AI 리터러시, 잘 키우기 위해서 무엇이 필요할까?

: AI 리터러시 정의와 직무별 AI 활용 방식을 정리해 드립니다.

Nov 27, 2024

Contents

📌 목차 1. AI 리터러시란?2. 직무별 생성형 AI 활용 3. AI 리터러시, ‘잘’ 키우기 위해선?

AI에 대한 시선이 이제 ‘대체’에서 ‘증강’으로 변화하고 있습니다. AI가 인간의 노동을 대신하는 것이 아니라, AI의 도움으로 인간의 능력과 효율성이 더욱 높아지는 시대가 찾아온 것이죠. 이러한 변화 속에서 IT 서비스 기업뿐만 아니라 전통적인 아날로그 기업들도 AI를 적극적으로 도입해 새로운 혁신의 가능성을 찾아야 할 때입니다.

AI 전환을 성공적으로 이루기 위해서는 여러 부서의 협력이 필수적인데요. 그중에서도 HRD는 전사적으로 AI 리터러시를 배양하는 핵심 역할을 맡게 됩니다. 이를 위해서는 먼저 AI 리터러시가 무엇인지 명확히 이해하고, 각 직무별로 필요한 AI 역량을 파악해 구성원들에게 구체적이고 실질적인 교육을 제공할 방법을 고민해야 합니다.

이번 아티클에서는 이러한 고민을 해결하는 데 도움을 드리고자, AI 리터러시의 정의와 직무별 AI 활용 양상을 소개해 드립니다.

📌 목차

AI 리터러시 정의

직무별 생성형 AI 활용

AI 리터러시, ‘잘’ 키우기 위해선?

1. AI 리터러시란?

AI 리터러시는 AI를 이해하고 이를 효과적으로 활용할 수 있는 능력을 의미합니다. 단순히 AI 툴을 업무에 적용하는 기술적인 능력을 넘어, AI가 만들어내는 새로운 비즈니스 환경을 이해하고 그 안에서 기회를 찾는 역량까지 포함한 개념입니다.

새로운 기술이 우리 삶을 근본적으로 바꿀 때마다, 이러한 기술 리터러시를 갖춘 기업이 혁신적인 제품과 서비스를 만들어내면서 세상을 변화시켜 왔죠. 애플이 첫 아이폰을 출시한 후 이어진 모바일 혁명을 떠올려보면 쉽게 이해가 되실 겁니다. 스마트폰이 등장하면서 배달 앱, 소셜미디어, 모빌리티 서비스 같은 새로운 산업과 기회가 폭발적으로 생겨났듯이, AI도 마찬가지로 지금 우리에게 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 그렇기 때문에 AI 리터러시를 기업 차원에서 키우는 것이 현재 상황에서 미래를 준비하는 중요한 열쇠라고 할 수 있죠.

AI 리터러시를 키우는 데에 있어서 가장 중요한 것은 AI를 단순히 이해하는 것을 넘어 직접 활용해 보는 경험입니다. 실제로 AI를 사용해 봐야 현재 상황과 그 안에 숨겨진 가능성을 더 깊이 이해할 수 있고, 이는 새로운 비즈니스 기회를 발견할 수 있는 상상력으로 이어지죠. 다년간 기업의 AI 전환을 이끌어온 컨설턴트 카지타니 켄토 역시 AI 활용의 중요성을 다음과 같이 강조했습니다.

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새로운 서비스 소식을 열심히 챙겨 보기는 해도 실제로 사용해 보는 사람은 많지 않습니다. 마치 새로운 책이 늘어선 서점 진열대를 지나면서 표지만 훑고는 무언가 새로운 지식을 얻은 듯이 느끼는 것과 마찬가지입니다. 진짜 지식을 얻으려면 표지만 보지 말고 그 책을 집어 펼쳐보고 내용이 마음에 든다면 돈을 내고 사서 집으로 가져와 차분하게 읽어야 합니다. 생성형 AI 서비스를 바라보는 자세도 마찬가지입니다…사내 구성원의 생성형 AI 활용 능력을 기르고자 한다면 단순히 표지만 바라보도록 할 것이 아니라 생성형 AI 서비스를 직접 다루어 보는 여유를 갖도록 해야합니다. - 저서 ‘AI 시대 기업의 승부수는 사업·서비스·조직의 AI 전환에 있다’ 中

또한, AI를 활용하는 방법은 각 구성원의 상황에 따라 다를텐데요. 가령, 마케터와 재무회계 담당자는 AI를 활용하는 목적도, 적용하는 업무도 완전히 다르죠. 그렇기 때문에 구성원에게 진짜 필요한 AI 기술과 인사이트를 유도하기 위해서는 모든 구성원에게 동일한 경험을 요구하는 것보다는 각 직무에 맞는 적절한 AI 경험을 설계하는 것이 필요합니다.

이어서는 세 가지 주요 직무에서의 생성형 AI 활용 예시를 통해 직무별로 필요한 AI 경험을 파악할 수 있도록 도와드리겠습니다.

2. 직무별 생성형 AI 활용

📍재무·회계

재무·회계 분야에서는 생성형 AI로 대규모 데이터 분석과 반복 작업 자동화를 통해 업무 효율성을 크게 높일 수 있습니다.

예를 들어, AI를 통해 월별 또는 분기별 보고서를 자동으로 생성하여 수작업으로 데이터를 정리하고 문서를 작성하는 소요했던 시간을 절약합니다. 해당 보고서에는 매출, 비용, 이익률 같은 주요 지표가 시각적으로 요약되어 포함되며, 경영진이 의사결정을 내리는 데 필요한 핵심 정보를 신속히 제공할 수 있죠.

또한, AI는 예산 시뮬레이션을 통해 다양한 시나리오를 예측하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 마케팅 예산을 10% 증액했을 때 ROI(Return on Investment)가 어떻게 변화할지 분석하고, 최적의 예산 배분을 제안할 수 있습니다. 이와 함께 AI는 부정 거래를 탐지하는 데도 유용합니다. 대규모 거래 데이터를 실시간으로 분석하여 이상 패턴을 감지하고, 재정적 리스크를 사전에 차단합니다. 이러한 활용은 재무 부서가 보다 전략적이고 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성합니다.

따라서, 재무·회계 담당자가 생성형 AI를 활용한 대규모 데이터 분석과 업무 자동화 기술을 배우면 분기 보고서 작성 및 예산 시뮬레이션, 부정 거래 탐지 등과 같은 업무를 효율적으로 수행할 수 있습니다.

📍마케팅

마케팅 분야에서 생성형 AI는 방대한 고객 데이터를 간단히 시각화하여 마케팅 인사이트를 도출하는 데 큰 도움을 줍니다. 예를 들어, 캠페인 성과를 매출 데이터와 연계해 시각적으로 구성된 대시보드를 빠르게 생성함으로써 효율적으로 인사이트를 파악하고 전략적인 의사결정을 내릴 수 있습니다.

또한, 생성형 AI를 통해 광고 이미지, 소셜 미디어 영상, 캠페인 슬로건 등 마케팅에 필요한 콘텐츠를 적은 시간과 비용으로 제작할 수 있습니다. 이는 단순히 콘텐츠 제작에 그치지 않고, 보다 구체적인 스토리보드나 콘티를 작성해 디자인팀이나 외주 협력사와 협업할 때 기획 의도를 명확히 전달하는 것에도 기여합니다. 덕분에 협업 과정에서 발생할 수 있는 오해를 줄이고, 더욱 효율적인 커뮤니케이션이 가능해지죠.

이처럼, 마케팅 담당자라면 AI를 통한 데이터 분석 및 시각화는 물론, 콘텐츠 제작 경험을 쌓아 AI 리터러시를 키우는 것이 중요합니다.

📍세일즈

세일즈 직군에서는 생성형 AI가 업무 생산성과 고객 경험 향상에 기여할 수 있습니다.

구체적으로, AI가 고객 데이터를 분석해 개인화된 비즈니스 메일을 자동 생성함으로써 전환율을 높일 수 있는데요. AI는 고객의 구매 이력, 선호 제품, 검색 기록 등을 바탕으로 고객 맞춤형 메시지를 작성해 단순한 홍보 메일보다 더 높은 관심과 신뢰를 이끌어낼 수 있습니다. 또한, 방대한 제품 정보를 요약해 고객 미팅 전 핵심 자료를 빠르게 준비할 수 있어, 영업 담당자는 자료 조사에 드는 시간을 줄이고 고객과의 대화에 집중할 수 있습니다. 이를 통해 고객의 니즈를 정확히 파악한 설득력 있는 제안을 더욱 신속히 전달할 수 있죠.

또한, 판매 데이터를 기반으로 할인율 변화가 이익률에 미치는 영향을 예측하는 시뮬레이션을 자동으로 수행할 수 있습니다. 이는 정교한 전략 수립을 가능하게 하는 것에서 더 나아가, 반복적이고 시간이 소모되는 작업을 AI가 대신 처리함으로써 영업 담당자는 고객 관계 관리 업무에 더욱 집중할 수 있게 됩니다.

이렇듯, 영업 세일즈 담당자에게는 생성형 AI를 통해 업무 생산성과 고객 가치를 높이는 방안을 고민해보는 경험이 AI 리터러시 배양에 도움이 될 것입니다.

3. AI 리터러시, ‘잘’ 키우기 위해선?

결국, 같은 생성형 AI의 기능이더라도 직무마다 맥락이 다르기 때문에 효과적인 AI 리터러시 배양을 위해서는 직무별 실무와 밀접한 AI 활용 경험이 필요합니다. 따라서, 직무별로 맞춤형 AI 교육을 설계하는 것이 매우 중요한 과제로 남습니다. 그러나, HRD로서는 직접 세부적인 직무의 맞춤형 AI 교육을 처음부터 독자적으로 설계 및 개발 그리고 운영하는 일은 쉽지 않은 과제일텐데요.

이러한 어려움을 덜어드리고자 팀스파르타 AI 기업교육은 맞춤형 AI교육을 제공합니다.