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이번 주 인사이트
AI는 기업교육도 달라야 합니다
이번 주 오랜만에 기업교육을 진행하며 느낀 점을 공유합니다.
AI 기업교육은 일반 IT 교육과 전제가 다릅니다. 개인별 AI 역량 차이가 크고, 자연어만으로 어느 정도 결과가 나오니 원하는 문제를 바로 해결하려 합니다. 그런데 그 문제와 목적은 사람마다 다릅니다.
일반적인 IT 교육 방식
니즈와 역량이 비슷해 동일 커리큘럼 · 8시간 풀강의가 어느 정도 통합니다.
AI 기업교육
역량·업무·목적이 달라 같은 커리큘럼을 길게 전달하는 방식만으로는 부족합니다.
클로드코드·코덱스는 프롬프트 하나도 단계별 결과 확인에 시간이 많이 걸립니다. 실습형 강의에 많은 내용을 담기 어려운 이유입니다. 그래서 이번에는 강의에서 핵심을 전달하고, 실습은 1:1 코칭에서 진행했습니다.
다만 강의 중 직접 실습하기 어려워 끝까지 따라오지 못한 분도 있었을 수 있습니다. 다음에는 내용을 줄여도 실습 비중을 높이고, 무엇보다 수강자의 AI 역량과 목적에 따라 강의를 세분화하는 편이 맞아 보였습니다.
1:1 코칭은 긍정적인 측면이 컸습니다. 혼자 풀기 어려운 문제를 한방에 푸는 사례가 나왔거든요. 다만 니즈가 다양해 거의 컨설팅에 가까웠고, 주제만 봐도 이렇습니다.
기획 업무인사 업무데이터 분석머신러닝풀스택 서비스
한 회사를 넘어 여러 회사의 업무를 저 혼자 짧은 설명만으로 이해해 의견을 드리니 에너지가 상당히 들었습니다.
강사든 개발자든 보통 특정 분야만 경험하므로, AI 기업교육은 오히려 강사의 역량이 전보다 훨씬 더 필요해 보입니다. 다행히 저는 1인 회사를 운영하며 개발·데이터·기업 업무를 수행하고, 전 과정에 AI를 활용하다 보니 가능은 하였지만, 쉬운 일은 아닌 것 같습니다.
이번 강의는 새로운 시도였고 개선점도 보였지만, 코칭 효과가 커 1:1 코칭 또는 컨설팅 프로그램으로 발전시킬 수 있겠다는 생각이 들었습니다.
AI 기업교육을 기획하신다면
제 뉴스레터를 기업 관계자분들도 많이 보시더라고요. ‘AI가 잘해주니 교육도 쉬워졌겠지’라고 생각하신다면, 오히려 AI 기업교육이 더 어려울 수 있다는 점도 고려하시면 좋겠습니다.
정말 다양한 경험을 가진 강사를 수급하기도 어렵고 실습에도 시간이 걸려 많은 내용을 담기 어렵습니다. AI 역량과 목적별로 강의를 초세분화하지 않으면 만족도와 효과를 높이기도 어렵습니다.
차라리 다양한 사례를 난이도별 온라인 강의로 제공하고, 학습 후 결과물을 제출받는 방식이 더 나을 수 있습니다.
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