2025년 3월 7일. 오늘은 강남 테헤란로에 위치한 엑스퍼트 강의장에서 8시간 동안 AI 활용 강의를 진행했다. 강사로 활동한 지 2년이 되었지만, 매번 강의할 때마다 새로운 깨달음을 얻는다. AI는 기술이지만, 결국 중요한 건 어떻게 활용하느냐다.
기술보다 중요한 것은 활용
내가 가르치는 대상은 대부분 실무에서 AI를 접하는 사람들이다. 프로그래머나 연구자가 아니라 사무직, 현장직에서 일하는 사람들이 많다. 이들에게 AI는 ‘최신 기술’이 아니라, ‘업무를 더 쉽게 하고 효율을 높일 수 있는 도구’여야 한다. 그래서 단순히 기술적인 내용을 전달하는 것이 아니라, 그들의 업무에 맞는 활용법을 고민하며 강의를 구성한다.
오늘 강의에서도 비슷한 흐름이 이어졌다. 수강생들은 AI에 대해 관심이 많았고, 다양한 질문이 나왔다. “엑셀 업무 자동화할 때 AI를 어떻게 활용할 수 있을까요?” “현장에서 보고서를 정리하는 데 시간이 많이 드는데, AI로 도울 방법이 있을까요?” 같은 실용적인 질문들이 쏟아졌다.
이런 질문을 받을 때마다 나는 AI를 단순한 ‘기술’로 설명하는 것이 아니라, 업무 환경과 연결 지어야 한다는 점을 다시 한번 깨닫는다. AI를 배운다고 해서 모두가 머신러닝 모델을 만들 필요는 없다. 대신, 현재 쓰고 있는 도구에 AI를 어떻게 접목하면 시간을 절약하고 생산성을 높일 수 있을지를 고민하는 것이 더 중요하다.
수강생들의 반응 – 관심은 많지만 실용성이 핵심
오늘 강의를 들은 분들 중엔 AI를 처음 접하는 사람도 많았고, 이미 AI를 활용해 본 경험이 있는 분들도 있었다. 공통점이 있다면, 모두가 더 실용적인 것을 배우고 싶어 한다는 점이었다.
한 수강생은 이렇게 말했다.
"AI가 대단한 건 알겠어요. 그런데 우리 업무에 적용하려면 구체적인 사례가 필요해요."
이 말이 가슴에 와닿았다. AI의 원리를 설명하는 것도 중요하지만, 결국 사람들은 실질적으로 업무에 적용할 수 있는 방법을 원한다. 이론적인 설명보다, AI를 통해 실제로 시간을 절약하고 성과를 낼 수 있는지를 알고 싶어 한다는 것이다.
오늘 강의를 진행하면서 나 역시 다시 한번 다짐했다. 앞으로 강의를 할 때, 단순히 AI의 가능성을 이야기하는 것이 아니라, 더 실용적이고 구체적인 방법을 연구하고 제공해야겠다.
연구를 게을리하면 안 된다
강의를 하다 보면 내가 알고 있는 것이 점점 낡아질 수도 있다는 생각이 든다. AI는 빠르게 변화하고 있고, 새로운 기술과 도구들이 계속 등장한다. 강사로서, 그리고 연구자로서 계속 공부하지 않으면 도태될 수밖에 없다.
오늘 하루를 마무리하면서, 다시 한번 연구의 중요성을 느꼈다.
- 실무에서 AI를 어떻게 적용할 수 있을지 더 깊이 고민해야 한다.
- 최신 AI 기술도 결국 실제 업무에 도움이 되는 방식으로 풀어내야 한다.
- AI가 단순한 ‘유행’이 아니라, 정말 실용적인 도구로 자리 잡을 수 있도록 강사로서 역할을 해야 한다.
강의를 마치며
8시간의 강의는 길면서도 짧았다. 몸은 피곤했지만, 새로운 인사이트를 얻은 것 같아 뿌듯했다. AI는 기술보다 활용이 중요하다. 이 생각은 앞으로도 변하지 않을 것이다. AI를 배운다는 것은 코드를 작성하고 모델을 만드는 것이 전부가 아니다. 사람들이 AI를 더 잘 활용할 수 있도록 돕는 것, 그것이 내가 해야 할 일이라는 것을 다시 한번 깨달은 하루였다.
앞으로도 연구를 게을리하지 않고, 더 나은 강의를 만들기 위해 노력해야겠다.
