직장인 AI 교육, 왜 들어도 안 바뀔까?

AI 교육에 나서는 기업들의 움직임이 분주합니다. 조직의 생산성을 높이기 위해서, 새로운 흐름에 도태되지 않기 위해서 등등 다양한 이유로 구성원의 AI 활용 역량을 높이기 위한 교육에 적극적으로 나서고 있지요. 하지만 교육을 소화했음에도, 일하는 과정에서 AI를 통한 변화가 잘 드러나지 않는다는 이야기가 많이 들립니다. 강의를 들었지만 여전히 실제 업무 현장에서 AI를 활용하는 경우가 잘 보이지 않는다거나, 교육과 업무를 별개의 것으로 생각하고 적용에 소극적인 경우도 다수 볼 수 있습니다. 왜 이런 일들이 벌어지는 걸까요?

지금까지의 AI 기업교육, 혹시 이랬다면…?

교육학자 말콤 놀스(Malcolm Knowles)는 교육이론 ‘안드라고지(Andragogy)’를 통해 성인 학습의 원리를 여섯가지로 규정합니다. 학습 필요성 인식, 자기 주도성, 학습 준비도, 경험 활용, 즉각적 적용 지향, 내적 동기. 이중 어느 하나라도 충족되지 않으면 성인 학습자의 학습은 동력을 잃고 쉽게 멈추곤 한다고 지적합니다. 그간 수행해온 AI 교육에서 혹시 이 원리들을 충족하지 못한 지점이 있지는 않았는지 살펴봄으로써 변화가 보이지 않는 이유를 찾아보겠습니다.

🙁 ‘왜 배워야 하는지’를 말하지 않는다

학습의 필요성이 납득되지 않은 채 시작하는 교육은 출발 전에 이미 동기를 잃은 상태일 가능성이 높습니다. 갤럽의 조사에 따르면, AI를 실무에 사용하지 않는 직원 중 44%가 ’자신의 업무에 AI는 불필요하다’고 인식합니다. 이것이 옳은 인식인지를 떠나서, 최신 도구에 대한 교육을 제공해도 구성원이 학습의 필요성을 납득하지 못하면 ‘AI를 통해 구성원의 생산성을 높이겠다’는 교육 목표를 달성하기란 어렵다는 것을 이 조사 결과에서 짐작할 수 있습니다. ‘AI를 통한 생산성 향상’과 같은 막연하고 뭉뚱그려진 전체의 목표나, 새롭고 강력한 도구를 배운다는 흥미에만 기대서는 교육의 효과를 높일 수 없습니다. 새로운 교육이 ‘어떤 실무 문제를 해결해주는지’ 구성원이 학습 필요성을 인식하는 것이 중요한 이유입니다.

🙁 일방향의 도구 활용 강의만 주어진다

그간의 많은 기업교육이 그래왔듯, AI 교육 역시 도구 활용법 강의부터 주어지는 경우가 많습니다. 지식을 전달받고 그 지식을 머릿속에 넣는 일련의 교육 과정은 한국에서 학창시절을 보낸 이들이라면 너무나도 익숙한 방식입니다. 실제로 미성년 학습자에게는 지식의 전수가 교육의 효과성을 높이는 요소가 된다고 보기도 하고요. 하지만 성인 학습자는 학습 과정에서 스스로 결정권을 가지고, 실제 자신의 문제를 해결하기 위한 학습에 나설 때 더 높은 책임감과 참여도를 보입니다. 개인의 필요나 상황과 무관한 강의식 학습이

일방적인 강의 위주의 AI 교육은 구성원들이 각자 자기 직무에서 쌓아올린 경험의 중요성을 놓치기도 합니다. 모두에게 동일하게 주어지는 강의식 교육은 보통 경험 수준에 상관없이 동일한 예시 문서로 실습을 진행합니다. 이때 이 교육에는 구성원 자신의 업무 데이터나, 업무 중 실제로 겪는 문제 상황이 없습니다. 이러한 경험의 공백이, 교육을 통해 전해진 지식이 실제 업무에 적용되는 길을 막는 것이지요.

🙁 나의 문제와 무관한 교육이 이루어진다

구성원의 학습 준비도는 '이 교육이 나에게 지금 당장 도움이 되는가'에 크게 영향을 받습니다. ‘AI가 우리 회사의 미래를 바꿀 것이다’보다, ‘이번 주에 제출해야 하는 보고서 초안을 AI로 30분 만에 만드는 방법’이 학습자들에게 더 매력적인 메시지인 것이지요. 이러한 가치 제안은 곧 문제를 해결해냈을 때의 성취감, 역량 강화를 통한 자신감 상승 등의 내적 동기와도 연결되기 때문에 더욱 중요합니다.

혹 그간의 AI 교육이 모든 구성원을 아우르려 범용적인 지식 전달에 집중하느라 학습자 개인의 직무별 활용 장면에 대한 고려를 간과했다면, 이 지점에서 효과성이 저하되었을 수 있습니다. 갤럽의 조사에 따르면, 조직이 AI 사용 방법을 명확하게 소통했다고 응답한 직원은 22%에 불과하며, 실제 업무에 AI를 도입하는 데 ‘불명확한 활용 사례 및 가치 제안’이 가장 큰 장벽이라고 말합니다. 어떻게, 왜 써야 할지를 모르는 채로 조직의 요구만으로 이루어지는 교육에서 큰 효과를 기대하기란 어렵습니다.

구성원 대상 AI 교육, 효과성을 높이려면

😀 실제 업무에서 AI로 풀어낼 문제부터 찾아내기

구성원이 실무에서 이미 느끼고 있던 비효율이나 어려움으로부터 AI 학습의 목표를 찾아내는 것이 교육의 시작점이 되어야 합니다. 놀스가 제안한 ‘학습 계약’ 개념에서도 학습자가 스스로 달성하고자 하는 구체적 목표을 제시하고, 이를 학습 관리자와 합의하는 것이 자기주도 학습에 중요하다고 언급합니다. 거창하지만 막연한 ‘AI 고수 되기’보다, 실제 업무와 연결된 ‘A 업무의 ~~ 단계 자동화하기’가 구성원의 AI 학습 효과를 높이는 목표의 형태입니다.

😀 실무 맥락과 연결된 학습자료 활용하기

실습 위주의 AI 학습을 진행할 때, 가능한 구성원 자신의 실제 업무 문서나 회사에서 이미 활용하고 있는 보고서 양식 등으로 학습을 진행하는 것이 좋습니다. 물론 조직의 보안 문제가 제약사항으로 작용하는 경우가 많을 것입니다. 다만 그럼에도 중요한 것은, ‘구성원의 실제 업무 맥락과 동떨어진, 도구 학습만을 위한 예시 활용을 지양한다’는 원칙을 적용하는 것입니다. 이는 앞서 언급한 '경험 활용’ 및 ‘즉각적 적용 지향’ 원리와 연결되는 지점입니다.

😀 작게 배우고 적용하는 과정을 반복하기

AI 기술과 도구는 지금도 빠른 속도로 진화하고 있습니다. 그렇기에 지금 시점 최신 도구의 A to Z를 모조리 습득하겠다는 접근은 학습 효과로도, 지속성으로도 유리한 방식이 아닙니다. 실무와 연결된 작은 과제를 지금 가장 적절한 AI 도구를 활용해 해결하는 문제해결 경험의 반복이 변화에 대한 빠른 대응과 지속적인 AI 학습을 가능하게 합니다. 작게 배우고 적용을 반복하는 ‘마이크로러닝(micro-learning)’이 학습 완료율 및 참여도 향상에 효과적이라는 것은 여러 연구를 통해서 입증되고 있습니다.

😀 경험을 공유하고 동료 간 학습을 독려하기

함께 학습을 진행하는 동료와 팀 단위로 학습 경험을 공유하는 것이 AI 학습에 큰 도움이 됩니다. 우선 동료의 활용 경험을 보면서 자신의 AI 활용 내용을 조정하는 ‘대리 학습(Vicarious Learning)’이 이루어지는데, 이것이 같은 조직 내 실무 문제 해결이라는 맥락에서 학습 효과를 강화할 수 있습니다.(링크) 더불어, 자신의 경험을 동료들에게 설명하는 행위 역시 자신의 내적 지식을 구조화하고 학습 내용을 내재화하는 데 도움이 됩니다.(링크) 조직은 구성원들이 이러한 기회를 학습 과정에서 반복적으로 얻을 수 있도록 장치를 마련하고 참여를 독려하는 것이 좋습니다.