테트교육 기획자가 전하는 트렌드 (1)
기술을 내재화해서 통합 서비스로 제공하는 조직이 필요합니다.
아래 내용은 테크교육 기획자로서 이 업계에 몸담으면서 느낀 개인적인 견해를 바탕으로 작성된 글입니다. 참고하여 주시기 바랍니다. 제가 이야기하는 테크교육은 데이터/AI 교육을 중심으로 한 IT교육을 의미합니다.
일반적인 테크교육은 시대적으로 필요한 기술적인 요소를 교육의 형태로 담아내는데 목적을 둡니다. 보통은 외부전문가를 데려와 강의를 운영합니다. 그래서 강사에 대한 의존성이 높고, AI 를 비롯한 도메인 변화 흐름에 대한 대응이 늦습니다. 이런 이유로 기업교육에서도 단편적인 코딩교육에 그치는 경우가 많습니다.
<의식의 흐름>
과거 : 데이터분석가/데이터 사이언티스트를 채용하면 뭐라도 되겠지 → 데이터 사이언티스 채용을 하거나 데이터 교육을 해볼까?
현재 : 그게 아니구나, 데이터 인프라도 필요하고, 데이터를 사용하기 위한 조직 전반의 데이터 리터러시나 서비스로의 전환을 해야 하구나 → MLOps 기반의 데이터 파이프라인 전반을 만들고, 조직 전반의 데이터/AI 리터러시를 향상시키고, 데이터/AI 기반의 서비스로 만들어내면 될까?
실제로는 기업의 필요에 대한 기술 로드맵을 제시하고, 적시적 컨설팅을 통해 필요한 기술에 대한 교육과 기술지원을 해야합니다. 모든 조직이 전사교육과 AI 파이프라인 설계가 필요한 것은 아니지만, 대체적으로는 필요합니다. 데이터/AI 를 하기 위해서는 말이죠. 또한 기술적인 접근 뿐만이 아니라 기업전략과 전사적 역량 관점에서의 접근도 매우 중요합니다. 테크교육을 통해 성장시키려는 역량모델에 대한 구축과 구축된 역량을 통해 발굴하려는 비즈니스에서의 기회와 서비스 개발도 충분히 고려되어야 합니다. 일반적으로는 생략되어 있습니다. 단순하게 교육적으로만 접근하기 때문입니다.
지금은 데이터/AI 가 개별역량이 아닌 전략적 경쟁요소로서 고려되어야 하는 시점입니다. 그렇다면 당연하게도, 전략적인 접근이 필요합니다. 교육을 통해 프로덕트를 만들고, 서비스로 성캉시키는 일련의 메트릭도 살펴봐야 합니다. 교육 자체가 목적이자 종착점이 될 수 없습니다. 비용이 되느냐, 투자로 만드느냐의 차이입니다. 전략적 포지셔닝과 성장을 위한 투자로서의 테크교육이 되어야 합니다. 이와 같은 관점에서 본다면, 테크교육은 단번의 컨설팅/교육이 아닌 기업성장의 파트너로서 인식하고 접근해야 합니다. 당연히 개별 강사 단위로 할 수 있는 것이 아니게 됩니다.
위와 같은 흐름을 바탕으로, 최근에는 일부 기관에서 데이터/AI 서비스 개발 및 데이터/AI 역량의 전사보편화를 목적으로 교육을 진행하기 시작했습니다. 단순한 코딩교육이 아닌 현실에서 서비스로 적용 및 구현가능한 Practical Approach 를 기대하고 있습니다. 이는 결국 데이터/AI 역량을 내재화한 전문기업의 교육적 접근이 타당하다는 결론으로 이어집니다. 파편적인 교육은 어느 곳에서도 가능하지만, 필요한 기술의 지점을 함께 정의하고, 서비스로 이어지는 파이프라인을 만들어내는 것은 자체적인 데이터/AI 역량이 없는 곳에서는 감당하기 어렵습니다. 더불어, 기술적 가치/전략적 가치/실용적가치 그리고 경험적 가치가 모두 종합적으로 고려되어야 합니다. 기술을 전달하는 것에서 그치지 않고, 사용자가 전략적인 로드맵에서 실용적인 서비스를 만들어내는 일련의 학습경험 사이클을 준비해야 합니다. 통합된 기술경험을 제공해야 하는 셈입니다.
그러나, 이러한 교육서비스를 제공하기 위해서는 초창기 폼이 굉장히 많이 듭니다. 시장에 대한 테스트적 접근을 통해 표준화된 플랫폼을 구축하고, 모듈을 만들어서 모듈 종합을 이용해 시스템에 의한 테크교육을 제공할 필요가 있습니다. 교육에 대한 성장/평가 메트릭도 지속적으로 업데이트 해야 합니다. Data 를 쌓고, 이를 바탕으로 인사이트를 도출하고 Data/AI 기반의 서비스로 도출하고 시장의 반응에 따라 수정/보완하고자 하는 것이 최근의 변화된 니즈인데, 교육에서도 당연히, 이를 적용해서 보완/발전시켜야 합니다. 테크교육 역시 하나의 서비스로 접근해야 합니다. 더불어, 기업의 필요에 따라 데이터/AI + X에 대해 다변화된 교육을 제공해야 합니다. 일괄적인 교육이 누구에게나 필요한 것은 아닙니다. 어떤 기업/조직은 데이터/AI Product Management 에 대한 수요가 높을 수 있습니다. 전사적 관점에서 본다면 보다 보편적인 역량으로서 더 필요한 역량인 셈입니다.
결론적으로, 이제 테크교육은 외부의 강사에 높은 의존성을 가진 조직이 아니라 테크에 대한 전문성을 내재화된 형태로 갖춘 조직이 사전컨설팅과 교육 그리고 사후관리를 통합운영하는 형태로 진행해야 한다고 생각합니다. 그래야 진정한 데이터/AI Transformation 이 가능하고, 전문적인 역량의 전이(transfer) 관점에서도 매우 효과성을 가져갈 수 있습니다. 어쩌면 이것은 너무 당연한 흐름일 수 있습니다. 결국 테크교육은 디지털화된 전문성에 대한 전달입니다. 지향하는 outcome 에 따라 다를 수 있겠지만, 단순화된 스킬보다는 종합적 역량을 전달받는 것이 더 좋습니다.
