회고AX 교육 보조강사 회고와 교육 이후의 AI 활용
기업 AX 교육에 보조강사로 참여해 실습을 돕고 질문에 응대했습니다. AX는 AI를 업무에 도입하고 일하는 방식을 바꾸는 과정을 뜻합니다. 교육을 지원하는 동안 저는 교육생들이 돌아간 뒤의 일이 궁금했습니다. 여기서 익힌 내용을 자기 업무에서도 다시 써볼 수 있을까 하는 질문이었죠.
실습을 돕다가 “나중에 다 까먹을 것 같다”는 말을 들었습니다. 교육 시간에는 따라갈 순서와 만들어 볼 결과물이 주어집니다. 하지만 업무로 돌아가면 무엇에 AI를 쓸지부터 스스로 정해야 합니다.
교육 시간
따라갈 순서와 만들어 볼 결과물이 주어집니다.
업무로 돌아간 뒤
무엇에 AI를 쓸지부터 스스로 정해야 합니다.
그 말을 듣고, 실습을 마치는 것과 실제로 활용하는 것 사이에 남아 있는 과정을 생각하게 됐습니다.
자기 업무 설명에서 시작
교육생들은 각자의 분야에서 경험을 쌓은 현업 전문가들이었습니다. 그분들이 가진 업무 지식을 AI와 연결하는 데 시간을 더 쓸 수 있었다면 좋았겠다고 생각했습니다.
다만 자신이 잘 아는 일도 말로 풀어내기는 쉽지 않습니다. 평소 자연스럽게 내리던 판단을 남에게 설명하려면, 어떤 조건을 보고 무엇을 중요하게 여겼는지 되짚어야 합니다. AI에 요청할 때도 비슷합니다. 원하는 결과가 머릿속에 있는 것과 그것을 구체적으로 설명할 수 있는 것은 다르니까요.
그래서 프롬프트 예시와 함께, 생각을 꺼내는 과정도 도우면 좋겠다고 느꼈습니다. 어떤 일을 하고 있는지, 어디에서 막히는지, 무엇이 달라지길 원하는지 묻고 답하면서 업무를 정리하는 방식입니다. 처음부터 완성된 요청을 쓰기보다 질문을 주고받으며 구체화할 수도 있습니다.
AI를 쓰는 사람이 모든 답을 미리 알아야 하는 것은 아닙니다. 모르는 부분은 질문하고, 돌아온 답을 자기 경험과 비교하면서 다음 선택을 하면 됩니다. 제가 더 나누고 싶었던 것도 이런 활용 방식이었습니다.
좋은 내용만으로 부족한 부분
교육 내용은 좋았습니다. 아쉬웠던 것은 여러 사람이 함께하는 환경에서 개별 질문을 충분히 따라가기 어렵다는 점이었습니다. 같은 설명을 들어도 각자 하는 일과 궁금한 부분은 달랐습니다. 실습을 지원하면서도 그 차이에 맞춰 깊이 답하기는 쉽지 않았습니다.
AI는 사람마다 다른 맥락을 주고 도움을 받을 수 있는 도구입니다. 그런데 정작 AI를 배우는 자리에서는 개인의 맥락을 충분히 다루기 어려웠습니다. 정해진 내용을 함께 익히는 시간에 더해, 자기 업무를 놓고 고민할 시간도 필요하다고 느꼈습니다.
같은 부서나 작은 조직 단위로 교육한다면 어떨까 생각했습니다. 모두가 아는 업무를 놓고 반복되는 절차나 시간을 많이 쓰는 부분을 이야기한 뒤, AI를 적용해 보는 것입니다. 업무를 잘 아는 사람과 AI 활용을 돕는 사람이 함께 내용을 구체화한다면, 교육 이후에도 이어 갈 일을 찾기 쉬울 것 같았습니다.
다음 업무에서 다시 쓰기
이번 경험 이후 제가 생각하는 AX 교육의 목표는 조금 더 구체적이 됐습니다. 교육이 끝났을 때 무엇을 만들었는지만큼, 다음 업무에서 AI를 어디에 써볼지 떠올릴 수 있는지도 중요합니다. 사용법 일부를 잊더라도 필요한 것을 다시 물어보고 시도할 수 있다면, 배운 내용을 이어 갈 수 있을 테니까요.
앞으로 이런 교육을 다시 돕게 된다면, 상대가 이미 잘 아는 업무를 설명하는 데서 시작해, 직접 써보는 데까지 돕고 싶습니다.
01
업무 설명하기
이미 잘 아는 일을 말로 꺼내 함께 정리
02
맡겨볼 일 찾기
그 설명에서 AI에 맡겨볼 부분을 찾음
03
직접 써보기
교육생이 자기 업무에서 직접 시도
제가 이 경험에서 더 해보고 싶어진 일은 새로운 기능을 많이 알려 주는 것보다, 한 사람이 자기 일에서 AI를 다시 꺼내 쓰도록 돕는 일이었습니다.