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AI는 이제 기업의 미래 전략을 논할 때 빠질 수 없는 단어가 됐다. 새로운 사업을 논의할 때도, 기존 서비스를 개선할 때도, 어떤 방식으로든 AI를 결합할 수 있는지가 자연스러운 질문이 됐다. 조직의 경쟁 우위는 더 이상 인력, 자본, 브랜드와 같은 전통적인 요소들만으로 설명되지 않는다.
이렇듯 AI를 얼마나 빠르고 정확하게 도입하고, 이를 실제 업무에 맞게 활용할 수 있는지가 기업의 역량을 정의하는 중요한 기준이 되고 있지만, 기업 내부에서 구성원 한 명 한 명이 AI를 어떻게 활용하고 있는지 살펴보면 또 다른 풍경이 펼쳐진다. 이미지 생성 AI, 문서 자동화, 자연어 기반 개발, 개인 비서형 에이전트 등 강력한 도구는 차고 넘치지만, 막상 구성원들은 "어디서부터 시작해야 할지 모르겠다" "내 업무에 어떤 방식으로 적용할 수 있을지 감이 오지 않는다"는 어려움을 호소한다. 카카오모빌리티의 AI 교육은 바로 이 간극에서 시작했다. AI라는 기술이 조직의 미래를 좌우할 만큼 중요하다면, 결국 사람들은 그 기술을 실제 본인의 업무와 일상에서 사용할 수 있어야 한다. 이에 따라 카카오모빌리티 피플부스터팀은 AI가 그저 '신기한 기술'로 소비되는 것이 아니라, 각자가 겪고 있는 '나의 문제', 그리고 팀과 조직이 마주한 '우리의 문제'를 해결하는 실질적인 도구가 되도록 만드는 것을 목표로 삼았다. 그리고 그 목표를 향해 교육, 실험, 프로젝트를 결합한 다양한 시도를 펼쳐 왔다. .jpg) 'AI Academy'의 시작 카카오모빌리티는 AI 도입 초기, 직원들이 기술의 흐름과 산업의 변화를 이해할 수 있도록 'AI Academy'를 시작했다. 교육은 크게 'Trend Day' 'Case Day' 'Makers Day'라는 세 가지 축으로 설계됐다. 'Trend Day'에서는 생성형 AI의 발전 속도, 글로벌 테크 기업과 빅테크의 투자 방향, 산업 구조가 어떻게 재편되고 있는지 등을 다뤘다. 직원들은 AI가 얼마나 빠르게 성장하고 있는지, 그리고 그 변화가 모빌리티 산업의 미래에 어떤 파장을 일으킬지 큰 그림을 이해할 수 있었다. 하지만 교육 직후의 피드백은 기대와는 조금 달랐다. "재미있고 유익하긴 한데, 오늘 들은 내용을 내 일에 당장 어떻게 적용해야 할지 모르겠다"는 반응이 반복됐다. 'Case Day'에서는 국내외 다른 기업들이 AI를 활용해 실제 서비스를 어떻게 개선하고, 어떤 방식으로 업무 생산성을 높였는지 구체적인 사례를 공유했다. 여기서는 "이 정도까지 되는구나"라는 감탄이 나왔지만, 여전히 "우리 회사, 내 팀, 내 역할에 대입했을 때 무엇을 할 수 있을지"에 대한 고민은 남았다. 외부 사례는 좋은 레퍼런스가 되지만, 각 회사의 맥락과 조직 구조, 기술 환경이 다르다 보니 그대로 가져와 적용하기에는 많은 간극이 있었다. 전환점은 'Makers Day'에서 찾아왔다. 피플부스터팀은 이날만큼은 접근 방식을 완전히 바꾸었다. 우선 직원들에게 특정 도구를 정해 주지 않고, 본인이 쓰고 싶은 AI 도구를 자유롭게 선택해 구독할 수 있도록 지원했다. 그리고 "꼭 회사의 문제가 아니어도 좋으니 본인이 진짜 해결하고 싶은 문제를 정하고, 처음부터 끝까지 AI만 활용해 해결해 보라"는 과제를 제시했다. 구성원들은 식단 추천 어플, 운동 어플, 이미지 OCR 등 개인적인 주제도 자유롭게 선택할 수 있었고, 중요한 것은 '완성도 높은 결과'를 만드는 것이 아니라, 문제 정의 → 아이디어 구체화 → 프로토타입 제작까지의 전 과정을 오직 AI로만 해결해 보는 경험을 하는 것이었다. 'Makers Day'를 통해 드러난 가장 큰 변화는 학습의 중심이 '전문가'에서 '동료'로 이동했다는 점이다. AI라는 기술이 가진 장점 중 하나는 학습 장벽이 매우 낮다는 것이다. 그 기술이 화려하고 탁월하지만 시작은 '자연어'를 통해 모든 명령을 처리할 수 있다. 그렇기 때문에 AI에 대한 선수 지식이 중요하기 보다는, 실제로 실무자가 이 툴을 어떻게, 어디에 쓸지를 결정하고 활용하는 것이 더 중요하다. 때문에 외부 강사가 설명하는 고도화된 활용법보다, 같은 조직에서 같은 제약을 가진 동료가 만든 작은 AI 결과물이 훨씬 큰 설득력을 발휘했다. "저 사람도 나와 비슷한 환경에서 저 정도까지 만들었으니, 나도 한 번 해볼 수 있겠다"는 심리적 장벽의 해소는 AI를 향한 호기심을 실제 시도로 이어지게 만든 중요한 출발점이 됐다. AI 에이전트를 직접 만드는 시대 2025년을 기점으로 기업들이 가장 주목한 키워드 중 하나는 'AI 에이전트AI Agent'였다. 사용자가 프롬프트 기반으로 원하는 기능을 정의하면, 이를 바탕으로 업무를 대신 처리해 주는 코드 AI 에이전트가 하나의 트렌드로 떠오른 것이다. 카카오모빌리티에서도 프롬프트 기반 개발을 도와주는 '바이브 코딩Vibe Coding'이 이러한 변화를 뒷받침하는 핵심 기술로 소개됐다. 피플부스터팀이 먼저 이 기술을 활용하기 시작했다. 성장지원 담당자들이 직접 바이브 코딩을 활용해 교육용 사이트를 만들고, 사내 공지, 설문, 자료를 한 번에 관리하는 간단한 내부 툴, 반복적인 메일 작성과 보고를 도와주는 에이전트 등을 제작했다. 이 과정에서 '개발자가 아니어도 활용 가능한 수준인지' '어느 지점에서 전문 개발자와의 협업이 필요한지'에 대한 감을 얻을 수 있었다. 이후 피플부스터팀은 이러한 경험을 바탕으로 사내 바이브 코딩 교육 모듈을 직접 설계했다. 교육은 팀 단위 신청 방식으로 운영됐고, 별도의 대대적인 홍보 없이도 30개 이상의 팀이 자발적으로 참여 의사를 밝혔다. 각 팀은 바이브 코딩을 통해 꼭 업무적인 문제가 아니라 주식 추천 에이전트, 여행 계획 에이전트와 같은 개인적인 문제부터, 마케팅 트렌드 분석, 전략 노트 요약 봇 같은 다양한 에이전트들을 직접 만들었다. 완성도는 제각각이었지만, 중요한 것은 ... 중략 ... |
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