AI 도구 사용법은 배웠는데, 막상 내 업무에 어떻게 활용해야 할지 막막했던 경험이 있으신가요?
기능을 익히는 것과 실제로 일을 바꾸는 것 사이에는 생각보다 큰 간격이 있습니다. AI에게 질문하는 방법은 알지만, 정작 내가 매일 반복하는 업무를 어떻게 개선할 수 있을지는 또 다른 문제니까요.
이번 P사의 사내 AI 플랫폼 활용 교육은 바로 그 간격을 좁히는 데 집중했습니다. 단순히 AI 도구의 기능을 익히는 데서 끝나는 것이 아니라, 내 업무의 불편함을 발견하고, 해결 방법을 구체화한 뒤, 직접 사용할 수 있는 앱으로 만들어 보는 것. 이번 교육의 핵심이었습니다.
참여자들의 직무도 다양했습니다. 사무직은 물론 조리, 트레이닝, 보안 등 각자의 업무 현장에서 일하는 분들이 함께했죠. 그러다 보니 해결하고 싶은 문제도 제각각이었습니다. 같은 AI 도구를 활용했지만, 만들어지는 결과물은 저마다 달랐습니다. 어떤 과정을 거쳐 아이디어가 실제 업무 앱으로 발전했는지, 교육 현장의 이야기를 소개합니다.
앱을 만들기 전에, 해결할 문제부터 찾아봅니다.
처음부터 앱을 만들라고 하면 막막할 수 있습니다. 무엇을 만들 수 있는지보다 먼저 생각해야 할 것은 내 업무에서 무엇이 불편한가이기 때문입니다. 그래서 기초과정은 코딩이 아닌 디자인 씽킹으로 시작했습니다.
참여자들은 자신의 업무 루틴을 단계별로 펼쳐 보고, 평소 불편했던 점을 포스트잇에 하나씩 적어 나갔습니다. 머릿속에 막연하게 남아 있던 불편함을 꺼내 놓고 보니, 어디에서 문제가 발생하는지 조금씩 선명해지기 시작했습니다.
여기서 중요한 질문은 세 가지였습니다.
- 어느 단계에서 불편함이 발생하는가?
- 누가 그 불편함을 겪고 있는가?
- 무엇이 개선되면 업무가 더 편리해질까?
이 질문을 바탕으로 아이디어를 구체화하고, 사내 AI 플랫폼의 챗봇과 대화하며 앱의 요구사항을 정리했습니다. PRD(Product Requirements Document)를 작성한 뒤에는 바이브코딩으로 직접 앱을 구현해 보았습니다.
처음부터 완벽한 결과물이 나올 필요는 없습니다. AI와 대화를 주고받으며 기능을 추가하고 화면을 수정하다 보면, 처음 떠올렸던 아이디어가 점차 구체적인 형태를 갖춰갑니다. 개발 경험이 없어도 앱을 만들 수 있었던 이유도 여기에 있습니다. 코드를 먼저 작성하는 대신, 해결하고 싶은 문제와 필요한 기능부터 정리했기 때문이죠.
AI가 코드를 작성해 주는 시대, 사람에게 더 중요해진 것은 무엇을 만들지 판단하는 능력입니다.
한 걸음 더 나아가, 실제로 쓸 수 있는 앱을 만듭니다.
기초과정에서 첫 번째 앱을 완성했다면, 심화과정에서는 그 앱을 얼마나 더 유용하게 발전시킬 수 있을지 고민했습니다. 특히 전사 해커톤에 참여하는 구성원들이 아이디어 구현에 그치지 않고, 실제 활용도를 높일 수 있도록 디자인과 기능을 중심으로 고도화를 진행했습니다.
보기 좋은 앱에서, 쓰기 편한 앱으로
앱의 기능이 작동하더라도 화면이 복잡하거나 사용 방법이 직관적이지 않다면 활용도가 떨어질 수밖에 없습니다. 심화과정에서는 먼저 디자인 가이드라인을 정리했습니다. 이를 기준으로 화면 구성과 UI를 다듬고, 디자인 요소를 일관성 있게 맞춰 나갔습니다. 단순히 화면을 예쁘게 꾸미는 작업은 아닙니다. 사용자가 필요한 기능을 쉽게 찾고, 앱을 자연스럽게 이용할 수 있도록 사용 경험을 개선하는 과정에 가깝습니다.
단순한 기능 구현을 넘어, 데이터와 AI를 연결하다
기능 고도화에서는 앱이 할 수 있는 일의 범위를 넓혔습니다.
공공 데이터와 API를 연동해 외부 데이터를 활용하고, 지도 기능을 추가하는 등 실제 활용을 고려한 기능들을 구현했습니다. 여기에 AI Agent와 Workflow를 연결해 여러 단계를 거쳐 업무를 수행할 수 있도록 확장했습니다. 질문에 답하는 수준을 넘어, 필요한 데이터를 가져오고 정해진 절차에 따라 작업을 수행하는 앱으로 발전시킨 것이죠.
이렇게 기초과정에서 시작한 아이디어는 심화과정을 거치며 조금씩 더 실용적인 도구로 변해갔습니다.
교육용으로 만든 앱이 실제 업무에 쓰이기까지
교육에서 만든 결과물이 발표용으로만 남는다면 조금 아쉽겠죠. 이번 교육에서는 결과물을 직접 활용하는 모습까지 확인할 수 있었습니다.
각자의 업무에서 출발한 다양한 아이디어
최종 발표에서는 서로 다른 직무의 페인포인트를 해결하기 위한 앱들이 소개됐습니다. 현장에서 직접 업무를 수행하는 참여자들이 문제를 정의한 만큼, 아이디어에도 각자의 경험이 녹아 있었습니다. 같은 기능을 익히더라도 어떤 업무에 적용하느냐에 따라 전혀 다른 결과물이 나올 수 있다는 점이 인상적이었습니다.
직접 만든 앱으로 교육 만족도 조사까지
특히 기억에 남는 사례는 심화과정에 참여한 한 매니저님의 결과물이었습니다. 직접 만든 만족도 조사 앱을 활용해 실제 교육 만족도 조사를 진행한 것인데요. 교육 시간에 구현한 앱이 곧바로 업무에 활용된 셈입니다.
앱을 만드는 경험과 실제로 사용하는 경험은 분명 다릅니다. 직접 만든 도구가 업무에 쓰이는 순간, AI 활용은 단순한 체험을 넘어 실질적인 업무 개선으로 이어집니다.
결국 출발점은 문제정의였습니다
교육 과정을 돌아보면 하나의 흐름이 보입니다. 업무에서 불편함을 발견하고, 이를 구체적인 요구사항으로 정리한 뒤, 앱으로 구현합니다. 이후 디자인과 기능을 개선하면서 활용도를 높여 나가는 방식이죠.
이 과정에서 중요한 것은 처음부터 많은 기능을 구현하는 일이 아니었습니다. 누구의 어떤 문제를 해결하려는지 명확히 하는 것. 그 출발점이 있어야 앱의 방향도 제대로 잡을 수 있었습니다.
누구나 앱을 만들 수 있다면, 보안은 어떻게 해야 할까요?
AI 덕분에 개발의 문턱은 낮아졌습니다. 하지만 앱을 쉽게 만들 수 있다는 사실이 곧 안전하게 사용할 수 있다는 뜻은 아닙니다. 특히 실제 업무에 활용하려면 개인정보와 업무 데이터는 어떻게 다뤄야 하는지, 외부 API를 연결할 때는 무엇을 확인해야 하는지 알아둘 필요가 있습니다.
교육 마지막에는 이러한 보안과 책임에 관한 내용도 함께 다뤘습니다. 업무 데이터와 개인정보, 민감정보를 AI와 함께 다룰 때의 주의사항부터 외부 API와 공공 데이터를 연동할 때 확인해야 할 점까지. AI가 생성한 결과를 검토하고 활용하는 과정에서 사람의 판단과 책임이 왜 중요한지도 살펴보았습니다.
사내 AI 플랫폼을 활용해 앱을 만들고 업무에 적용하는 이유 역시 이와 연결됩니다. 만드는 방법을 아는 것만큼, 안전하게 활용하는 기준을 아는 것도 중요합니다. 구성원 누구나 업무 개선에 참여할 수 있는 환경을 만드는 동시에, 그 결과물이 조직 안에서 안전하게 활용될 수 있도록 기준을 마련해야 하니까요.
AI 활용의 시작은 도구가 아니라, 내 업무를 이해하는 것
이번 P사 교육을 통해 다시 확인한 사실이 있습니다. AI 활용 역량은 도구의 기능을 얼마나 많이 알고 있는지로만 결정되지 않습니다. 내가 하는 일을 얼마나 구체적으로 이해하고, 어떤 문제를 해결하고 싶은지 설명할 수 있는지가 중요합니다.
매일 반복하는 업무의 불편함을 가장 잘 아는 사람은 그 일을 직접 수행하는 현업 구성원입니다. 여기에 AI를 활용하는 방법을 더하면, 외부에 개발을 요청하지 않고도 자신의 업무에 필요한 도구를 직접 만들어 볼 수 있습니다.
물론 앱을 만드는 것만으로 모든 업무 문제가 해결되는 것은 아닙니다. 실제 업무에 적합한지 검토하고, 필요한 기능을 개선하며, 보안과 책임에 대한 기준도 함께 갖춰야 하죠. 그럼에도 직접 문제를 발견하고 해결책을 구현해 보는 경험은 중요합니다. AI를 단순히 사용하는 단계에서 벗어나, 자신의 업무를 주도적으로 개선하는 출발점이 될 수 있기 때문입니다.
우리 조직의 업무도 AI로 바꿀 수 있을까요?
이번 교육은 P사의 업무 환경과 참여자들의 직무 특성을 고려해 설계했습니다. 문제정의부터 앱 구현, 디자인·기능 고도화, 보안까지 이어지는 교육 구조는 다른 조직에서도 업무 특성과 AI 활용 수준에 맞춰 적용할 수 있습니다.
AI 도구 사용법을 익히는 것에서 한 걸음 더 나아가, 구성원들이 직접 업무의 문제를 발견하고 자신만의 해결책을 만들어 보는 경험. 우리 조직에도 이런 변화가 필요하다면, 캐럿글로벌 AX사업팀과 함께 시작해 보세요.
도구를 배우는 교육에서, 업무를 바꾸는 교육으로. 조직의 업무 환경과 교육 목표에 맞는 AI 활용 교육을 함께 설계해 드리겠습니다.
빠르게 변화하는 AI 시대, 조직의 AX(AI Transformation) 전환은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다.
AX의 시작은 기술이 아니라 ‘문제 정의’에서 출발합니다.
생성형 AI 활용부터 조직 전반의 AI 확산 전략까지, 귀사의 상황에 맞춘 최적의 솔루션을 함께 고민하겠습니다. AI·AX 전환과 관련한 교육, 컨설팅, 실행 방안이 필요하시다면 언제든 캐럿글로벌로 문의해 주세요!😊
