생성형 AI를 활용한 기업 이러닝 강화

기업 이러닝 이니셔티브는 강력한 수익 창출의 열쇠가 될 수 있습니다. 그러나 사업장 차원에서 이러한 계획을 수립하고 구현하려면 엄청난 비용이 들 수 있으며, 특히 개발자가 실수라도 한다면 더더욱 그렇습니다. 기업용 이러닝 솔루션이 비싼 데에는 몇 가지 이유가 있습니다. 첫 번째 요인은 초기 투자 비용입니다. 사업장에 이러닝 플랫폼이나 솔루션이 없으면 큰 비용을 들여 구매해야 하는데 심지어 수수료를 지불해야 지속적으로 이용할 수 있는 솔루션도 있습니다. 보통 고품질 이러닝 콘텐츠 제작에는 만만치 않은 비용이 듭니다. 두 번째 요인은 강사와 이러닝 전문가에게 지불하는 비용입니다. 딱 한 번 자료를 개발하거나 녹화만 하더라도 인건비는 발생합니다. 이는 외부 강사를 고용하든 내부 직원을 활용하든 마찬가지입니다. 내부 직원 또한 급여나 시간당 급료를 받기 때문입니다. 세 번째 비용 요인은 직원이 기업 교육을 받기 위해 소모하는 시간입니다. 직원은 업무 시간을 할애해 교육을 받아야 하므로 대개 교육 시간은 손실로 간주됩니다. 따라서 ROI에도 영향을 미칩니다. 마지막 요인은 이러닝 학습 자료를 업데이트하는 데 드는 잠재비용입니다. 때때로 새로운 절차, 고객, 규정 등을 반영하기 위해 교육 과정을 업데이트해야 합니다.

생성형 AI를 활용하면 이러한 잠재비용을 해결할 수 있습니다. 조직은 3가지 방법으로 AI 도구를 사용하여 기업 이러닝 이니셔티브의 실현에 드는 비용을 절감하고 ROI를 극대화할 수 있습니다. 자세한 내용은 아래에서 확인하세요.

#1. 기업 이러닝 프로젝트의 범위 지정 및 예산 책정

조직은 이러한 정보를 토대로 전략적인 리소스 계획을 수립하여 기업 이러닝 이니셔티브의 가장 결정적인 적재적소에 리소스를 할당할 수 있습니다. 또한 예산 범위 내에서 코스 개발자를 고용하거나 이러닝 플랫폼을 구매할 수도 있습니다. 마지막으로, 개발 과정의 각 단계에 소요되는 시간을 추적할 수 있으므로 코스 개발이나 제공이 지연되거나 비용이 늘어나는 것을 방지할 수 있습니다.

#2. 기업 이러닝용 콘텐츠 제작의 간소화

콘텐츠 제작은 기업 이러닝 이니셔티브 전체에서 핵심적인 부분인 동시에 인건비로 인해 가장 큰 비용이 발생하는 부분이기도 합니다. 생성형 AI 도구를 사용하면 자동화를 통해 콘텐츠를 더욱 효율적으로 제작할 수 있으므로 사람의 감독이나 검토도 최소화되어 비용이 대폭 절감됩니다. LLM(대규모 언어 모델)에 참조 자료를 제공하면 이를 통해 LLM은 수강자에게 일관성 있게 느껴지도록 콘텐츠를 작성하고 구조화할 수 있습니다. 특히, 사람이 작업할 때보다 제작에 드는 시간을 급격히 줄일 수 있습니다.

AI는 잠재적 수강자에 맞춰 콘텐츠의 어조와 수준을 조정할 수 있으므로 콘텐츠 제작에 드는 비용을 절감할 뿐 아니라 ROI를 높일 수 있습니다. AI를 사용하면 학술적이고 까다로운 내용의 콘텐츠나 교육 수준이 낮은 직원 혹은 콘텐츠에 익숙지 않은 직원을 위해 단순화한 콘텐츠를 제작할 수 있습니다. 즉, 다양한 특성을 지닌 수강자의 관심을 끌 수 있는 콘텐츠를 손쉽게 제작할 수 있습니다. 그뿐만 아니라 AI를 활용하면 이전 수강자의 성과와 점수까지 분석할 수 있으므로 교육 대상인 수강자에 정확하게 부합하는 페르소나를 개발하는 데 도움이 됩니다.

AI를 활용해 비용을 절감하고 콘텐츠 제작의 가치를 높일 수 있는 또 다른 방법은 번역과 로컬라이제이션입니다. 다른 언어를 사용하는 직원이 있는 경우 해당 직원도 이러닝 콘텐츠를 활용할 수 있도록 만들면 ROI를 높일 수 있습니다. 번역 및 로컬라이제이션 작업에 AI를 활용하면 사람이 직접 번역할 때보다 효율을 크게 높일 수 있으며, 번역과 로컬라이제이션에 드는 비용을 획기적으로 절감할 수 있습니다.

마지막으로, 이러닝 콘텐츠를 업데이트할 때도 AI를 활용하면 ROI를 개선하고 비용을 절감할 수 있습니다. 가장 효과적인 이러닝 코스는 콘텐츠에 조직의 요구사항을 반영해 진행됩니다. 직원들이 신제품이나 새로운 서비스를 숙지해야 하거나 준수해야 할 최신 규정 정보를 익혀야 할 수도 있습니다. AI로 조직은 빠르고 비용 효율적으로 이러닝 자료를 업데이트하거나 새로운 자료를 생성할 수 있습니다.

#3. 기업 이러닝 이니셔티브를 위한 수강자 애널리틱스 생성

수강자 애널리틱스를 생성하면 이러닝 코스의 ROI를 획기적으로 높일 수 있습니다. 성공과 실패 원인을 종합적으로 분석하지 않고서는 직원 교육 및 학습 성과를 개선하기 어렵기 때문입니다.

이러한 정보를 이용하면 콘텐츠 및 전달 방법을 한층 더 쉽게 개발하여 이러닝 이니셔티브를 강화할 수 있습니다. 또한 비용을 절약하고 이렇게 절약한 비용을 가장 영향력 있는 교육 설계와 전달에 할당하기도 쉽습니다.

AI가 일반적인 수준의 도움만 주는 것은 아닙니다. 코스를 수강하는 특정 수강자 또는 수강자 유형에 맞춰 자료를 업데이트하고 타겟팅하는 데에도 기여할 수 있습니다. AI 기술 덕에 모든 수강자는 자신에게 맞춰져 더욱 효과적인 학습 경로를 이용할 수 있습니다. 수강자 애널리틱스로 수강자가 어려워할 가능성이 높은 지점, 추가 자료나 퀴즈 또는 강사의 지원이 필요한 지점도 분석할 수 있습니다.

마지막으로, AI는 수강자와 강사의 성과에 대해 보다 상세한 데이터를 제공할 수 있습니다. 수강자는 이 데이터를 이용해 자기주도 학습을 진행함으로써 약점을 개선하고 강점을 보강하며 자신감을 키울 수 있습니다. 강사는 데이터를 토대로 수강자가 어려움을 겪는 징후를 보일 때 조기에 개입하여 수강자가 진도를 놓치지 않도록 도울 수 있습니다. 또한 AI는 학습 내용에 숙달할 수 있도록 상세한 권고나 조언을 제공할 수 있습니다.

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