최근 Training Magazine과 함께 연 웨비나에서 Panopto의 최고운영책임자(COO) Amy Clark와 Advise2Rise의 설립자 겸 CEO Susy Martins가 AI 기반 학습이 기업 교육을 어떻게 바꾸고 있는지 살펴봤습니다.
앞에 놓인 격변
직장은 전례 없는 변화를 맞고 있습니다. Clark는 “2030년까지 오늘날 대부분의 직무에 필요한 역량의 70%가 AI 때문에 달라질 것으로 예상된다”고 말했습니다. “점진적인 변화가 아니라 근본적인 격변입니다.”
Gallup의 ‘2025 State of the Global Workplace’ 보고서에 따르면 2024년 전 세계 직원 몰입도는 21%로 떨어졌고, 그만큼 세계 경제는 생산성 손실로 약 4,380억 달러를 잃은 것으로 추산됩니다. 하이브리드 근무가 도입되면서 정보를 얻기가 더 어려워졌고, 예전에는 얼굴을 보며 바로 얻던 조언을 이제는 오랜 시간 찾아야 합니다. Martins는 “예전에는 사람들이 도와주는 사무실에 있었죠”라고 짚었습니다. “그런데 지금은 허공으로 떠내려가는 느낌이에요.”
AI 기반 학습의 세 기둥
직원의 60%가 업무에 필요한 정보를 찾는 데 어려움을 겪습니다. 이런 현실에서 저희 AI 기반 동영상 검색으로 말로 나오거나 화면에 표시된 모든 단어로 교육 자료를 바로 검색할 수 있습니다. 고객 사례를 보면, 이런 솔루션을 도입한 조직은 필요한 순간에 바로 학습할 수 있게 되어 정보를 찾는 어려움을 최대 60%까지 줄였습니다.
직원들은 유연하고 자기 주도적인 학습을 분명히 선호합니다. AI 기반 학습 솔루션을 사용하는 조직은 직원 몰입도가 20%, 지식 정착률이 15% 올랐다고 보고합니다. 긴 사전 교육 세션을 거치지 않고, 꼭 필요한 순간에 학습할 수 있습니다. Martins는 “이 솔루션은 사용자 속도에 맞춰 갑니다”라고 설명했습니다. “일하는 동안 실력을 확인하고, 더 도움이 필요한 부분을 다시 다뤄 줍니다.”
수료율 같은 기존 지표로는 교육이 실제로 무엇을 바꿨는지 알 수 없습니다. 한 제조업 고객사는 직원들이 안전 교육 동영상의 특정 90초 구간을 반복해서 다시 보는 것을 발견했고, 거기서 지식 격차를 확인했습니다. 이 기업은 학습 데이터와 운영 데이터를 함께 분석해 오류율이 높은 사업장을 찾아냈습니다. 그 사업장에 맞춘 콘텐츠를 추가했고, 몇 주 만에 개선 효과가 나타났습니다.
리더십 역량으로서의 프롬프트 작성
AI와 함께 생각하는 능력을 기르는 일은 핵심 역량입니다. 프롬프트의 질에 따라 AI에 의존하게 될지, 판단력을 키우게 될지가 달라집니다. 허술한 프롬프트는 AI에게 일을 끝내 달라고 요청하는 데 그칩니다. 더 나은 프롬프트로는 비판과 사각지대 확인, 선택지 사이의 득실 분석을 요구합니다. Clark는 “AI가 답만 준다면 의존이 생깁니다”라고 설명했습니다. “하지만 판단력을 키워 주면 역량이 생깁니다.”
입증 가능한 ROI
Panopto와 Newton X의 연구에 따르면, 동영상을 활용하는 조직의 77%가 동영상을 업무에 활용하면 생산성이 올라간다고 답했습니다. 기록된 사례에서는 AI를 결합한 동영상 학습으로 온보딩 시간이 40시간에서 20시간으로 줄었습니다. Panopto 고객들은 기술 평가 합격률이 24% 올랐다고 보고합니다. 학습 내용을 단순히 접하는 데 그치지 않고 제대로 익혀 적용했다는 증거입니다.
실용적인 로드맵
조직은 기술 솔루션을 선택하기 전에 구체적인 마찰 지점을 찾아야 합니다. 반복해서 나오는 질문, 신입이 막히는 지점, 시간이 많이 드는 업데이트 작업이 그런 지점입니다. 시범 운영 단계에서는 영향은 크고 위험은 낮은 사례를 선택해야 합니다. 열린 태도와 현실적인 과제를 함께 가진, 수용도가 적당한 팀이 상대로 알맞습니다.
기술 도입이 실패해도 기술 자체가 원인인 경우는 거의 없습니다. 도입 중에 기존 프로세스를 함께 운영하면 세밀하게 조정할 수 있고, 신뢰도 쌓이고 오류도 막습니다. 조직은 가까이서 지켜보고 통제할 수 있는 범위가 한정된 시나리오부터 시작하는 게 좋습니다.
기본 원칙은 ‘완벽함보다 진전’입니다. 80% 완성된 상태로 내놓고, 반복하면서 배우고, 과정을 투명하게 알리는 조직이 출시 전에 완벽을 추구하는 조직보다 새 기술을 더 지속적으로 정착시킵니다.
앞으로의 전망
문제는 AI 기반 학습을 도입할지가 아닙니다. 기존 모델과 오늘의 업무 요구 사이에 벌어진 격차를 얼마나 빨리 좁힐 수 있느냐입니다. 앞서가는 조직은 이미 AI를 일상 업무에 도입해, 학습이 별도 행사가 아니라 업무 중에 자연스럽게 이루어지는 환경을 만들고 있습니다. Clark는 “하룻밤에 대대적인 변화가 필요한 건 아닙니다”라고 마무리했습니다. “활용 사례 하나, 워크플로 하나, 학습이 전보다 빠르고 좋아지는 순간 하나에서 시작하면 됩니다.”
Microsoft 같은 기업은 이 방식을 선도하며, AI가 모든 직원의 역량을 키워 주는 일터를 ‘프론티어 기업(frontier firms)’이라 이름 붙였습니다. 이런 변화를 받아들이는 기업은 유능하고 몰입도 높은 인력을 갖추고, 앞으로 어떤 과제가 생기든 지속적인 변화에 대응할 기반을 마련합니다.
