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기업의 경쟁력은 구성원의 역량에서 나온다. 특히 최근에는 AI가 산업과 일하는 방식을 빠르게 바꾸면서 구성원의 AI 활용 역량이 기업이 변화에 대응하는 중요한 요소가 되고 있다. 하지만 교육 인프라와 인적·재정적 여건이 부족한 중소기업은 구성원들이 AI 역량을 키울 기회를 마련하는 것부터 쉽지 않다.
이러한 어려움을 해소하고자 대한상공회의소 인력개발사업단은 '기업과 함께, 미래를 키웁니다'라는 비전 아래 기업의 인재 육성과 경쟁력 강화를 지원하고 있다. 지난해부터 운영 중인 AI 교육 프로그램 'WORK.AI'도 이러한 노력의 일환이다. 중소기업의 여건과 현장 수요를 반영한 실무 중심 교육을 통해 재직자의 AI 활용 역량을 높이고, 개인의 성장이 기업의 변화로 이어지도록 지원한다. .jpg) 중소기업 AI 교육의 장벽 모든 기업이 AI 교육의 필요성에 공감하지만, 기업 규모와 소재 지역에 따라 교육 기회와 접근성의 격차는 뚜렷하다. 상대적으로 교육 인프라와 인적·재정적 여건이 갖춰진 대기업이나 수도권 기업과 달리, 중소기업과 비수도권 기업은 AI 교육 기회를 확보하는 데 어려움을 겪는다. 직원 한 사람이 며칠만 자리를 비워도 업무에 차질이 생기고, 비용 부담 때문에 여러 직원들을 교육 보내기도 쉽지 않다. 수도권 밖에서는 선택할 수 있는 강사와 교육과정도 제한적이다. 또한 어렵사리 교육 기회를 마련하더라도 교육 내용이 실제 업무와 동떨어져 있다면 배운 내용을 현장에 적용하기 어렵다. 대·중견기업은 사내 시스템과 연계한 업무 자동화나 업무 특화 AI 에이전트 구축 등 조직 차원의 AI 활용 역량 강화에 관심이 많지만, 중소기업은 보고서 작성이나 엑셀 데이터 가공처럼 반복 업무를 줄이고 효율을 높이는 데 필요한 실무 역량부터 갖춰야 한다. 이처럼 기업의 규모와 업무 환경에 따라 필요한 역량이 다른 만큼, 일률적인 교육과정으로는 현장의 수요를 충족하기 어렵다. 직무와 구성원의 역량 차이도 교육의 장벽으로 작용한다. 같은 중소기업이라도 문서와 데이터 처리가 많은 사무·관리 부서와 제조 현장은 교육 여건이 다르다. 특히 현장직은 교대 근무와 업무 특성상 교육 시간을 확보하기 어렵고, 구성원마다 디지털 리터러시와 AI 활용 수준에도 차이가 있다. 이러한 차이를 고려하지 않으면 교육 기회를 제공하더라도 실제 업무에 필요한 역량을 충분히 기르기 어렵다. .jpg) ▲ 인터뷰에 참여한 대한상공회의소 정성현 팀장과 이상신 실장의 모습 WORK.AI, AI 교육의 장벽을 부수다 중소기업의 이 같은 어려움을 덜어주고자 대한상공회의소는 지난해부터 전국 지역 상공회의소 및 글로벌 AI 선도기업과 협력해 재직자 AI 교육 프로그램인 'WORK.AI'를 운영하고 있다. WORK.AI는 중소기업의 인력과 비용 부담, 지역별 교육 인프라 격차를 고려해 교육 접근성을 높이고, 실무에 필요한 AI 활용 역량을 기를 수 있도록 설계됐다. WORK.AI 교육이 지닌 강점은 다음과 같다. 교육 참여 부담을 줄이는 운영 방식 WORK.AI는 교육에 많은 시간과 비용을 들이기 어려운 중소기업의 현실을 고려해 교육과정과 운영 방식을 설계했다. 하루 7시간 내외의 단기 집중 과정으로 운영하고, 연중 상시로 개설해 기업이 프로젝트 일정이나 비수기에 맞춰 수강 시기를 선택할 수 있도록 했다. 뿐만 아니라 필요한 모듈을 골라 단계적으로 수강할 수도 있다. 일정 규모 이상의 수강 인원이 확보된 기업에는 전문 강사가 직접 방문해 업무 환경과 요구에 맞춰 교육 일정과 실습 내용을 조정한다. 교육 참여에 따른 업무 공백과 이동 부담을 줄이면서 중소기업 근로자들이 필요로 하는 역량을 기를 수 있도록 한 것이다. 지역별 교육 접근성 확대 전국 지역 상공회의소 네트워크를 활용해 교육 거점을 넓힌 것도 WORK.AI의 특징이다. 수도권에 비해 교육 기회와 인프라가 부족한 지방 소재 중소기업 재직자들도 멀리 이동하지 않고 AI 교육을 받을 수 있도록 지역 상공회의소를 활용해 교육 장소를 다변화함으로써 교육 접근성을 높였다. 직무·수준별 맞춤형 교육과정 설계 WORK.AI는 기업과 직무에 따라 필요한 AI 역량이 다르고, 재직자마다 AI 활용 수준에도 차이가 있다는 점을 고려해 교육과정을 설계했다. SK AX, KT, 두산로보틱스, 마이크로소프트, SAP, 세일즈포스 등 9개 글로벌 빅테크가 교육과정 설계 단계부터 참여해 각사의 기술과 산업별 활용 사례를 반영했다. 또한 산업 현장에서 실제 사용하는 클라우드·소프트웨어 솔루션을 실습에 활용하고, 글로벌 기업 고객 대상 컨설팅 과정에서 검증된 산업별 문제 해결 시나리오를 적용해 교육의 현장성을 높였다. 교육과정은 AI 활용 수준에 따라 단계적으로 구성했다. 입문자는 AI 리터러시와 보안 감각을 익히는 기초 과정부터 시작해 사무 자동화, 직무 전문화, 플랫폼 특화 과정으로 나아가며 활용 역량을 높일 수 있다. 이처럼 직무별 필요와 개인의 숙련도를 반영한 단계별 교육을 통해 재직자들이 자신의 수준과 업무에 맞는 역량을 체계적으로 쌓도록 했다. 실무 중심의 학습과 현업 적용 WORK.AI 교육은 이론 설명을 최소화하고 실습에 무게를 두는 방식으로 진행한다. 보고서 초안 작성, 회의록 자동 요약, 거래 내역 데이터 분류 등 재직자들이 일상적으로 마주하는 반복 업무를 실습 과제로 다루며, 보안 가이드라인을 준수하는 범위에서 실제 업무 양식이나 데이터를 활용하도록 권장한다. 글로벌 빅테크에서 추천한 실무 전문가도 강사로 참여해 산업 현장에서 축적한 문제 해결 노하우와 프롬프팅 기술을 전수한다. 이를 통해 중소기업 재직자들이 배운 내용을 실제 업무에 적용하고, 업무 개선 포인트를 찾도록 지원한다. .jpg) ▲ 이상신 실장과 정성현 팀장이 WORK.AI 프로그램에 대한 이야기를 나누고 있다. 교육장에서 시작된 변화, 일터로 이어지다 WORK.AI는 중소기업의 AI 교육 수요에 힘입어 빠르게 성장하고 있다. 현재까지 1만 5,000여 명이 교육에 참여했으며, 연말까지 2만 명 이상을 교육하는 것이 목표다. 교육생들의 질문도 달라지고 있다. 초기에는 생성형 AI의 개념과 작동 원리에 관한 질문이 많았다면, 최근에는 재무제표·고객 데이터 연동이나 문서 작업 자동화 등 현업 과제 해결에 대한 질문이 늘었다. 교육 참여가 개인에서 기업 단위로 확대되는 점도 눈에 띈다. 수강생의 경험 공유를 계기로 동료들이 함께 교육을 받거나, 인사·교육 담당 부서가 사내 맞춤형 과정을 의뢰하는 사례가 늘고 있다. 현재는 기업 맞춤 과정이 전체 과정의 절반 가량을 차지할 정도다. 입문 과정을 마친 수강생들이 직무 전문화나 산업·플랫폼 특화 과정을 재신청하며 AI 활용 역량을 심화하는 움직임도 나타나고 있다. 이러한 교육 성과는 실제 업무 개선으로도 이어졌다. 제조업 분야의 한 참여 기업은 교육에서 배운 웹 스크래핑과 API 연동 기술로 정부·기관 지원사업 공고를 자동 수집·분류하고, 대시보드로 시각화해 자료 수집·정리 시간을 69% 단축했다. 법인카드 지출결의서 작성과 전표 처리에도 자동 매핑 로직을 적용해 건당 작성 시간을 30분에서 5분으로 줄이기도 했다. 업무 시간이 83% 단축됐을 뿐 아니라 수기 입력 오류도 줄어 회계 데이터의 정확성이 높아졌다. 이처럼 WORK.AI는 교육생이 AI 활용법을 익히는 데서 나아가, 실제 업무의 문제를 발견하고 해결하도록 돕는다. 교육에서 배운 내용을 현업에 적용해 업무 효율을 높이고, 나아가 조직의 일하는 방식까지 바꾸는 것이 WORK.AI가 지향하는 방향이다. .jpg) |
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