인재 육성을 맡은 HR과 경영진 · 08 / 14

태국 직원을 위한 사내 AI 교육

태국 은행과 병원의 AI 시스템을 만드는 엔지니어가 태국인 직원을 태국어로 가르칩니다. 각 부서의 실제 문서와 업무가 교재이고, 다음 날부터 쓰는 프롬프트, AI 사용 정책 초안, 교육 중에 만든 첫 자동화를 가지고 돌아갑니다.

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인재 육성을 맡은 HR과 경영진

“태국 법인 전 직원에게 ChatGPT를 주고 온라인 강의도 듣게 했습니다. 돌아와서는 이메일 초안에만 씁니다. 고객 명단을 통째로 붙여 넣은 직원도 있고 무서워서 아예 안 건드리는 직원도 있습니다. 어느 부서가 무슨 일에 써야 하는지 본사에서 물어도 답을 못 합니다.”

자주 보는 문제

많은 회사가 직원에게 라이선스를 나눠 주거나 ChatGPT 일반 사용법을 가르치는 강의에 보내는 것으로 시작합니다. 돌아온 직원은 이메일 초안을 조금 빨리 쓰게 될 뿐입니다. 강의의 예제가 다른 회사의 일이었기 때문입니다. 특별 조건이 붙은 견적서나 사내 규정을 인용해야 하는 보고서처럼 자기 업무를 앞에 두면 어디서부터 시작할지 모르고, AI의 답을 어디까지 믿어도 되는지 알려 준 사람도 없습니다.

태국 법인에서는 사정이 하나 더 겹칩니다. 교육이 태국어가 아니면 태국인 직원에게 닿지 않습니다. 그 사이에 고객 명단을 통째로 공개 AI에 붙여 넣는 직원과 실수가 두려워 아예 쓰지 않는 직원이 같은 사무실에 생깁니다. 본사에서 정책이 있느냐고 물으면 만드는 중이라고만 답하고, HR에 교육 예산이 있어도 AI가 어떻게 돌아가는지 제대로 알면서 회계나 구매 업무까지 이해하는 강사는 찾기 어렵습니다.

해결 방법

가르치는 사람은 태국 은행, 병원, 대기업 그룹을 위해 AI 에이전트, 자동화, 프라이빗 LLM을 매일 만드는 저희 엔지니어입니다. 언어 모델이 어떻게 동작하는지, 왜 가끔 자신 있게 틀리는지, 입력한 데이터가 어디로 가는지 설명할 수 있습니다. 교육 전에 각 부서에서 실제로 쓰는 문서, 예를 들어 견적서 양식, 제품 매뉴얼, 휴가 규정, 월간 보고서를 개인정보를 뺀 상태로 받아 실습 과제로 만듭니다. 모두가 월요일에 기다리는 자기 업무로 연습합니다.

교육은 사내 교육으로 진행합니다. 교재는 회사가 이미 쓰는 도구면 됩니다. ChatGPT, Microsoft 365 Copilot, Google Workspace의 Gemini, Claude 어느 것이든 좋습니다. 모든 수업에는 AI 사용 정책을 함께 쓰는 시간이 있습니다. 어떤 종류의 데이터를 넣어도 되는지, 개인정보를 태국 개인정보보호법(PDPA)에 맞춰 어떻게 가리는지, 어떤 업무는 사람이 확인한 뒤 쓰는지 정합니다.

수업이 끝나기 전에 팀은 회사 계정 위에 작은 첫 자동화를 함께 만듭니다. n8n이 고객 요청 이메일을 읽어 Google Sheets에 요약하거나, LINE OA 질문의 답을 초안으로 써 두면 사람이 보내는 식입니다. 프롬프트를 치는 것과 스스로 돌아가는 시스템 사이의 거리가 생각보다 짧다는 것을 보게 됩니다. 교육 뒤에는 후속 클리닉에서 해 본 업무를 엔지니어에게 보내고 고치는 법을 받습니다. 부서별 프롬프트 모음과 HR이 신입 직원을 가르칠 짧은 안내서는 회사에 남습니다. 더 나아가고 싶을 때는 저희 FDE가 들어가 실제 시스템 위에 활용 사례를 만듭니다.

시스템 작동 방식

업무가 들어오는 곳

각 부서의 실제 문서와 업무
회사가 이미 계약한 AI 라이선스
팀이 막혔던 질문
본사와 태국 법인의 데이터·PDPA 우려

AI가 하는 일

엔지니어가 AI의 동작과 실패 지점을 설명
각자 자기 업무로 시도
화이트보드에서 정책을 함께 초안 작성
첫 자동화를 함께 제작

결과가 도착하는 곳

부서별 프롬프트 모음
AI 사용 정책 초안
실제로 돌아가는 첫 자동화
짧은 안내서와 후속 클리닉

도입 전과 후

도입 전

도입 후

일반 강의에 보내도 돌아와서는 이메일 초안에만 사용

부서마다 자기 업무용 프롬프트가 있고 다음 날부터 사용

고객 데이터를 AI에 넣어도 되는지 아무도 말해 주지 않아 각자 짐작

무엇을 넣어도 되고 무엇을 먼저 가려야 하는지 모두가 아는 한 장의 정책

노하우는 혼자 해 본 몇 사람에게만 있고 퇴사하면 사라짐

프롬프트 모음과 안내서는 회사 것이고 HR이 신입 직원을 직접 교육

받게 되는 것

01

경영진 세션. 귀사 업무에서 AI가 할 수 있는 일과 없는 일을 본 뒤 어느 팀부터 시작할지, 어떤 데이터는 회사 밖으로 내보내지 않을지, 정책 책임자는 누구인지 정합니다
02

부서별 워크숍(태국어). 영업, 회계, 구매, 인사, 고객 서비스 담당자가 회사에서 이미 계약한 ChatGPT, Copilot, Gemini로 자기 업무를 직접 해 봅니다. 예전 견적서로 새 견적서 만들기, 긴 보고서 요약, 사내 매뉴얼로 고객에게 답하기 같은 과제입니다
03

그 자리에서 함께 쓰는 AI 사용 정책 초안. 어떤 종류의 데이터를 어떤 도구에 넣어도 되는지, 고객 데이터와 개인정보를 PDPA에 맞춰 쓰기 전에 어떻게 처리하는지, 어떤 업무는 사람이 확인한 뒤 내보내는지, 실수가 생기면 누구에게 보고하는지
04

교육 중에 팀이 저희 엔지니어와 함께 만드는 첫 자동화. 고객 이메일을 Google Sheets에 요약하거나 LINE OA 질문의 답을 n8n으로 초안 작성하는 것을 회사 계정 위에 만들고, 확장 방법을 메모로 남깁니다
05

교육 후 후속 클리닉. 팀이 실제로 해 본 업무를 엔지니어에게 보내고 프롬프트와 고치는 법을 받습니다. 부서별 프롬프트 모음과 HR이 신입 직원을 가르칠 때 쓰는 짧은 안내서도 드립니다

누가 무엇을 얻나

대표

어느 부서가 AI를 무슨 일에 쓸지 보입니다. 본사나 감사에서 물을 때 보여 줄 정책이 생기고, 내고 있는 라이선스가 실제 업무에 쓰입니다.

IT 책임자

가르치는 엔지니어는 직원이 AI에 입력한 데이터가 어디로 가는지 알기 때문에 권한, 개인정보 가리기, 프롬프트 인젝션을 함께 가르칩니다. 교육 중에 만든 자동화는 회사 계정 위에 있어 IT가 언제든 확인하고 끌 수 있고, 데이터를 회사 밖으로 내보낼 수 없을 때는 프라이빗 LLM이라는 선택지도 안내합니다.

매일 사용하는 팀

태국인 직원은 옆에 있는 엔지니어에게 왜 이런 답이 나왔는지 그 자리에서 태국어로 물으며 자기 업무로 시도합니다. 쓸 수 있는 프롬프트를 가지고 돌아가고 무엇이 되고 무엇이 안 되는지 분명해지니 겁내지 않고 씁니다.