(1) 내부 저항: 변화에 대한 거부감

1) 문제
조직 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) 문제
디지털 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) 문제
부서 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) 문제
교육에서 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.

• 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.

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.