인사이트

아소비 사례 | 도구를 써보는 데서 끝나지 않는 AI 기업교육 설계

아소비교육 사례를 통해 목표 설정에서 시작해 실제 업무 변화로 이어지는 AI 교육 설계 방법을 살펴봅니다. 교육 다음 날 원하는 행동을 먼저 정의하고, 도구·강사·실습 비중을 그 목표에 맞춰 구성한 과정을 소개합니다.

에디터 캐코

28 9월 2026 • 10 min read

실무에 바로 써먹는 AI 기업교육 설계, 무엇부터 정해야 할까?

AI 기업교육 설계, 도구보다 먼저 확인할 질문.

생성형 AI 교육 문의를 받으면 가장 먼저 묻는 질문이 있습니다. 이 교육이 끝난 다음 날, 참가자들이 자리에 앉아서 뭘 하고 있길 바라시나요. 이 질문에 구체적으로 답할 수 있어야 교육 설계도 구체적으로 나옵니다. 아소비교육 임직원 약 50명을 대상으로 생성형 AI 활용 교육을 준비하면서도 이 질문에서부터 출발했습니다. 그 과정에서 고민했던 것들을 정리해봤습니다.

생성형AI 교육의 목표,
개념 소개에서 끝나지 않는 것입니다.

시중에는 이미 생성형 AI 교육이 많습니다. 문제는 그중 상당수가 개념 소개에서 멈춘다는 점입니다. 챗지피티가 무엇인지, 프롬프트가 무엇인지 배우고 나면 정작 교육 다음 날에는 평소 하던 방식 그대로 일하는 경우가 흔합니다.

이번 교육의 목표는 그 지점을 넘어서는 것이었습니다. 참가자가 교육이 끝난 직후 실제로 하던 보고서 작성이나 데이터 정리 업무에 AI를 적용해보게 만드는 것을 기준으로 삼았습니다. AI를 아는 상태가 아니라 AI로 무언가를 직접 만들어본 상태에 도달시키는 것이 목표였습니다.

이 목표 때문에 다루는 도구도 처음부터 좁혀서 시작했습니다. 여러 AI 툴을 얕게 훑기보다, 참가자들이 이미 매일 쓰는 구글 워크스페이스 환경과 바로 연결되는 제미나이 하나를 깊이 다루는 방향으로 커리큘럼을 짰습니다. 도구를 넓게 소개하는 것보다 하나를 제대로 손에 익히게 하는 쪽이 실제 행동 변화로 이어질 가능성이 크다고 판단했기 때문입니다.

일반 대중을 대상으로 하는 AI 특강과
AI 기업교육 강사 선정의 기준은 달라야 합니다.

이번 교육에는 데이터 리터러시와 AI, SW를 전문 분야로 삼고 기업과 공공기관 실무자를 대상으로 오랜 기간 강의해온 강사를 선정했습니다.

일반 대중을 대상으로 하는 AI 특강과 기업 실무자를 대상으로 하는 AI 교육은 요구되는 설계가 다릅니다. 실무자 교육에서는 참가자마다 이미 갖고 있는 업무 프로세스가 있고, 그 프로세스 안에 AI를 어떻게 끼워 넣을지를 구체적으로 보여줘야 합니다. 강의 경험이 이론 강의가 아니라 실습 중심의 기업 교육 현장에서 쌓인 경우, 참가자 수준과 업무 맥락에 맞춰 커리큘럼의 난이도와 예시를 조정하는 데도 유리합니다. 이 기준으로 강사를 선정한 만큼, 실습 파트의 완성도 역시 여기에서 나온다고 봤습니다.

실습을 늘려야 다음 날 실무에 써먹을 수 있습니다.

이론 4: 실습 6 구성

교육은 2일, 총 8시간으로 구성했고 강의와 실습의 비율은 4대 6으로 잡았습니다. 개념 설명보다 실습에 더 많은 시간을 배정한 이유는 앞서 정한 목표, 즉 교육 이후 실제 업무에 적용하게 만드는 것과 직접 맞닿아 있습니다. 듣기만 해서는 손에 익지 않기 때문입니다.

전체 커리큘럼은 다음 순서로 구성했습니다.

AI 리터러시: AI를 판단하고 활용하는 기초 사고력과 윤리적, 법적 고려사항
생성형 AI 이해: 개념과 작동 원리, 기업 도입 사례
생성형 AI 활용 기초: 프롬프트 작성법과 이미지 생성 실습
문서 자동화: 보고서, 이메일 등 실제 문서 유형별 자동 생성 실습
데이터 분석: 생성형 AI와 엑셀 VBA를 결합한 데이터 처리 실습
제미나이와 앱스스크립트: 제미나이 활용법과 앱스스크립트 기초
구글 워크스페이스 연동: 업무 자동화까지 확장하는 실습

앞의 세 차시는 이해를 쌓는 구간이고, 뒤의 네 차시는 실제 업무 문서와 데이터로 직접 실습하는 구간입니다. 개념을 모른 채 실습부터 들어가면 프롬프트를 왜 그렇게 짜야 하는지 이해하지 못한 채 따라 치기만 하게 됩니다. 반대로 개념만 쌓고 실습이 부족하면 교육장을 나서는 순간 다시 원래 하던 방식으로 돌아갑니다. 이해를 먼저 다지고, 그 위에서 업무 문서와 데이터에 바로 적용해보게 만드는 순서로 배치한 이유입니다.

마지막 두 차시를 제미나이와 구글 워크스페이스 연동에 할애한 것도 같은 맥락입니다. 생성형 AI 교육에서 자주 놓치는 부분이 여기입니다. AI로 텍스트나 이미지를 생성하는 방법까지는 가르치면서도, 그걸 실제 업무 시스템과 연결하는 부분은 다루지 않는 경우가 많습니다. 아소비교육 임직원들이 실제로 매일 쓰는 도구가 구글 워크스페이스라면, 교육도 그 환경 안에서 끝나야 한다고 판단했습니다. 앱스스크립트로 워크스페이스 업무를 자동화하는 실습까지 넣은 이유는, 교육에서 배운 내용이 별도의 새 도구를 익히는 부담 없이 원래 쓰던 환경 위에 곧바로 얹히게 하기 위해서였습니다.

좋은 교육 기획은 목표설정에서 시작해
실제 변화로 만들 수 있어야 합니다.

이번 교육을 기획하며 거쳐온 순서를 정리하면 이렇습니다. 먼저 교육이 끝난 뒤 참가자가 실제로 무엇을 하길 바라는지를 정하고, 그 목표에 맞춰 다루는 도구의 범위를 좁히고, 강사의 실무 교육 경험을 기준으로 적합성을 판단하고, 마지막으로 이해와 실습의 비중과 순서를 참가자들이 실제로 쓰는 업무 환경에 맞춰 설계했습니다. 이 순서가 앞뒤로 자연스럽게 맞물려야 교육이 끝난 뒤에도 실제로 남는 변화를 만들 수 있습니다.

유사한 상황에서 교육을 기획해야 한다면 다음 세 가지를 순서대로 점검해보시길 바랍니다.