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왜 유통업 맞춤 리서치 교육이 필요했을까?
유통업의 사원~대리급 실무자들에게 가장 익숙한 업무는 단연 리서치입니다. 하지만 많은 분들이 이미 AI를 사용하고 있음에도 불구하고, 막상 챗GPT나 다른 AI 툴에 질문을 던지면 원하는 수준의 결과가 나오지 않거나, 품질은 낮은데 어떻게 개선해야 할지 막막한 상황이 반복되고 있었죠.
리서치를 잘하기 위해 필요한 것은 도구를 제대로 다루는 방법과 원하는 결과물을 이끌어내는 기술입니다. 이 문제를 해결하기 위해 코드잇은 유통업의 리서치 실무 흐름에 맞춘 완전 맞춤형 AI 교육 커리큘럼을 설계했습니다.
코드잇의 교육 설계 솔루션: 리서치 효율을 높이는 생성형 AI 실습 커리큘럼
1차시: 내가 원하는 답변을 도출하는 프롬프트 엔지니어링 방법
첫 번째 세션에서는 리서치 업무에 200% 활용할 수 있는 프롬프트 엔지니어링을 다뤘습니다. 일반적인 질문 방식과 구조화된 프롬프트의 결과물을 비교하며, 명확하고 논리적인 프롬프트가 결과 품질을 어떻게 바꾸는지 직접 체감할 수 있었죠.
이어서 Claude AI, Gemini, Perplexity, Genspark 등 리서치에 특화해 활용할 수 있는 주요 AI 툴들의 기능을 비교 분석했습니다.
- 유통업 관련 리서치 주제를 각 툴에 입력하고 어떤 차이가 있는지 비교
- 실제 현업 데이터를 기반으로 어떤 툴이 적합한지 토론
- 리서치 목적에 따른 툴 선택 기준 정리
또한 GPT의 숨겨진 기능까지 짚어보며, 참가자들이 생성형 AI를 전략적 협업 파트너로 활용할 수 있도록 실습을 진행했습니다.
2차시: 생성형 AI를 활용한 리서치 업무 프로세스 이해
두 번째 세션에서는 리서치 업무 전 과정을 AI 관점에서 다시 설계해보는 시간을 가졌습니다.
리서치는 크게 목표 설정 → 자료 수집 → 자료 분석 → 인사이트 도출 및 보고의 네 단계로 이루어지는데, 각 단계마다 활용할 수 있는 심화 프롬프트와 AI 접근법을 직접 실습해보며 흐름을 체득할 수 있도록 구성했습니다.
세그먼트 분석 프롬프트, 시계열 분석 프롬프트 등 실무에서 바로 활용할 수 있는 기법들을 적용해보며 참가자들은 자신이 실제 맡고 있는 리서치 주제를 가지고 시작해서, 하나의 완성된 리서치 결과물을 만들어내는 경험을 할 수 있었습니다.
AI를 이렇게 단계별로 연결하면 리서치가 정말 달라지는구나를 체감할 수 있었던 시간이라는 피드백이 많았습니다.
4차시: 프롬프트 관리 전략
마지막 세션에서는 내가 만든 프롬프트를 어떻게 체계적으로 관리할 것인가에 집중했습니다. AI 활용이 늘어나면서 프롬프트 관리의 중요성도 함께 커지고 있지만, 막상 정리 체계를 마련하지 않으면 다음과 같은 문제들이 반복되기 마련이죠.
- 예전에 만들어 놓은 잘된 프롬프트를 다시 찾지 못하는 상황
- 비슷한 프롬프트를 매번 새로 작성하는 비효율
- 팀 내에서 프롬프트를 공유할 수 있는 체계가 없어 생기는 정보 단절
이런 문제를 해결하기 위해, 이번 세션에서는 프롬프트를 누적하고 문서화하며 공유할 수 있는 실질적인 전략들을 소개했습니다. 또 각자 자신의 업무에 맞춘 프롬프트 아카이브를 직접 구축해보면서, 앞으로 AI를 더 안정적이고 지속적으로 활용할 수 있는 기반을 마련하는 시간을 가졌습니다.
생생한 교육 현장 스토리
이번 교육은 현업 중심의 실습형 커리큘럼으로 구성된 덕분에 참가자들의 몰입도와 참여도가 매우 높았습니다. 각 세션이 단순 이론이 아니라 실제 데이터와 실제 리서치 주제를 기반으로 진행되다 보니, 실제로 해본다는 경험이 큰 효과를 냈죠.
또한 3회차에 걸쳐 교육을 진행하면서, 매 세션마다 만족도 조사와 정성 피드백을 즉시 반영해 커리큘럼을 업데이트했습니다. 실제 현장에서 필요하다고 느끼는 내용들을 유연하게 보완해가며 완성도를 높인 과정이었습니다.
[교육생 후기]
실질적인 툴과 활용 방법을 자세히 알려주셔서 좋았습니다.차근차근 설명해주셔서 이해가 쉬웠습니다.현업 기반의 예시가 많아서 실제로 바로 써먹을 수 있겠다는 생각이 들었습니다.
막막했던 AI를 친숙하게 만들기
이번 교육에서 가장 의미 있었던 점은 참가자들이 ‘리서치와 데이터 수집에서 어떤 AI 툴을 어떻게 활용해야 할까?’라는 질문에 대한 명확한 해답을 얻었다는 것입니다. AI는 이미 일상적으로 사용되고 있지만, 도구마다 기능이 다르고 원하는 품질의 답변을 얻어내기 위해선 분명한 기준과 활용 전략이 필요하죠. 이번 교육을 통해 참가자들은 각 단계별 리서치 프로세스에 AI를 연결하는 법을 체득했고, 이제는 AI를 리서치 업무의 효율을 높여주는 현실적인 솔루션으로 느껴졌다는 피드백이 많았습니다.
무엇보다 사전 설문을 기반으로 커리큘럼을 완전히 맞춤형으로 설계한 덕분에 내 업무와 정말 잘 맞는 교육이었다, 막막했던 리서치 작업이 훨씬 명확해졌다는 피드백이 이어진 것이 인상적이었습니다.
만약 우리 조직에는 어떤 교육이 맞는지 고민된다면, 코드잇에 문의하세요!
조직 맞춤형 AI 교육 파트너로 함께 설계해드리겠습니다:)
문의 메일: sales@codeit.com
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