AI 교육은 받았는데, 왜 팀은 그대로일까?
최근 유통업 B사 마케팅 조직은 사내 AI 교육과 동시에 콘텐츠 제작·설문 분석 자동화를 필수 과제로 설정했다. 교육은 생성형 AI 기반 조사·분석 실습으로 진행됐고, 수료 즉시 팀은 카드뉴스 자동 제작과 고객 설문 분석 리포트를 파일럿으로 배포했다. 식품 R&D C기관은 교육 단계에서 실무 데이터를 활용해 소셜 빅데이터 트렌드 분석과 신제품 POC(Proof of Concept) 문서를 완성했다. 교육은 하루였지만 결과물은 연구 기획 회의 안건으로 채택됐다. 이 두 사례가 보여주는 핵심은 간단하다. 리더가 AI의 활용 목적과 적용 영역을 먼저 명확히 하고, 실제 데이터를 활용한 실습과 즉시 실행을 연결해야 팀이 움직인다는 것이다. 반대로 학습 효과는 분명해 보였지만 팀에 변화가 없다면, 병목의 원인은 대부분 학습 과정 밖에 있다. 대표적인 예로는 교육 내용과 조직 과제의 연결 부재, 데이터 접근 권한과 라이선스·보안 같은 기반 시설의 미비, 교육 후 즉시 실행할 과제와 권한의 부재 등을 들 수 있다. 맥킨지의 The State of AI in 2025 보고서도 같은 맥락의 진단을 내놓는다. 보고서에 따르면, 전 세계 기업의 92%가 향후 3년간 AI 투자를 확대할 계획임에도 불구하고, AI 역량이 성숙 단계에 도달했다고 평가한 기업은 고작 1%에 불과하다. 맥킨지는 그 원인을 전사 차원의 방향 설정 부재와 AI를 실무에 적용할 수 있는 조직 역량 부족에서 찾았다. 기술을 알고 있는 것과 현장에서 쓰는 것 사이에는 반드시 메워야 할 환경과 구조의 간극이 존재한다는 것이다. 따라서 전사적으로 도입하는 AI 교육은 지식을 전달하는 자리이면서 동시에 배운 내용을 바로 적용할 수 있는 환경과 권한을 마련하는 과정이 수반돼야 한다. 이러한 환경적 지원 없이는 아무리 좋은 교육이라도 개인의 지식으로만 머물 뿐, 조직의 역량으로 전환되지 않기 때문이다. 결국 교육의 성패는 리더가 시작 전에 무엇을, 어떻게 준비하느냐에 달려 있다. 우리 팀은 현재 어떤 업무에 가장 많은 시간과 자원을 쓰고 있는지, 그 업무 중 자동화나 데이터 분석으로 개선 가능한 영역은 어디인지, 그리고 이번 교육 주제가 그 영역과 직접 연결되는지를 점검해야 한다. 교육 직후 팀원들이 실행할 수 있는 과제와 권한을 준비하는 것도 필수다. 마지막으로 교육 효과를 어떤 지표로 확인할지도 미리 정해야 한다. 이 과정을 거치지 않으면, 교육은 흥미로운 하루로 끝나고 현장에는 아무 변화도 남지 않는다. AI 교육의 목표는 배우는 것이 아니라 배워서 바꾸는 것이다. 변화는 실무자의 의지만으로 일어나지 않는다. 처음의 두 사례를 다시 떠올려보면, 성공의 이유가 명확히 드러난다. 바로 '구체적인 과제 설정', '준비된 데이터', '지체 없는 실행'이다. 교육이 팀의 속도를 바꾸는 순간은 늘 그 세 가지가 만나는 지점에서 시작된다. 그리고 그 지점은 한 팀의 분투만으로는 오래 버티지 못한다. 리더가 적용 가능한 환경을 만들고, 팀이 배운 내용을 실제로 써볼 기회를 제공하는 등 전사 차원에서 잘 설계된 AX(AI Transformation) 교육이 실현될 때 교육은 비로소 현장에 남는다. 다음 칼럼에서는 교육 설계 전, 리더가 반드시 던져야 할 질문과 에이블런이 개발한 AI 리터러시 역량평가도구 활용법을 다룰 예정이다.
