보다, 전사 임직원이 공통으로 이해하고 활용할 수 있는 역량을 만드는 데 초점을 맞춰 설계됐습니다.

이러한 접근이 가능했기에, 이번 교육은 단순한 생성형 AI 학습을 넘어 조직 전반에서 활용 가능한 제약바이오 기업 생성형 AI 교육 사례로 이어질 수 있었습니다.

에이블런은 앞으로도 산업과 업무 맥락에 맞춘 AI 교육을 통해 기업의 실제 업무 변화로 이어지는 출발점을 함께 만들어가겠습니다.

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