경영진의 의사결정 중심 AI 활용 교육: 현대그룹 전사교육에서 2026년 사장단 교육으로 확장하다

AI를 도입하고도 경영진이 직접 쓰지 않는다면, 기업의 변화는 시작되지 않습니다.

안녕하세요, 데이터다이빙입니다.

“클로드 코드가 요즘 좋다던데, 우리 회사에도 적용할 수 있을까?”
“AI Agent를 활용하면 반복 업무를 모두 자동화할 수 있지 않을까?”

최신 산업과 기술 흐름을 빠르게 파악하는 경영진이라면 한 번쯤 던져볼 수 있는 질문입니다.
하지만 새로운 기술의 이름과 가능성을 아는 것만으로는 조직에 적합한 활용 방향을 결정하기 어렵습니다. AI가 실제로 어디까지 수행할 수 있는지 직접 경험해야, 조직 내부에도 구체적인 과제를 제시하고 도입
범위와 기준을 판단할 수 있습니다.

이번 글에서는 현대그룹과 함께 진행한 ‘기업 경영진의 의사결정 중심 AI 활용 교육’을 소개합니다.

2025년, 데이터다이빙은 현대그룹 임직원을 대상으로 생성형 AI 전사교육을 진행했습니다. 교육 이후 이어진 긍정적인 평가와 AI 활용에 대한 관심은 2026년 그룹 사장단 및 주요 경영진을 대상으로 한 교육으로 이어졌습니다.

실무자의 업무 효율화를 중심으로 시작된 AI 교육이 주요 경영진의 기술의 가능성과 활용 기준을 직접 확인하는 단계로 확장된 것입니다. 이번 교육은 개별 AI 도구의 기능을 익히는 데 그치지 않고, 경영진이
최신 AI 기술의 변화를 이해하고 이를 기업의 업무와 의사결정에 어떻게 활용할 수 있을지 판단하는 데
초점을 맞췄습니다.

2025년 현대그룹 AI 활용 전사교육

2026년 현대그룹 AI 활용 사장단 교육

경영진에게 필요한 것은 기능보다 ‘판단의 기준’

실무자 대상 AI 교육이 문서 작성이나 데이터 분석 등 개별 업무의 효율을 높이는 방법에 집중한다면,
경영진의 의사결정 중심 AI 활용 교육에서는 조금 다른 접근이 필요합니다.

경영진이 궁금해하는 것은 특정 AI 도구의 세부 기능보다 다음과 같은 질문에 가까웠습니다.

AI는 단순한 문서 작성을 넘어, 시장 조사와 의사결정 지원까지
현재 어느 수준까지 수행할 수 있는가
보고서 검토, 자료 요약, 시장 동향 파악 등 경영진의 업무 가운데
AI를 어떤 업무 범위까지 활용할 수 있는가
실제 도입 과정에서 사내 문서와 데이터를 활용할 때
보안 문제는 어떻게 검토해야 하는가
AI가 빠르게 처리할 수 있는 업무와
사람의 경험과 판단이 반드시 필요한 업무는 어떻게 구분해야 하는가
경영진은 AI가 제시한 출처와 수치, 분석 결과를
어떤 기준으로 검증하고 활용해야 하는가

이에 데이터다이빙은 AI 활용 경험이 서로 다른 임원진도 기술의 가능성과 한계를 함께 이해할 수 있도록 교육을 구성했습니다. 복잡한 기술 원리를 나열하기보다, 경영진이 AI를 직접 사용해야 하는 이유와 조직의 활용 원칙을 설정할 때 필요한 판단 기준을 중심으로 설계하였습니다.

2026 현대그룹 경영진의 의사결정 중심 AI 활용 교육 프로젝트 개요

간단한 실습으로 경험한 ‘질문의 차이’

실습 파트에서는 NotebookLM 딥리서치를 활용해, 경영진이 필요한 정보를 효과적으로 조사하기 위한
질문 설계 과정을 진행했습니다. 여러 자료를 하나의 업무 맥락 안에서 탐색하고 정리하는 과정을 중점으로 단계적으로 구체화여 구성하였습니다.

교육을 통해 AI에 역할과 상황, 요청 목적, 원하는 결과물의 흐름을 단계적으로 전달하며 같은 요청이라도 맥락과 조건에 따라 결과가 크게 달라지는 과정을 확인했습니다.

특히 CEO 실전 유즈케이스를 바탕으로 AI가 경영진의 관점과 업무 맥락을 반영하도록 설정하고,
기존 자료의 형식과 분석 수준을 참고해 결과를 도출하도록 진행되었습니다. 또한 확인되지 않은 내용을 사실처럼 제시하지 않도록 조건을 더하며, 질문의 구성에 따라 조사 결과의 깊이와 신뢰도가 달라지는 과정도 함께 살펴봤습니다.

이를 통해 AI 활용 경험이 많지 않은 경영진도 기능을 익히는 데 머무르지 않고 “어떤 상황에서 어떻게 활용할 수 있는가”를 이해할 수 있도록 구성되었습니다.

2026 현대그룹 경영진의 의사결정 중심 AI 활용 교육 실습 자료 발췌

AI 도입 가능성만큼 중요한 보안과 활용 범위

교육 과정에서는 AI의 가능성과 함께 실제 기업 도입 시 고려해야 할 보안 문제와 활용 기준도 중요하게
다뤘습니다. 생성형 AI를 업무에 적용할 때는 모든 정보를 그대로 입력하기보다, 기업의 내부 보안 정책과 데이터의 민감도를 먼저 확인해야 합니다.

또한 AI가 생성한 결과물을 그대로 의사결정에 사용하는 것이 아니라, 출처와 사실관계를 검토하고 사람의 판단을 거쳐 활용해야 합니다.

데이터다이빙은 다음 세 가지 질문을 중심으로 안전한 AI 활용 기준을 전달했습니다.

1. 무엇을 입력할 수 있는가

경영진의 첫 번째 고민은 “사내 자료를 AI와 함께 활용해도 되는가” 였습니다.
내부 문서를 기반으로 질문하면 활용도는 높아지지만, AI가 어디까지 해당 자료를
참고하도록 해야 하는지에 대한 판단이 필요했습니다.

교육에서는 보안상 활용가능한 파일을 전제로, AI가 주어진 자료의 범위 안에서
내용을 찾고 답하도록 설계하는 파일 기반 활용 과정을 다뤘습니다. 정해진 기준을
일방적으로 전달하기 보다, 실제 문서를 AI와 함께 사용할 때 무엇을 먼저 확인해야
하는지 경영진의 관점에서 생각해볼 수 있도록 구성했습니다.

2. 어떤 문제에 활용할 것인가

AI의 다양한 기능을 아는 것보다 중요한 것은
“경영진의 업무에서 실제로 어디에 활용할 수 있는가” 였습니다.
모든 문제를 AI에 맡길 수는 없지만, 어떤 업무에서는 정보를 파악하고
판단을 준비하는 시간을 크게 줄일 수 있기 때문입니다.

교육에서는 복잡한 현안의 쟁점을 먼저 파악하고, 관련 사례와
시장 동향을 조사하는 과정을 경영진의 업무 흐름에 맞춰 살펴봤습니다.
이를 통해 AI를 결론을 대신 내리는 도구가 아니라, 판단에 필요한 정보와 질문을
빠르게 준비하는 의사결정 지원 도구로 경험할 수 있도록 했습니다.

3. 결과를 어떻게 검토할 것인가

경영진의 또 다른 고민은 “AI가 내놓은 답변을 어디까지 믿어도 되는가” 였습니다.
AI의 결과는 형식이 정돈돼 있고 논리적으로 보이더라도, 실제로 존재하지 않는
출처나 부정확한 수치, 원문의 맥락이 빠진 해석이 포함될 수 있습니다.

교육에서는 검색 결과와 파일 기반 답변이 실제 근거와 일치하는지 직접 확인하고,
특정 문서를 기반으로 답하도록 하더라도 오류 가능성이 완전히 사라지는 것은
아니라는 점을 짚으며, AI의 답변을 완성된 결론이 아닌
검토와 판단이 필요한 결과물로 바라볼 수 있도록 했습니다.

이를 통해 경영진들이 AI 도입을 단순히 ‘사용할 것인가, 사용하지 않을 것인가’의 문제로 바라보기보다,
조직의 기준 안에서 어디에, 어떻게 적용할 것인지를 판단할 수 있도록 했습니다.

전사적 활용에서 리더의 첫 사용으로

이번 교육은 2025년 전사교육에서 시작된 현대그룹의 AI 학습 경험이 2026년 경영진의 의사결정 중심
AI 활용 교육으로 확장된 사례입니다. 당초 한 차례로 예정됐던 교육이 참석 수요를 반영해 추가 운영됐다는 점에서도, 생성형 AI가 일부 실무자의 관심사를 넘어 주요 의사결정자가 직접 이해하고 검토해야 할
경영 주제로 자리 잡고 있음을 확인할 수 있었습니다.

특히 이번 교육은 최신 AI 키워드와 트렌드를 소개하는 데 머무르지 않았습니다. 사장단과 주요 임원진의 실제 업무와 연결된 실습을 통해 AI가 어디까지 판단을 지원할 수 있는지, 어떤 지점에서 사람의 해석과
추가 검토가 필요한지를 직접 확인할 수 있도록 구성했습니다.

경영진들이 오랜 시간 축적해온 산업 경험과 경영 노하우를 실습에 반영하면서 질문과 프롬프트 역시
빠르게 구체화됐습니다. 실제 사업과 의사결정에 맞닿은 질문이 이어졌고, 전체 교육의 약 3분의 1은 경영진과 강사가 AI의 활용 가능성과 한계를 함께 검토하는 질의와 토론에 할애하기도 하였습니다.

기업의 AI 전환은 구성원이 새로운 도구를 사용하는 것만으로 완성되지 않습니다. 경영진이 직접 AI를 경험하고 기술의 가능성과 한계를 이해한 뒤, 조직에서 활용할 범위와 판단 기준을 설정할 때 실질적인 변화로 이어질 수 있습니다. 이에 따라 실무자 교육을 넘어, 경영진의 역할과 의사결정 환경에 맞춘 AI 활용 교육의 필요성도 더욱 커지고 있습니다.

데이터다이빙은 앞으로도 기업의 구성원과 의사결정자가 각자의 역할에 맞게 AI를 이해하고 활용할 수
있도록, 대상과 업무 환경에 최적화된 AI·AX 교육을 설계하겠습니다.

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