임원한테 프롬프트를 가르치면 안 됩니다. 리더가 ChatGPT에 직접 프롬프트를 입력할 일은 사실 별로 없거든요. 리더가 해야 하는 건 우리 부서 업무 중 어디에 AI를 넣을 수 있는지 판단하고, 팀원에게 방향을 잡아주고, 예산과 시간을 확보해주는 것이죠.
한국AI교육진흥원이 캐롯손해보험 AI리더교육을 설계할 때 가장 먼저 한 일도 프롬프트 실습 비중을 줄이는 것이었습니다. 프롬프트 기초는 1시간으로 압축하고, 나머지 7시간을 부서별로 AI를 어디에 쓸 수 있는지 직접 설계하는 데 배분했죠.
캐롯손해보험은 모바일 기반 자동차보험으로 출발한 디지털 보험사입니다. 기술 수용도가 높은 편인데, 그런 회사에서도 리더급 AI교육은 처음이었거든요. 전략/투자, 마케팅, 리스크관리, 디자인. 4개 부서 리더들이 하루 8시간을 함께 보냈습니다.
같은 도구인데 결과물이 완전히 달랐습니다
같은 날, 같은 강의실에서 교육을 받았는데 4개 부서가 만든 결과물이 전혀 달랐습니다. 이게 이 교육에서 가장 중요한 순간이었죠. AI라는 같은 도구도 어떤 업무에 붙이느냐에 따라 완전히 다른 형태가 된다는 걸 리더가 직접 본 겁니다.
전략/투자 부서는 경쟁사 공시 자료와 업계 리포트를 넣으면 투자 판단에 필요한 요약과 리스크 포인트를 뽑아주는 도구를 만들었습니다. 주니어가 반나절 걸려 정리하던 작업의 초안이 30분이면 나왔죠.
마케팅 부서는 고객 세그먼트별 개인화 메시지에 집중했습니다. 20대 첫 차 보험 가입자와 50대 갱신 고객에게 같은 문자를 보낼 수는 없으니까요. 세그먼트 정보를 넣으면 톤과 내용이 다른 카피 3~5개가 나오는 구조를 설계했습니다.
리스크관리 부서의 결과물이 가장 바로 쓸 수 있는 수준이었습니다. 고객 해지 사유를 분류하고 패턴을 분석해서 이탈 위험이 높은 고객군에 대한 대응 전략 초안까지 자동으로 나오는 흐름이었거든요. 리더가 교육 중에 이거 다음 주 회의에 바로 가져갈 수 있겠다고 했습니다.
디자인 부서는 캐롯의 브랜드 컬러, 톤, 캐릭터 가이드라인을 프롬프트에 반영해서 광고 시안 초안을 뽑았습니다. 처음부터 작업하는 것 대비 아이디에이션 시간이 확 줄었죠.
보험업에서 AI가 건드리는 지점
보험은 결국 데이터 산업입니다. 계리, 언더라이팅, 클레임 처리, 고객 관리. 핵심 업무가 전부 데이터에 기반하죠. 그런데 보험사 직원 대부분은 데이터 분석 전문가가 아닙니다. 엑셀과 사내 시스템 다루는 수준에 머무는 경우가 많거든요.
생성형 AI가 여기서 의미 있는 이유가 뭘까요. 코딩 없이도 비정형 데이터를 분류하고 요약할 수 있게 된 것입니다. 캐롯 리스크관리 부서가 만든 해지 분석 도구가 좋은 예죠. 기존에는 해지 사유를 코드로 분류해서 통계만 뽑았는데, AI를 쓰면 고객이 상담 중에 실제로 한 말까지 패턴 분석에 넣을 수 있었습니다. 차원이 다른 분석이 가능해진 거죠.
리더교육에서 중요한 건 도구를 잘 다루는 게 아닙니다. 이 기술이 우리 조직의 의사결정을 어떻게 바꿀 수 있는지, 리더 스스로 그려볼 수 있어야 합니다.
8시간을 이렇게 나눴습니다
하루 8시간에 4개 부서가 각각 결과물을 내려면 시간 배분이 중요합니다.
오전 3시간은 전체 공통 세션이었습니다. AI 도구의 작동 원리와 보험업 적용 사례를 빠르게 다뤘죠. 여기서 포인트는 프롬프트 기법을 가르친 게 아니라 사례를 보여줬다는 겁니다. 해외 보험사 A가 클레임 처리에 이렇게 쓰고 있고, 국내 B사는 언더라이팅에 이런 시도를 했다. 이런 식으로 리더의 관심을 먼저 끌었거든요.
오후 5시간은 부서별 워크숍이었습니다. 각 부서가 우리 업무 중 AI로 개선할 수 있는 과제 하나를 정하고 프로토타입을 직접 만들었죠. 한국AI교육진흥원 강사가 부서별로 순회하며 기술적 피드백을 주고, 리더들은 결과물의 실무 적합성을 판단하는 역할을 했습니다.
마지막 1시간은 부서별 발표와 크로스 피드백이었습니다. 다른 부서의 결과물을 보면서 우리 부서에도 비슷하게 적용할 수 있겠다는 아이디어가 나왔죠. 교육을 많이 해보면 느끼는 건데, 이 크로스 피드백 시간이 리더교육에서 효과가 가장 큰 구간입니다. 리더끼리 서로 자극을 받거든요.
교육 이후에 진짜 변화가 시작됩니다
리더 교육의 효과는 당일이 아니라 그 이후에 나타납니다. 리더가 AI를 직접 경험하면 팀에 돌아가서 두 가지를 하거든요. 실무자에게 AI 활용을 독려하는 것, 그리고 도입에 필요한 예산과 시간을 확보해주는 것.
실무자만 교육을 받으면 흔히 벌어지는 일이 있습니다. 교육받은 직원이 업무에 AI를 쓰려고 하면 상사가 그거 검증된 거냐, 기존 방식대로 해라고 막는 거죠. 리더가 먼저 교육을 받으면 이 장벽이 사라집니다. 오히려 리더가 먼저 이거 한번 적용해봐라고 제안하게 되거든요.
캐롯손해보험도 리더 교육 이후 실무자 대상 후속 교육이 이어졌습니다. 리더들이 각 부서에서 방향을 미리 잡아둔 상태라 실무자 교육의 초점이 훨씬 구체적이었죠.
금융 AI교육에서 먼저 세팅해야 할 것
금융업, 특히 보험업은 규제가 강합니다. 그래서 금융AI교육에서는 이건 안 됩니다를 먼저 명확히 해야 참가자들이 안심하고 실습에 집중할 수 있거든요. 고객 개인정보를 AI에 넣으면 안 된다는 원칙, 생성된 결과물을 그대로 고객에게 보내면 안 된다는 가이드라인을 교육 시작할 때 먼저 세팅했습니다.
이 제약 안에서도 쓸 수 있는 영역은 충분합니다. 내부 보고서 초안, 시장 분석 요약, 마케팅 카피, 교육 자료 제작. 고객 데이터를 직접 건드리지 않으면서도 효율을 높일 수 있는 업무가 많거든요.
리더들이 이 경계를 인식한 상태에서 AI 활용 범위를 정하는 것. 이게 이 교육의 핵심 성과였습니다. 도구를 잘 쓰는 것보다 어디에 쓰고 어디에 안 쓸지를 아는 것이 리더에게는 더 중요한 역량이거든요.
