이제 막 입사한 신입사원부터 10년 넘게 한 분야를 지켜온 베테랑까지, 모두가 한 강의실에 앉아 똑같은 AI 교육을 받는 모습이 과연 최선일까요? 이런 의문을 갖게 되는 요즘입니다.
과거에는 연차가 곧 역량의 지표였지만 AI 시대의 문법은 완전히 다릅니다. 오히려 최신 기술에 익숙한 '디지털 네이티브' 세대 신입사원이 10년 차 경력직원보다 생성형 AI 툴을 더 능숙하게 다루는 역전 현상이 곳곳에서 나타나고 있습니다. 실제로 저연차 직원이 경영진에게 신기술을 가르치는 '리버스 멘토링(Reverse Mentoring)'을 도입하는 기업이 늘어나는 것도 이러한 현실을 반영한 사례입니다. 연차나 직급이라는 기존 잣대로는 더 이상 개인의 디지털 역량을 측정할 수 없게 된 것이죠.
이런 상황에서 모두에게 똑같은 내용의 교육을 제공하는 것은 두 그룹 모두의 의욕을 꺾는 결과를 낳습니다. AI에 이미 익숙한 직원에게는 기초적인 내용이 지루하게 느껴지고, 기술이 낯선 직원에게는 따라가기 벅찬 수업이 될 뿐입니다. 소중한 시간과 비용을 들여 교육을 진행했지만, 결국 누구의 실질적인 역량도 끌어올리지 못하는 비효율이 발생합니다.
결국, '연차'가 아닌 '역량'에 따른 맞춤 교육이 어느 때보다도 중요해졌습니다. 그렇다면 어떻게 해야 할까요? 교육의 기준을 '연차'에서 '실제 AI 활용 역량'으로 바꿔야 합니다. 예를 들어, 직원의 현재 수준에 따라 교육을 세 가지 트랙으로 나누어 접근하는 방식을 가정해볼 텐데요.
1. 기초 트랙: AI와 친해지기 (for AI 입문자)
AI 툴을 써보지 않았거나, 기술에 막연한 두려움을 가진 직원을 위한 과정입니다. 놀랍게도 변화에 보수적인 리더나 시니어급 직원들이 이 그룹에 더 많이 속하는 경우가 많습니다. 이 트랙의 목표는 어려운 이론 주입이 아닌, AI에 대한 긍정적인 경험과 '재미'를 느끼게 해주는 것입니다. 성공적인 교육 사례들처럼 이론은 30% 이하로 줄이고, 간단한 프롬프트로 이미지를 만들거나 보고서 초안을 작성하는 등 즉각적인 효능감을 느낄 수 있는 실습 중심으로 구성됩니다.
2. 중급 트랙: 내 업무 자동화하기 (for AI 경험자)
툴은 알지만 실무에 제대로 적용해본 적 없는 직원을 위한 실전 과정입니다. 목표는 명확합니다. 반복적인 업무를 AI와 노코드 툴로 '자동화'하여 업무 효율을 극대화하는 것입니다. '매일 아침 들어오는 영업 데이터 요약해서 보고하기', '고객 문의 유형별로 분류해서 답변 초안 생성하기' 등 당장 내일부터 써먹을 수 있는 실용적인 기술을 익히는 데 집중합니다.
3. 고급 트랙: 우리 팀의 문제 해결하기 (for AI 능숙자)
AI를 능숙하게 사용하며, 이를 통해 특정 비즈니스 문제를 해결하고 싶은 직원을 위한 과정입니다. 이 단계에서는 일방적인 강의보다는 '우리 회사의 실제 데이터로 고객 이탈 요인 분석하기'와 같은 '프로젝트 기반 학습(PBL)'이 효과적입니다. 필요하다면 RPA나 자연어로 코딩을 돕는 '바이브코딩' 같은 심화 기술을 활용해, 현업의 문제를 직접 해결하는 경험을 통해 실질적인 전문가로 성장하게 됩니다.
AI 입문자에게는 성장의 자신감을, 실무자에게는 업무 효율이라는 날개를, 전문가에게는 문제 해결이라는 새로운 무기를 쥐여주는 것. 이렇게 각자의 자리에서 시작된 작은 변화들이 모일 때, 비로소 조직 전체의 거대한 AI 혁신을 마주할 수 있지 않을까요?
에이블런은 모두를 위한 AI 리터러시 교육 전문 기업입니다. “보이는 교육은 시작일 뿐 진짜 변화는 맞춤형에서 시작됩니다”라는 철학 아래 기업의 실무 환경과 조직 언어에 맞춘 맞춤형 AI 교육 서비스를 제공합니다. 우리는 기술이 아닌, 사람과 조직의 변화를 만드는 교육을 합니다.
이제 막 입사한 신입사원부터 10년 넘게 한 분야를 지켜온 베테랑까지, 모두가 한 강의실에 앉아 똑같은 AI 교육을 받는 모습이 과연 최선일까요? 이런 의문을 갖게 되는 요즘입니다.
과거에는 연차가 곧 역량의 지표였지만 AI 시대의 문법은 완전히 다릅니다. 오히려 최신 기술에 익숙한 '디지털 네이티브' 세대 신입사원이 10년 차 경력직원보다 생성형 AI 툴을 더 능숙하게 다루는 역전 현상이 곳곳에서 나타나고 있습니다. 실제로 저연차 직원이 경영진에게 신기술을 가르치는 '리버스 멘토링(Reverse Mentoring)'을 도입하는 기업이 늘어나는 것도 이러한 현실을 반영한 사례입니다. 연차나 직급이라는 기존 잣대로는 더 이상 개인의 디지털 역량을 측정할 수 없게 된 것이죠.
이런 상황에서 모두에게 똑같은 내용의 교육을 제공하는 것은 두 그룹 모두의 의욕을 꺾는 결과를 낳습니다. AI에 이미 익숙한 직원에게는 기초적인 내용이 지루하게 느껴지고, 기술이 낯선 직원에게는 따라가기 벅찬 수업이 될 뿐입니다. 소중한 시간과 비용을 들여 교육을 진행했지만, 결국 누구의 실질적인 역량도 끌어올리지 못하는 비효율이 발생합니다.
결국, '연차'가 아닌 '역량'에 따른 맞춤 교육이 어느 때보다도 중요해졌습니다. 그렇다면 어떻게 해야 할까요? 교육의 기준을 '연차'에서 '실제 AI 활용 역량'으로 바꿔야 합니다. 예를 들어, 직원의 현재 수준에 따라 교육을 세 가지 트랙으로 나누어 접근하는 방식을 가정해볼 텐데요.
1. 기초 트랙: AI와 친해지기 (for AI 입문자)
AI 툴을 써보지 않았거나, 기술에 막연한 두려움을 가진 직원을 위한 과정입니다. 놀랍게도 변화에 보수적인 리더나 시니어급 직원들이 이 그룹에 더 많이 속하는 경우가 많습니다. 이 트랙의 목표는 어려운 이론 주입이 아닌, AI에 대한 긍정적인 경험과 '재미'를 느끼게 해주는 것입니다. 성공적인 교육 사례들처럼 이론은 30% 이하로 줄이고, 간단한 프롬프트로 이미지를 만들거나 보고서 초안을 작성하는 등 즉각적인 효능감을 느낄 수 있는 실습 중심으로 구성됩니다.
2. 중급 트랙: 내 업무 자동화하기 (for AI 경험자)
툴은 알지만 실무에 제대로 적용해본 적 없는 직원을 위한 실전 과정입니다. 목표는 명확합니다. 반복적인 업무를 AI와 노코드 툴로 '자동화'하여 업무 효율을 극대화하는 것입니다. '매일 아침 들어오는 영업 데이터 요약해서 보고하기', '고객 문의 유형별로 분류해서 답변 초안 생성하기' 등 당장 내일부터 써먹을 수 있는 실용적인 기술을 익히는 데 집중합니다.
3. 고급 트랙: 우리 팀의 문제 해결하기 (for AI 능숙자)
AI를 능숙하게 사용하며, 이를 통해 특정 비즈니스 문제를 해결하고 싶은 직원을 위한 과정입니다. 이 단계에서는 일방적인 강의보다는 '우리 회사의 실제 데이터로 고객 이탈 요인 분석하기'와 같은 '프로젝트 기반 학습(PBL)'이 효과적입니다. 필요하다면 RPA나 자연어로 코딩을 돕는 '바이브코딩' 같은 심화 기술을 활용해, 현업의 문제를 직접 해결하는 경험을 통해 실질적인 전문가로 성장하게 됩니다.
AI 입문자에게는 성장의 자신감을, 실무자에게는 업무 효율이라는 날개를, 전문가에게는 문제 해결이라는 새로운 무기를 쥐여주는 것. 이렇게 각자의 자리에서 시작된 작은 변화들이 모일 때, 비로소 조직 전체의 거대한 AI 혁신을 마주할 수 있지 않을까요?
에이블런 박진아 대표 LinkedIn↗ | 2025.09.11