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by 엘리스코딩 elice Sep 08. 2020

전사 교육만 수년째, 베테랑이 말하는 전사 AI교육은?

CJ올리브네트웍스 교육 담당자 제윤선 과장 인터뷰

디지털 트랜스포메이션(Digial Transformation, 이하 DT)이 새로운 변화의 물결로 기업들에게 DT교육을 고민하게 만드는 요즘, DT교육을 넘어 전사 인공지능(Artifitial Intelligence, 이하 AI)교육을 빠르게 도입해 성공적으로 진행한 사례를 소개합니다. 




제조, 유통, 미디어 등 광범위한 영역에서 IT 서비스를 제공해온 CJ올리브네트웍스는 창립 후 25년간 치열한 국내 IT 서비스 시장에서 앞서가기 위해 지속적으로 전사 교육을 실시해왔습니다. IT 사업 부문의 1,200여명을 대상으로 2017년에는 모바일, 2018년에는 빅데이터, 2019년에는 AI교육을 전사 교육으로 끊임 없이 새로운 디지털 기술에 대한 구성원들의 역량을 쌓아왔는데요. 

전사 교육만 수년째인 전사 교육 전문 베테랑, CJ올리브네트웍스 제윤선 과장님과 전사 AI교육에 대해 이야기를 나눴습니다. 


처음에 1,200명으로 시작해서 단계별로 우수 이수자가 선발되는 방식으로 전사 AI교육 과정을 진행했어요. 



Q. 전사 AI교육을 실시한 곳은 많지 않을 것 같은데, 어떻게 기획하셨나요?


IT 서비스를 하는 회사이다보니 구성원들의 역량이 회사의 핵심 경쟁력이기때문에 경영진의 결정에 따라서 매년 전사 교육으로 새로운 디지털 기술에 대한 교육을 진행했어요. 시행착오를 거쳐서 전사 AI교육을 기획할 때는 대규모 교육인만큼 비용 효과적인 측면을 고려해서 4단계 단계별 커리큘럼으로 진행하기로 결정했죠. 입문 단계는 전체 1,200여명 필수 교육이어서 온라인으로 진행하고, 우수하게 이수한 구성원들이 이후 단계를 이수할 수 있도록 하면서 단계별로 선발 과정을 거치도록 했어요.             



Q. 기획단계부터 만만치 않았을 것 같은데요, 특히 기억에 남는 부분이 있나요?


다른 교육도 마찬가지이지만, AI교육은 특히 커리큘럼이 매우 중요하다고 판단했어요. 그래서 교육업체들이 제안하는 커리큘럼을 AI교육 전문가들에게 일일이 검증 받는 과정을 거쳐야했죠. 국내 AI대학원에 계신 교수님들, 관련 전문가들에게 커리큘럼에 대한 자문을 받았어요. 



Q. 교육 업체는 어떤 기준으로 결정하셨나요?

기준은 명확했어요. 우선 입문 단계에서는 파이썬, 인공지능/머신러닝 기초 과목들을 1,200여명이 안정적으로 교육받을 수 있는 온라인 플랫폼이 필요했고, AI교육 커리큘럼이 체계적이어야했어요. 그리고 교육 담당자로서 바램은 동영상 시청으로 끝나는 기존 온라인 방식 보다 좀 더 실질적인 교육이었으면 했구요. 여러 업체들 중에 엘리스가 이런 기준들을 충족했었죠.  

'엘리스'라는 프로그래밍 교육 플랫폼이 있다는 건 저희가 커리큘럼 자문을 받던 카이스트 AI연구실 통해서 처음 알게 됐는데, 그 때 카이스트 전산학과에서 6년째 쓰고있었고, 다른 대기업들도 이미 사용하고 있었다는 것도 업체 선정할 때 참고했었죠.  


Q. 실제 교육 운영하면서 어려운 점은 없었나요?


어려운 점이라기 보다는 신경써야할 부분이 많았어요. 기술직군 뿐만 아니라 재무, 인사처럼 프로그래밍이나 AI와 거리가 먼 구성원들까지 함께 교육을 받는 상황이어서 교육이 시작된 후 대시보드 기능으로 매주 실시간으로 구성원들 학습 진행률을 체크했었죠. 1,200명이 넘는 대규모 교육이지만 대시보드가 있어서 각 구성원별 학습 진행 현황을 쉽게 바로 파악할 수 있었고, 특히 교육 시작 초기에 별도 프로그램 설치 없이 플랫폼에 로그인하면 바로 학습을 시작할 수 있어서 정말 다행이었죠. 기존에 다른 교육에서는 실습 환경 구성하는 것 때문에 많이 불편했고 해결하느라 시간과 노력이 많이 들었거든요. 


Q. 교육 성과는 어땠나요? 

1,200명으로 시작해서 단계별로 100명, 40명이 선발되는 방식으로 전체 AI교육 과정이 단계적으로 진행됐어요. 단계별 교육과정을 우수하게 이수한 분들 중에는 직급이 골고루 포함돼있었고, 특히 비개발자도 있었어요. 최종 단계를 교육받았던 구성원들은 시각 이미지 분석에 사용되는 이미지 분류기, 감정 인식 모델을 실시간 웹캠과 연동해 얼굴을 비추면 성별, 나이, 감정 상태를 인식할 수 있는 딥러닝 기반 알고리즘도 개발했죠. 이후 전담부서가 신설되어서 부서에 맞는 역량을 갖춘 분들이 배치됐고 그 분들의 잠재 능력을 발휘할 수 있는 기회가 마련되어서 담당자로서 뿌듯했어요. 




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