“나만의 에이전트가 한 명 생긴 것 같다.” 올해 AI 교육에서 업무를 대신 처리해주는 ‘AI 에이전트’를 직접 만들어본 한 팀장의 소감이다. 지난해 IT 관련 유관부서 등 선도그룹을 대상으로 한 파일럿 프로그램으로 첫발을 뗀 그룹 AI 교육은 올해 수준별 직원 과정과 임원 과정까지 더해지며 전 직원을 아우르는 교육 체계를 갖췄다. 2년간 11개 그룹사의 누적 수강인원은 5백 명을 넘어섰고 많은 이들이 교육 후 “내 일이 달라질 수 있다”는 기대를 안고 자신의 자리로 돌아갔다.

직원 과정: 내 수준에 맞춰 고르는 4개의 계단

올해는 직원 과정을 Lv1부터 Lv4까지 4단계로 나눠 각자 수준에 맞는 과정을 골라 수강할 수 있도록 했다. 이제 막 AI를 써보기 시작한 직원과 이미 업무에 활용하고 있는 직원이 필요로 하는 내용이 다르기 때문이다. 이에 수강생은 자가진단으로 자신의 AI 활용 수준을 확인한 뒤 알맞은 단계를 선택했다.

단계가 올라갈수록 AI를 다루는 방식도 달라진다. Lv1에서 AI에게 일을 잘 시키는 법을 익혔다면, 다음 단계에서는 코딩을 몰라도 AI와 대화하며 프로그램을 만드는 바이브 코딩으로 반복 업무를 자동화한다. Lv3에서는 스스로 일하는 에이전트를 만들고, 마지막 단계에서는 AI 코딩도구인 Claude Code로 웹서비스를 직접 만들어 실제로 공개하는 데까지 나아간다. AI를 단순히 ‘쓰는’ 단계에서 AI로 에이전트와 서비스를 직접 ‘만드는’ 단계로 한 계단씩 옮겨가는 구조다. 모든 AI 교육은 직접 해보는 실습 중심으로 꾸려졌는데 상반기에 시작된 배움의 열기는 수강생들의 큰 호응 속에 하반기 과정으로 고스란히 이어졌다.

하반기에는 팀장과 임원을 대상으로 한 리더 과정을 새롭게 열었다. 구성원의 AI 활용을 이끌려면 리더가 먼저 AI의 가능성과 한계를 직접 경험해야 한다는 취지에서다. 8월에는 그룹사 팀장들이 Claude Code로 업무판단을 돕는 ‘AI 에이전트 팀’을 만든 뒤 정해진 시간 안에 각자 결과물을 완성하는 개인별 해커톤을 진행했다. 이어 9월에는 그룹사 임원들이 이틀간 구글의 AI 도구 Gemini와 NotebookLM을 실습하고 Claude Code로 ‘나만의 의사결정 비서 AI팀’을 꾸리며 조직에 AI를 적용할 때의 판단 기준을 세웠다.

“AI를 기초적으로만 쓰고 있었네요. 더 넓은 신세계를 확인했어요.” 교육을 마친 한 임원은 이렇게 소감을 전했다. 궁금한 것을 묻고 답을 얻는 데 머물던 AI가 일을 맡길 수 있는 동료로 바뀌는 순간 수강생들이 마주한 것은 새로운 일의 방식이었다.

교육장 밖으로 이어진 변화의 흐름

AI 교육을 수강한 한 직원은 “현업에서도 몇 가지 바꿔야겠다는 생각이 들었다”고 했다. 실제로 교육에서 익힌 방법으로 자신의 업무를 바꿔낸 직원들도 여럿 나왔다. 손으로 반복해야 하는 작업이 많아 시간이 오래 걸리던 업무를 직접 시스템으로 구현해 내기도 했다. 업무를 깊이 아는 직원일수록 어디서 시간이 새는지도 잘 알고 있었고 AI는 그 부분을 스스로 풀어낼 수 있는 도구로 활용됐다. 그리고 반복작업에서 덜어낸 시간은 새로운 업무를 기획하고 시도해볼 수 있는 여유로 돌아왔다.

코딩을 처음 접한 수강생들에게는 더 특별한 경험이었다. 직접 무언가를 만들어 낸 이들 사이에서 “개발자가 된 것 같다”는 감탄이 들려왔다. 이런 반응은 숫자로도 확인된다. 상반기 교육의 만족도가 5점 만점에 평균 4.6점을 기록한 것. 물론 아쉬움이 없었던 것은 아니다. “배울 게 더 많은데 시간이 짧다”는 의견. 이에 더 배우고 싶다는 마음이 담긴 아쉬움은 하반기 커리큘럼에 곧바로 반영했다.

배움의 성과가 이어질 2027년 교육

내년에는 공통 기본교육(Lv1~4)을 현 규모로 유지하면서, 그 위에 직무별 특화교육과 현업 문제해결 프로젝트를 더한 3단계 체계로 전환할 계획이다. 사내 AI 파워 유저를 발굴해 특화 과정의 사내강사로 키우는 방안도 함께 검토하고 있다.

AI 기술이 빠르게 바뀌는 만큼 교육도 한자리에 머물지 않는다. 공통 기본교육은 같은 레벨이라도 해마다 그 시점의 최신 AI를 반영해 새로 설계한다. 삼천리그룹은 앞으로도 AI 기술과 트렌드의 변화에 발맞춰 임직원의 역량을 끌어올리기 위한 노력을 이어갈 계획이다. ‘AI를 아는 조직'에서 ‘AI로 성과 내는 조직'으로 나아가는 걸음은 이제 막 시작됐다.