AI 교육

구독자님이 흥미롭게 읽어주신 4월 레터에 이어, 이번 레터에서는 영업 / 사업 기획 / 개발 직군의 AI 활용에 대한 인터뷰 내용을 살펴보실 수 있습니다. 각 직무별 담당자들이 밝힌, AI 교육에 필요한 요소는 무엇일지 인터뷰로 확인해보세요.

📌 5월의 비즈레터 30초 요약

👉 영업팀에서 주로 사용하는 AI는 GPT가 아니라는 것, 알고 계신가요?

👉 “데이터로 스토리라인 만드는 법” 전략/사업 기획 직무의 AI 활용 핵심입니다.
👉 개발 직무 대상 AI 교육은 AI 사용법이 아닌 “문제 해결 역량” 중심이어야 합니다.

- 주로 사용하는 AI: Perplexity
- 사용 방법: 영업 전략 수립, 고객 대응 및 일정 관리
- 특징: 직급에 따라 AI 활용 방법 상이

영업 관리팀은 특히 전략 수립 단계에서 AI의 도움을 받습니다. 새로운 시장 진입 또는 신제품 세일즈 전략을 세울 때, Perplexity를 활용해 GDP 환율, 경쟁사 정보, 시장 트렌드를 빠르게 분석합니다. 이를 통해 얻은 기초 데이터를 바탕으로 보다 정확하고 깊이 있는 전략을 수립할 수 있어요. 

이전 레터에서 소개해드린 마케팅 직무의 사례처럼 IT사 영업팀에서도 직급별로 AI를 꽤 다르게 활용하고 있었는데요. 경영진 이상에서는 주로 AI를 활용해 보고서를 간략히 요약하는 정도입니다. 반면 실제 업무의 중심을 맡고 있는 과장, 차장급에서는 AI에 대한 관심과 활용이 업무 성과에 큰 영향을 미칩니다. 

결국 AI 교육이 효과적이려면 직급별 실제 업무와 연결된 명확한 활용 사례를 제시하는 것이 중요한 것이죠. 또한, 전략 수립에 있어서 AI를 활용하는 것은 참고자료일 뿐이므로 데이터 기반 의사결정력을 함께 길러야 한다는 의견도 들을 수 있었습니다. 

- 주로 사용하는 AI: GPT, Claude, Llama, Canva
- 사용 방법: 데이터 기반 인사이트 도출, 전략 보고서 작성, 함수 구현
- 특징: 데이터 해석과 스토리라인 설계에 AI를 적극 활용

전략/사업 기획 직군의 핵심은 데이터를 기반으로 전략을 설계하고, 그 과정을 논리적으로 전달하는 능력입니다. E님은 평소 엑셀, 태블로, 엘라스틱, Power BI 등 다양한 데이터 분석 툴을 사용하고 있습니다. 여기에 GPT, Claude, Llama 같은 생성형 AI를 곁들이면 데이터 사이의 연관성을 빠르게 파악하거나, 놓친 시사점을 발견하는 데 큰 도움이 된다고 해요. 특히 전략 보고서를 작성할 때는 GPT에게 아이디어를 설명하고, 그에 맞는 스토리라인을 잡아달라고 요청한다고 합니다.

전략적 설득력을 높이는 문장 흐름이나 논리를 정리하는 역할에도 AI를 적극적으로 활용하고 있습니다. 전략/기획 직군 대상으로 AI 교육을 설계할 때는 ‘보고서 자동화’ 같은 기술 중심보다는, 문제 정의 → 데이터 분석 → 인사이트 도출 → 스토리 설계까지 이어지는 사고 흐름 안에서 AI를 어떻게 활용할 수 있는지를 포함해야 효과를 높일 수 있어요.

- 주로 사용하는 AI: ChatGPT, Claude, Cursor, Copilot, 사내 LLM API
- 사용 방법: 개발 설계 및 구현, 반복 작업 자동화, 문제 정의 및 코드 고도화
- 특징: 문제 해결 도구로써 AI를 전략적으로 사용

개발 직무에서는 AI의 활용이 꽤 일상적입니다. H님은 평소  ChatGPT나 Claude를 활용해 개발 아이디어를 정리하거나, 막히는 논리를 점검하고 사례 검색에도 자주 사용한다고 해요. 다만 할루시네이션을 완전히 방지할 수는 없기에, “AI는 보조 수단이며 중요한 결정은 직접 내려야 한다”는 태도를 유지하고 있어요.

특히 반복적이고 명확한 기준이 있는 작업은 자동화를 적극 활용 중인데요. 예를 들어 커뮤니티 규정 위반 가능성이 있는 콘텐츠 검출 업무는 사내 LLM API로 자동화하고 있습니다. 개발 코드 구현은 주로 Claude, Cursor, Copilot을 사용하는데, 큰 맥락이나 전체적인 논리를 바탕으로 AI에 질문하면 고도화된 코드 구조나 함수 작성을 빠르게 도와준다고 해요.

앞으로 AI 활용을 위해 개발 직군에서 필요한 역량이 무엇이냐는 질문에 H님은 “문제 정의 역량”을 강조했습니다. AI는 좋은 질문을 했을 때, 훌륭한 답을 주는 도구라는 것이죠. IT 직군의 AI 교육에서 “문제를 정의하고 설명하는 방법”부터 함께 배운다면 실무 적용에 더 도움이 될 수 있을 것 같습니다.

4, 5월 두 편의 레터를 통해 직무/직급별 AI를 활용하는 방법을 살펴보았습니다. AI가 임직원의 일하는 방식을 바꾸기 위해서는 실제 그들의 업무에 깊게 연관된 교육이 필요하다는 인사이트를 얻을 수 있었는데요. 산업/직무/직급별로 필요로 하는 AI 교육과정을 자세히 확인해보세요.