IT기업 T사
전사 공통부터 직무별 실무까지 연결한 AI 업무자동화 교육

- 교육 대상
- 경영지원/마케팅/영업/기술지원 부서 총 20명
- 수업 시수
- 총 20시간 / 5차시
- 교육 형태
- 전문강사 출강
[교육 상황] 부서마다 다른 업무에 AI를 실제로 적용할 교육 필요
IT기업 T사는 임직원들의 생성형 AI 활용 역량을 높이고, 단순한 정보 검색이나 문서 작성 수준을 넘어 실제 업무 효율화와 자동화까지 연결하기 위해 전사 AI 교육을 진행했습니다.
이미 ChatGPT를 사용하고 있는 임직원도 있었지만 활용 수준과 방식에는 개인별 차이가 있었고, 경영지원·마케팅·영업·기술지원 등 각 부서에서 수행하는 업무 역시 서로 달랐습니다.
이에 따라 동일한 기능을 일괄적으로 전달하는 교육보다는 생성형 AI의 주요 기능을 공통으로 이해한 뒤, 각 직무에서 반복적으로 수행하는 업무를 중심으로 활용 방법을 구체화하는 교육이 필요했습니다.
특히 교육 이후에도 실무에서 직접 활용할 수 있도록 단순 프롬프트 작성법이나 AI 기능 소개에 그치지 않고, 실제 사내 업무를 기준으로 어떤 업무를 AI로 효율화할 수 있는지 직접 경험하는 것을 주요 교육 목표로 설정했습니다.
[교육 처방] 전사 공통+4개 직무 맞춤형 AI·업무자동화 교육
탈잉기업교육은 임직원들의 AI 활용 기반을 먼저 맞춘 뒤 실무 적용도를 높일 수 있도록 전사 공통 교육 → 경영지원·마케팅·영업·기술지원 직무별 교육으로 이어지는 단계형 커리큘럼을 구성했습니다.
공통 과정에서는 ChatGPT의 기본 활용법부터 프로젝트, 커스텀 GPT, Skills, 플러그인 등 실제 업무에 활용할 수 있는 주요 기능을 폭넓게 살펴봤습니다. 기존에 ChatGPT를 사용해왔던 참여자도 새로운 기능과 활용 방식을 익히며 이후 직무별 교육에 필요한 공통 기반을 마련할 수 있도록 구성했습니다.
이후에는 각 부서의 실제 업무를 반영한 맞춤형 실습을 진행했습니다. 경영지원 과정에서는 장기 미수 자동 분류, 채권·입금 자동 상계, 월 마감 및 경영보고 업무를 중심으로 업무 자동화 프로세스를 다뤘으며, 마케팅 과정에서는 경쟁사 리서치 자동화, 마케팅 어시스턴트 구축, SNS 카피 및 이미지 시안 제작, Make를 활용한 업무 자동화를 실습했습니다.
영업 과정에서는 구독형 계약 만료일 관리, 미팅 로그 및 후속 메일 생성, 영업 파이프라인 자동화, Raw Data 정리 등을 다뤘고, 기술지원 과정에서는 FAQ 챗봇과 기술 가이드 제작, 고객 맞춤형 제안서 작성, Codex·프로젝트·agent.md·Skills 활용 등을 통해 반복 업무를 효율화하는 방법을 실습했습니다.
이를 통해 생성형 AI의 기능 자체를 학습하는 데서 끝나는 것이 아니라, 각 직무에서 반복되는 실제 업무를 AI로 어떻게 구조화하고 자동화할 수 있는지 직접 확인하는 교육으로 연결했습니다.
[교육 성과] 영업 만족 이상 92%, 기술지원 업무 활용 긍정 88%
공통 교육 참여자 및 각 부서별 교육 참여자 대상으로 실시한 만족도 조사에서 직무별 실제 업무와 연결된 실습에 대한 긍정적인 반응이 확인되었습니다.
특히 영업 과정은 13명 중 12명이 교육에 ‘만족’ 또는 ‘매우 만족’한다고 응답해 **만족 이상 92%**를 기록했습니다. 참여자들은 실제 영업 업무에서 활용하는 Raw Data를 AI로 정리하는 과정과 구독형 계약 만료일 관리, 미팅 로그 및 후속 메일 생성 등의 실습이 도움이 되었다고 평가했습니다.
기술지원 과정에서도 응답자의 약 88%가 교육 내용을 실제 업무에 활용할 수 있을 것이라고 긍정적으로 평가했습니다. Codex를 활용한 프로젝트 생성과 로컬 파일 기반 결과물 제작, 프로젝트와 Skills를 활용한 반복 업무 효율화 등이 인상적인 내용으로 꼽혔습니다.
경영지원 과정에서는 업무 자동화를 실제로 구현하기 위한 전체적인 프로세스를 이해할 수 있었다는 반응이 있었으며, 마케팅 과정에서는 ChatGPT와 Make를 활용해 실제 마케팅 업무와 유사한 자동화 워크플로우를 경험해볼 수 있었다는 의견이 확인되었습니다.
이번 교육은 IT기업 T사 임직원들이 생성형 AI의 다양한 기능을 익히는 것을 넘어, 각자의 실제 업무를 AI 관점에서 다시 살펴보고 반복 업무와 업무 프로세스를 어떻게 효율화할 수 있을지 구체적으로 고민해보는 계기가 되었습니다.
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