생성형 AI 실무 활용 전략

삼성전자 모바일 사업부 영업팀, 디지털시티에서 시작한 강의는 인사 직군까지 8+1 차수로 이어졌습니다. 회차당 16시간 · 평균 45명 · 만족도 4.8/5.

안녕하세요, 권앤컴퍼니의 권기현입니다. 이번에는 삼성전자 MX사업부에서 진행한 16시간 AI 교육과정을 소개하려고 합니다. 어떻게 설계했고, 무엇을 가르쳤고, 어떤 흐름으로 인사 직군 추가 차수까지 이어졌는지에 대한 기록입니다.

기업 AI 교육을 검색하다 이 페이지에 도착하셨다면, 비슷한 고민을 갖고 계실 가능성이 높습니다.

임직원들이 ChatGPT를 한 번씩 써보긴 했지만, 정작 자기 업무에 어떻게 녹여야 할지 모릅니다.

GPT · Claude · Gemini · Grok 중 무엇을 어떤 일에 써야 할지 정리되어 있지 않습니다.

사내 데이터를 어디까지 활용할 수 있는지 보안 가이드가 없습니다.

이 강의는 위 세 가지 질문에 대한 직군별 답을 16시간 안에 정리해 드리는 과정으로 설계되었습니다.

한 줄 요약

추상적인 이론이 아니라, 다음 날 출근해서 바로 켤 수 있는 도구·프롬프트·체크리스트를 들고 가실 수 있도록 구성했습니다.

다섯 가지 모듈로 나누어 진행했습니다

1. LLM 리터러시 — 어느 모델을 언제 쓸지부터 정리

업무에 AI를 도입할 때 가장 먼저 무너지는 부분이 여기입니다. 한 가지 도구만 알고 시작하면 모든 일에 같은 망치를 휘두르게 됩니다.

이 모듈에서는 다음 내용을 직군별 시나리오에 묶어 다룹니다.

• 컨텍스트 창 길이가 결과 품질에 미치는 영향
• 모델별 성능 차이가 발생하는 지점
• 할루시네이션이 일어나는 원리와 이를 방지하기 위한 프롬프트 패턴
• 웹서치 · 코드 인터프리터를 켜야 할 때와 끄는 편이 나은 때

"이 작업은 GPT로, 이 작업은 추론 모델로, 이 작업은 Claude로" — 이 감각이 잡히는 데에 16시간 중 하루 정도가 쓰입니다.

2. 데이터 분석 — 엑셀이 어려웠던 분도 30분 만에 결과까지

영업팀에는 엑셀 마스터도 있지만 "VLOOKUP은 잘 모르겠다"고 말씀하시는 분도 함께 계셨습니다. 이 모듈은 후자를 위한 시간이기도 했습니다.

• 엑셀 함수를 자연어로 자동 생성
• VBA를 바이브코딩으로 작성해 반복 업무 자동화
• 코드 인터프리터에서 매출 데이터 시각화
• 가벼운 머신러닝(분류 · 예측)을 비개발자가 직접 실행

목표는 "내가 이 도구를 직접 다룰 수 있다"는 자신감을 16시간 안에 만들어드리는 것이었습니다. 강의가 끝난 후 "팀에 돌아가 발표 자료를 만드는 시간이 절반으로 줄었다"는 후기가 가장 자주 돌아왔습니다.

3. 이미지 생성 — 프레젠테이션의 시각적 격차 좁히기

디자이너가 아닌 이상 PPT의 이미지는 늘 약점이 됩니다. 이 모듈에서는 이미지 생성 모델을 업무용으로 다루는 프롬프트 가이드, 톤·스타일·구도를 잡는 방법, 저작권에 안전한 사용 기준을 한 번에 정리합니다.

4. 나만의 GPT — 매일 쓰는 한두 개를 직접 만든다

업무에서 같은 형식의 보고서를 매주 작성하신다면, 그 형식을 학습시킨 개인화된 GPT를 한 번 만들어두는 편이 훨씬 효율적입니다.

이 모듈에서는 각자의 직무에서 가장 반복적인 일을 하나 골라, 그 자리에서 자기만의 GPT를 직접 만들어보는 시간을 가집니다. 예를 들면

• 이메일 어조를 일관되게 맞춰주는 GPT
• 고객 미팅 회의록을 자동 정리하는 GPT
• 경쟁사 뉴스를 한 줄 요약해주는 GPT

강의가 끝날 때 모든 분이 자기 GPT를 한두 개씩 가지고 돌아가도록 진행됩니다.

5. 사내 GPT 적용 가이드 — 보안 환경에서의 운용

이 모듈이 사실상 본 강의의 핵심입니다. 그리고 외부 블로그에 모두 공개하기 어려운 부분이기도 합니다.

대기업, 특히 삼성처럼 정보보안 정책이 엄격한 환경에서 AI를 어떻게 운용할 것인가에 대한 내용입니다.

• 사내 데이터를 어디까지, 어떤 방식으로 다룰 수 있는가
• 사내 GPT 환경(Samsung Gauss 등)과 외부 모델의 분리 운용 원칙
• 부서별 도입 가이드라인 작성 프레임워크
• 외부 모델 사용 시 필수 체크리스트

이 부분은 현장에서 함께 그려보아야 의미가 있는 내용이라, 강의 안에서 직접 다루고 있습니다. 보안 정책 안에서도 AI를 안전하게 활용할 방법은 충분히 존재합니다.

인사 직군 추가 차수까지 이어진 이유

처음 시작은 영업팀 한 직군 대상의 8회차였습니다. 회차마다 끝날 때 "다른 부서도 이 과정이 필요하다"는 피드백이 인사 직군에 전달되었고, 결과적으로 인사 직군 대상 1차수가 추가로 진행되었습니다. 평균 만족도 4.8/5을 마지막 차수까지 유지했습니다.

추가 차수까지 이어진 이유를 정리해보면, 이론과 함께 다음 날부터 바로 업무 시간을 단축할 수 있는 방법을 함께 가져갔기 때문이었다고 생각합니다. 강의 종료 직후 모니터를 다시 켜는 순간 적용할 수 있어야, 16시간이 의미 있는 시간이 됩니다.

이런 분께 추천드립니다

• 임직원의 AI 활용도를 측정 가능한 수준까지 끌어올리고자 하는 HR · 인재개발 담당자
• 부서별 도입 우선순위를 정해야 하는 AX · DT 추진 임원
• 정보보안 정책 안에서 AI 운용 범위를 설계해야 하는 IT · 보안 담당자

특히 삼성·LG·SK·현대·롯데 등 대기업 그룹사 환경에서, 보안과 활용도 사이의 균형을 맞춰야 하는 담당자분께 가장 큰 시간 절약이 됩니다.

다음 단계

회사 상황에 맞춰 16시간 과정을 그대로 진행하실 수도 있고, 8시간 또는 4시간 압축본으로 시작하셔서 차수를 늘려가시는 것도 가능합니다.

가장 빠른 길은 현재 회사 상황과 가능한 일정을 메일로 보내주시는 것입니다. 24시간 안에 비슷한 사례 2-3건과 견적 초안을 함께 회신드리겠습니다.

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교육 담당자분께서 결재 라인에 공유해야 하시는 경우, 카탈로그 PDF를 먼저 받아두시는 편이 편리합니다.

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