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@media only screen and (max-width:640px) {.stb-container {}.stb-left-cell,.stb-right-cell {max-width: 100% !important;width: 100% !important;box-sizing: border-box;}.stb-image-box td {text-align: center;}.stb-image-box td img {width: 100%;}.stb-block {width: 100%!important;}table.stb-cell {width: 100%!important;}.stb-cell td,.stb-left-cell td,.stb-right-cell td {width: 100%!important;}img.stb-justify {width: 100%!important;}}.stb-left-cell p,.stb-right-cell p {margin: 0!important;}.stb-container table.munged {width: 100% !important; table-layout: auto !important; } .stb-container td.munged {width: 100% !important; white-space: normal !important;} 기업교육은 단순히 지식을 전달하는 것에서 그치지 않고, 현업에 즉시 적용할 수 있는 성과로 이어져야 합니다 현대 비즈니스 환경은 디지털 전환(DX)과 인공지능(AI) 기술의 발전으로 인해 더욱 빠르게 변화하고 있습니다. 기업들은 경쟁력을 유지하고 성장하기 위해 앞다퉈 DX 기술 및 AI 기술을 도입하고 있으며, 이를 위한 교육이 필수적입니다. 이 과정에서 HRD(인적 자원 개발) 부서는 경영진의 방향성에 따라 AI 교육을 기획하고 운영해야 하는 업무를 맡게 됩니다. 효과적인 교육 프로그램을 설계하고 실행하는 것은 조직의 성공을 좌우하는 핵심 요소입니다. 이 가이드는 생성형 AI 교육을 기획하고 현업에 효과적으로 적용하는 방법을 구체적으로 제안드리고자 합니다. 보시고 꼭 도움이 되셨으면 좋겠습니다. DX는 장기적인 플랜, AX는 단기적인 실행으로 생각할 것! DX와 AX는 현대 기업이 직면한 두 가지 중요한 변화 과정입니다. DX는 기존 비즈니스 모델을 혁신하는 장기적인 과정으로, 조직의 전반적인 구조와 운영 방식을 근본적으로 재설계하는 것을 목표로 합니다. 반면, AX는 AI를 중심으로 조직의 특정 프로세스를 단기적으로 재구성하여 즉각적인 효율성 향상과 문제 해결을 도모하는 과정입니다. 따라서 단기적이고 가시적인 성과가 필요할 경우, DX를 바탕으로 AI 교육을 DX 과정의 일환으로 두시는 것이 가장 논리적으로 타당합니다. 실제로 DX와 AX를 진행했을 때의 변화 포인트도 각각 다릅니다. DX는 기업이 지속적으로 변화하는 시장 환경에 적응하고, 새로운 비즈니스 기회를 포착하기 위해 필수적입니다. 실제로 자동차 기업 GE는 DX를 통해 생산 공정을 디지털화하고 자동화함으로써 장기적으로 운영 비용을 절감하고 생산성을 지속적으로 향상시켰습니다. 반면 AX는 보다 신속하게 AI 기술을 도입하여 즉각적인 문제를 해결하고 효율성을 높이는 데 초점을 맞춥니다. 예를 들어, 아마존은 AI 기반 물류 시스템을 도입하여 주문 처리 시간을 30% 단축하고, 고객 만족도를 크게 향상시켰습니다. 결국 단기간 내에 명확한 성과를 도출하는 것을 목적으로 할 경우, 조직 내 AI 도입의 필요성과 효과를 명확히 보여줍니다. 결과적으로 DX는 조직 전반에 걸친 지속적인 교육과 학습 문화를 필요로 하며, AX는 특정 기술에 대한 집중적인 교육과 신속한 적용을 요구합니다. HRD 부서는 이러한 두 가지 변혁 과정을 효과적으로 지원하기 위해 맞춤형 교육 프로그램을 설계하고 실행해야 합니다.HRD 담당자들을 위한 생성형 AI 주요 '엑기스' (0) 생성형 AI란 무엇일까요? 생성형 AI는 기존 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술입니다. 예를 들어, 텍스트 생성 모델인 GPT는 자연어 처리를 통해 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있으며, 이미지 생성 모델인 GAN은 새로운 이미지를 창출합니다. (1) 생성형 AI는 기존 AI와 어떤 점이 다를까? 입력된 데이터를 바탕으로 무언가를 예측하거나 추천해주는 AI가 전통적인 판별, 분석형 AI라면, 생성형 AI는 입력된 데이터를 학습해 새로운 것을 ‘창작’합니다. 이 중 단연 가장 화제가 되었던 것은 2022년 11월 OpenAI가 발표한 ChatGPT로, 인간에 필적하는 지능을 보여주며 많은 이들에게 놀라움을 안겨주었습니다. (2) 생성형 AI의 핵심, 자연어처리 생성형 AI의 기본 원리 중 하나는 자연어 처리입니다. 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 기술입니다. 쉽게 이야기하여 우리가 말하는 대화 내용을 분석하고, 의미를 파악하며, 새로운 텍스트를 만들어낼 수 있는 것이 자연어처리로 인한 것임을 알아야 합니다. 다만 이 기술들에 대해 임직원이 자세히 알아갈 필요는 없고, 기본 이해도를 높일 수 있는 교육의 일환으로 계획하는 것이 더 타당할 것 같습니다. (3) GAN GAN에 대해선 많은 연구결과들이 있지만 핵심만 명확히 이야기하면, 생성자와 판별자가 어떤 내용을 두고 데이터를 만들어내고 수정하는 과정을 반복하는 것입니다. 더 쉽게 비유를 하자면 교육기획안을 작성하여 상부의 허가를 득하는 경우, 교육기획안의 작성자를 '생성자', 검토하는 상부를 '판별자' 로 보는 것입니다. 두 사람이 계속해서 미세한 수정 과정들을 거쳐 진짜에 가깝게 데이터를 만들어내는 일련의 과정을 GAN이라고 하게 됩니다. 생성형 AI 교육 기획 시 주요 이슈는 무엇일까요? 생성형 AI 교육을 도입하고 운영하는 과정에서는 여러 가지 이슈와 도전 과제들이 존재합니다. 이러한 문제들을 사전에 인지하고 효과적으로 대응하게 되면 실패율이 낮은 교육 프로그램을 만들어내실 수 있을 것입니다.이슈 1. 기술적 장벽 생성형 AI는 복잡한 알고리즘과 고도의 기술적 지식을 요구합니다. HRD 담당자들이 이러한 기술적 내용을 충분히 이해하지 못하면 교육효과가 저하될 수 있습니다. 이를 해결하기 위한 솔루션은 다음과 같습니다. 기초 교육 제공 : 기술적 배경이 부족한 직원들을 위해 기초적인 AI 개념과 원리를 먼저 교육합니다. 예를 들어, AI의 기본 원리, 머신러닝과 딥러닝의 차이점, 주요 알고리즘 등에 대한 기초 강의를 교육 설계 시 포함시킵니다. 계정 사용 안내 : 회사 차원에서 계정을 구매하여 사용해보도록 하거나, 시중에 나와 있는 ChatGPT 가이드를 제공하여 기술적 장벽을 낮추는 것이 중요합니다. 실습 중심의 교육 기획 : 이론보다는 실습을 중심으로 한 교육 프로그램을 설계하여 직원들이 실제로 AI 를 내 업무에 적용해보는 경험을 쌓을 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 이를 통해 기술적 이해도를 높이고, 실무 적용 능력을 강화할 수 있습니다. 이슈 2. 외부 전문가 부족 생성형 AI 전문가의 수요는 급격히 증가하고 있지만, 이에 맞는 교육 인프라와 전문 인력이 부족한 실정입니다. 실제로 유튜브를 통해 강사님께 강의 요청을 드리는 경우가 많은데, 아직까지 업무 적용에 있어 깊이 있는 인사이트를 제공하는 강사님들의 수가 많지 않습니다. 이 때는 다음과 같이 문제를 해결할 수 있습니다. 커리큘럼의 세분화 : 앞서 이야기드린 내용 중, 단기적 성과를 낼 수 있도록 프로그램을 설계해야 한다고 언급한 바 있습니다. 이 때 가장 중요한 점은 너무 포괄적인 내용을 진행하기보단 커리큘럼을 어느 정도 분절하여 조금 더 전문적인 교육을 제공하는 느낌을 주는 것이 중요합니다. AI 전문가보다는 '해당 분야' 전문가를 섭외할 것 : AI를 활용하여 제조업의 RPA 추진을 가속화하는 목표를 가질 경우, AI의 전문가보다는 해당 도메인을 잘 알고 있는 실제 전문가나 강사가 AI를 활용하여 교육하는 형태를 강력하게 추천드립니다. 생성형 AI의 경우 특히 전문가보다 어떤 산업군에 종사하고 있던 사람이 생성형 AI를 활용하여 강의를 하거나 프로그램을 운영하는 경우가 많기 때문입니다. 이슈 3. 현업 적용성 부족 생성형 AI 교육이 이론 중심으로 진행될 경우, 교육생들이 실제 업무에 이를 적용하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 특히 기업교육은 실무 적용을 최우선 목적으로 하는 바, 실무와 직접 연결되지 않은 내용으로 구성되어 있다면 교육의 실효성이 떨어질 수 있습니다. 프로젝트 기반 실습 강화 : 실제 업무와 유사한 프로젝트를 수행하도록 교육 프로그램을 설계하여, 교육생들이 학습한 이론을 실제로 적용해볼 수 있는 기회를 제공합니다. 멘토링 프로그램 도입 : 경험이 풍부한 전문가들이 교육생들에게 멘토링을 제공하여, 실무에서 발생하는 문제에 대한 해결책을 제시하고, 실질적인 조언을 제공할 수 있습니다. 최근 저희도 멘토링 프로그램을 운영하는 교육을 운영하고 있는데, 수강생 분들의 만족도가 높은 점을 확인할 수 있었습니다. 생성형 AI 교육 기획 시 주요 이슈는 무엇일까요? 생성형 AI 교육을 도입하고 운영하는 과정에서는 여러 가지 이슈와 도전 과제들이 존재합니다. 이러한 문제들을 사전에 인지하고 효과적으로 대응하게 되면 실패율이 낮은 교육 프로그램을 만들어내실 수 있을 것입니다. '조직 성과' 와 직결되는 AI 교육 4원칙 하나. 명확한 목표 설정 교육의 목표가 명확해야 교육 프로그램이 효과적으로 설계되고 실행될 수 있습니다. 원칙적으로 교육 설계 시 SMART 원칙 (구체적, 측정 가능성, 달성 가능성, 관련성, 시간 기반)에 따라 목표를 설정합니다. [ 예시 ] 마케팅 팀이 AI를 활용하여 고객 세분화와 타겟 마케팅을 통해 캠페인 반응률을 20% 향상시키는 것을 목표로 설정. 교육 후 3개월 내에 캠페인 반응률의 향상을 측정하여 목표 달성 여부를 평가. 둘. 실무 연계형 커리큘럼 설계 이론 교육에 그치지 않고, 실무와 밀접하게 연계된 커리큘럼을 설계하여 교육생이 실제 업무에 바로 적용할 수 있도록 합니다. [ 예시 ] 마케팅 팀: 실제 마케팅 데이터를 분석하고, AI를 활용한 캠페인 전략 수립 방법 실습. 고객 서비스 팀: AI 기반 챗봇 활용한 고객 문의 자동화 셋. 맞춤형 교육을 위한 임직원 인터뷰 실행 임직원들의 현재 역량, 학습 요구사항, 기대하는 바를 정확히 파악하는 것이 중요합니다. 실행 방안을 간단하게 정리하여 공유드립니다. [ 실행 방안 ] 설문조사 및 인터뷰 설계 : 임직원들의 현재 업무 역할, AI 기술 활용 수준, 학습 목표 등을 파악할 수 있는 설문조사와 인터뷰 질문을 설계합니다. 인터뷰 실시 : 1:1 인터뷰나 그룹 인터뷰를 통해 임직원들의 구체적인 교육 요구사항과 기대하는 바를 수집합니다. 데이터 분석 및 교육 설계 반영 : 수집된 데이터를 분석하여 각 부서별, 개인별 맞춤형 교육 프로그램을 설계합니다. 예를 들어, 특정 부서에서는 데이터 분석 능력 향상이 필요하다고 파악되면, 해당 부서를 위한 전문 교육을 추가합니다. 피드백 반영 : 인터뷰 결과를 바탕으로 교육 프로그램을 지속적으로 개선하고, 임직원들의 피드백을 반영하여 교육의 실효성을 높입니다. 넷. 지속가능한 학습 문화 형성 AI 교육이 일회성에 그치지 않고 지속적으로 이루어지기 위해서는 지속 가능한 학습 문화를 형성해야 합니다. 학습 문화 형성을 위한 몇 가지 정책을 소개합니다. [ 정책 ] 1. 내부 학습 커뮤니티 운영 : 지속적으로 지식을 공유하고 협업할 수 있는 환경을 제공함으로써 학습 효과를 극대화합니다. Slack이나 마이크로소프트 Teams를 활용하거나, 정기적인 발표 세션을 가지는 것도 좋은 조직문화를 만드는 방법이 되겠습니다. 2. 학습 보상 시스템 : 직원들의 학습 참여와 성과를 촉진하기 위한 동기 부여 도구입니다. 보상 시스템을 통해 직원들이 지속적으로 학습에 참여하고, 학습한 내용을 실무에 적용하도록 유도할 수 있습니다. 학습 진행 시 승진점수 반영, 학습지원금 환급, 성과 보너스 등 금전적, 비금전적 리워드를 섞는다면 더 좋은 효과를 얻으실 수 있을 것입니다. 연간 교육계획에 '생성형 AI' 를 넣어야 하는 상황이라면? 현 시점에서 가장 많이 현업에서 활용되는 내용 위주로 교육을 진행해야 하는 경우, 어디서부터 어떻게 시작해야 할 지 모르시겠다면? 하단의 버튼을 클릭하시면 관련 커리큘럼을 만들어 두었습니다. 담당자님의 교육계획 수립에 작은 도움이 되었으면 좋겠습니다. 다음에 더 좋은 콘텐츠로 찾아뵙겠습니다. 감사합니다.생성형 AI 교육 커리큘럼 보러 가기 >> 이노핏파트너스innofit@innofitpartners.com서울 서초구 방배로 52, 감정평가사회관 3F * 본 메일은 이노핏파트너스와 인연이 있는 분들(명함, 문의, 세미나, 뉴스레터)께 발송되었습니다.수신거부 Unsubscribe

HRD 부서는 교육을 통해 조직 내 변화를 주도해야 하는 막중한 책임이 있습니다. 결국 아무리 좋은 교육방법론이 적용된다고 하더라도 교육 내용이 업무로 이어지지 않으면, 결국 의사결정자의 시선에서는 아무리 좋은 교육이더라도 시간과 비용의 낭비일 뿐입니다.@media only screen and (max-width:640px) {.stb-container {}.stb-left-cell,.stb-right-cell {max-width: 100% !important;width: 100% !important;box-sizing: border-box;}.stb-image-box td {text-align: center;}.stb-image-box td img {width: 100%;}.stb-block {width: 100%!important;}table.stb-cell {width: 100%!important;}.stb-cell td,.stb-left-cell td,.stb-right-cell td {width: 100%!important;}img.stb-justify {width: 100%!important;}}.stb-left-cell p,.stb-right-cell p {margin: 0!important;}.stb-container table.munged {width: 100% !important; table-layout: auto !important; } .stb-container td.munged {width: 100% !important; white-space: normal !important;} @media only screen and (max-width:640px) {.stb-container {}.stb-left-cell,.stb-right-cell {max-width: 100% !important;width: 100% !important;box-sizing: border-box;}.stb-image-box td {text-align: center;}.stb-image-box td img {width: 100%;}.stb-block {width: 100%!important;}table.stb-cell {width: 100%!important;}.stb-cell td,.stb-left-cell td,.stb-right-cell td {width: 100%!important;}img.stb-justify {width: 100%!important;}}.stb-left-cell p,.stb-right-cell p {margin: 0!important;}.stb-container table.munged {width: 100% !important; table-layout: auto !important; } .stb-container td.munged {width: 100% !important; white-space: normal !important;} 기업교육은 단순히 지식을 전달하는 것에서 그치지 않고, 현업에 즉시 적용할 수 있는 성과로 이어져야 합니다 기업교육은 단순히 지식을 전달하는 것에서 그치지 않고, 현업에 즉시 적용할 수 있는 성과로 이어져야 합니다. DX(디지털 전환)와 AX(AI 기반의 변화)와 같이 빠르게 변화하는 분야에서는 더욱 그렇습니다. 특히 HRD 부서는 교육을 통해 조직 내 변화를 주도해야 하는 막중한 책임이 있습니다. 결국 아무리 좋은 교육방법론이 적용된다고 하더라도 교육 내용이 업무로 이어지지 않으면, 결국 의사결정자의 시선에서는 아무리 좋은 교육이더라도 시간과 비용의 낭비일 뿐입니다. 왜 현업 적용이 어려울까? 현업에 적용되지 않는 교육의 가장 큰 문제는 교육 자체의 질이 낮기보다는 내부적인 방해 요소로 인해 교육의 효과가 실현되지 않는 데 있습니다. 교육이 현업에 적용되지 못하는 이유는 대부분 조직 내부에서 발생하는 문화적 저항이나 기술적 장벽 때문입니다. 아래는 그 대표적인 장애물과 이를 해결할 수 있는 구체적 방법입니다. (1) 내부 저항: 변화에 대한 거부감 1) 문제조직 내에서 새로운 방식이나 도구를 도입할 때, 직원들이 기존의 익숙한 방법에서 벗어나는 것을 두려워하거나 변화에 대한 저항이 발생할 수 있습니다. 특히 디지털 전환(DX)이나 자동화 혁신(AX) 교육과 같이 기존 업무 방식을 크게 바꾸는 교육은 심리적 저항을 동반하기 쉽습니다. 직원들은 새로운 방법을 배워야 하는 부담감, 기술적인 두려움, 그리고 변화로 인해 실직하거나 자신의 역할이 축소될 수 있다는 불안감을 느낄 수 있습니다. 2) 솔루션 작은 성공 경험을 통해 변화의 긍정적 효과 체감: 변화를 받아들이기 위한 가장 효과적인 방법 중 하나는 작은 성공 경험을 쌓게 하는 것입니다. 교육을 제공할 때, 전체적인 큰 변화보다는 파일럿 프로젝트와 같은 작은 시도를 통해 교육의 효과를 먼저 체험할 수 있게 하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 디지털 전환의 일환으로 자동화 도구를 도입할 때 모든 부서에서 전면적으로 적용하기보다는, 소규모 팀이나 프로젝트에 먼저 도입하여 성공 사례를 만듭니다. 그런 다음, 이 성공 경험을 다른 팀과 공유하고, 해당 프로젝트가 업무 효율성을 어떻게 개선했는지 구체적으로 보여주면 직원들의 저항감이 줄어들고 변화에 대한 수용도가 높아집니다. 상시적이고 친절한 커뮤니케이션: 변화에 대해 충분히 설명하고 심리적 불안을 해소하는 것도 중요합니다. 조직 내에서는 변화가 가져올 긍정적인 효과를 명확히 커뮤니케이션하고, 이를 통해 직원들이 변화에 대해 긍정적인 기대감을 가질 수 있도록 해야 합니다. 정기적인 브리핑과 1:1 피드백 세션을 통해 변화가 실제로 어떻게 이루어질지 구체적으로 설명하면, 직원들이 변화의 이유를 이해하고 그에 따른 불안을 덜 수 있습니다. (2) 기술적 이해 부족: 교육 내용을 이해하는 데 어려움이 있을 때 1) 문제디지털 기술과 관련된 교육, 특히 AI, 데이터 분석, 자동화 도구 등은 기술적 난이도가 높아 직원들이 쉽게 이해하지 못하는 경우가 많습니다. 이 경우, 직원들은 교육 내용 자체에 어려움을 느껴 현업에 적용하기 힘들어질 수 있습니다. 특히 기술적 배경이 약한 직원들이 많은 부서에서는 이 문제가 더욱 심각하게 나타납니다. 2) 해결책 기술적 개념을 쉽게 설명하기: 기술적인 내용을 교육할 때는 복잡한 용어나 전문적인 설명을 줄이고, 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 설명하는 것이 중요합니다. 비전문가도 이해할 수 있는 일상적 언어로 변환하여 설명하고, 개념보다는 실질적인 사용 예시를 중심으로 설명하면 이해도가 높아집니다. 예를 들어, 데이터를 분석하는 방법을 설명할 때, 복잡한 수식이나 이론 대신, 직관적인 비주얼을 사용해 설명하는 것이 효과적입니다. 실습 기회 제공: 기술적인 도구는 직접 다뤄봐야 이해가 됩니다. 단순히 이론적으로 설명하는 것을 넘어서, 직접 사용해보는 실습 시간을 충분히 제공해야 합니다. 예를 들어, 데이터 분석 도구 교육에서는 이론 설명 후 교육생들이 실제 데이터를 가지고 분석해볼 수 있는 시간을 충분히 확보해주면, 직접 경험을 통해 기술을 쉽게 체득할 수 있습니다. 교육 후 추가 지원: 교육 후에도 지속적인 기술 지원을 제공하는 것이 중요합니다. 직원들이 실무에서 도구를 사용하면서 어려움을 겪을 때, 쉽게 질문할 수 있는 채널을 마련하거나, 추가 워크숍이나 Q&A 세션을 통해 문제를 해결할 수 있게 돕습니다. (3) 부서 간 데이터 공유 문제: 협업 부족 1) 문제부서 간에 데이터나 정보를 원활하게 공유하지 않는 문화는 교육에서 배운 내용을 현업에 적용하는 데 큰 방해 요소가 됩니다. 특히, 디지털 전환을 위해서는 부서 간 데이터가 잘 공유되고 협업이 원활하게 이루어져야 하는데, 일부 부서는 데이터나 자원을 쉽게 제공하지 않으려는 경향이 있습니다. 이런 사일로(silo) 현상은 교육 후에도 부서 간 협업이 제대로 이루어지지 않아 교육 성과를 제한할 수 있습니다. 2) 해결책 부서 간 협업 촉진: HRD 부서는 교육을 통해 부서 간 협업을 촉진할 수 있습니다. 교육 과정에서 협업 프로젝트를 포함시키고, 여러 부서가 공동으로 문제를 해결할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 교육 과정에 협업 과제를 포함하여, IT 부서와 마케팅 부서가 함께 데이터 분석 프로젝트를 수행하는 활동을 넣으면, 자연스럽게 데이터 공유와 협업이 촉진됩니다. 협업 도구 도입: 데이터와 정보를 투명하게 공유할 수 있는 디지털 협업 도구를 도입하는 것도 중요합니다. 이를 통해 부서 간 데이터가 즉각적으로 공유될 수 있으며, 각 부서에서 쉽게 접근할 수 있는 체계를 구축할 수 있습니다. 협업 도구로는 슬랙(Slack), 트렐로(Trello), **지라(Jira)**와 같은 협업 플랫폼을 활용하면 의사소통과 데이터 공유가 원활해집니다. (4) 교육과 실무의 괴리: 이론과 현실이 맞지 않을 때 1) 문제교육에서 배운 내용이 실무와 다르거나 맞지 않는 경우, 직원들은 교육 내용을 현업에 적용하는 데 어려움을 겪습니다. 특히, 교육에서 다루는 사례가 조직의 실제 상황과 동떨어져 있거나, 이론적인 설명만으로 끝나는 경우에는 직원들이 배운 내용을 실무에 적용할 방법을 찾기 어렵습니다. 이로 인해 교육 자체가 현업에서 성과로 이어지지 않는 문제가 발생합니다. 2) 해결책 실무와 연관된 맞춤형 교육 설계: 교육을 설계할 때는 반드시 실무와 연결된 맞춤형 교육을 제공해야 합니다. 교육 내용이 실제 업무와 긴밀하게 연결되어 있어야 하며, 각 부서와 팀의 구체적인 업무 상황을 반영해야 합니다. 예를 들어, 마케팅 팀을 대상으로 하는 교육에서는 실제로 마케팅 데이터 분석을 어떻게 하는지 구체적으로 다루고, 해당 팀에서 현재 직면하고 있는 문제를 해결할 수 있는 실무적 방법을 제시해야 합니다. 현업 과제 포함: 교육 후에는 교육 내용을 바탕으로 실제 업무와 연결된 과제를 부여합니다. 이 과제를 통해 직원들이 교육에서 배운 내용을 현업에 바로 적용해보고, 그 결과를 분석할 수 있습니다. 이 과정에서 교육생들이 실제로 겪는 문제에 대해 1:1 피드백을 제공하거나, 실무 코칭을 제공하면 교육과 실무 간의 괴리를 좁힐 수 있습니다. 어떤 교육이 현업에 바로 적용할 수 있는 교육일까? 현업에 즉시 적용되어 좋은 성과를 낼 수 있는 교육의 요건에는 1) 실무 중심의 콘텐츠 2) 현업 시뮬레이션 3) 빠른 피드백 루프 가 있습니다. 각각의 내용에 대해 알아보도록 하겠습니다. 실무 중심 콘텐츠 교육이 끝난 뒤에도 교육생들이 현장에서 바로 쓸 수 있도록 실무에 적용 가능한 구체적인 사례와 실전 팁을 제공하는 것이 중요합니다. 예를 들어, RPA를 다루는 교육이라면, 단순히 툴의 기능을 설명하는 것이 아니라, 해당 도구가 회사의 특정 업무 프로세스를 어떻게 최적화하는지 예시를 들어 설명해야 합니다. 교육에서 다룬 사례가 단순히 이론적인 예시가 아니라 해당 회사의 실제 업무 프로세스와 유사한 상황을 기반으로 한 것이어야 합니다. 이를 위해선 좋은 교육 커리큘럼보다는 직원들의 현업 이슈에 대해 사전에 조사하여 실질적인 교육 니즈를 파악하는 것이 중요하겠습니다. 교육생들이 헷갈리기 쉬운 포인트나, 자주 발생하는 오류에 대한 예방책, 해결 팁 등 실무에서 바로 활용할 수 있는 팁을 포함하도록 교육을 기획하는 것이 실무 중심 콘텐츠의 핵심입니다. 예를 들어, 데이터 분석을 가르칠 때는 분석 도구의 기본 기능 외에도, 데이터 정리 과정에서 흔히 발생하는 실수들을 방지하는 법이나 인사이트 도출 시 주의해야 할 포인트를 알려주는 것이 교육 효과가 더 좋습니다. 현업 시뮬레이션 이론적인 설명에 그치지 않고, 실제로 현업에서 직면할 수 있는 문제 상황을 시뮬레이션하여 문제를 해결해볼 수 있는 기회를 제공하는 것이 매우 중요합니다. 특히 DX 관련 교육에서는 교육생이 실제로 디지털 전환의 일환에 참여하는 것과 같은 가상의 시나리오를 제시하고, 각자가 맡은 역할에 따라 문제를 해결해보는 실습을 진행할 수 있습니다. 이렇게 하면 교육생들은 단순히 개념을 배우는 것이 아니라, 실제 문제를 해결하는 데 필요한 프로세스를 직접 경험할 수 있습니다. 교육 과정에 현업 시뮬레이션을 포함하는 것은 이론을 실제로 어떻게 적용할지에 대한 감각을 키워줍니다. 시뮬레이션을 통해 교육생들은 실제 업무에서 발생할 수 있는 변수를 고려하여 문제를 해결하는 연습을 할 수 있습니다. 빠른 피드백 루프 교육이 끝난 후에는 즉각적인 피드백이 중요합니다. 교육생들이 현장에서 배운 내용을 적용해본 뒤, 적용 과정에서 발생한 문제나 개선점을 빠르게 피드백하는 시스템이 있어야 합니다. 교육이 끝난 후에도 추가 코칭이나 피드백 세션을 통해 교육생들이 지속적으로 개선할 수 있도록 지원하세요. 예를 들어, 교육 후 한 달 동안 교육생들이 실제로 업무에서 교육 내용을 어떻게 활용했는지 점검하는 피드백 세션을 마련하면, 교육의 성과를 강화할 수 있습니다. 또한, 정기적인 피드백 루프를 통해 교육생들이 현업에 적용한 후 발생한 문제를 해결하고, 교육 프로그램의 내용이 부족하거나 수정이 필요한 부분을 즉각 반영할 수 있습니다. 이 과정에서 교육생들은 스스로 발전할 기회를 얻게 되고, HRD 부서는 교육 프로그램의 개선 방향을 잡을 수 있습니다. 현업에 바로 써먹을 수 있게 구성하는 교육 단기적이고 단계적인 교육 모듈 구성 모든 교육 내용을 한 번에 제공하는 방식은 오히려 부담이 될 수 있습니다. 단계적으로 쪼개진 교육 모듈은 교육생들이 각각의 내용을 소화할 수 있도록 도와주며, 배운 내용을 즉각적으로 현업에 적용할 수 있는 기회를 제공합니다. 예를 들어, 자동화 교육에서는 첫 번째 모듈에서는 자동화 도구의 기본 기능을 배우고, 두 번째 모듈에서는 실무에 적용하는 심화 과정, 세 번째 모듈에서는 각 부서별로 적용 사례를 다룰 수 있습니다. 이렇게 모듈화된 교육은 교육생들이 단계적으로 배우고, 각 단계에서 배운 내용을 실제 업무에 적용한 후에 다음 단계로 넘어가게 하여 현업 적용의 효과를 극대화할 수 있습니다. 모듈별로 실습과 현업 적용 과제를 설정하고, 그에 따른 성과를 체크하는 방식으로 교육 내용을 연속적으로 연결해 나가야 합니다. 현업 기반의 실습 과제 부여 교육 후, 교육생들에게 실제 업무와 관련된 과제를 부여하여 현장에서 교육 내용을 직접 적용해볼 수 있도록 해야 합니다. 예를 들어, 데이터 분석 교육에서는 교육생들이 자신의 부서에서 발생하는 데이터를 활용해 실제 분석 과제를 해결하게 하거나, 자동화 교육에서는 교육생들이 실제로 자동화 도구를 이용해 반복 업무를 자동화하는 프로젝트를 수행하도록 할 수 있습니다. 이 과제를 완료한 뒤에는 개별 피드백을 제공해 적용 과정에서 발생한 문제나 개선할 점을 파악하고, 이를 해결하는 방법을 가르쳐야 합니다. 현업 과제는 즉각적으로 업무 성과로 이어지는 교육 성과를 측정할 수 있는 방법이기도 합니다. 사전·사후 연계까지 확실하게 교육이 끝난 후에는 즉각적인 피드백이 중요합니다. 교육생들이 현장에서 배운 내용을 적용해본 뒤, 적용 과정에서 발생한 문제나 개선점을 빠르게 피드백하는 시스템이 있어야 합니다. 교육이 끝난 후에도 추가 코칭이나 피드백 세션을 통해 교육생들이 지속적으로 개선할 수 있도록 지원하세요. 예를 들어, 교육 후 한 달 동안 교육생들이 실제로 업무에서 교육 내용을 어떻게 활용했는지 점검하는 피드백 세션을 마련하면, 교육의 성과를 강화할 수 있습니다. 또한, 정기적인 피드백 루프를 통해 교육생들이 현업에 적용한 후 발생한 문제를 해결하고, 교육 프로그램의 내용이 부족하거나 수정이 필요한 부분을 즉각 반영할 수 있습니다. 일례로 정기적으로 교육에 대한 피드백을 받는 것 등이 있겠습니다. 이 과정에서 교육생들은 스스로 발전할 기회를 얻게 되고, HRD 부서는 교육 프로그램의 개선 방향을 잡을 수 있습니다. 우리 회사엔 어떤 교육이 적합할까요? 무료로 상담받아 보세요.nno'FIT'은 각 기업의 니즈에 맞춘 최적의 맞춤형 교육 솔루션을 제공합니다. 귀사의 산업 특성, 직원들의 역량 수준, 그리고 비즈니스 목표에 맞춰 디지털 전환(DX) 및 자동화 혁신(AX) 교육을 설계하여, 바로 현업에 적용할 수 있는 즉각적인 성과를 창출하고 있습니다. 180개 이상의 성공적인 DX 프로젝트 경험을 바탕으로, 귀사의 교육 목표와 니즈를 정확하게 파악해 전문가가 직접 맞춤형 교육 솔루션을 제안해 드리겠습니다. 지금 상담을 신청하시면 귀사에 맞는 최적의 교육 전략을 만나보실 수 있습니다! 상담하기 >> 이노핏파트너스innofit@innofitpartners.com서울 서초구 방배로 52, 감정평가사회관 3F * 본 메일은 이노핏파트너스와 인연이 있는 분들(명함, 문의, 세미나, 뉴스레터)께 발송되었습니다.수신거부 Unsubscribe