AI 인재 양성 프로그램
도구는 6개월이면 바뀝니다.
남는 것은 무엇을 물을지 아는 사람입니다.
우리 회사의 실제 과제로 그 사람을 길러 냅니다.
AI 교육은 늘었는데 조직은 왜 그대로일까요
프롬프트 교육을 마친 조직에서 자주 나오는 말이 있습니다. 다들 써 보기는 했는데, 일하는 방식은 그대로라는 이야기입니다.
이유는 분명합니다. 도구 사용법은 도구의 수명만큼만 유효합니다. 지난 2년 동안 사내 표준으로 정했던 도구를 몇 번이나 바꿨는지 떠올려 보시면 됩니다. 게다가 AI는 이미 분석과 정리와 가설 확장을 사람보다 빠르게 해냅니다. 그 영역을 사람에게 다시 가르치는 일은 투자 대비 회수가 짧습니다.
정작 조직이 막히는 자리는 다른 곳입니다. 무엇을 문제로 정의할지, 어떤 고객 행동을 더 유의해서 봐야 하는지, 우리가 어떤 맥락을 놓치고 있는지. 이 판단은 도구가 대신해 주지 않습니다. 프롬프트를 아무리 잘 써도 질문 자체가 틀렸다면 답은 정교하게 틀립니다.
AI를 많이 쓸수록 이 경험의 가치가 커집니다.
분석하고 정리하고 가설을 넓히는 일은 AI가 아주 잘합니다.
무엇을 문제로 삼을지는 여전히 사람이 정해야 합니다.
워룸 참가자 · 데이터 분석가
도구 교육과 인재 양성은 남기는 것이 다릅니다
| 비교 기준 | 생성형 AI 도구 교육 | AI 인재 양성 (씩데이터 IX 워룸) |
|---|---|---|
| 다루는 것 | 프롬프트 작성법, 도구 사용법 | 문제 정의, 가설 설계, 검증 순서 |
| 과제 | 강사가 준비한 예시 사례 | 참여 기업이 지금 풀어야 하는 실제 과제 |
| 기간 | 수 시간에서 이틀 | 6개월 · 7단계 · 누적 30시간 |
| 도구가 바뀌면 | 다시 배워야 합니다 | 판단 방식은 그대로 유효합니다 |
| 남는 것 | 수료증과 만족도 점수 | 실행 결과, 분석 자산, 경계인으로 성장한 인력 |
도구 교육이 필요 없다는 뜻은 아닙니다. 다만 도구 교육만으로 조직이 달라지기를 기대하기는 어렵습니다.
AI가 대체하지 못하는 네 가지를 훈련합니다
무엇을 풀 것인지 먼저 정합니다
해결책부터 논의하는 회의를 문제부터 정의하는 회의로 바꿉니다. 지금 우리가 풀려는 문제가 무엇인지, 그것이 사실인지 가설인지 구분하는 훈련이 첫 단계입니다.
고객을 직접 만나 맥락을 읽습니다
숫자는 무엇이 일어났는지 보여 주지만 왜 그런지는 말해 주지 않습니다. 참여자가 직접 고객을 인터뷰하고 관찰해 데이터가 답하지 못한 이유를 찾습니다.
관찰에서 나온 가설을 데이터로 확인합니다
현장에서 얻은 통찰이 소수의 목소리인지 전체의 현상인지 내부 데이터로 검증합니다. AI와 분석 도구가 가장 강력하게 쓰이는 지점이 여기입니다.
아이디어가 아니라 파일럿까지 갑니다
제안서에서 끝나지 않도록 파일럿 방식과 성공 지표를 함께 설계합니다. 실행해 본 경험이 있어야 다음 과제에서도 같은 방식이 반복됩니다.
AI 시대에 회사가 사야 하는 것은 답이 아니라, 답을 찾아낼 수 있는 사람입니다.
답은 빠르게 낡지만 답을 만드는 방식은 남습니다.
프로그램이 끝난 뒤 조직에 남는 것
일하는 언어가 바뀝니다
회의에서 오가는 말이 달라집니다. 데이터를 보니 이렇더라는 문장 대신, 우리가 풀려는 문제가 무엇인지 이것이 사실인지 가설인지 고객 의견은 들어 봤는지를 묻기 시작합니다.
방법이 다른 팀으로 퍼집니다
참여했던 사람들이 다른 팀의 프로젝트에서 같은 방식을 다시 적용하고, 방법론을 설명하고 리드하는 역할을 맡게 됩니다. 프로그램 한 번으로 끝나지 않는다는 뜻입니다.
리더의 역할이 달라집니다
답을 빨리 찾아 제시하는 리더에서, 팀이 좋은 질문을 만들고 스스로 답을 찾도록 구조를 만드는 리더로 옮겨 갑니다. 이 변화가 조직에 남는 가장 큰 자산입니다.
분석 자산이 사내에 축적됩니다
가설트리, 심층 인터뷰 기록, 빅데이터 분석 리포트가 회사 안에 남습니다. 외부 컨설팅 보고서와 달리 다음 과제에서 그대로 다시 쓸 수 있습니다.
답을 사 오면 그때뿐입니다.
질문을 만들 사람이 회사에 남아야 다음 문제도 풀립니다.
그게 장기적으로 더 남는 투자였습니다.
워룸 참가자 · 대표
AI 인재 양성 프로그램 자주 묻는 질문
AI 인재 양성 프로그램과 생성형 AI 도구 교육은 무엇이 다른가요?
도구 교육은 프롬프트 작성법이나 특정 서비스 사용법처럼 방법을 전달합니다. 유용하지만 도구가 바뀌면 다시 배워야 합니다. AI 인재 양성은 무엇을 문제로 정의하고 어떤 질문을 던질지 판단하는 능력을 기르는 쪽입니다. 도구가 바뀌어도 남는 것은 후자입니다.
개발자나 데이터 직군이 아니어도 참여할 수 있나요?
오히려 여러 직군이 섞여야 효과가 납니다. 마케팅, 기획, 운영, 개발과 데이터 부서에서 함께 참여하는 구성을 권합니다. AI가 잘 푸는 일과 사람이 판단해야 하는 일의 경계는 한 직군의 시야에서는 잘 보이지 않기 때문입니다.
교육을 받으면 실제 업무에 적용되나요?
프로그램이 우리 회사의 실제 과제 위에서 진행되면 적용 여부를 따로 걱정할 필요가 없습니다. 씩데이터 IX 워룸은 가상의 사례가 아니라 참여 기업이 지금 풀어야 하는 문제를 과제로 삼고, 파일럿 실행과 성공 지표 설계까지 6개월 안에 마칩니다.
어떤 사람을 보내야 하나요?
이미 일을 잘하는 사람일수록 효과가 큽니다. 잘하는 사람은 자기 경험과 전문성에 기대어 답을 빨리 찾아내는데, 복잡한 문제에서는 그 속도가 함정이 됩니다. 아는 것을 다시 의심해 보는 경험이 그 지점에서 가장 크게 작동합니다.
비용과 기간은 어떻게 되나요?
씩데이터 IX 워룸은 6개월 동안 일곱 단계, 누적 30시간으로 진행하며 기업당 3,500만원(VAT 별도)입니다. 회사당 최대 8명이 참여하므로 1인 시간당 약 14.5만원입니다. 단독 기업 맞춤형 진행은 별도로 문의해 주시기 바랍니다.
우리 회사 과제로
AI 인재를 길러 보시겠습니까
6개월 뒤 남는 것은 수료증이 아니라
실행 결과와 그것을 만들어 낸 여덟 명입니다.