AI 리터러시 기업교육 사례 | 현대그룹 신규·경력 입사자 3시간 과정 (2026년 9월)

딥택트러닝 박재현 소장이 2026년 9월 현대그룹 신규 입사자와 경력 입사자를 대상으로 「AI 리터러시와 업무 생산성」 과정을 진행했습니다. AI 리터러시는 생성형 AI의 작동 원리와 한계를 알고 자기 업무에 맞게 질문을 설계하는 능력입니다. 도구를 몇 개 아느냐가 아니라, 어떤 일을 AI에게 넘기고 어떤 일을 사람이 붙들지 판단할 수 있느냐로 갈립니다.

교육 개요

• 교육 주제 : AI 리터러시와 업무 생산성
• 교육 대상 : 신규 입사자 및 경력 입사자 (연차·직무 혼합)
• 교육 일자 : 2026년 9월
• 교육 시간 : 3시간 (1일 과정)
• 교육 방식 : 개인 실습과 짝꿍 토론 병행, ChatGPT·Gemini 무료 버전 기준
• 참석 규모 : 20여 명, 1차수

왜 이 교육이 필요한가

입사자 교육에서 AI를 다룰 때 가장 자주 만나는 상황은 "안 써봤다"가 아닙니다. 이미 쓰고 있는데 검색창을 대신하는 수준에서 멈춰 있는 경우가 훨씬 많습니다. 답이 마음에 들지 않으면 창을 닫고 원래 하던 방식으로 돌아가는 것이 반복됩니다.

여기에 두 가지가 겹칩니다. 최신 정보를 물었다가 틀린 답을 받고 신뢰를 잃은 경험, 그리고 어디까지 물어봐도 되는지에 대한 불안입니다. 저는 이 두 가지를 걷어내는 것부터 시작했습니다.

검색할 일과 만들어낼 일을 먼저 나눈다

첫 시간은 언어모델이 잘하는 일과 못하는 일을 갈라놓는 데 썼습니다. 최신 정보와 정확한 사실 확인은 검색 기반 도구의 몫이고, 아이디어 생성과 논리적 추론, 초안 작성은 언어모델의 몫입니다.

그 위에 검증 습관을 얹었습니다. 근거와 출처를 스스로 밝히게 하는 자기 검증, 같은 질문을 다른 AI에 던져보는 교차 검증입니다. 할루시네이션을 없앨 수는 없지만 걸러낼 수는 있습니다.

프롬프트는 세 가지 원칙으로 좁혔다

프롬프트 엔지니어링을 이론으로 설명하지 않았습니다. 그날 바로 쓸 세 가지로 줄였습니다. 지시하는 문장과 참고 자료를 구분해 넣기, 한 번에 다 시키지 않고 쪼개서 시킨 뒤 물고 늘어지기, 역할을 주고 내 상황을 맥락으로 설명하기입니다.

가장 반응이 컸던 것은 메타 프롬프트였습니다. 내가 AI에게 묻는 것이 아니라 AI가 나에게 한 번에 하나씩 질문하게 만드는 방식입니다. 조직 적응이라는 같은 주제를 놓고 신규 입사자용과 경력 입사자용 두 벌을 준비해 각자 자기 상황에 맞는 쪽을 돌려보게 했습니다.

일상 업무는 효율로, 프로젝트 업무는 효과로

업무를 두 갈래로 놓고 접근을 나눴습니다. 반복적이고 형태가 정해진 일상 업무는 시간을 줄이는 쪽으로, 기한이 있고 정답이 없는 프로젝트성 업무는 결과의 수준을 올리는 쪽으로 갑니다. 같은 도구를 써도 목적이 다르면 쓰는 법이 달라진다는 것을 실습 전에 짚었습니다.

이 구분은 「AI 업무활용 레벨」 기준의 앞 단계에 해당합니다. 이날 교육에서는 5단계 기준을 사용했습니다.

데이터 정리에서 보고서까지 한 줄기로

실습은 하나의 흐름으로 붙였습니다. 팀원들의 업무시간 기록 엑셀을 받아 결측치와 표기 오류를 정리하고, 야근이 어디서 발생하는지 읽어내고, 그 내용으로 팀장 보고용 문서를 만드는 과정입니다.

보고서는 세 가지로 나눠 손봤습니다. 상사의 지시문에서 기대를 먼저 읽어내 목차를 잡는 논리, 문장 길이와 어미를 조절하는 편집, 그리고 정반합입니다. 정반합은 완성된 보고서를 상사 입장에서 다시 읽게 해 예상 질문과 부정적 피드백을 뽑아낸 뒤 그것을 반영해 고쳐 쓰는 방식입니다. 마지막에는 숫자 자료를 인포그래픽 HTML로 만들어 PDF로 출력하는 것까지 다뤘습니다.

교육 설계 관점 : 3시간에는 도구가 아니라 흐름 하나를 넣는다

세 시간짜리 입문 과정에서 도구를 여러 개 소개하면 강의장에서는 반응이 좋지만 다음 날 아무것도 남지 않습니다. 그래서 도구 수를 줄이고 엑셀 데이터 정리부터 보고서 초안까지 이어지는 흐름 하나를 끝까지 통과시키는 쪽을 택했습니다. 실습 산출물이 눈앞에 나와야 현업에서 다시 꺼내 쓰기 때문입니다.

연차와 직무가 섞인 자리라 케이스도 두 갈래로 준비했습니다. 케이스가 한쪽 직무에 지나치게 맞춰지면 그 바깥에 있는 학습자가 먼저 떨어져 나갑니다. 실습 환경도 무료 버전을 기준으로 잡았습니다. 유료 계정을 전제로 설계하면 강의장에서는 잘 돌아가도 자리에 돌아간 다음 재현되지 않기 때문입니다.

업무 사례만으로 채우지 않은 것도 의도한 부분입니다. 마지막에 가족여행 계획을 인포그래픽 HTML로 만들어보게 했습니다. 회사 일로만 연습하면 교육이 끝난 뒤 다시 열어볼 이유가 잘 생기지 않습니다. 개인적인 용도로 한 번 써 본 사람이 업무에도 다시 꺼내 씁니다.

참석자 목소리

"단순히 백과사전이나 검색엔진으로만 사용해오다가, 더 다양한 방향으로 업무효율화를 할 수도 있겠구나 싶었습니다."

"AI를 많이 쓰고 있음에도 몰랐던 디테일 활용법을 알게 돼서 좋았어요."

이런 조직에 추천합니다

• 신입사원 입문 교육에 AI 활용을 넣으려는 인재개발 담당자
• 경력 입사자 온보딩 프로그램을 운영하는 조직
• 연차와 직무가 섞인 집합교육을 짧은 시간 안에 돌려야 하는 경우
• 보고서 작성과 데이터 정리에 시간이 많이 드는 부서
• 유료 계정 없이 먼저 AI 활용의 감을 잡아야 하는 조직