AI 교육이 기업교육의 필수 주제로 자리 잡으면서, 교육을 바라보는 기준도 달라지고 있습니다. 어떤 주제가 인기 있는지, 어떤 강사가 유명한지를 넘어 이제는 ‘우리 구성원에게 정말 필요한 교육인가?’, ‘우리 회사의 상황과 수준에 맞는가?’가 중요해졌습니다. 휴넷이 실제 기업교육 현장에서 수집한 교육담당자 만족도와 VOC를 분석해 보니 이러한 변화가 더욱 선명하게 나타났는데요. 성공적인 교육 운영을 위해 담당자들이 주목해야 할 '우리 회사 맞춤 AI 교육'의 조건을 살펴봤습니다.

교육담당자들은 이제 개별 과정 단위의 교육을 고민하는 것을 넘어, 교육 대상과 주제를 단계적으로 확장하며 '구성원의 성장 여정'을 고민하고 있습니다. 실제 후속 교육 요청 방식에서도 이러한 변화가 뚜렷하게 나타났는데요. 

단순·단발성 교육 요청은 감소한 반면, 대상과 차수를 확대하거나 다주차 심화 과정으로 발전시키려는 요청은 모두 증가했습니다.

예를 들어 AI 교육이나 리더십 교육도 하나의 과정으로 끝내는 것이 아닙니다. ‘이번에는 어떤 교육을 하지?’ 에서 ‘우리 구성원에게 어떤 성장 경로를 만들어줄까?’로 교육담당자의 고민이 단일 과정 선정에서 장기적인 학습 여정 설계로 확장되고 있습니다. 

AI 교육이 보편화되면서, 기업이 기대하는 교육의 수준도 달라지고 있습니다. 2026년 조사에서 AI·디지털 교육에서는 전년 대비 다소 만족도가 낮아진 모습이 나타났는데요. 이는 단순한 만족도 하락이라기보다, AI 활용 경험이 쌓이면서 교육에 대한 기대와 요구가 더욱 다양해지고 있다는 신호로 볼 수 있습니다. 기업마다 AI를 활용하는 환경이 다르고, 같은 조직 안에서도 구성원의 AI 경험과 숙련도에 차이가 있기 때문입니다.

누군가에게는 AI의 기본 개념부터 필요한 반면, 누군가에게는 이미 알고 있는 내용을 넘어선 심화 교육이 필요합니다. 같은 주제, 같은 난이도의 교육만으로 다양한 학습자의 기대를 충족시키기 어려워진 것입니다.

따라서 AI 교육에서는 강사의 전문성뿐만 아니라 교육 대상자의 수준과 기업의 환경을 사전에 파악하고 이에 맞춰 과정의 난이도와 내용을 설계하는 것이 더욱 중요해지고 있습니다. 이제 AI 교육도 ‘모두에게 같은 교육’보다 ‘우리 회사와 구성원에게 맞는 교육’이 필요합니다.

그런데 로드맵을 만들기 위해 교육담당자가 모든 과정과 강사를 직접 찾아 비교하기는 쉽지 않습니다. 어떤 과정이 우리 구성원에게 적합한지, 어떤 강사가 우리 회사와 잘 맞을지, 현재 교육 이후에는 무엇을 연결하면 좋을지까지 하나하나 탐색하고 판단해야 하기 때문입니다.
 
또한 실제 데이터에서도 교육 이후 후속 교육 니즈가 구체적인 요청으로 이어지지 않는 약 20~30% 수준의 공백도 확인됐습니다. 교육 니즈 자체가 없다기보다, 어떤 선택지가 있는지 알지 못해 요청으로 구체화되지 않았을 가능성이 높습니다. 

이제 교육담당자에게 필요한 것은 더 많은 과정 목록이 아닐 수 있습니다. 우리 회사의 교육 이력과 목적을 이해하고, 필요한 과정을 먼저 선별해주는 큐레이션입니다.