한국머크 EHS 생성형 AI 교육
업무생산성을 높이는 2일 16시간 실습 과정
안녕하세요? 딥택트러닝, 인생관리시스템 연구소의 박재현 소장입니다.
한국머크 EHS 구성원들을 대상으로 ‘생성형 AI로 업무생산성 200% 성장’ 교육을 진행했습니다. 이번 과정은 1일차와 2일차, 총 16시간 동안 생성형 AI의 기본 원리부터 이메일·회의록·보고서 작성, 자료 분석, 리서치, 반복업무 자동화, 바이브코딩과 AI Agent까지 단계적으로 학습하도록 구성했습니다.
생성형 AI를 사용해 본 사람은 많아졌지만, 업무에서 꾸준히 성과를 내는 것은 또 다른 문제입니다.
“AI에게 어떻게 설명해야 원하는 결과가 나올까?”
“메일이나 회의록처럼 반복되는 업무를 자동화할 수 있을까?”
“자료 조사와 보고서 작성 전 과정을 AI와 함께할 수 있을까?”
“코딩을 몰라도 우리 업무에 필요한 도구를 만들 수 있을까?”
이번 한국머크 EHS 교육은 이러한 질문을 실제 업무 과제와 연결해 해결하는 과정이었습니다.
■ 1일차, 생성형 AI의 원리부터 제대로 이해합니다
AI를 잘 활용하려면 먼저 무엇을 잘하고 어디에서 실수하는지 알아야 합니다. 교육에서는 AI, 머신러닝, 딥러닝, LLM의 개념과 함께 생성형 AI의 작동 특성을 살펴봤습니다.
LLM은 사용자의 지시를 따르고, 제공된 맥락을 파악하며, 복잡한 문제를 단계별로 나누어 처리합니다. 하지만 최신 정보가 부족하거나 근거가 불분명한 답을 사실처럼 제시하는 할루시네이션도 발생할 수 있습니다.
따라서 AI의 답에는 이유와 출처를 요구하고, 필요하면 다른 AI나 원자료를 활용해 교차 검증해야 합니다. 생성형 AI 활용은 질문으로 시작하지만 검토와 판단으로 완성됩니다.
■ 좋은 프롬프트는 업무의 맥락을 전달합니다
프롬프트를 잘 쓴다는 것은 특별한 주문을 외우는 일이 아닙니다. 원하는 결과, 업무 배경, 조건과 판단 기준을 AI가 이해할 수 있게 설명하는 것입니다.
이번 과정에서는 다음 세 가지 기본 원칙을 업무 사례에 적용했습니다.
•
지시 문장과 참고 자료를 명확히 구분하기
•
복잡한 업무는 작은 단계로 나누어 진행하기
•
AI에 전문가 역할과 구체적인 업무 맥락 제공하기
2일차에는 이를 고맥락 대화로 확장했습니다. “더 좋게 만들어줘”라는 모호한 지시 대신 문서의 목적, 독자, 문체, 분량과 기준을 구체적으로 알려주면 결과의 품질이 달라집니다. 특히 목적과 목표를 분명히 하는 습관이 중요합니다.
■ 이메일과 회의록은 AI로 더 빠르고 정확하게 처리합니다
1일차 실습에서는 직장인이 자주 다루는 이메일과 회의록 업무를 중심으로 AI 활용법을 익혔습니다.
장황한 이메일은 핵심 내용을 먼저 요약하고, 회신에 필요한 사항과 의사결정 항목을 구분한 뒤, 상대방의 어조에 맞는 답변을 작성하도록 했습니다. 구성원에게 번거로운 업무를 요청하거나 상사에게 인력 충원을 설득해야 하는 상황에서는 상대의 심리와 의사결정 기준까지 고려해 이메일을 설계했습니다.
외국어 이메일은 번역, 한국어 회신 작성, 외국어 변환, 문법과 비즈니스 매너 검토의 단계로 나누었습니다.
회의록은 녹음 내용을 텍스트로 변환한 뒤 정해진 양식에 맞춰 핵심 결정사항과 후속 과제를 정리하는 흐름으로 실습했습니다. 자주 쓰는 양식과 표현을 프롬프트에 반영하면 반복 업무의 처리 시간을 줄일 수 있습니다.
■ 반복 업무는 맞춤형 챗봇으로 자동화합니다
좋은 프롬프트를 매번 새로 작성할 필요는 없습니다. 반복해서 사용하는 업무라면 프롬프트를 다듬어 축적하고, 정형화할 수 있는 업무는 맞춤형 챗봇으로 만드는 것이 효율적입니다.
교육에서는 Gemini Gems를 활용해 업무별 지침을 만들고 챗봇을 설계했습니다. 이메일 회신, 문서 검토, 정기 보고처럼 일정한 절차가 있는 업무를 챗봇으로 구성하면 AI 활용이 개인의 기억이나 즉흥적인 질문에 의존하지 않게 됩니다.
반복 업무 자동화의 핵심은 도구가 아니라 업무 절차를 명확히 정의하는 것입니다.
■ 보고서 작성 전 과정을 AI와 함께합니다
보고서는 곧바로 본문부터 작성하기보다 상사의 니즈를 파악하고, 목차를 구성하고, 필요한 자료를 조사하는 순서로 진행해야 합니다.
이번 과정에서는 다음 보고서 작성 프로세스를 AI와 함께 수행했습니다.
•
업무 지시의 배경과 상사가 기대하는 결과 파악
•
보고서 목차와 논리 구조 설계
•
내부·외부 조사 자료와 우선순위 선정
•
Deep Research를 활용한 외부 자료 조사
•
목차별 내용 작성과 문체·분량 조정
•
다이어그램, 인포그래픽과 슬라이드로 시각화
•
중간 피드백을 반영한 최종 보고서 완성
보고서 샘플 이미지를 제공하고 글머리 기호, 문장 길이, 표현 방식을 맞추거나, 작성된 내용을 웹페이지와 프레젠테이션으로 발전시키는 방법도 다뤘습니다.
■ 2일차, 데이터 분석과 프로젝트 업무로 확장합니다
2일차에는 정성 데이터와 엑셀 자료를 분석하는 방법을 실습했습니다. 여러 의견을 MECE하게 정리하거나 비슷한 내용끼리 클러스터링하고, 데이터의 결측치와 이상치를 확인한 뒤 업무 인사이트를 도출하는 흐름입니다.
장기 프로젝트는 ChatGPT 프로젝트 기능을 활용해 대화, 참고 파일과 지침을 하나의 작업 공간에서 관리할 수 있습니다. 전략 기획처럼 답이 정해지지 않은 과제는 Step-Back Prompting으로 문제를 한 단계 뒤에서 바라보고, PEST 등의 비즈니스 프레임워크를 활용해 분석의 깊이를 높였습니다.
NotebookLM에서는 PDF, 음성파일, 유튜브와 텍스트 자료를 소스로 등록해 분석하고, 특정 규정이나 설명자료를 검증 기준으로 활용하는 방법을 살펴봤습니다. 분석 결과를 다시 기획과 콘텐츠 제작의 소스로 전환하는 것도 중요한 학습 내용이었습니다.
■ 자연어로 업무용 도구를 만드는 바이브코딩
과정 후반에는 자연어로 웹앱을 만드는 바이브코딩을 경험했습니다. 주간업무 데이터를 바탕으로 팀장용 대시보드에 필요한 기능을 분석하고, PRD를 작성한 뒤 실제 웹앱으로 구현하는 과정입니다.
바이브코딩은 한 번의 명령으로 완벽한 결과를 얻는 방식이 아닙니다. 목적, 사용자, 기능과 제약 조건을 설계한 뒤 한 번에 하나의 기능을 수정하고 결과를 검증해야 합니다. AI가 자신 있게 잘못된 설명을 할 수 있다는 점도 잊지 않아야 합니다.
■ 교육소감
1일차 소감
■ AI와 함께 일하는 듀얼 브레인으로 전환합니다
이번 2일 16시간 교육의 핵심은 생성형 AI를 가끔 사용하는 도구가 아니라 업무에 함께 참여하는 공동지능으로 활용하는 것입니다.
일상 업무에서는 이메일과 회의록처럼 반복되는 일을 더 빠르게 처리하고, 프로젝트 업무에서는 리서치·분석·기획과 결과물의 전문성을 높일 수 있습니다. 이후에는 여러 업무 단계를 연결해 실행하는 AI Agent로 활용 범위가 확장됩니다.
다만 회사와 제품 관련 자료를 AI에 입력할 때는 반드시 조직의 정보보안 기준을 지켜야 합니다. 인간이 주요 과정에 계속 개입하고 결과를 검토하는 원칙도 필요합니다.
생성형 AI 기업교육, AI 업무생산성 교육, ChatGPT·Gemini 업무 활용, 데이터 분석, 보고서 작성, 바이브코딩 교육이 필요하다면 편하게 문의해 주세요.
•
연락처 : 010-6651-6268 (박재현 소장)
•
이메일 : matt@deeptactlearning.com
#한국머크 #머크EHS #생성형AI교육 #ChatGPT교육 #Gemini교육 #AI업무활용 #업무생산성 #프롬프트교육 #보고서작성 #데이터분석 #NotebookLM #바이브코딩 #AIAgent #기업교육 #딥택트러닝 #박재현소장 #직장인AI교육 #재직자AI교
