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기업교육 현장에서 자주 등장하는 오해 중 하나는 "우리 회사는 개발자가 부족해서 AI 도입이 어렵다"라는 말이다. 지난 수년간 디지털 전환Digital Transformation의 파도가 칠 때마다 기업들은 전 직원의 코딩 교육에 열을 올렸다. 마케터가 파이썬 문법과 씨름하고, 인사담당자가 데이터 크롤링 코드를 짜는 풍경이 혁신의 상징처럼 여겨졌다. 그러나 그 교육이 실제 현업의 생산성과 문제 해결 방식을 얼마나 바꿔놓았는지는 냉정하게 되돌아볼 필요가 있다.
이제는 흐름이 바뀌었다. AI 기술, 특히 생성형 AIGenerative AI의 비약적인 발전은 복잡한 프로그래밍 언어의 장벽을 허물었다. 직관적인 인터페이스와 자연어 명령만으로 소프트웨어를 개발하고, 데이터를 분석하며, 업무를 자동화할 수 있는 '노코드No-Code' 시대가 도래한 것이다. 이는 기술적 배경이 없는 실무자들을 '시티즌 디벨로퍼Citizen Developer'로 변모시키며, 기업의 AI 전환AI Transformation, AX을 가속화하는 핵심 열쇠가 되고 있다. HRD담당자들에게 AI를 활용한 노코드 교육은 더 이상 선택이 아닌 필수 전략이다. 비전공자의 AI 활용 능력을 극대화하고 전사적 AX를 이끌기 위한 노코드 교육 설계 전략과 성공적인 안착을 위해 HRD가 고려해야 할 사항들을 실무적 관점에서 짚어보고자 한다. .jpg) 노코드, AX를 위한 가장 강력한 가속 페달 과거의 노코드가 개발 리소스를 아끼기 위한 대안적 도구였다면, 지금의 노코드는 AI라는 강력한 엔진을 탑재한 후 전사적 디지털 혁신을 이끄는 핵심 인터페이스Interface로 진화했다. AI 교육의 궁극적인 목표는 임직원들이 AI 기술을 활용해 문제를 해결하고 성과를 내는 것이다. 하지만 비전공자에게 복잡한 코딩이나 알고리즘 이해를 강요하는 것은 AI 확산의 병목이 되어왔다. 여기서 노코드는 기술과 실무자 사이의 '통역사' 역할을 한다. 특히 생성형 AI의 등장은 노코드의 유용성을 폭발적으로 증가시켰다. 예전에는 노코드 툴을 사용하려면 툴 자체의 복잡한 로직을 익혀야 했으나 이제는 AI에게 자연어로 명령하면, AI가 노코드 환경에서 이를 실행 가능한 기능으로 구현해낸다. 즉 AI 덕분에 노코드의 진입 장벽이 매우 낮아졌고, 노코드 덕분에 누구나 AI를 자신의 업무 도구로 커스터마이징할 수 있는 시대가 열린 것이다. 따라서 HRD담당자는 노코드를 별개의 IT 교육이 아닌, 'AI 활용 능력을 완성하는 마지막 퍼즐'로 인식해야 한다. HRD 관점에서의 노코드 교육 설계 AX를 가속화하려면 노코드 교육을 어떻게 설계해야 할까? 단순히 '요즘 유행하는 툴 사용법'을 나열하는 방식은 지양해야 한다. 조직의 성숙도와 직무 특성에 맞춰 리터러시 → 역량 진단 → 실습 및 적용PBL으로 이어지는 단계적 로드맵이 필요하다. 도입기 문법 대신 '질문하는 법'을 가르쳐라 기존의 데이터 교육이 SQL이나 파이썬 문법 교육에 치중해 왔다면, 노코드 기반의 AI 교육은 '데이터 리터러시'와 '프롬프트 엔지니어링'에 집중해야 한다. 이를 위해서는 엑셀 등에 기입된 실무 데이터를 AI에 업로드하고, 대화하듯 분석 결과를 도출하는 훈련이 필요하다. 통계 이론을 주입하기보다, 우리 부서에 어떤 데이터가 축적돼 있는지 파악하고 그 데이터로부터 무엇을 묻고 어떤 인사이트를 끌어낼 것인지를 설계하는 '질문하는 능력'을 기르는 데에 교육 시간의 70% 이상을 할애해야 한다. ... 중략 ... |
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