에너지 산업은 데이터 기반 의사결정이 필수적인 분야입니다. 특히 생산, 유통, 시장 분석 등 다양한 단계에서 축적되는 데이터를 어떻게 해석하고 활용하느냐가 업무 성과에 직접적인 영향을 미칩니다.

한국석유공사는 이러한 업무 특성을 반영해, 임직원의 데이터 리터러시 역량을 전사적으로 강화하기 위한 방안으로 생성형 AI 기반의 파이썬 교육을 도입했습니다. 단순한 코딩 교육이 아닌, 실제 업무 데이터를 기반으로 한 분석 및 자동화 훈련을 통해 실무 활용도를 높이는 데 집중했습니다.

사전 설문 기반의 맞춤형 커리큘럼 및 단계별 구성

한국석유공사는 교육 시작 전, 사내 설문을 통해 수강자의 직무, 데이터 활용 경험, 희망 주제 등을 면밀히 조사했습니다. 이를 바탕으로 수강자의 수준과 업무 맥락에 맞는 커리큘럼을 구성하고, 파이썬 문법부터 데이터 분석, 시각화까지 단계적으로 교육의 난이도를 조정했습니다.

또한 실습에 사용된 데이터셋 또한 유가 시계열, 생산 로그 등 현업에서 실제 사용하는 포맷으로 구성되어 있어 교육 직후 곧바로 실무에 적용이 가능했습니다. 이와 같은 맞춤형 설계는 수강생의 학습 몰입도를 높이고, 실질적인 업무 역량을 강화하는 데 효과적이었습니다.

실무 전환을 고려한 'AI 활용 중심' 몰입형 커리큘럼 구성

한국석유공사는 단순 문법 교육을 지양하고, 현업 데이터를 다루는 실습 중심의 커리큘럼을 구성했습니다. CSV·Excel 파일을 직접 불러와 반복 업무를 자동화하거나 시각화 도구를 활용해 보고서 형식으로 출력하는 등 교육 내용 전반이 ‘즉시 업무 적용 가능성’에 초점을 맞춰 진행되었습니다.

특히, 코딩에 익숙하지 않은 수강생도 쉽게 따라올 수 있도록 ChatGPT를 실시간 코딩 보조 도구로 활용함으로써 학습 허들을 낮췄습니다. 실습 과정에서의 코드 오류 해결, 기능 구현 요청 등 모든 과정에서 AI 도구를 적극적으로 활용하도록 하여 단순 지식 습득 뿐만 아니라 ‘AI 도구 활용 역량’까지 함께 강화할 수 있도록 설계했습니다.

"2차 교육 수요 증가" 교육 만족도로 증명된 조직 확산

한국석유공사는 1차 교육을 통해 높은 만족도와 교육 효과를 확인한 뒤, 내부에서 자연스럽게 2차 교육에 대한 수요가 확산되었습니다. 이는 실제로 1차 교육 후 2차 교육 신청 인원이 65% 증가하며 단기간에 조직 내 관심과 참여도가 크게 높아지는 결과로 이어졌습니다.

정량적으로도 교육 만족도는 평균 6.58/7점(환산점수 94점)을 기록했으며, 수강자들이 교육 전후 자가 역량을 평가한 점수는 평균 30점대에서 70점대로 2배 이상 상승했습니다. 이는 단발성 교육이 아닌 조직 전체의 역량 강화 흐름을 만들어낸 사례로서 교육 설계와 운영이 실제 성과로 이어질 수 있음을 보여줍니다.