많은 분들이 이미 AI를 씁니다. 챗GPT에 질문을 던지고, 원하는 답이 나오지 않으면 "AI가 아직 멀었네"라고 생각합니다. 그런데 실제로는 AI가 부족한 것이 아니라, 질문하는 방식이 부족한 경우가 대부분입니다.
대기업 S사 임직원 대상 AI 실습 교육은 바로 이 지점에서 시작되었습니다. AI 툴을 더 많이 소개하는 것이 아니라, 지금 쓰고 있는 AI를 제대로 쓰는 법을 먼저 짚어주는 것. 그것이 이번 교육의 핵심 방향이었습니다.
🥕 이 교육이 특별했던 이유 — 연수원, 휴대폰, 그리고 1.5시간
이번 교육에는 몇 가지 특별한 조건이 있었습니다.
참가자들은 리더급 임직원분들로, 연수원에서 진행되는 일정 중 1.5시간을 AI 교육에 할애했습니다. 노트북이 없는 환경이었고, 참가자 모두 휴대폰 하나만으로 실습에 참여했습니다.
짧은 시간, 모바일 환경이라는 제약은 오히려 교육 설계의 방향을 명확하게 해주었습니다. "지금 이 자리에서 배우고, 내일 바로 업무에 쓸 수 있을 것." 그 기준으로 모듈을 골랐습니다.
실습 결과물은 카카오 오픈채팅방을 통해 실시간으로 공유되었습니다. 같은 프롬프트를 써도 결과물이 조금씩 다르게 나오는 것을 서로 비교하며, AI 활용의 감각을 자연스럽게 익혀가는 방식이었습니다.
또 한 가지 중요한 설계 포인트가 있었습니다. 참가자분들은 이미 챗GPT를 사용하고 있었지만, 대부분 검색 엔진처럼 단순 질문을 던지는 수준이었습니다. 그래서 첫 번째 모듈에서 프롬프트를 어떻게 구성하느냐에 따라 결과물이 완전히 달라진다는 것을 먼저 체감하게 한 뒤, 이후 이미지 생성과 문서 분석 실습에서도 그 감각을 그대로 이어가는 구조로 설계했습니다.
🥕 Module 1. 프롬프트 프레임워크 — 잘 묻는 것이 기술이다
이번 교육의 첫 번째 모듈은 PACT 프롬프트 프레임워크였습니다. 대부분의 참가자들이 처음 접하는 개념이었지만, 배우고 나면 "왜 지금까지 이렇게 안 썼을까"라는 반응이 자연스럽게 나오는 내용입니다.
PACT는 네 가지 요소로 구성됩니다.
P (Position): AI에게 역할을 부여합니다. "너는 카리스마 있는 스피치 라이터야"처럼 페르소나를 먼저 설정하면 답변의 결이 달라집니다.
A (Angle): 맥락을 설명합니다. 배경, 타깃 대상, 목적, 제약 조건을 구체적으로 넣을수록 AI는 더 정확하게 이해합니다.
C (Command): 무엇을 해야 하는지 구체적인 행동 지시를 내립니다. "작성해줘"보다 "3분 분량의 오프닝 스피치 대본을 작성해줘"가 훨씬 좋은 결과를 냅니다.
T (Type): 출력 형식을 지정합니다. 표, 개조식, 이메일 형식 등 원하는 형태를 미리 명시합니다.
참가자들이 직접 본인의 실무 상황을 PACT 구조로 작성해보는 실습이 이어졌습니다. 처음에는 막막해하던 분들도, 프레임을 채워가다 보면 AI의 답변이 눈에 띄게 달라지는 경험을 하셨습니다. 1~2번의 프롬프트만으로도 원하는 결과물을 받아보시며, "앞으로 어떻게 AI를 활용하면 될지 알 것 같다"는 반응들이 이어졌습니다.
🥕 Module 2. 제미나이로 이미지 생성 — 누구나 원하는 고품질 이미지를 제작하는 방법
Module 1에서 익힌 PACT의 감각을 그대로 가지고, 이번에는 이미지 생성에 적용해 보았습니다.
두 번째 모듈은 구글 제미나이의 이미지 생성 기능 실습이었습니다. 텍스트 AI는 어느 정도 접해봤지만, 이미지를 직접 생성해 본 경험은 거의 없는 상태였습니다. 제미나이는 별도 유료 구독 없이도 모바일 환경에서 충분히 사용할 수 있어 이번 교육에 적합한 툴이었습니다.
나노바나나(Nano Banana) 프롬프트 기법을 활용해 원하는 분위기, 스타일, 구도를 언어로 지정하고, 실시간으로 결과물을 확인하는 방식으로 진행되었습니다. 막연하게 "멋진 이미지 만들어줘"라고 입력했을 때와, 분위기·용도·스타일을 체계적으로 지정했을 때의 결과물을 비교하며 프롬프트의 중요성을 다시 한번 체감하는 시간이었습니다.
카카오 오픈채팅방에 각자의 결과물이 올라오면서, 같은 주제를 입력해도 프롬프트에 따라 전혀 다른 이미지가 나오는 것을 실시간으로 비교할 수 있었습니다. "대박이네요", "장표에 들어갈 이미지는 이제 이것으로 만들면 되겠네요" 등의 반응이 이어졌습니다. 디자인 툴 경험이 없는 분들도 원하는 이미지를 직접 만들어내며 AI에 대한 거리감을 빠르게 좁힐 수 있었습니다.
🥕 Module 3. NotebookLM — 문서를 빠르고 신뢰성 높게 검토하고 시각화하는 방법
마지막 모듈은 구글 NotebookLM 실습이었습니다. 프롬프트로 텍스트를 다루고, 이미지를 만들어본 흐름 위에서, 이번에는 실제 업무 문서를 AI와 함께 다루는 단계로 이어졌습니다.
참가자들이 직접 업무 관련 문서를 업로드하고, AI와 대화하는 방식으로 진행되었습니다.
첨부 파일 기반 대화: 긴 보고서나 내부 문서를 업로드하면, "이 문서의 핵심 요약은?", "3페이지 내용을 쉽게 설명해 줘"와 같은 질문에 즉시 답변받을 수 있습니다. 업로드된 자료를 기반으로 답변하기 때문에 환각(hallucination) 없이 신뢰도 높은 결과를 제공합니다.
시각화 자료 생성: 텍스트 기반 정보를 인포그래픽, 슬라이드, 보고서, 마인드맵, 요약 카드 형태로 변환하는 실습도 진행되었습니다. 모바일에서도 결과물을 바로 확인하고 저장할 수 있어, 현장에서 높은 만족도를 보였습니다.
처음 사용하는 참가자들이 대부분이었지만, "이게 되는구나"라는 반응과 함께 교육 이후에도 활용 의지를 보이는 경우가 많았습니다.
교육을 지나며 남은 핵심 메시지
이번 S사 교육이 확인해 준 것은 하나입니다.
AI를 못 쓰는 것이 아니라, 잘 쓰는 방법을 몰랐던 것입니다.
1.5시간, 휴대폰 하나, 그리고 오픈채팅방. 조건은 단순했지만, 참가자들의 교육 직후 강의 만족도 평균 4.97점으로 "이제 어떻게 쓰면 되는지 알겠다"라는 후기를 남겨준 것이 이번 교육의 성과였습니다.
툴은 이미 우리 앞에 있습니다. 챗GPT, 제미나이, NotebookLM 모두 누구나 사용할 수 있습니다. 하지만 많은 직장인들이 이를 검색 엔진처럼 활용하고 있습니다. PACT 프레임워크 하나만으로도 AI 결과물의 수준은 크게 달라집니다. 이미지를 직접 생성하고, 문서를 기반으로 AI와 대화하는 경험을 통해 AI는 더 이상 낯선 존재가 아닌 실질적인 업무 도구가 됩니다.
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