[블로그]💡 스케일업 사례 #6 대학교직원 AI 역량 강화를 고민한 한국과학기술원의 선택 🔬

교직원 모두가 활용할 수 있는 AI, 대학에서는 어디서부터 시작해야 할까?

"한국과학기술원(KAIST)은 대한민국을 대표하는 연구중심 이공계 특화 대학으로, 

첨단 과학기술 연구와 인재 양성을 통해 국가 혁신을 이끌어온 국책 연구기관 성격의 대학입니다."

대학 현장에서 확산되는 디지털·AI 활용 흐름

생성형 AI의 확산과 함께 대학 조직 내부에서도 AI를 업무에 활용하려는 움직임이 점차 확대되고 있습니다. 이제 AI는 특정 연구자나 기술 담당자만의 도구가 아니라, 문서 작성·자료 정리·기획 등 교직원 일상 업무 전반과 맞닿아 있는 기술이 되었습니다.

학생 교육을 넘어 교직원 대상 AI 교육, 그리고 교직원 AI 역량 강화에 대한 관심이 높아진 배경도 여기에 있습니다. 연구중심대학인 한국과학기술원 역시 조직 전반에서 AI를 이해하고 활용할 수 있는 기본 역량의 중요성을 인식하게 되었습니다.

대학 조직 내 AI 도입의 필요성은 분명했지만, 현실적인 고민도 함께 존재했습니다.

"교직원 모두가 활용할 수 있는 AI는 어디서부터 시작해야 할까?"

교직원 조직 내에는 AI 활용 경험과 이해도의 편차가 컸고, 다수는 AI 비전공자로서 실제 업무에 어떻게 적용해야 할지 막막함을 느끼고 있었습니다.

단순한 기술 소개나 트렌드 강의로는 한계가 분명했고, 교직원 눈높이에 맞으면서도 실제 업무에 연결되는 AI 교육이 필요했습니다.

특히 교직원 조직 내 AI 활용 수준의 편차가 큰 상황에서, 일부 숙련자를 기준으로 한 교육은 오히려 거리감을 키울 수 있었습니다. 그래서 필요한 것은 “잘하는 사람을 더 잘하게 만드는 교육”이 아니라 다수가 함께 시작할 수 있는 AI 교육이었습니다.

이러한 고민을 바탕으로 에이블런은 초기 교육을 단발성으로 끝내지 않고, 교직원 AI 역량 강화를 전제로 한 단계적 교육 구조를 제안했습니다.

출발점은 생성형 AI 활용 교육이었습니다. AI의 원리를 깊게 설명하기보다는, 교직원 업무 맥락에 맞춰 “이런 업무에 이렇게 써볼 수 있다” 는 경험을 먼저 제공하는 방식이었습니다.

문서 작성, 자료 정리, 기획 아이디어 도출 등 실제 업무에서 바로 체감할 수 있는 실습 중심 구성은 AI 비전공자에게도 부담을 줄였고, 교육 현장에서는 자연스럽게 질문과 대화가 이어졌습니다.

교육이 일방적으로 전달되는 강의가 아니라, “이건 우리 부서에서는 이렇게 써볼 수 있겠다” 는 이야기들이 오가는 분위기가 형성되었다는 점도 인상적이었습니다.

1회차: 생성형 AI 활용 교육

한국과학기술원의 첫 교육은 생성형 AI 활용 교육으로 시작됐습니다.

이 과정은 교직원 대상 대학 AI교육의 출발점을 만드는 단계로, AI 비전공자도 이해할 수 있는 활용 경험을 제공하는 데 초점을 맞췄습니다.

생성형 AI의 기본 이해부터 문서 작성, 자료 조사 및 정리, 업무 아이디어 도출 등 교직원들이 실제로 수행하는 업무와 직접 연결된 활용 사례를 중심으로 구성되었습니다.

특히 “배워서 아는 것”보다 “업무에 바로 써볼 수 있는 것”에 집중한 실습형 구성 덕분에 현장에서는 “동일한 업무 주제에 대해 툴별 결과물을 비교해 볼 수 있어서 좋았다.” 는 실무 중심 피드백이 다수 확인됐습니다.

특히 눈에 띄었던 점은, AI를 대단한 기술이 아니라 내 업무를 조금 덜 힘들게 만들어 주는 도구로 인식하기 시작했다는 변화였습니다.

🔗교직원 업무에 딱 맞는 생성형 AI 비서가 필요할 땐?

2회차: 교직원 디지털 역량 강화를 위한 확장 교육

데이터 리터러시 교육으로 이어진 다음 단계

생성형 AI 활용 교육 이후, 자연스럽게 다음 질문이 이어졌습니다. “AI가 만들어 준 결과를, 우리는 어떻게 해석하고 판단해야 할까?”

이에 따라 교육은 교직원 디지털 역량 강화를 목표로 한 확장 단계로 이어졌고, 그 핵심이 바로 데이터 리터러시 교육였습니다. 이 과정에서는 특정 툴을 익히는 데 초점을 맞추기보다, 교직원 업무 흐름 속에서 데이터를 이해하고 활용하는 기준을 만드는 데 집중했습니다.

교육을 운영하면서 담당자와의 지속적인 커뮤니케이션을 통해 구성이나 설명 방식이 유연하게 보완됐다는 점도, 교육 만족도를 높이는 데 중요한 역할을 했습니다.

🔗대학 조직 업무에 맞춘 AI 데이터 리터러시 교육

"요청드리는 사항을 잘 반영해 주시고, 실무에 적용할 수 있는 부분 중심으로 교육을 준비해 주시다보니 입과생분들의 반응이 좋아, 에이블런에 교육을 계속 찾게 되는 것 같습니다."

연구중심대학에서의 AI 교육이 보여 준 변화

이번 한국과학기술원과 반복적으로 운영된 교육 전반에서 높은 교육 만족도가 확인됐습니다. 2024년 진행된 생성형 AI 기초 교육은 평균 4.9점, 2025년 생성형 AI 업무 효율화 교육은 4.8점을 기록했습니다.

현장에서는“눈높이에 맞는 설명 덕분에 업무 자료를 훨씬 쉽게 만들 수 있었다”, “매번 PPT 초안을 준비하느라 시간이 많이 들었는데, 실제로 시간을 줄일 수 있을 것 같다” 와 같은 구체적인 변화에 대한 피드백도 이어졌습니다.

이 사례가 보여주는 시사점은 분명했습니다. 연구중심대학에서의 AI 도입은 새로운 기술을 얼마나 빨리 쓰느냐의 문제가 아니라, 조직 구성원 모두가 어느 수준까지 함께 활용할 수 있느냐를 설계하는 과정이라는 점입니다.

AI를 특정 직무나 일부 전문가의 도구로 남겨두지 않고, AI 비전공자를 아울러 교직원 공통 역량으로 설계했을 때 교육은 단발성 이벤트를 넘어 실제 업무 변화로 이어질 수 있습니다.

🔗교직원 AI 데이터 리터러시 역량 강화 사례

왜 에이블런인가?

에이블런은 AI 교육을 ‘잘 만든 커리큘럼을 전달하는 일’로만 보지 않습니다.

한국과학기술원 사례에서도 에이블런은 생성형 AI 활용 교육을 출발점으로 삼아, 교직원 AI 역량 강화를 위한 단계적 교육 로드맵을 함께 설계하는 파트너 역할을 수행했습니다.

AI 비전공 교직원의 수준과 조직 특성을 고려해 교육 난이도와 속도를 조정하고, 업무 맥락에 맞춘 실습 중심 구조를 유지했기에 교육은 자연스럽게 다음 단계로 확장될 수 있었습니다. AI 교육을 “한 번 해봤다”에서 끝내지 않고, “조직의 역량으로 남기고 싶다면”, 이런 접근 방식이 하나의 현실적인 해답이 될 수 있습니다.

에이블런은 앞으로도 산업과 업무 맥락에 맞춘 AI 교육을 통해 대학 조직의 실제 업무 변화로 이어지는 출발점을 함께 만들어 가겠습니다.

교직원 AI 역량 강화를 고민하고 있다면? 에이블런과 함께하세요!👇