저희가 제안한 구조는 세 갈래였습니다. 전원이 직접 앱을 만들어 배포 주소까지 받는 공통교육, 부서 과제를 앱으로 옮기는 분과 코칭, 그리고 교육 이후에도 그 앱이 업무에서 돌아가도록 돕는 활용 지원입니다. 교육의 마침표를 수료증이 아니라 배포한 앱에 찍겠다는 뜻이었습니다.

---

1단계: 모두가 같은 앱을 만들고, 그 자리에서 배포까지

8월 20일 첫 수업으로 시작한 공통교육에서는 참가자 전원이 같은 것을 만들었습니다. 첫날은 데이터 대시보드, 둘째 날은 문서 기반 챗봇이었고 도구는 챗GPT 중심의 생성형 AI였습니다.

포인트는 만든 결과물을 바로 사내 AI 앱 운영 플랫폼 AXHub에 올렸다는 점입니다. AXHub는 직원이 만든 앱을 구성원끼리 배포하고 운영하는 플랫폼입니다. 덕분에 참가자 모두 자기 이름이 붙은 앱 2개를 손에 쥔 채 다음 단계로 넘어갔습니다.

눈에 잘 띄지 않는 준비도 있었습니다. 개인 노트북과 공용 PC가 섞여 있어서, 팀이 수업 세 시간 전에 먼저 들어가 30대를 세팅하고 가이드를 만들어 뒀습니다. 첫 수업에서 설치 문제로 30분을 날리면 그날 분위기가 통째로 꺾이기 때문입니다.

---

2단계: 이론보다 완성품을 먼저 보여 준 분과 코칭

9월에는 참가자를 세 분과로 나누고 분과마다 전담 코치를 붙였습니다. 다룬 과제는 규정 검색, 운영 현황 조회처럼 부서가 실제로 안고 있던 일이었습니다.

진행 순서를 일부러 뒤집었습니다. 코치가 먼저 완성된 결과물을 띄워 시연하고, 그다음 필요한 이론을 짚고, 마지막에 참가자와 함께 만드는 식입니다. "이게 정말 되는구나"를 먼저 눈으로 확인하니 따라오는 속도가 달랐습니다.

1회차가 끝난 뒤 설문에서 "용어가 어렵다"는 의견이 여럿 나왔습니다. 그래서 다음 회차 전까지 AI 용어 기본·심화와 개발 도구 설명 영상 3편을 따로 만들어 재단에 보냈고, 2회차 설문에는 설명자료를 잘 받았다는 답이 돌아왔습니다.

"강사진이 업무 이해도를 기반으로 코칭 강화 노력을 해준 점이 좋았습니다."

재단은 이 과정을 사내 혁신 공모전과 엮어 10월 2일 최종 시연회를 열었고, 분과마다 고도화한 결과물을 발표했습니다.

---

숫자와 목소리, 그리고 지금도 쓰이는 앱

만족도는 5점 만점 기준으로 공통교육 평균 4.8점, 분과 코칭 2회차 4.9점, 동료 추천 의향 4.8점이었습니다. 그래도 점수보다 응답에 적힌 문장이 더 많은 걸 말해 줍니다.

"기획 의도가 담긴 한글파일만 넣었을 뿐인데 원하던 프로그램이 거의 완벽하게 나와서, 다른 업무에도 적용이 용이할 수 있을 것 같아요."

"AI 코딩에 대한 진입 장벽 없이 바이브 코딩만으로도 충분히 활용도가 올라갈 수 있다는 점이 의미 있었습니다."

"제가 만든 서비스의 향후 발전 방향, 그리고 실제 사업화를 했을 때 유의해야 하는 점 등을 알려주셔서 굉장히 도움이 되었습니다."

저희가 가장 중요하게 본 건 따로 있습니다. 교육이 끝난 뒤에도 그 앱이 업무에 쓰이느냐입니다. 재단은 교육 종료 후에도 AXHub를 계속 쓰기로 했고, 교육 중 만든 대시보드와 챗봇, 분과 과제 앱을 현장에서 쓰고 있습니다. 저희는 그 운영을 교육 이후에도 지원합니다.

---

팀에 AI 교육을 고민하는 리더께

구성원이 생성형 AI를 쓰고는 있는데 일하는 방식이 그대로라면, 원인은 도구보다 교육이 끝나는 지점에 있을 수 있습니다. 다만 하루짜리 특강으로 도구 소개만 원하신다면 저희가 큰 도움이 되긴 어렵습니다. 직접 만들고 배포까지 가려면 최소 두 차례 이상의 실습 시간이 필요하기 때문입니다.

반대로 교육이 끝난 뒤에도 팀이 만든 앱이 실제 업무에서 돌아가길 바라신다면, 장비 환경과 부서별 과제부터 함께 확인해 드리겠습니다. 결정 전에 가능 여부만 먼저 물어보셔도 괜찮습니다.

도입 상담하기

교육 사례집 받기

이 글의 원문은 조코딩AX파트너스 블로그에서 읽으실 수 있습니다. 교육 진행 과정과 현장 사진까지 담았습니다.