🎥 [무료] HR 웨비나 다시보기(+PDF)

성과가 좋은 신입사원이 자신이 만든 프롬프트의 공유를 거절했습니다. 회사는 어떻게 해야 할까요?

회사 계정과 데이터로 만든 업무 산출물은 회사의 관리 대상이 될 수 있습니다. 퇴근 후 개인이 익힌 숙련은 사정이 다릅니다.

문제는 직원보다 조직에 있습니다.

직원은 AI를 업무에 끌어들였지만 조직은 그 사용법을 어떻게 기록하고 나눌지 정하지 않았습니다. 공식적인 공유 경로가 없으면 좋은 프롬프트는 개인 계정에 남습니다. 검증하지 않은 AI 활용은 회사의 위험이 됩니다. 그렇다고 무조건 공유하라고 요구하면 직원은 노하우를 더 숨기게 될 것입니다.

"HR의 역할은 공유를 강요하는 데 있지 않습니다." 구성원이 안심하고 노하우를 나눌 수 있는 조건을 설계해야 합니다.

이번 링글 HR 웨비나에서는 글로벌 전략 컨설팅(베인)과 빅테크(카카오엔터·LINE)를 거쳐, 현재 AI 기업 라이너에서 AI 전략을 총괄하고 있는 강정구 총괄님을 모시고, 이 질문에 정면으로 답합니다.

연사 정보

강정구 님 · 라이너(Liner) AI 전략 총괄

• 현 라이너 AI 전략 총괄
• 국민경제자문회의 AI경제 정책자문단 위원
• 주간 AI 뉴스레터 「AI 로스팅」 발행인
• 前 베인앤컴퍼니 이사 (전략·Digitalization·M&A)
• 前 카카오엔터테인먼트 본부장
• 前 LINE 태국사업 최고전략책임자(CSO)

"AX의 다음 경쟁력은 더 좋은 AI 모델이 아니라, 지식을 축적하고 다시 쓰는 조직의 능력입니다. 개인이 AI로 더 잘 일하게 하는 데서 그치지 않고, 그 과정에서 쌓인 노하우를 조직이 다시 쓸 수 있는 자산으로 바꿔야 합니다."

[핵심] '컴퍼니 브레인'을 구축하는 다섯 단계

AI 활용을 개인의 생산성에 머물게 하지 않으려면 조직이 세 가지 질문에 답해야 합니다.

컴퍼니 브레인
= 스킬 라이브러리 × MCP 허브 × LLM 위키

스킬 라이브러리는 검증된 업무 방식, MCP 허브는 AI와 사내 도구·데이터의 연결, LLM 위키는 실행 과정에서 쌓이는 조직 지식을 뜻합니다.

컴퍼니 브레인은 IT 부서가 도입하는 하나의 AI 도구가 아닙니다. 검증한 업무 방식을 스킬 라이브러리에 쌓고, MCP 허브로 업무 도구와 데이터에 연결하며, 실행 과정에서 얻은 맥락과 판단 기준을 LLM 위키에 축적하는 — HR과 현업이 함께 설계하는 조직 운영 체계입니다.

1~3단계에서 스킬을 만들고, 4단계에서 업무 환경에 연결하며, 5단계에서 실행 지식을 축적합니다.

강연 상세 목차

문제 진단에서 HR의 실행 과제까지 — 강연이 끝나면 우리 조직에서 먼저 축적할 업무를 고르고, 노하우의 공유와 보상, 접근 권한을 설계하는 기준을 세울 수 있습니다.

• 1부. 직원은 빨라졌는데, 조직은 왜 그대로인가 개인이 AI를 많이 쓰는 것과 조직의 생산성이 높아지는 것은 다른 문제입니다. 프롬프트와 업무 노하우가 개인에게만 남을 때 지식 손실과 섀도우 AI, 품질 및 책임 문제가 생기는 이유를 살펴봅니다.

• 2부. 암묵지를 조직의 자산으로 바꾸는 법 (실연) 목표를 정하는 단계부터 최종 판단까지 실제 업무를 AI와 함께 진행합니다. 숙련자의 판단 기준을 프롬프트와 체크리스트, 업무 절차로 정리하는 과정도 직접 보여드립니다.

• 3부. 노하우는 강제로 모이지 않습니다. 회사 자산과 개인 숙련을 어떻게 나눌지, 기여를 어떻게 인정하고 보상할지, 업무 과정을 어디까지 기록할지 기준을 제안합니다.

• 4부. HR의 역할을 다시 정합니다. AI 사용법을 교육하는 데서 멈추지 않습니다. 직무와 리더십, 평가와 보상, 지식 관리와 거버넌스를 어떻게 연결할지 살펴보고, 각 회사가 시작할 만한 첫 실험도 함께 정리합니다.

이런 분께 추천합니다

• 전사 AI 교육을 했지만 현장의 일하는 방식은 달라지지 않았다
• 직원의 AI 활용법이 개인에게만 남고 회사의 자산으로 쌓이지 않는다
• 직원이 만든 프롬프트와 자동화 방식의 소유 및 공유 기준이 없다
• AI 시대에 맞춰 직무와 리더의 역할, 평가 기준을 다시 정해야 한다
• 생산성을 높이면서 보안과 품질, 감시 우려도 함께 다뤄야 한다