2025년 연말에 이어 2026년 새해 현재 까지

많은 HRD 담당자분들이 2026년 AI 교육 로드맵과 예산 수립에 집중하고 계실 시점입니다.

하지만, 보고용 계획서와 현장의 실무 사이에는 늘 온도 차가 존재합니다.

"AX(AI 전환)는 필수"라는 구호는 명확하지만,

정작 "무엇부터 실행할지"에 대한 로드맵은 불분명한 것이 현실입니다.

모두의연구소는 2025년 12월 18일,

AI 기업교육 담당자분들의 실제 현장의 목소리를 듣는 FGI(심층 인터뷰)를 진행했습니다.

조직의 AX 실행을 가로막는 병목 지점을 확인하고,

1분기부터 즉시 적용 가능한 실무 중심 가이드를 확인해보세요!

☑️이런 것을 얻어가실 수 있어요 !

AX 준비 가이드 Step 3 : FGI로 검증된 2026 AX 교육 트렌드와 현장의 실질적인 고민
AI기업교육 선정 기준: 실무 담당자들이 직접 밝힌 AI 교육 파트너 선택의 핵심 요건
2026 AX 실행 전략 : 1분기 내 성과 계획을 수립할 단계별 AX 로드맵 가이드

☑️본 콘텐츠는 이런 분들께 추천드려요 !

AX TF 담당자 : 2026년 AI 교육 연간 계획 및 예산 수립을 앞둔 담당자
HRD : 교육 참여도 제고와 정량적 성과 측정(ROI)이 고민인 운영자
C레벨: 이론 중심의 교육을 넘어 실무 중심의 AX 전환을 원하는 리더

1. 2026년 AX 전망: 이미 시작된 실행의 시대, 사라진 교육 비수기

연말은 보통 교육 비수기로 여겨지는데요,

하지만, 이번 FGI에서 확인한 분위기는 달랐습니다.

사라진 교육 비수기｜월별 성수기/비수기 구분 없이 2026년 전략을 준비하고 있었으며, 일부는 1월부터 즉시 교육을 실행하려는 움직임을 보였습니다.
실행 중심의 준비｜단순한 검토 단계를 넘어, 이미 전략 방향성을 확정하고 실행 단계로 진입하고 있다는 점이 인상적이었습니다.

🏢 기업 경우,

외부 기술 트렌드, 경영진 지시 동시 작용
2026년 전략은 이미 확정, 1월부터 바로 AI 교육을 시작할 수 있는 상태로 준비 중인 곳도 확인되었습니다.

🏫 공공·대학 경우,

정부지원사업 방향
지역 산업 고도화(DX → AX → 피지컬 AI) 속에서 AI 교육을 ‘할지 말지’는 더 이상 논의 대상이 아니었습니다.

2. 기술 도입보다 시급한 과제 : 우리 조직에 즉시 투입 가능한 ‘AI 실무 적합성’

담당자분들이 가장 많이 언급한 고민은

공통 1순위 고민은 ‘구성원 참여도’, ‘구성원들이 교육에 얼마나 참여할 것인가’였습니다.

2025년 11월, APEC 등 대외적인 이슈 이전부터 필요성은 인지하고 있었죠.

하지만, 실무진의 진짜 고민은 실행 전략(How)의 부재였습니다.

🏢 기업

‘비용은 적지 않은데, 실제로 직원들이 얼마나 참여할지 확신이 없다’
‘AI 교육은했는데, 이게 성과라고 말할 수 있을지 모르겠다’ → 참여도와 ROI를 동시에 설명해야 하는 부담

🏫 공공·대학

‘수준 차이가 큰 대상에게 같은 교육을 적용하기 어렵다.’
‘AI 교육 단가가 높아 예산 집행 부담이 크다’ → 난이도 조절 + 예산 효율성이라는 이중 과제

3. AX 성과 측정의 딜레마 : 여전히 안개 속인 정량적 지표와 ROI

"그래서 교육 효과가 어땠습니까?"라는 경영진의 질문, 가장 대답하기 어려운 질문이죠.

FGI 결과, 명확한 정량적 지표를 찾지 못해 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났습니다.

🏢 기업 경우

전사 차원의 통합 ROI 지표는 아직 없음, 팀별로 만족도·정성 피드백 위주 관리
설명은 해야 하는데, 기준을 정리해야하는 상태

🏫 공공·대학 경우

수강 인원, 출석률. 만족도 조사 중심의 기존 지표 유지
교육의 질적 성과를 설명하고 싶지만 보고 가능한 숫자는 여전히 ‘인원 수’에 머물러 있음

4. 실무 담당자가 말하는 ‘실패 없는 AI 교육 파트너’의 조건

담당자들은 수많은 교육 업체 중 어떤 기준으로 파트너를 선택했을까요?

🔍 모두의연구소를 어떻게 알게 되었는지?

🏢 기업: '검증된 관계'를 신뢰, 기존의 MOU 체결 또는 협업 경험을 바탕 파트너 컨택

🏫 공공·대학 : 좀 더 탐색적인 접근. 포털 검색이나 유튜브를 통해 정보를 얻거나,

AI 학부 학생 시절부터 알고 있던 커뮤니티 인지도를 통해 모두의연구소를 찾게됨

🏆 AI 기업교육 파트너, 선정 기준 Top 3

공통적인 우선순위는, '커리큘럼'과 '맞춤형' 역량이었습니다.

🏢 기업 (맞춤형 > 커리큘럼>전문성)

'조직 맞춤형' 설계가 되는지가 1순위였고, 그 다음이 커리큘럼의 완성도였습니다.

🏫 공공·대학 (커리큘럼 > 맞춤형 > 전문성)

우리 조직에 맞게 커스터마이징 가능한 커리큘럼
교육 대상·난이도가 직관적으로 설명되는 구조
강사진의 실무 기반 AI 전문성
운영 경험과 커뮤니케이션 속도
레퍼런스도 중요하지만, 우선순위 중 낮음

특히, ‘타사 교육 사례(레퍼런스)’보다

더 중요한 것은 목표–로드맵–성과가 구조적으로 설명되는 교육 설계였습니다.

5. 검증 끝에 내린 결론 : 왜 결국 ‘모두의연구소’여야만 했는가?

모두의연구소 장점은 무엇이었나요?

1. 실전성 : ‘교육장 문을 나설 때, 실무에 바로 적용 가능한가?’

고민 Point: 단순 이론 교육은 ‘현업 적용’이 어렵습니다.
‘모두의연구소 장점’ : 이론이 아닌 철저한 프로젝트 및 실습 기반 학습이 좋았습니다. 구성원이 직접 다뤄보고 결과물을 만들어보게 함으로써, 교육 직후 실무 투입이 가능한 ‘진짜 역량’을 확보할 수 있었습니다.

2. 강사 퀄리티 : ‘현업의 실무진을 만족시킬 수 있는가?’

고민 Point: 강사 퀄리티에 대한 고민은 실무진의 가장 큰 리스크입니다.
모두의연구소 장점: ‘타사 대비 강사진 수준이 매우 우수하다’는 검증을 마쳤습니다.

3. 전문성 : ‘트렌드만 좇는 겉보기에만 좋은 교육은 아닌가?’

고민 Point : AI 기술의 깊이를 이해하지 못하면, 얕은 교육으로 예산만 낭비할 수 있습니다.
모두의연구소 장점 : 현직 AI 연구원들이 인정할 만큼 "고급 기술을 제대로 가르칠 수 있는" 확실한 기술적 깊이를 보유하고 있습니다. 기초부터 심화까지, 전문성 신뢰도가 보장된 파트너였습니다.

6. 2026 AX, '교육'이 아닌 '실행 결과'를 설계해야 합니다.

FGI에서 확인한 명확한 사실은, 더 이상 "좋은 커리큘럼"만 찾지 않는다는 것입니다.

교육은 수단일 뿐, 핵심은 '그래서 우리 조직의 문제를 해결했는가'입니다.

☑️ 만족도 대신 '문제 해결'

문제 : 교육 만족도 5점 만점이 AX의 성공을 보장하지 않습니다.
해결 : 이제는 '얼마나 만족했는가'가 아니라, ‘현업의 병목을 실제로 해결했는가'를 증명해야 합니다.

☑️ 일회성이 아닌 '단계적 로드맵'

문제 : 특강 한 번으로 AX가 완성되지 않습니다.
해결 : FGI 결과, 선도하는 조직들은 이미 DX(디지털 기초)에서 AX(AI 활용),

더 나아가 피지컬 AI(로봇/제조) 로 이어지는 단계적 확장을 준비하고 있습니다.

2026년 AX는 확정되었는데, '1분기 실행 계획'이 막막하신가요?

방향은 확정되었지만,

구체적인 실행 단계에서 첫발을 떼는 막막함을 느끼는 것은 당연합니다.

2026년에는 조직의 현재 위치를 명확히 진단하고,

다음 단계로 넘어가기 위한 연속적인 로드맵을 구축해야 합니다.

2026년 AX 실질적 실행 위한 ‘현 위치 파악 3가지, 가이드' 입니다.

✅ Step1. AX 역량 수준 진단 :

모호했던 임직원의 AI 역량, 데이터로 투명하게 확인해 보셨나요?
조직의 현재 수준을 수치화할 수 있는 객관적인 진단 지표가 마련되어 있는지 먼저 점검해 보세요.

✅ Step2. 현재 위치 정의 :

남들을 따라가는 교육이 아닌, 우리에게 딱 맞는 단계가 필요합니다.
디지털 전환(DX) 기초 단계인지, AI 활용을 넘어 Physical AI 처럼 고도화 시점인지 '출발점'을 정의해야 합니다.

✅ Step3. 분기별 전략 설계:

당장 3개월 뒤 증명할 수 있는 구체적인 성공 사례는 무엇인지,
전사 확산을 이끌어낼 논리, 후속 계획이 촘촘하게 연결되어 있는지 확인이 필요합니다.

의미 있는 기업 AX의 출발점은 '교육'이 아니라 '진단'입니다.

모두의연구소는 사전 역량 평가 데이터를 기반으로

조직의 직무, 업무 환경, 기술 수준에 최적화된 맞춤형 솔루션만을 제안합니다.

AI로 일하는 조직의 성과를 연결하는

모두의연구소 AI 기업교육