기업 AI 교육, 왜 정착하지 못하나… 업무를 바꿀 권한은 없었다

하지만 AI에 대한 높은 관심이 실제 업무 환경 변화로 이어진 사례는 많지 않다. 실제 조코딩AX파트너스가 2026년 하반기 AX 트렌드 리포트에서 제시한 조사에 따르면 AI가 기업의 ‘업무 표준’으로 자리 잡았다고 답한 비율은 12.5%에 그쳤다.

AI 도입 자체는 빠르게 확산되고 있지만, 교육과 시범 적용을 넘어 실제 업무 절차와 조직 운영 방식까지 바꾸는 단계에서는 속도가 크게 떨어지고 있다는 게 조 대표의 진단이다.

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기업들은 어떤 방식으로 AX를 시작하고 있었을까?

조 대표가 가장 먼저 꼽은 것은 직원 교육이다. 클로드 활용법, 코덱스를 이용한 업무 자동화, 생성형 AI를 활용한 보고서 작성과 데이터 분석 등 비교적 빠르게 시도할 수 있는 영역부터 접근한다.

조 대표는 “AI 교육을 체계적으로 접근하지 못하는 기업이 많다”며 “추진하는 입장에서도 무엇부터 해야 할지 모르다 보니 일단 교육부터 시작하는 경우가 많다”고 말했다.

직원들은 AI로 보고서 초안을 만들고, 데이터를 분석하고, 반복 업무를 자동화한다. 그러나 교육은 현실을 넘지 못한다.

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AI를 적용한다고 해서 모든 문제가 해결되지는 않는다. 직원들이 AI를 실제 업무에 활용하기 시작하면 곧바로 데이터 문제가 따라붙는다.

고객 데이터에는 접근 권한이 걸려 있고, 사내 시스템과 AI를 연결하려면 보안 검토가 필요하다. 다른 부서 데이터를 사용하려면 별도 승인을 받아야 한다. 기존 업무 절차를 바꾸는 일도 실무자 선에서 결정하기 어렵다.

조코딩AX파트너스가 최근 진행한 웨비나에서도 ‘AI 교육이 조직에 정착하지 못하는 이유’와 ‘정착한 조직의 공통점’을 주요 주제로 다뤘다. 공공기관과 금융, 제조, 유통 기업 등을 대상으로 교육과 프로젝트를 진행한 결과, 교육만 진행한 조직보다 실제 업무 과제를 붙이고 결과물을 공유한 조직에서 후속 적용이 더 자주 이어졌다는 게 조 대표의 설명이다.

매출을 분석하고, 고객 문의를 처리하고, 생산 현장의 의사결정을 지원하려면 회사 내부 데이터에 접근해야 한다. 매출 분석 에이전트는 ERP나 매출 데이터가 필요하고, 고객 대응 에이전트는 CRM과 연결돼야 한다. 생산 업무에 적용하려면 생산 기록과 품질 데이터까지 불러와야 한다.

이 단계부터는 데이터 접근 권한과 보안 기준을 정해야 한다. 어떤 직원이 어떤 정보를 볼 수 있는지, AI가 어디까지 데이터를 읽을 수 있는지, 민감 정보는 어떻게 관리할지 회사 차원의 기준이 필요하다.

조 대표는 “회사 차원에서 AI를 쓰기 시작하면 데이터 거버넌스가 중요하다”며 “일반 직원들은 IT 전문가가 아니기 때문에 이 단계부터 어려움을 겪는 경우가 많다”고 말했다.

조코딩AX파트너스가 최근 교육을 넘어 데이터 통합과 권한 관리까지 사업 범위를 넓히고 있는 것도 이런 현장 수요 때문이다.

한 대형 공공·금융 IT 기업의 사례는 조 대표가 강조하는 ‘교육 이후’가 무엇인지 보여준다.

조코딩AX파트너스는 이 회사 실무진 112명을 대상으로 AI 교육을 진행했다. 참가자들은 클로드 코드를 활용해 자신의 업무에 필요한 결과물을 직접 만들었다. 교육 뒤에는 사내 해커톤을 열어 각자가 현장에서 겪고 있는 문제를 AI로 풀어보도록 했다.

해커톤에서 나온 결과물은 경영진에게도 공유됐다. 단순히 교육을 이수하는 데서 끝내지 않고, 실제 업무에 적용할 수 있는 아이디어와 결과물을 경영진이 직접 확인하도록 한 것이다.

조 대표는 “해커톤에서 나온 결과물을 경영진이 보고 확대 추진하는 사례도 있었다”며 “성과를 공유하고 해커톤으로 연결하면서 실제 확장 가능성을 확인할 수 있었다”고 말했다.

조 대표가 기업 AX 현장에서 주목하는 새로운 인재상은 '시민 개발자(Citizen Developer)'. 전문 개발자가 아니어도 자신의 업무를 바탕으로 AI 앱이나 에이전트를 직접 만드는 현업 직원을 뜻한다. 생성AI가 코딩 장벽을 낮추면서, 개발 역량보다 업무를 얼마나 깊이 이해하고 있는지가 더 중요한 영역이 생기고 있다는 설명이다.

조 대표는 “원래 워크플로우를 잘 아는 분들이 필요하다. 그런 분들이 에이전트를 더 잘 만든다"라고 말했다.

가령 회계 업무라면 회계 담당자가 실제 처리 순서와 예외 상황을 가장 잘 안다. 영업 업무라면 고객 접점과 반복 작업, 현장에서 생기는 변수까지 영업 담당자가 더 정확히 안다.

과거 현업이 요구사항을 정리해 개발자에게 넘기고, 개발자가 시스템을 만드는 방식이 일반적이었다. 이제는 현업 직원이 직접 첫 번째 버전을 만들고, 필요한 기능을 빠르게 수정하는 방식도 가능해졌다.

조 대표가 보는 AX 인재의 기준도 여기서 달라진다. AI 도구를 잘 쓰는 사람보다 자신의 업무를 잘게 쪼개고, 어디를 자동화할 수 있는지 판단하고, 이를 직접 구현해보는 사람이 중요해진다는 것이다.

현업 직원이 직접 에이전트를 만들 수 있다고 해서 모든 문제가 풀리는 것은 아니다. 사내 데이터를 어디까지 열어줄지, 누가 어떤 정보를 사용할 수 있는지, 만들어진 앱을 어디까지 배포할지는 회사 차원의 기준이 필요하다.

시민 개발자가 늘어날수록 기업에는 새로운 과제가 생긴다. 결국 직원에게 만드는 권한은 넓히되, 데이터와 보안에 대한 통제는 더 정교하게 가져가야 한다.

직원이 AI로 업무 도구를 만들어도 사내 데이터에 접근하거나 다른 부서의 시스템과 연결하려면 승인과 협의가 필요하다. 기존 업무 절차를 바꾸고 예산을 배정하는 일도 실무자 혼자 결정할 수 없다. 조 대표가 기업 AX의 다음 병목으로 경영진의 결정을 꼽는 이유다.

조 대표는 “경영진의 의지가 병목을 해결하는 데 가장 큰 역할을 하는 것 같다”며 “권한이 있고 실제로 실행할 수 있어야 조직을 바꿀 수 있다”고 말했다.

그는 기존 경영진과 차세대 경영진이 함께 AI 전환을 추진하는 한 중견 엔지니어링 기업을 사례로 들었다. 이 회사는 직원 교육과 함께 업무 체계와 데이터 활용 방식을 손보고 있다.

조 대표가 CEO에게 던지는 질문은 교육을 몇 차례 했느냐가 아니다.

직원이 만든 도구를 실제 업무에 쓰기 위해 어떤 데이터를 열고, 누가 승인하며, 어느 업무부터 바꿀까?

그는 “이 질문에 답을 할 때 AI 교육이나 해커톤이 1회성 이벤트에서 멈추지 않게 된다”고 말했다.

조동근 대표는 오는 10월 22일 서울 코엑스에서 열리는 더밀크 프리미엄 컨퍼런스 ‘트렌드쇼 2027: AI 아젠다’에 연사로 나선다. 이번 행사에서는 기업 AX 현장에서 확인한 시행착오와 조직 안착 조건, 현업 직원이 직접 AI 에이전트를 만드는 시티즌 디벨로퍼의 역할 등을 중심으로 기업이 실제로 무엇을 바꿔야 하는지 짚을 예정이다.

특히 AI 교육 이후 데이터 권한과 조직 구조에서 막히는 문제, 경영진이 어느 단계에서 개입해야 하는지 등 최근 조코딩AX파트너스가 기업 프로젝트를 진행하며 확인한 사례를 공유할 계획이다.

📌 행사 개요

행사명: 더밀크 트렌드쇼 2027: AI 아젠다

주제: 2027년이 오기 전에 우리 조직이 내려야 할 7가지 결정

일시: 2026년 10월 22일 오전 10시~18시

장소: 서울 코엑스 컨퍼런스룸 401호

주최: 더밀크

후원: 플로우, AWS, 에어 프레미아

주요 프로그램: 키노트, 7대 AI 아젠다 세션, VIP 라운드테이블, 클로징 패널

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