리더 AI 활용 교육 사례 | 대상 2026 퓨처리더십 'AI로 높이는 영향력' 7시간 과정 (2026년 9월)

리더 AI 활용 교육은 리더가 생성형 AI로 자기 업무의 전문성을 높이고, 구성원과 일하는 방식까지 바꾸도록 돕는 교육이다. 딥택트러닝 박재현 소장은 2026년 9월 대상의 차·부장급 리더를 대상으로 '2026 퓨처리더십 — AI로 높이는 영향력'을 진행했다. 경험과 전문성을 AI로 키워 팀의 롤모델이 되자는 부제를 단 7시간 과정이다.

교육 개요

• 교육 주제: 2026 퓨처리더십 — AI로 높이는 영향력
• 교육 대상: 대상 차·부장급 리더
• 교육 일자: 2026년 9월
• 교육 시간: 7시간
• 교육 방식: 개인 실습, 조별 토론
• 진행 방식: 여러 차수에 걸쳐 운영되는 리더 과정의 한 차수

왜 이 교육이 필요한가

차·부장급 리더는 두 가지 질문을 함께 안고 있다. 내 일을 AI로 어떻게 더 잘할 수 있는가. 그리고 후배들과 함께 일하는 방식은 어떻게 달라져야 하는가. 도구 사용법만 배우면 첫 번째 질문에만 답하게 된다.

업무를 맡겼는데 전혀 다른 결과가 돌아오고, 진행 상황을 묻자니 참견 같고, 피드백을 하자니 상대가 상처받을까 걱정되는 순간은 리더라면 누구나 겪는다. 이 과정은 이런 장면을 AI와 함께 정리하는 연습까지 담았다.

교육 설계 관점 : 내 일에서 팀의 일로

박재현 소장은 과정을 세 파트로 나눴다. AI와 제대로 일하는 기본기를 기르는 AI 코어스킬, 실무 전문성을 올리는 AI 엑스퍼트, 소통과 협업의 영향력을 다루는 AI 시니어 파트다. 자기 업무에서 AI를 먼저 써본 사람이어야 팀의 일하는 방식도 바꿀 수 있다고 보고 이 순서를 잡았다.

세 번째 파트의 재료는 사전설문에서 가져왔다. 리더들이 후배와 일하며 겪는 어려움을 적어준 내용을 세 가지 고민으로 묶고, 각 고민에 맞는 대화 틀과 AI 활용법을 짝지었다. 교육장에서 다루는 사례가 참석자 자신의 이야기일 때 실습 몰입도가 달라진다.

사람 문제를 다루기 전에는 AI가 정답을 주는 존재가 아니라 내가 못 보는 시각을 보여주는 파트너라는 전제를 먼저 세웠다. 그래도 감정의 영역에 AI를 들이는 데는 아직 조심스럽다는 소감이 남았다. 이 전제를 더 앞에서 충분히 다루는 것, 그리고 휴식과 정리 구간의 시간 배분을 다시 보는 것을 다음 차수의 과제로 남겼다.

AI 코어스킬: 목적·목표·정보로 일을 맡긴다

AI에게 일을 잘 맡기는 방법은 원하는 결과에 필요한 정보를 분명하게 알려주는 것이다. 과정에서는 이를 목적, 목표, 정보 세 가지로 나눴다. 목적은 일의 방향을, 목표는 결과의 형태와 수준을, 정보는 AI의 판단 재료를 정한다.

교육용 가상 사례 세 가지로 차이를 확인했다. 인력 지원을 요청하는 30초 구두보고, 회의 뒤 담당자에게 보내는 후속 메일, 거래처에 신제품 시험 입점을 제안하는 설명이다. 메모만 넣었을 때와 목적·목표·정보를 줬을 때의 결과를 나란히 비교했다.

AI와의 대화는 일 시키기 -> 티키타카 -> 최종 결과물 세 단계로 진행한다. 결과가 마음에 들면 그동안 준 지침을 다음에도 쓸 수 있는 프롬프트로 정리해달라고 요청해 자산으로 남긴다.

AI 엑스퍼트: 일상 업무의 효율과 프로젝트의 효과

박재현 소장은 여기서 업무를 두 종류로 나눴다. 반복적이고 정형화하기 쉬운 일상 업무는 효율을, 기한과 난이도가 있는 프로젝트성 업무는 효과를 높이는 방향으로 AI를 쓴다.

일상 업무에서는 메일 회신과 회의록을 다뤘다. 자주 쓰는 상황은 프롬프트를 다듬어 모아두고, 정형화하기 좋은 일은 Gemini Gems 챗봇으로 넘긴다. 챗봇은 자동화와 에이전트로 가는 출발점이다. 이슈 보고는 상황·대안·추천을 담는 상대추 구조로 정리하고, 예상되는 부정적 피드백을 미리 뽑아 보완했다.

프로젝트 업무에서는 일하는 방법, 전문 지식, 결과물 이미지를 먼저 묻는 스텝백 프롬프팅과 딥리서치를 실습했다. 데이터 분석은 구조 파악 -> 패턴 발견 -> 가설 검증 -> 역질문 -> 결과물 흐름으로 진행하고, 엑셀 표를 자동차 계기판처럼 한 화면에서 판단하는 대시보드로 바꿨다. 분석 자체는 AI가 잘한다. 리더에게 남는 가치는 무엇을 분석할지 정하는 문제 정의력이다.

AI 시니어: 지시, 피드백, 이해

세 번째 파트는 사람의 맥락을 이해하고 함께 일하는 방식을 찾는 피플 리터러시를 다뤘다.

첫 번째 고민은 같은 결과를 떠올리고 있는가였다. 내가 아는 것을 상대도 안다고 착각하는 지식의 저주를 짚고, 배경·결과물·마감·정보를 공유하는 BODI로 업무를 맡기는 연습을 했다. 진행 상황 확인은 미리 합의하면 규칙이 되고, 중간에 불쑥 물으면 잔소리가 된다.

두 번째 고민은 피드백이었다. 관찰, 느낌, 욕구, 요청의 순서로 말하는 비폭력 대화법을 가상 사례에 적용하고, AI에게 같은 상황의 피드백 문장을 제안받아 비교했다.

세 번째 고민은 나와 다른 후배를 어떻게 이해할지였다. 상대를 대상이 아니라 사람으로 보는 관점을 짚은 뒤, AI가 필요한 정보를 하나씩 묻게 하는 메타 프롬프트로 각자의 구성원 고민을 정리했다.

과정은 AI 업무활용 레벨 5단계로 시작하고 끝났다. 검색·요약, 작업 보조, 맞춤형 파트너, 업무도구 제작, AI 에이전트로 이어지는 단계에서 각자의 위치를 확인하고, 마지막에 현업에서 실행할 것을 적었다.

참석자 목소리

AI를 단순 업무 뿐만 아니라 후배와의 관계, 직장생활을 유연하게 하는데도 도움이 될 것 같습니다.

막막하게 느껴져서 아예 시작을 못했는데, AI 활용해서 막막한 부분을 구체적으로 한단계씩 진행해볼수 있을듯

이런 조직에 추천합니다

• 차·부장급 리더에게 AI 활용과 리더십을 함께 교육하려는 조직
• 리더의 AI 활용을 팀 단위 일하는 방식 변화로 넓히려는 조직
• 업무 지시와 피드백 과정의 오해를 줄이고 싶은 조직
• 여러 차수에 걸쳐 같은 품질의 리더 과정을 운영해야 하는 대기업