생성형 AI 교육이 끝난 다음 날부터가 진짜다

관광업계를 대상으로 한 ChatGPT 실무 교육 소식을 봤다. 여행사·호텔·식당 관계자를 모아 놓고 생성형 AI 를 실무에 쓰는 법을 가르쳤다는 내용이었다. 업종을 가리지 않고 비슷한 교육이 늘고 있다.

이런 기사를 보면 반가우면서도 한 가지가 걸린다. 나는 이런 교육의 강사석과 수강석에 다 앉아 봤는데, 교육 자체가 실패하는 경우는 거의 없다. 만족도는 대체로 높게 나온다. 그런데 두 달쯤 뒤에 그 조직을 다시 보면 쓰는 사람이 서너 명으로 줄어 있다.

그 서너 명은 교육 전부터 쓰던 사람들이다. 즉 교육이 바꾼 게 거의 없다는 뜻이다.

만족도가 높은데 정착은 안 되는 이유

만족도 조사는 교육이 끝난 그 자리에서 한다. 그 시점에 사람들이 느끼는 건 “이게 되는구나”라는 놀라움이고, 그건 진짜 감정이다. 문제는 그 감정이 다음 주 월요일 오전 9시의 조건과 만나지 않는다는 데 있다.

월요일 오전의 조건은 이렇다. 처리해야 할 일이 쌓여 있고, 그 일들은 이미 익숙한 방법으로 20분이면 끝나고, 새 방법으로 하면 처음엔 40분이 걸린다. 게다가 그 결과물을 상사가 받아 줄지 확신이 없다.

이 상황에서 새 방법을 고르는 건 의지의 문제가 아니라 계산의 문제다. 그리고 그 계산은 대체로 옳다 — 그 사람의 조건에서는 안 쓰는 게 합리적이다.

같은 사람이 두 조건에서 다르게 행동하는 건 자연스럽다.

그래서 나는 만족도 조사 숫자를 정착 예측에 안 쓴다. 그 숫자가 재는 건 교육의 품질이지 조직의 준비 상태가 아니다. 둘을 섞으면 “교육은 잘됐는데 왜”라는 잘못된 질문에서 출발하게 된다.

여러 조직에서 반복해서 본 결핍은 세 가지였다.

첫째, 승인된 용도가 없다. “써도 된다”와 “이 업무에 이렇게 쓰면 된다”는 다르다. 앞엣것만 있으면 각자 판단해야 하고, 판단에는 책임이 따르므로 대부분 안 쓴다. 권한 범위와 거버넌스를 문서로 정해 두지 않은 조직에서 특히 심하다.

둘째, 결과물의 형식이 없다. AI 로 만든 초안을 어떤 모양으로 제출해야 하는지가 없으면, 받는 사람마다 반응이 달라진다. 한 번 퇴짜를 맞으면 그 사람은 다시 안 쓴다.

두 번째는 특히 조용히 작동한다. 형식이 없으면 각자 다른 모양으로 내고, 받는 사람은 익숙하지 않은 모양을 보면 일단 더 꼼꼼히 본다. 그러면 검토가 길어지고, 낸 사람은 “AI 로 하면 더 오래 걸린다”고 결론 내린다. 실제로 오래 걸린 게 맞으니 반박도 어렵다.

셋째, 물어볼 사람이 없다. 교육 강사는 그날로 끝이고, 사내에는 물어볼 자리가 없다. 막히면 그냥 원래 방법으로 돌아간다. 이게 가장 조용하게 벌어지는 이탈이다.

그래서 나는 교육을 설계할 때 교육 자체보다 그 뒤 2주를 먼저 정한다. 거창할 필요는 없고, 아래 정도면 체감이 꽤 달라진다.

정착은 교육 품질이 아니라 교육 이후의 운영에서 갈린다.

이 중 하나만 고르라면 첫 번째다. 용도가 세 개로 좁혀지면 나머지 세 항목이 자동으로 쉬워진다 — 만들 형식도 세 개고, 나올 질문도 그 범위 안이고, 공유할 사례도 그 안에서 나온다.

용도를 고를 때는 ‘자주 하고, 형식이 정해져 있고, 틀려도 바로 보이는’ 일부터 잡는다. 회의록 정리, 메일 초안, 자료 요약 같은 것들이다. 반대로 처음부터 대외 문서나 계약 검토에 붙이면 첫 실패가 크게 남아서 그 뒤가 없다.

반대로 “뭐든 자유롭게 써 보세요”로 열어 두면 넷 다 못 한다. 자유롭게 쓰라는 말은 아무 자리도 안 만들어 주는 말이다.

장치를 다 두어도 안 쓰는 사람은 남는다. 여기서 흔히 하는 실수가 그 사람들을 ‘변화 저항’으로 분류하는 것인데, 대부분은 저항이 아니라 그 업무에 실제로 안 맞는 경우다.

반복이 적고 판단 비중이 높은 업무, 외부에 그대로 나가는 문서를 다루는 업무, 원본 데이터를 밖으로 못 내보내는 업무 — 이런 자리는 지금 도구로는 이득이 작다. 억지로 붙이면 오히려 검토 시간이 늘어난다.

직무가 대체된다는 이야기를 정리하면서도 같은 결론에 닿았는데, 단위는 직무가 아니라 작업이다. 어떤 작업에 맞고 어떤 작업에 안 맞는지를 조직이 먼저 정리해 주면, 교육 이후의 대화가 “왜 안 쓰냐”에서 “어디에 쓸 수 있냐”로 바뀐다.

교육은 출발선이지 결승선이 아니다. 그런데 예산과 성과보고는 대체로 교육에서 끝나게 짜여 있어서, 가장 중요한 2주가 아무의 일도 아닌 상태로 남는다.

덧붙이면 이건 예산 규모의 문제가 아니다. 승인된 용도 세 개를 정하는 일도, 질문 자리를 2주 여는 일도 돈이 아니라 누군가의 결정과 시간이 든다. 그래서 오히려 어렵다 — 예산은 품의로 잡히는데 결정은 아무 문서에도 안 잡힌다.

다음에 사내 AI 교육을 기획한다면, 교육 예산의 10분의 1이라도 그 뒤 2주의 운영에 배정해 보시길 권한다. 강사를 더 좋은 사람으로 바꾸는 것보다 그쪽이 훨씬 크게 남는다. 교육은 조건을 만들어 주지 않으면 기억으로만 남고, 기억은 두 달을 못 간다.

여행신문 「AI는 선택 아닌 필수?…생성형 AI로 관광업 경쟁력 높인다」(서울시관광협회 ChatGPT 실무 교육) https://www.traveltimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=500193
교육 이후 정착에 관한 서술(세 가지 결핍·2주 장치)은 저자의 사내 교육 설계·수행 경험에 따른 판단이다.

필자는 AI 솔루션 공급사에 재직 중이다. 이 글은 개인 견해이며 소속사 입장과 무관하다.

이 글에서 다룬 판단 기준과 실패담을 카테고리별로 더 모아뒀습니다.