비개발자 AI 교육이 하루 4건 쏟아졌습니다. 교육 담당자는 '잘 쓰는 법' 다음에 무엇을 가르쳐야 할까요?

10월 1일 하루에 발표된 비개발자 AI 교육 4건(SK AX, 스포애니, LG화학, 웍스피어)을 비교하고, KISDI가 지적한 "활용 역량 치중"을 기업 교육 커리큘럼과 전후 진단으로 어떻게 보완할지 정리했습니다.

1분 요약 읽기💡2026년 10월 1일 하루에 SK AX, 스포애니(컨벤져스 운영), LG화학, 웍스피어가 비개발자·전 직군 AI 교육을 발표했습니다. 공통점은 "코딩 없이 내 업무를 자동화하는 실습"입니다.같은 주에 나온 KISDI AI Outlook(2026년 Vol.26, 9월 30일 발행) 보고서는 한국의 AI 리터러시 정책이 기술적·기능적 활용 역량에 치중했다고 진단하고, 목적 설정, 결과 검증, 위임 판단이라는 3가지 역량을 제안했습니다.교육 담당자가 챙길 것은 두 가지입니다. 커리큘럼에 "무엇을 맡기고 무엇을 검증할지" 판단하는 내용을 넣는 것, 그리고 교육 전후 역량 변화를 같은 기준으로 재는 것입니다. 코드프레소는 AI Fluent 진단으로 두 번째를 맡습니다.

어제 아침 뉴스 알림을 열어 보니 비개발자 AI 교육 소식이 네 건이나 들어와 있었습니다. 교육 담당자라면 "우리도 이런 과정을 하나 잡아야 하나"라는 생각이 먼저 들었을 텐데요, 이 글은 그 네 건이 무엇이 같고 무엇이 다른지, 그리고 정부 연구기관이 같은 시기에 내놓은 "잘 쓰는 법만으로는 부족하다"는 진단을 기업 교육에 어떻게 반영할지 정리했습니다.

비개발자 AI 교육은 개발 직군이 아닌 임직원이 생성형 AI와 AI 코딩 도구로 자기 업무를 자동화하거나 개선할 수 있도록 설계한 기업 교육입니다. 2026년 하반기 들어 이 교육의 표준 형태가 "코딩 없이 에이전트를 만드는 실습"으로 빠르게 수렴하고 있습니다.

10월 1일 하루에 나온 비개발자 AI 교육 4건, 무엇이 같고 무엇이 다른가요?

네 건 모두 "코딩을 모르는 실무자가 자기 업무를 직접 자동화한다"를 목표로 삼았습니다. 다른 점은 기간, 대상, 평가 방식입니다. 가장 긴 과정은 SK AX의 4주, 가장 짧은 과정은 스포애니의 이틀(총 7시간)이었고, 교육 뒤 역량을 평가한다고 밝힌 곳은 SK AX 한 곳이었습니다.

프로그램	대상	기간·형태	내용	평가·지원
SK AX 'AI 부트캠프 바이브' (10월 1일 출시)	인사·기획·마케팅·영업 등 비개발 직군	4주, 온라인 플랫폼, AI 멘토 배정	바이브코딩으로 업무용 AI 에이전트 설계·제작, 자기 업무에서 과제 선정	과제 제출·평가를 AI 기반으로 운영, 개인별 피드백 리포트
스포애니(㈜케이디헬스케어) × 컨벤져스 (9월 17~18일 실시)	본사 전 직군(기획·마케팅·운영·인사 등)	이틀, 하루 3시간 30분, 오전·오후반	부서별 실습 과제(지점 운영 현황 조회, 마케팅 문구, 인사·노무 문서, 발주 기록 등), 1:1 지도	강사진 1:1 실습 지도
LG화학 × 육군본부 (9월 실시, 10월 1일 발표)	육군본부 간부 30여 명	오산 LG화학 리더십센터 집합교육	데이터 취합·분석·시각화 자동화 사례, AI 에이전트·이미지 생성 실습	LG화학이 강사·교육장·숙소 지원
웍스피어 '웍시프트' (10월 1일 발표, 10월 12일 개강)	중소기업 재직자, 회차별 45명(총 360명)	과정별 2주 12시간, 저녁 오프라인	AI 채용브랜딩, 퍼포먼스 광고, 데이터 기반 사업개발, 정보보안 4개 과정	한국산업인력공단 훈련 사업으로 운영

SK AX 김민환 HRX추진담당은 출시 자료에서 "자신의 업무를 가장 잘 아는 실무자가 자신에게 필요한 AI 에이전트를 직접 디자인하고 만들어 활용하는 것이 진정한 의미의 'AI 증강'"이라고 말했습니다(블로터, 2026.10.1). 스포애니 교육을 운영한 컨벤져스 한재훈 기술총괄도 "기업 AI 교육은 새로운 기술을 소개하는 데 그치지 않고 임직원이 자신의 업무에 AI를 직접 적용할 수 있도록 돕는 것이 핵심"이라고 했습니다(대한청년일보, 2026.10.1).

교육 시장이 "AI 소개"에서 "내 업무 자동화"로 넘어간 것은 분명한 진전입니다. 다만 네 건을 나란히 놓고 보면 한 가지가 눈에 띕니다. 교육이 끝난 뒤 참가자의 역량이 어떻게 달라졌는지 측정하겠다고 밝힌 곳은 SK AX 한 곳뿐이고, 그 평가도 자사 과정 안에서 이뤄집니다. 나머지는 실시했다는 사실과 참여 인원이 결과의 전부입니다.

KISDI는 왜 한국 AI 교육이 '활용 역량'에 치중했다고 봤나요?

정보통신정책연구원(KISDI)이 2026년 9월 30일 발행한 KISDI AI Outlook 2026년 Vol.26에 실린 황주성 서울과학기술대학교 IT정책전문대학원 교수의 보고서 「AI 리터러시 정책, 디지털 리터러시 정책과는 어떻게 달라야 하나?」는 2026년 6월 발표된 「대한민국 인공지능 행동계획」이 "기술적·기능적 활용역량에 상대적으로 치중되어 있음을 진단"했다고 썼습니다. 보고서가 제안한 대안은 '인간중심의 AI 리터러시'이고, 이를 세 가지 역량으로 나눕니다.

역량	보고서의 영문 표현	묻는 질문	이 역량을 강조한 나라
목적지향적 역량	know-what-for	AI를 무엇을 위해 사용할 것인가	싱가포르
인식론적 역량	know-how-to-know	AI와 함께 어떻게 더 잘 알고, 생각하고, 판단할 것인가	핀란드, 네덜란드, 독일
행위주체적 역량	know-what-to-delegate	AI에 무엇을 맡기고 무엇을 인간에게 남길 것인가	캐나다

보고서는 생성형 AI가 기존 디지털 격차와 다른 형태의 격차를 만든다고 설명합니다. 스마트폰과 자연어 대화로 진입 장벽은 낮아졌지만, 접근할 수 있다고 해서 모두가 같은 성과를 내는 것은 아니기 때문입니다. 보고서가 2025년 디지털정보격차 실태조사 원자료를 분석한 결과, AI를 써 본 적이 없는 응답자의 71.4%는 AI가 어디에 적용됐는지 식별하지 못했고, 이용자 중에서는 그 비율이 28.1%였습니다(이투데이 2026년 10월 2일 보도 기준).

기업 교육 담당자에게 가장 쓸모 있는 대목은 보고서가 제시한 개인 수준의 판단 흐름입니다. "AI에 위임할 범위 결정 → AI 결과 검토 → 수용·수정·거부 결정 → 인간의 최종 판단 → 결과에 대한 책임". 보고서는 AI 리터러시의 정책 목표를 "얼마나 잘 사용할 수 있는가"에서 "얼마나 효과적이고, 올바르고, 주체적으로 사용할 수 있는가"로 확장하자고 제안합니다. 국가 정책을 겨냥한 문장이지만, 그대로 기업 교육 커리큘럼의 설계 기준으로 읽어도 됩니다.

기업 AI 교육 커리큘럼에 '판단 역량'을 어떻게 넣나요?

도구 활용 과정은 그대로 둡니다. 활용 실습을 유지한 채, 각 실습에 "맡길 범위를 정하고, 결과를 검증하고, 최종 판단을 내리는" 단계를 붙이는 방식이 현실적입니다. 활용 역량 교육과 판단 역량 교육은 가르치는 내용과 확인하는 방법이 다릅니다.

구분	활용 역량 교육	판단 역량 교육
목표	도구로 결과물을 만들 수 있다	어떤 일을 맡기고 어떤 일을 남길지 정할 수 있다
대표 실습	프롬프트 작성, 에이전트 제작, 문서·보고서 자동화	업무를 쪼개 완료 기준 쓰기, 되돌리기 어려운 작업 앞에 승인 지점 두기, 결과 검증 기준 정하기
잘하는 사람의 특징	원하는 결과물을 빨리 뽑는다	맡기지 않을 일을 골라내고, 틀린 결과를 걸러낸다
확인 방법	결과물 완성 여부	AI와 주고받은 과정, 중간 산출물, 수정 이력
교육 뒤 남는 것	자동화한 업무 몇 건	부서별 위임 기준과 승인 규칙

코드프레소는 이 두 번째 열을 위임 역량이라고 부릅니다. KISDI 보고서의 행위주체적 역량(know-what-to-delegate)과 같은 방향입니다. AXMOS·코드프레소가 AX Grow 프로그램으로 진행한 서울창조경제혁신센터 교육에서도 임직원 대부분이 이미 생성형 AI를 쓰고 있었지만, 일을 맡기는 방식은 따로 배워야 했습니다. 도구를 쓸 줄 아는 것과 맡길 줄 아는 것은 다른 역량이라는 것을 현장에서 확인한 사례입니다.

커리큘럼에 넣을 때는 세 가지 질문을 각 실습 끝에 붙이면 됩니다. 이 업무에서 AI에게 맡기면 안 되는 부분은 어디인가, AI가 만든 결과를 무엇으로 검증할 것인가, 최종 책임은 누가 지는가. 이 질문에 답을 적게 하면 활용 실습이 그대로 판단 훈련이 됩니다.

AI 교육 효과를 수치로 검증하려면 어떻게 해야 하나요?

교육 전에 기준선을 재고, 교육 뒤에 같은 기준으로 다시 재면 됩니다. 수료율과 만족도 설문은 "들었다"와 "좋았다"의 증거이지 "할 줄 안다"의 증거가 아니기 때문에, 역량 변화를 보려면 실제 업무 과제를 같은 채점 기준으로 두 번 측정해야 합니다. 순서는 네 단계입니다.

사전 진단. 교육 대상자가 실제 업무 시나리오에서 AI와 어떻게 일하는지 측정해 기준선을 만듭니다. 이 단계가 없으면 교육 뒤 숫자가 얼마나 좋아졌는지 증명할 수 없습니다.
교육과 실습. 활용 실습에 판단 단계(위임 범위, 검증 기준, 승인 지점)를 붙여 진행합니다.
사후 진단. 같은 채점 기준으로 다시 측정해 레벨 변화를 봅니다. 직군마다 문항은 달라도 채점 기준은 하나여야 부서 간 비교가 됩니다.
현업 추적. 30일 또는 90일 뒤 처리 시간, 처리 건수, 수정 비율처럼 업무 지표의 전후를 비교합니다.

측정 영역	지표	구하는 방법
역량 변화	교육 전후 진단 레벨 변화	같은 역량모델로 사전·사후 채점, 레벨 이동 인원 비율
과정 품질	프롬프트·중간 산출물·최종 결과물 점수	최종 결과물과 AI와 일한 과정을 함께 채점
판단 역량	위임 기준·검증 기준 작성 여부	실습 과제에서 맡기지 않을 일과 검증 방법을 적었는지 확인
현업 효과	처리 시간·건수·수정 비율	교육 전 4주와 교육 후 4주를 같은 업무로 비교

코드프레소의 AI Fluent는 이 가운데 1단계와 3단계를 맡는 AI 역량 진단 서비스입니다. 프롬프트 입력 이력, 중간 산출물, 최종 결과물을 함께 채점하고, 마케팅·HR·경영관리·CS·R&D 등 직군별로 문항은 다르지만 채점 기준은 전사 공통으로 두어 부서 간 비교가 가능합니다. 결과는 Entry, Beginner, Intermediate, Professional 4단계로 나오고, 현재 7개 트랙 중 'AI 바이브코딩 기반 업무 효율화'와 'AI Agent 기반 업무 효율화'는 개발 직군과 비개발 직군이 함께 응시하는 공통 트랙입니다.

코드프레소는 비개발자 AI 교육의 다음 단계를 "더 많은 도구를 가르치는 것"이 아니라 "교육 전후를 같은 자로 재고, 그 결과로 다음 교육을 정하는 순환"으로 봅니다. 10월 1일에 나온 네 건의 교육이 모두 이 순환 안에 들어가면, 교육 담당자는 연말에 "몇 명이 들었다" 대신 "어느 부서의 어떤 역량이 얼마나 올랐다"를 보고할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Q. 비개발자 AI 교육이란 무엇인가요?

개발 직군이 아닌 임직원이 생성형 AI와 AI 코딩 도구로 자기 업무를 자동화하거나 개선할 수 있도록 설계한 기업 교육입니다. 2026년 10월 기준으로 SK AX, 컨벤져스, 웍스피어 등이 바이브코딩이나 부서별 실습 과제를 중심으로 과정을 운영하고 있고, 코딩 없이 업무용 AI 에이전트를 만드는 실습이 표준 형태로 자리 잡고 있습니다.

Q. 바이브코딩 교육만 받으면 비개발자 AI 역량은 충분한가요?

도구로 결과물을 만드는 활용 역량은 늘지만, KISDI 보고서가 제안한 목적 설정, 결과 검증, 위임 판단 역량은 별도로 다뤄야 합니다. 활용 실습 끝에 "맡기면 안 되는 부분, 검증 방법, 최종 책임자"를 적게 하는 방식으로 같은 과정 안에서 보완할 수 있습니다.

Q. 교육 전후 AI 역량 진단은 어떤 방식으로 하나요?

실제 업무 시나리오 문항을 주고 AI와 함께 일한 과정을 채점하는 방식입니다. 코드프레소 AI Fluent는 프롬프트 입력 이력, 중간 산출물, 최종 결과물을 함께 채점해 Entry부터 Professional까지 4단계 레벨로 보여 주고, 교육 전후에 같은 기준으로 두 번 진단해 변화를 확인합니다.

Q. 우리 회사 교육 설계와 진단은 어디에 문의하나요?

코드프레소 sales@codepresso.kr 로 조직 규모, 대상 직군, 현재 운영 중인 AI 교육을 알려 주시면 교육 전후 진단 설계와 AI Fluent 트랙 구성을 안내해 드립니다.

참고 자료

작성: 코드프레소 GGP 본부 | 최종 수정 2026년 10월 2일