Session 1. 왜 AI인가? 왜 우리에게 필요한가?
첫 세션은 “AI를 배워봅시다”가 아니라, 우리 업계의 일이 이미 어떻게 바뀌고 있는지를 ‘체감’시키는 데서 시작했습니다. 국내외 사례를 함께 보면서 AI가 먼 미래가 아니라 우리 일의 다음 장면이라는 공감이 생기니까, 참가자들도 자연스럽게 적용 포인트를 찾는 자세로 전환되었습니다.
현장에서는 “필요성이 확 와닿았다”, “우리도 어디에 적용하면 좋을지 그림이 그려진다”라는 반응이 나왔고, 특히 각자 AI를 경험했던 순간을 공유하는 과정에서, AI가 단순 기술이 아니라 현업의 필수 요소로 이미 들어오고 있다는 느낌이 더 또렷해졌습니다.
Session 2. AI 시대 리더십의 전환
두 번째 세션부터는 “AI가 필요하다”를 넘어, AI의 역할을 어떻게 정의할 것인가, 그리고 리더는 무엇을 해야 하는가로 본격적으로 들어갔습니다. 이번 세션의 핵심은 통제와 관리의 강화가 아니었습니다. 오히려 AI와 함께 일할 수 있도록 업무를 설계하고, 필요한 맥락을 제공하는 리더십으로의 전환에 초점을 맞췄죠.
참가자들은 AI를 단순한 업무 효율화 도구가 아니라 나와 함께 일하는 팀원이자 비서로 바라보는 관점을 공유했고, 그 전제를 바탕으로 AI와 협업하기 위한 기본적인 프롬프트 작성 방식도 같이 익혔습니다. 동시에 AI가 할 수 있는 것/없는 것을 구분하면서 “그렇다면 리더의 역할은 어디에 남는가”도 다시 잡아보는 시간을 가졌고요.
결론은 되게 명확했습니다. AI가 메우지 못하는 공백에 리더가 집중해야 한다는 것.
결국 리더는 무엇을 해결할지 결정하고, 일을 나누고, 기준을 세우고, 결과를 검증하는 역할에 집중해야 한다는 데 학습자들이 깊이 공감했습니다.
Session 3. 정확한 목표 설정
세 번째 세션은 신임 리더들이 특히 현실적으로 끌려 했던 주제였습니다. 현업에서 성과관리 갈등의 출발점이 결국 “목표가 애매했다”로 돌아오는 경우가 많으니까요. 그래서 이번 시간은 목표를 그럴듯하게 쓰는 게 아니라, 실행으로 이어지도록 구조화하고 점검하는 감각을 만드는 데 집중했습니다.
AI 활용도 대신 써주는 방식이 아니라, 우리가 세운 목표가 실제로 측정 가능하고 팀의 방향과 연결되는지를 검증하고 다듬는 과정에 가까웠습니다. 참가자들은 “목표를 보는 기준이 생겼다”, “막연했던 문장이 실행 언어로 바뀌었다”라는 반응을 많이 주셨습니다. 또한 목표가 선명해지니까, 다음 단계(평가·코칭)로 넘어갈 준비가 자연스럽게 갖춰지는 느낌도 있었습니다.
Session 4. 데이터 기반 성과 평가 시스템
리더라면 누구나 “공정하게 하고 싶다”라는 마음을 품고 있을 텐데요. 하지만 막상 현장에서는 편향이나 오해가 끼어드는 순간을 한 번쯤 겪어보셨을 겁니다. 이번 세션은 평가를 ‘감’으로 하는 게 아니라, 공정성이 흔들리는 지점을 구조로 파악하고 데이터를 공정함의 장치로 쓰는 관점을 만드는 데 집중했습니다.
참가자들이 특히 크게 공감한 포인트는 “평가가 어려운 이유가 개인의 역량 부족만이 아니라 시스템과 정보의 문제도 크다”는 부분이었고요. 여기에 “막히는 순간 AI가 어떤 도움을 줄 수 있는지”를 현실적으로 연결하면서, “편향을 줄이기 위한 기준이 정리됐다”는 피드백도 나왔습니다.
Session 5. 성과 코칭과 피드백 스킬
다섯 번째 세션은 현장 적용의 핵심이었습니다. 평가표보다 더 어려운 게 면담이고, 면담에서 더 어려운 게 말의 무게잖아요. 그래서 이번 시간은 잘 말하는 법이 아니라, 감정과 추론으로 흐르지 않도록 관찰 기반으로 대화하는 방식을 익히는 흐름으로 진행했습니다.
참가자들이 가장 크게 끄덕였던 지점은 이거였습니다. 피드백은 성격 평가가 아니라, 행동과 영향에 대한 대화다.
학습자들은 AI 기반 시뮬레이션으로 다양한 상황에서 직원과 면담하는 연습도 해볼 수 있었고, 그 과정에서 AI는 문장을 멋지게 만들어주는 존재라기보다, 대화의 흐름을 점검하고 질문을 바꾸게 해주는 코칭 연습 도구로 받아들였습니다.
현장 반응도 되게 명확했습니다.
“이제는 직원에게 실제 도움이 되는 피드백을 해볼 수 있겠다는 자신감이 생겼다.”
Session 6. AI Agent 만들기
마지막 세션은 “교육은 좋았는데, 막상 현업에 돌아가니 어떻게 쓸지 모르겠다”는 아쉬움이 남지 않도록 설계하는 데 공을 들였습니다. 참가자들이 자신의 실제 업무나 고민 중인 상황을 꺼내어, 반복되는 흐름을 AI에게 맡기는 아이디어를 직접 구상해 보았습니다. 이 과정을 거치자 막연했던 AI는 비로소 손에 잡히는 현실적인 자산으로 다가오기 시작했습니다.
현장에서는 “반복 업무를 줄일 수 있겠다”, “내 업무에 붙이니까 필요성이 확 와닿는다”, “이런 적용 중심 교육을 더 듣고 싶다”라는 반응이 이어졌습니다.
단순히 기술을 배우는 것을 넘어, 각자의 마음속에 “이제 어디부터 바꿀지”에 대한 명확한 실행 지점이 잡힌 상태로 교육을 마칠 수 있었습니다.
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