제약 속에서도 성과를 만든 AI 교육의 공통점
연말연시 AI 교육 기획 시즌, 예산·시간·보안·업무 병행 제약 속에서도 성과를 만든 설계의 공통점을 정리했습니다.
Dec 19, 2025
제약 속에서도 성과를 만든 AI 교육의 공통점
연말연시는 HRD 담당자분들께 가장 많은 고민이 쌓이는 시기입니다. 내년 교육을 설계하는 시즌인 만큼, “이번에는 조직에 도움이 되는 교육을 만들고 싶다”는 마음도 함께 커집니다.
하지만 동시에 한계도 분명합니다. 정해진 예산과 시간, 보안 이슈, 업무 병행 부담 속에서 의미 있는 성과를 낼 수 있을지 쉽게 답하기 어렵기 때문입니다. 그래서 이 시기의 HRD는 제약 속에서도 가능한 선택이 무엇인지를 정리해야 합니다.
이 글은 HRD 담당자가 이맘때 가장 많이 고민하는 지점부터 출발해, 제약을 이유로 멈추지 않고 실제로 성과를 만들어낸 AI 교육 설계의 공통점을 하나씩 살펴보고자 합니다.
고민 1 | “예산과 시간이 정해져 있어서 교육 볼륨을 키우기 어려워요”
HRD의 고민
연말연시 기획 시즌에 AI 교육을 논의하다 보면, 가장 자주 마주하는 제약은 예산과 시간입니다. 연간 예산은 이미 정해져 있고, 임직원들은 각자의 업무를 병행해야 하다 보니 교육에 투입할 수 있는 시간 역시 제한적입니다. 이로 인해 “교육의 필요성은 알겠는데, 충분한 볼륨을 가져가기 어렵다”라는 고민이 자연스럽게 따라옵니다.
이런 조건에서는 교육을 같은 시간과 비용으로 얼마나 효과를 낼 수 있느냐, 즉 효율성이 중요해집니다. 전면 오프라인 교육은 비용과 일정 부담이 크고, 전면 온라인 교육은 몰입도와 실무 연결성에서 한계를 느끼는 경우가 많습니다. 그래서 최근에는 두 방식의 단점을 보완한 설계가 선택되고 있습니다.
제한된 자원에서 최고 효율을 낸 방식
블렌디드 구조는 이러한 제약을 고려한 현실적인 대안입니다.
- 개념 이해와 기초 학습은 온라인으로 진행
- 실습과 적용, 토론이 필요한 핵심 구간만 오프라인으로 구성
- 교육 시간을 분산시켜 업무 병행 부담 최소화
이 구조는 최소한의 오프라인 시간으로도 학습 몰입도를 확보하고, 전체 교육 볼륨을 키우지 않으면서도 실무 적용까지 연결할 수 있다는 장점이 있습니다.
교육 사례 (클릭)
LLM 고급 과정
- 코드잇 강의 (온라인) + LLM 개발 워크숍 (오프라인)
- 기초 개념과 공통 이해는 온라인 강의로 진행하고, 오프라인 워크숍에서는 조직 환경에 맞는 LLM 적용과 구현에 집중할 수 있었습니다.
- 같은 시간과 예산으로 더 깊이 있는 학습과 현업 적용까지 연결할 수 있었습니다.
고민 2 | “사내 데이터를 못 쓰면 프로젝트형 교육은 어렵지 않나요?”
HRD의 고민
AI 교육을 프로젝트형으로 설계하려고 할 때, 가장 먼저 마주하는 제약은 보안 이슈입니다. 사내 데이터 활용이 제한되면서 프로젝트형 교육 자체가 어렵다고 판단하는 경우도 많습니다. 특히 연말연시 기획 시즌에는 보안 검토에 충분한 시간을 쓰기 어려워 프로젝트형 교육 자체를 포기하기도 합니다.
하지만 프로젝트형 교육의 핵심은 데이터 그 자체가 아니라, 어떤 문제를 어떻게 정의하느냐에 있습니다.
사내 데이터를 그대로 쓰지 않더라도 현업과 유사한 맥락을 가진 과제 설계는 충분히 가능합니다.
사내 데이터 없이도 가능했던 방식
① 더미 데이터 or 공공 데이터 활용
- 산업/직군 맞춤형 데이터 커스터마이징
- 보안 이슈 없이도 분석·자동화 실습 가능
- 교육 몰입도와 실무 연관성 모두 확보
② 반복 업무 기반 자동화 과제 선정
- 보고서 정리, 데이터 가공, 문서 자동화 등
- 실제 현업에서 반복적으로 발생하는 업무를 과제로 설정
- 교육용이 아니라 ‘내가 쓰게 될 결과물’이라는 인식 형성
이러한 방식은 보안을 침해하지 않으면서도, 프로젝트형 교육이 갖는 문제 해결 경험과 결과물 중심 학습을 충분히 만들어낼 수 있습니다.
더미 데이터 예시 (클릭)
사내 데이터 활용이 불가능하다고 해서, 실습 없이 이론 교육만 진행한다면 몰입을 만들기 어렵습니다. 코드잇은 이 문제를 해결하기 위해 현업과 유사한 더미 데이터를 산업·직군별로 커스터마이징하여 제공합니다.
산업 / 직군 | 제공 데이터 예시 | 실습 예시 |
고객응대 / 운영 | VOC 로그, 챗 이력 샘플 | 감정 분류, 응답 템플릿 작성 |
마케팅 / 콘텐츠 | 캠페인 브리프, 광고 문안 초안 | 문안 생성, 시안 설명 프롬프트 작성 |
전략기획 / 정책지원 | 회의록, 제안서 초안 | 요약, 보고서 템플릿 구성 |
HR / 교육 | 회람문, 정책 안내문, 피드백 로그 | 정제, 시나리오화, 매뉴얼 생성 |
교육 사례 (클릭)
생성형 AI와 대시보드 제작 실습 (T사 데이터 분석 중급)
- 보안 이슈
- 회사 내부 데이터로 실습이 불가능했습니다.
- 내부에서 AI를 활용할 때, 문서 업로드가 불가능했습니다.
- 해결 방법
- 공공데이터로 데이터 분석 업무를 진행했습니다.
- 제품 판매량 데이터를 분석하고 대시보드화 하는 실습이 가장 반응이 좋았습니다.
고민 3 | “실무에 바로 쓰이는 결과가 나올까요?”
HRD의 고민
AI 교육을 진행한 뒤 가장 허탈해지는 순간은, 교육이 끝났는데도 현업에서 달라진 점이 보이지 않을 때입니다. 실습은 분명 진행했지만 실제 업무에 적용되지 않거나, 프로젝트가 과제 제출로만 끝나 형식적인 경험으로 남는 경우도 있죠. 이런 경험이 쌓일수록 HRD는 “이번에도 결과가 안 나오면 어쩌지?”라는 부담을 안게 됩니다.
프로젝트형 교육의 성과는 실행력보다 과제 주제에서 갈리는 경우가 많습니다. 아무리 실습 시간이 충분해도, 현업과 거리가 먼 주제라면 교육이 끝난 뒤 활용으로 이어지기 어렵습니다. 반대로 과제가 실무 문제와 맞닿아 있다면 결과물은 자연스럽게 현업으로 연결됩니다.
성과로 이어졌던 과제의 공통점
실제로 성과가 남았던 교육들은 다음과 같은 특징을 가지고 있었습니다.
- 반복적으로 발생하는 업무를 과제로 선정
- 보고서 정리, 데이터 가공, 문서 자동화 등
- 자동화 효과가 바로 보이는 주제
- 교육 후, 바로 현업에 적용해서 업무시간을 최소 50% 단축할 수 있는 주제
- 교육 결과물이 곧 실무 도구가 되는 구조
- 개인 또는 팀 단위로 바로 활용 가능한 주제
이처럼 주제 선정 단계에서부터 현업 사용을 전제로 설계하면, 프로젝트는 ‘연습’이 아니라 ‘업무 개선의 시작점’이 됩니다.
교육 사례 (클릭)
연구기관 맞춤형 AI 실습
연구기관의 특성상 참가자 대부분이 박사급 연구자분들이었기에, 교육의 깊이 또한 중요했습니다. 이에 따라 석사 이상의 전문 강사진을 매칭해드렸고, 실무 중심의 AI 활용 노하우를 균형 있게 다룰 수 있도록 구성했습니다. 각 세션마다 배운 것을 바로 실습해보는 방식으로 운영되었습니다.
특히 GPTs 챗봇 제작 시간에 현장의 반응이 가장 뜨거웠습니다. 이메일 작성, 뉴스 요약, 보고서 초안 작성 등 실제로 자주 반복되는 업무를 ‘나만의 챗봇’으로 자동화하면서 “AI가 이렇게까지 할 수 있구나”라는 놀라움과 흥미가 교차했습니다. 질의응답 시간에는 “이 기능을 우리 부서에도 바로 적용해보고 싶다”는 의견이 쏟아져서 교육담당자로서 굉장히 뿌듯했습니다.
이번 교육에서 가장 의미 있었던 점은 참가자들이 ‘AI를 실무에 어떻게 연결할 수 있을까’라는 질문에 대한 명확한 답을 얻었다는 것입니다.
제약 속에서도 선택해야 하는 HRD를 위해
HRD의 교육 기획은 늘 제약 속에서 이루어집니다. 보안, 예산, 시간, 업무 병행 등 이상적인 조건을 기대하기 어려운 상황에서, HRD는 그 안에서 가장 합리적인 선택을 해야 합니다.
연말연시 기획 시즌에 중요한 것은 안 될 이유를 늘어놓는 것이 아니라, 그 조건을 전제로 어떤 설계가 가능했는지를 정리하는 것입니다. 이 글이 제약 속에서도 선택지를 고민하는 HRD에게 작은 참고 자료가 되기를 바랍니다.
AI 교육을 어떻게 설계해야 할지 막히는 지점이 있다면 편하게 이야기 나눠주세요.
현실적인 조건 안에서 성과를 만드는 AI 교육, 코드잇이 함께 설계해드리겠습니다. :)
문의 메일: sales@codeit.com
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