AI 강의, 네 가지 유형으로 뜯어보기
6개월간 강의를 뛰며 보고 배우고 느낀 것 (2)
이제 드디어 AI 활용 교육 후기의 마지막 편(?)을 쓰려고 한다. 사실 뭐 별건 없지만... 마지막은 굳이 따지자면 경험적으로 느꼈던 것들을, 나름대로 진행했던 교육의 유형에 따라 정리해보고 종합적으로 정리하는 시간이 될 것이다. 진정한 의미의 회고라고 할 수 있지 않을까?
유형별 진행 후기
다양한 종류의 강의 및 실습이 있겠지만 굳이 나눠보자면 아래의 네 가지로 정리할 수 있을듯 하다.
1. AX 도입 교육 (개별 기업)
작년(2025년)에는 AI 리터러시 강의의 수요가 엄청났다. 아무래도 기업에서 개인의 AI 활용 능력 자체를 높이는 것에 관심이 많다 보니 이뤄지는 교육이다. 특히 나는 작년에 주로 팀장, 임원 등 리더급을 대상으로 진행하는 교육을 주로 많이 진행했다. 가끔 대표님, 회장님 같은 분들도 들어오셔서 꼬박꼬박 실습도 하시는 게 상당히 인상적이었는데 아마 리더십 레벨에서 AI에 대한 화제가 슬슬 올라오는 상황이었기 때문이라고 짐작한다.
어쨌든 이런 교육은 대체로 기업마다 천차만별 프로그램 구성으로 운영된다. 원데이로 5-8시간을 진행하는 단발성 교육도 있고, 본격적으로 진행하는 경우 같은 사람들에 대해 시수가 20-40시간 정도 되는 경우도 있었다. 이런 시리즈 교육은 확실히 주제도 다양하게 진행할 수 있고, 실습시간도 충분히 확보가 되는 장점이 있다.
AI 리터러시/카탈로그/프롬프팅
ChatGPT 기능 심화 활용법 (프로젝트 설정, GPTs, 맞춤설정)
AI 활용 리서치 (Perplexity, 딥리서치)
AI 문서작업 (PPT 제작)
AI 데이터 분석
NotebookLM 활용법
ChatGPT/Gemini 이미지 생성
AI로 쇼츠 영상 만들기
바이브코딩 맛보기 (Lovable)
n8n 자동화
나만의 GPT 제작
그런데 사실 이런 교육을 진행하게 때, 대체로 담당자들이 신신당부하는 요구사항이 하나 있다. 바로 이론(설명)을 최소화하고 무조건 실습을 하게 해달라는 것이다. (난 처음에 이론을 하지 말라고 해서 어? 난 이론 같은 거 할 생각이 없는데?라고 생각했지만 나중에야 이제 그게 '원리 설명 강의' 그 자체를 지칭하는 거라는 걸 알게되었다... 신기한 세상) 어쨌든 요는 AI를 잘 쓰려면 사실 실습보다는 원리가 사실 훨씬 중요하다는 것이다. 아무리 생각해도 그런 원리를 파악하지 못한다면 실습이 아무 의미가 없다.
그렇다면 사람들이 왜 설명이나 강의를 싫어하고 최소화 해달라고 할까? 보통은 재미가 없기 때문이다. 하지만 곰곰이 생각해보면 사람들을 이론이나 설명을 싫어하는 게 아니라 '재미없게 진행하는 것'을 싫어한다 것을 알 수 있다. 잘 보면 과학이나 역사 썰풀이 유튜브도 재밌으면 조회수가 잘 나오지 않는가? 그냥 재밌게 하면 되는 것이었다. 그런데 문제는, 재미만 있어서는 안된다는 것이다. 보통은 재밌으면 깊이가 없고, 깊이가 있으면 재미가 없다.
그러니까 정승제도 그렇고 슈카도 그렇고 인기있는 사람들은 단순히 재미만 있는 게 아니라, 깊이까지 있기 때문에 사람들이 좋아하는 것이다. 그런데 그런 사람들은 희소하고, 그래서 비싸며, 찾기도 어렵다. 심지어 이 AI 강의 업계는 그냥 AI를 열심히 써본 사람이 "저는 전문가입니다"하면 전문가가 될 수 있는 세상이기 때문에 검증도 쉽지 않다. 진행하기 전까지 알기도 어렵고... 그래서 가장 안정적으로 진행하려면 어쩔 수 없이 이론 최소화를 요청하는 게 우월전략이라는 게 나도 납득은 간다.
사실 그래서 좀 안타까운 게, 보통 '원리 설명은 지루하고 쓸모없다'고 지레 단정짓는 경우가 많은데 다른 기술과 달리 생성형 AI는 이렇게 하이레벨에서라도 이해를 하면 훨씬 쓰는 데 수월해지는데... 이걸 진행 전에 미리 설득하기가 쉽지는 않다는 것이다. 그래도 담당자와 미리 이야기를 잘 해서 협의가 되는 경우도 있어서, 아주아주 기초적인 원리를 정말 하이레벨로 조금 풀어서 진행을 한 적도 있다. 사실 나조차도 준비하면서 이런 걸 사람들이 궁금해하는 게 맞나? 괜히 지루해하는 거 아니야? 이런 생각을 하기도 했다.
LLM 활용 시에 영향을 미치는 굉장히 중요하지만 기초적인 원리들을 일부 간단하게 설명한다.그런데 굉장히 놀랐던 게 생각보다... 생각보다 사람들이 AI의 원리나 설명에 대해 의외로 굉장히 관심이 많았다! 그동안 경험적으로만 느꼈던 AI 활용 시의 궁금증이 어느 정도 해소되는 측면이 있어서 그런 게 아닐까 싶다.
대답하는 게 틀려서 제가 바로 알려줘도 실시간으로 바로 학습하지 못하나요? 다른 사람이 같은 질문을 했을때 제대로 된 답변을 못하는 것 같아요.
이게 물어볼 때마다 계속 내용이 달라지는데, 똑같이 나올 수는 없는 건가요?
사용하다보면 너무 멍청해지는데, 이게 원래 그런건가요?
이런 질문들이 보통 단골(?) 질문들이고, 환각에 대해서도 '거짓말' '오류'라고 지칭하는 경우가 많은데 실제로 환각의 알려진 원리나 완화 방안 같은 것들을 이야기하면 훨씬 집중도도 좋고 집에 가서도 잘 활용할 수가 있다.
AI-UX 컨퍼런스에서 무엇을 준비해야 하는가에 대해 가이드 했던 내용.어쨌든 그래서 개인적으로는 LLM을 실제로 활용하는 데에 있어서 사전학습, RLHF, 환각, 컨텍스트 윈도우 등 생성형 AI의 기본 동작원리와 더불어, 해당 원리가 프롬프트나 답변에 미치는 영향 등을 해설하여 제공하는 게 꽤 유용하고 실용적이라는 게 나의 주장이다. 그리고 실제로, 사람들도 꽤나 관심이 있다! 라는 것도.
2. 공개 모집교육/실습 (유료/무료)
두 번째 유형은 교육기관이나 공공기관에서 개최하는 원데이 실습교육인데, 보통 관심사/니즈가 높고 배울 의지가 충만한 사람들이 온다. 특히 이런 류의 유료 교육은 기업에서 신청해서 하루이틀을 빼서 참석하거나 퇴근 후 굳이 시간을 내서 찾아오는 것이다보니 스스로 모티베이션이 꽤나 높은 분들이 오는 경우가 많다. (물론 회사에서 보내서 어쩔 수 없이 오는 분들도 있는 것 같았다ㅋㅋㅋ)
무료의 경우에는 신청자의 10-20% 정도는 노쇼를 하는 것 같은데, n8n 같은 경우에는 저 시기(작년 9월)에 수요가 정말 높았어서 신청자가 넘쳐서 온라인 스트리밍도 병행해서 할 정도였다. 그리고 결국 무료라도 그렇게 찾아와서 하루종일 교육을 들을 정도인 사람들은 정말로 모티베이션이 높은 분들이 많았다. 지금은 클로드 코워크나 구글 오팔 같은 좀 더 노코드에 가까운 워크플로우 도구들이 많이 좋아져서 n8n 인기가 꽤나 사그라들었지만... 그렇게 생각하니 이 씬에서는 새삼 금세 트렌드가 바뀌긴 바뀐다 싶다.
n8n이 핫했던 시기가 있었다. 지금도 뭐 옵션이 많아져서 그렇지 충분히 좋다!이런 류의 공개 모집 방식의 교육은 그때그때 나름 사람들이 가장 관심 있을만한 최신의 주제를 선정하는 것이 가장 키포인트가 되는 듯 싶다. 그래서 n8n, 로컬챗봇과 같은 전문적인 분야라든지 경영 전략 에이전트 같은 굉장히 구체적인 주제의 교육도 종종 맡게 되는 경우가 있었다.
GenAI-UX 실무 활용법
원데이 바이브코딩
n8n 로컬챗봇/자동화
경영 전략 파트너로서의 AI 에이전트 활용
아무래도 나는 기획/PM/UX라는 백그라운드가 있다보니 AI를 UX에 활용하거나, UX 관점에서 바이브코딩을 하는 교육을 자주 진행하게 되었다.
작년 8월에 진행했던 커리큘럼. 그때만 해도 에이전트가 이 정도 좋지 않았다. 바이브 코딩을 진행하면 보통 투두앱을 만드는 게 정석이다. 일명 또두앱... 하지만 이 교육이 그래도 UX 담당자들을 대상으로 하다보니, UX 관점에서 어떤 걸 좀 더 다뤄보면 좋을까? 하는 생각에 과정을 최대한 개량해보았다. 그래서 AI를 활용한 운세 서비스를 간단히 만들어보게 되었다.
바이브코딩의 기초 원리, 도구 소개 및 비교
개발환경 세팅 및 빠른 기획
UI 컴포넌트 생성 및 기본 인터랙션 구현
ChatGPT API를 활용한 AI 기능 구현
데이터베이스 연동 및 기능 완성 (Supabase)
배포 및 디버깅
당시 코딩 에이전트들 성능이 크게 좋지 않아서 최대한 디자인 일관성을 지킬 수 있도록 하는 방식에 대해서 나름대로 연구를 해서 함께 적용해보기도 하고, AI 기능을 어떻게 설계하고, 프롬프팅 하는지 이런 부분들도 최대한 다뤄보려고 했다. 이 수업이 그때 이틀짜리로 구성되어서 진행됐는데 수강생들이 정말 열심이었고, 정말 잘 따라와주고, 좋은 후기도 많이 들었어서 기억에 크게 남는다.
사실 지금은 또 아젠다가 많이 바뀌어서 다시 진행한다고 하면 완전히 또 새로운 내용을 다룰 것 같다. 에이전틱 엔지니어링 개념이나 하네스, 워크플로우 등에 대해서 연구하고 적용해보는 시간을 가져보면 좋겠다고 생각한다. 이 과정은 아무래도 같은 분야에서의 일이다보니 나의 관심사이기도 해서, 아마 기회가 되면 전자신문에서의 이 프로그램은 장기적으로 유지를 할 듯하다.
3. 복지성 교육 (그룹사 단체교육)
이 유형은 대기업 그룹사 연수원이나 연간 단체 교육의 프로그램 중 하나로 들어가는 종류라고 할 수 있다. 과거에는 대체로 리더십 중심이나 아니면 PPT 제작, 발표 코칭, 엑셀 데이터 분석 같은 프로그램이었던 것으로 추정한다. 요즘은 AI가 워낙 화두이다 보니 주요 프로그램으로 AI 활용법이 포함되는 경우가 많다.
다만 이런 교육의 경우에는 교양(?) 느낌이다 보니, AI 서비스를 무료 플랜으로 진행해야 하는 경우가 많으며, 참가하는 사람들의 AI에 대한 관심이나 지식도 편차가 정말 크다. 또한 직무나 계열사가 다른 사람들이 모여있어 흥미로울만한 유즈 케이스를 선별하고 진행하는 게 쉽지만은 않았다. 그래도 다양한 계열사의 다양한 직무의 사람들이 모여있는 환경에서 어떤 관심사가 있는지, 사람들의 평소의 AI에 대한 인식은 어떠한지를 간접적으로 알 수 있어서 좋은 기회였다고 생각한다.
이런 교육에서는 재미가 최고다! 재미의 최고봉은 이미지 생성...사실 이 과정에서 가장 흥미로웠던 건 신입사원 교육이었다. 사실 복지성 교육은 무료 플랜 활용이라는 제약이 너무 크게 다가와서 고사하는 경우가 많은데, 신입사원 교육 의뢰를 받았을 때는 궁금증이 앞서서 한 번 진행하게 되었다. 사실 신입사원 교육의 경우 교육생이 많기 때문에 여러 명의 강사가 반을 나눠서 동시에 진행된다. 따라서 각자의 커리큘럼이나 교재를 이용할 수 없고 사전에 미리 제작된 것으로 진행을 해야 한다. (실습에서는 나름대로의 재량이 허용되는 부분이 있다)
어쨌든 그렇게 진행을 하는데, 꽤나 흥미로운 포인트가 있었다.
먼저, 생각보다 대학생이라고 해도, 모든 대학생이 다 AI에 관심이 있고 깊이있게 쓰지는 않는다. 매일매일 일상적으로 쓰는 비율 자체는 아주 높았지만 깊이있게 다양한 기능을 써보지는 않는 것 같았다. 예를 들어, 딥리서치라든가 노트북LM 같은 것들을 써보거나 이미지 생성 등을 해보지 않은 친구들도 꽤 많았다. 그리고 예전에 자신이 알던 것보다 훨씬 좋아졌다는 감탄이 많았다.
그런데, 일단 알려주면 습득 속도가 매우 빠르고, 응용력이 정말 좋다. 대충(?) 알려줘도 찰떡같이 알아듣고 빠르게 습득을 해내는 능력들이 다들 좋았다. 이런 게 네이티브인가? 싶은 느낌. 물론 지금의 신입사원들보다는 아마 현재 대학생들은 그런 게 좀 더 뛰어나겠지만... 충분히 그런 부분들이 흥미롭게 느껴졌다. 조별로 Suno로 음악을 만드는 시간이 있었는데 다들 정말 빠른 시간에 좋은 퀄리티의 음악을 만들어 제출하기도 했다.
점심시간 + 쉬는시간 틈타서 제출한 내용들을 AI로 분석해서 순위를 매겼다아무래도 신입사원 교육이다보니 고객사 담당자가 1팀의 우수조를 뽑아달라고 했는데, 실습 시간을 해놓고 나는 뒤에서 열심히 AI로 제출 내용과 개수 분석해서 시상을 위한 간단한 웹페이지를 만들어서 진행하기도 했다. 명색이 AI 교육인데 이 정도는 해야지?! 아무튼 이 교육은 다들 신입사원에, 원하는 회사에 입사해서 기분이 업된 상태이니 무엇보다 그 에너지가 참 좋았던 기억이 있다.
4. 단발성 강연/세미나
앞선 교육들이 모두 실습을 포함한 프로그램이었다면, 그렇지 않은 단발성 강연도 종종 의뢰가 있다. 사실 ROI는 가장 안 나오지만(ㅎㅎ) 내가 가장 좋아하는 종류의 일이다. 이런 건 회사에서 짧게나마 AI 관련 inspiration 하는 용도이거나 아니면 특정 분야에서 AI 활용과 나아갈 방향성, 최신 트렌드 중심의 사례 등을 1-2시간 정도로 공유하는 게 많다.
특정 도메인 AI 최신 트렌드와 업무활용 방향성
AI 시대의 리더십
AI 시대의 UX 실무자의 역할 변화
AI 활용 마케팅 (Claude 코워크, 스킬 중심)
당연하게도 AI-UX 분야에서의 관점을 가장 자주 다루는데, 직무의 경계가 어떻게 확장되고 변하는지, 무엇을 준비해야 하는지 등과 같은 이야기를 중점적으로 다뤘다.
이때 나름 심혈을 기울여서 장표를 만들어서 매우 흡족함.다음은 위 강연에 대한 AI 요약이다.
AI 시대의 UX 실무자 생존 전략을 다루고 있습니다. 저자는 급격한 기술 변화 속에서 단순히 평균적인 역량에 머무는 노동자는 도태될 위험이 크다고 경고하며, 이를 극복하기 위한 '분포 밖의 인간'이 될 것을 강조합니다. 구체적으로는 AI 에이전트를 설계하는 에이전트 아키텍트와 고유한 디테일을 구현하는 익스피리언스 아티잔으로서의 역할 변화를 제안합니다. 또한, 바이브 코딩과 최신 AI 도구를 활용해 기획부터 개발까지 통합적으로 수행하는 실무 노하우를 공유합니다. 결론적으로 기술의 핵심 컨셉을 이해하고 스스로 문제를 해결하는 빌더로 거듭날 것을 독려하는 내용을 담고 있습니다.
가장 최근에는 '슈퍼 마케터의 생존법'이라는 주제로 AI 마케팅 관련 강연을 진행했다. 모두의 연구소에서 주최하는 세미나였는데, 담당 매니저님이 카피와 일러스트를 너무 고퀄로 뽑아주셔서 굉장히 마음에 들었다. 과연 퀄리티의 맞는 진행이 가능할 것인가... 내심 부담도 있었지만 담당자 분들께서 잘 도와주시고, 참석자들도 열정적으로 들어주셔서 결과적으로는 잘 마무리할 수 있었다.
연사는 마케터가 단순한 실행자를 넘어 AI 에이전트를 설계하는 아키텍트로 성장해야 함을 강조하며, 클로드(Claude)의 스킬과 MCP 기능을 활용한 업무 자동화 및 리서치 효율화 방안을 제시합니다. 또한 코딩 지식 없이도 서비스를 구현하는 바이브 코딩의 개념과 스티치(Stitch) 같은 디자인 도구의 활용법을 구체적인 사례와 함께 소개합니다. 강연자는 AI의 지수적 성장에 발맞추어 유료 모델을 적극적으로 사용하고 직접 삽질하며 실험하는 과정이 실무자의 독보적인 경쟁력이 된다고 조언합니다. 마지막으로 데이터 분석 시 AI를 활용한 검증 절차의 중요성을 언급하며, 변화하는 기술 환경에 대응하는 마케터의 능동적인 자세를 독려하며 마무리합니다.
어쨌든 요런 식의 강연에서 가장 좋은 점은 유료 플랜 같은 것들을 낯출 필요없이 최고의 현재 기술을 마음껏 보여주고 소개할 수 있다는 점, 내용이 최신이라 나도 많이 배우는 기회가 된다는 점인 것 같다. 물론... 준비에 시간이 꽤 많이 들지만 그래도 스스로의 만족도는 가장 높은 유형!
이렇게 되면 좋겠다
유형별로 정리를 하다보니 아쉬웠던 점도 있고, 이렇게 되면 좀 더 이상적인 형태의 교육이 되지 않을까 하는 것들이 떠올라서 간단히 정리해본다.
직급이 아니라, AI 활용 경험에 따라 그룹을 나눠 진행하는 것이 좋다
보통 기업 교육의 경우 직급에 따라 진행하는 경우가 많았는데, 실제로 더 성공적으로 진행되었던 케이스는 오히려 직급과 상관없이 진행된 경우였다. 직급이 공통으로 묶여 진행되는 경우 AI 활용에 대한 지식과 경험이 너무 다르다보니 난이도가 낮은 쪽으로 조정되어 애매해지는 경우가 많다고 느꼈다.
오히려 직급이나 직무가 다르더라도 난이도가 맞게 그룹이 짜여져서 진행되는 편이 훨씬 효율적이었다. 이렇게 레벨이 맞게 되면 활용 가능한 도구의 범위, 실습의 내용 같은 것들이 꽤 명확하고 적절하게 들어갈 수 있기 때문이다. 또한, 아래에서 언급할 유료 플랜과도 연결되는데 만약 초고급 사용자라면 Max나 Pro 플랜 등을 사용하도록 지원해주는 것도 고려해봄직하다.
무조건 유료 플랜으로 진행해야 한다
사실 무료 플랜으로는 의미있는 작업을 할 수가 없다. AI로 진짜로 무언가를 하고 싶다면 단순 유료 플랜($20)을 넘어 $100, $200 이상을 사용해야 할 수도 있다. 심지어 이런 것들을 여러개를 엮어서 사용하는 오케스트레이션에 대한 논의도 있는 마당에, 무료 플랜으로 업무 적용을 위한 교육을 한다는 건 어불성설이다.
하지만 또 여기에 대해서는 나도 무조건 처음부터 맥스로 시작하라고 권하고 싶지는 않고, 시작하는 단계에서는 차근히 하나씩 늘려가는 걸 권장하는 편이다. 다만, 그렇게 하더라도 여러 가지 AI에서의 유료를 같이 써보면서 비교하는 걸 권장한다. 즉, ChatGPT $20, Claude $20, Gemini $20을 함께 써보면서 본인의 취향을 발굴하고, 어떤 서비스가 어떤 직무나 과업에 적합한지 스스로 감을 잡아보는 것이다. 그러다보면 내가 어떤 서비스에 얼마를 써야하는지에 대한 감이 잡힌다. 따라서 교육에서는 적어도 1-2가지 정도의 유료 도구에 대한 지원이 있는 게 가장 이상적일 거라고 생각한다.
마치며
진짜 이제 교육 시리즈 끝.
배운 것도, 느낀 것도 많은, 멋진 6개월이었다!