소비재 기업 생성형 AI 교육: 불가리 코리아 임원진의 업무 니즈를 실제 결과물로 구체화하다
AI를 이해하는 임원 교육에서, 직접 업무 결과물을 만드는 교육으로
안녕하세요, 데이터다이빙입니다.
생성형 AI를 도입하는 기업이 늘어나면서 임원 교육의 방향도 달라지고 있습니다. 최신 기술의 흐름을
이해하고 조직의 도입 방향을 판단하는 것을 넘어, 마케팅 전략을 수립하거나 세일즈 데이터를 분석하는 등 임원진이 직접 수행하는 업무에도 AI를 적용해야 하기 때문입니다.
특히 소비재 기업은 시장과 경쟁사의 변화를 빠르게 파악하는 동시에, 브랜드의 기준을 유지하며 고객에게 전달할 콘텐츠와 서비스를 만들어야 합니다. 생성형 AI 역시 일반적인 기능을 배우는 것보다 브랜드와
제품, 고객 데이터를 다루는 실제 업무 안에서 활용할 수 있어야 합니다.
불가리 코리아는 사장을 포함한 임원진을 대상으로 두 차례의 생성형 AI 교육을 진행했습니다.
첫 번째 교육에서는 AI의 변화와 다양한 업무 활용 사례를 살펴봤고, 이후 참여자들의 의견과 부서별
AI 도입이 필요한 업무를 바탕으로 두 번째 교육을 새롭게 설계했습니다.
이번 글에서는 불가리코리아와 함께 진행한 ‘소비재 기업 생성형 AI 교육’을 소개합니다.
이미 AI를 사용하는 임원진에게
필요했던 다음 단계
불가리 코리아는 이미 업무에 생성형 AI를 활용하고 있었습니다.
따라서 이번 교육은 AI의 기본 기능을 소개하는 입문 과정이 아니라, 기존 활용 수준을 확장하고 실제
업무에 적용할 수 있는 방법을 찾는 중급과정으로 기획했습니다.
참여자들은 조직의 방향을 결정하는 역할에만 머무르지 않고 마케팅 전략 수립, 경쟁사 조사, 데이터 분석, 엑셀 보고 등 실무와 가까운 업무를 직접 수행하고 있었습니다. 교육 역시 경영진을 위한 일반적인 AI
트렌드나 의사결정 사례보다, 임원진이 자신의 업무에 바로 연결해볼 수 있는 활용 장면을 보여주는 것이 중요했습니다.
데이터다이빙은 첫 번째 교육에 앞서 사전 조사를 진행하고, 기존 AI 활용 경험과 관심 업무를 확인해
교육의 난이도를 조정했습니다. AI를 처음 접하는 사람을 전제로 기능을 설명하기보다, 생성형 AI가
기존 업무방식을 어떻게 바꿀 수 있는지를 다양한 사례와 시연을 통해 체감하도록 구성했습니다.
AI의 가능성을
소비재 업무의 장면으로 바꾸다
첫 번째 교육에서는 생성형 AI를 단순히 질문에 답하거나 문서를 작성하는 도구가 아니라, 정보를 탐색하고 자료를 분석하며 업무의 여러 단계를 수행하는 실행 도구로 바라봤습니다.
업계 동향과 경쟁사 전략을 조사하는 방법부터 긴 보고서의 핵심 내용을 학습하고 정리하는 방법, 전략기획을 지원하는 챗봇 제작, KPI 계산과 데이터 분석까지 임원진의 업무와 연결되는 활용 사례를 다뤘습니다.
여기에 브랜드 홍보 영상 제작, 경쟁사 재무자료 분석과 시각화, 파일 정리, 한국어와 이탈리아어 통역 등
불가리 코리아의 글로벌 업무와 소비재 기업의 특성을 고려한 사례도 함께 구성했습니다.
생성형 AI가 모든 결과를 대신 판단한다는 관점보다는, 사람이 필요한 기준과 맥락을 제공하고 AI가
조사·정리·제작 과정을 지원하는 구조를 이해하는 데 중점을 뒀습니다. 출처와 수치가 중요한 조사 업무에서는 결과를 다시 검증해야 한다는 점도 함께 다루며, 활용 가능성과 주의사항을 균형 있게 전달했습니다.
각 부서의 자동화 하고 싶은 업무가
두 번째 교안이 되다
첫 번째 교육이 끝난 뒤에는 참여자와 각 부서가 생성형 AI를 실제로 적용해보고 싶은 업무에 대해 의견을 받았습니다.
단순히 만족도나 교육 후기를 수집하는 데 그치지 않고, 현재 어떤 작업을 반복하고 있는지, 어떤 자료를
수작업으로 취합하고 있는지, AI를 활용해 무엇을 개선하고 싶은지를 구체적으로 확인했습니다.
이렇게 수집한 니즈는 두 번째 교육의 교안을 설계하는 기준이 됐습니다.
대표적인 요구는 세일즈 데이터 관리와 보고 업무의 자동화였습니다. 여러 자료를 확인해 매출을 비교하고 정기적으로 업데이트되는 데이터를 정리하는 과정에서 반복 작업이 발생하고 있었기 때문입니다.
다만 여러 사내 시스템과 원본 파일을 연결하는 자동화는 짧은 교육만으로 완성하기 어렵습니다.
데이터다이빙은 실제 내부 자료를 그대로 사용하는 대신 제품, 매장, 판매채널, 매출 등의 구조를 반영한
가공 데이터를 활용했습니다. 이를 통해 보안과 운영 환경을 고려하면서도 실제 업무와 유사한 조건에서
자동화의 원리와 구현 방식을 경험할 수 있도록 구성했습니다.
반복되는 세일즈 데이터를
자동화하는 실습으로
두 번째 교육에서는 첫 회차 이후 확인한 니즈를 바탕으로 생성형 AI를 엑셀과 세일즈 데이터 업무에
적용하는 방법을 집중적으로 다뤘습니다.
참여자들은 데이터의 위치와 처리 조건을 AI에게 설명해 필요한 엑셀 수식을 생성하고, 반복 작업을 수행하는 VBA 코드를 만드는 과정을 실습했습니다. 생성된 코드를 그대로 사용하는 데서 끝내지 않고, 실행 중
발생한 오류와 사용 환경을 AI에게 다시 전달해 코드를 수정하는 과정도 함께 진행했습니다.
이어 제품군·매장·기간별 매출을 피벗테이블과 차트로 정리하고, 총매출과 판매수량, 평균단가 등의
주요 지표를 한눈에 확인할 수 있는 대시보드를 구현했습니다.
중요한 것은 특정 함수나 코드를 외우는 것이 아니었습니다. 데이터가 어떤 구조로 구성돼 있는지,
어떤 조건으로 분류해야 하는지, 최종 결과를 어디에 표시해야 하는지를 AI가 이해할 수 있도록 설명하는 방법을 익히는 것이 핵심이었습니다.
이를 통해 참여자들은 생성형 AI가 단순히 엑셀 사용법을 알려주는 도구가 아니라, 반복되는 데이터 처리 과정을 설계하고 실행 가능한 자동화로 발전시키는 도구가 될 수 있다는 점을 확인했습니다.

각자의 업무 아이디어를 작동하는 결과물로
두 번째 교육은 엑셀 자동화에서 멈추지 않고, 각자의 업무 아이디어를 직접 화면과 기능을 갖춘 결과물로 구현하는 과정까지 확장했습니다.
Google AI Studio를 활용해 원하는 서비스의 목적과 사용자, 필요한 기능을 자연어로 설명하고, 생성된 결과를 대화를 통해 수정하며 프로토타입을 제작했습니다. 불가리 코리아의 제품 맥락을 반영한 추천
서비스뿐 아니라 마케팅을 위한 모델 소싱, HR 커뮤니케이션 등 참여자마다 서로 다른 업무 주제가 결과물로 이어졌습니다.
특히 이번 교육에는 사장을 포함한 임원진이 직접 실습에 참여했습니다. 완성된 예시를 살펴보는 데 그치지 않고, 각자 해결하고 싶은 업무를 정한 뒤 필요한 기능과 형태를 구체화했습니다.
같은 도구를 사용하더라도 결과물은 모두 같지 않았습니다. 담당하는 업무와 해결하려는 문제에 따라
서로 다른 방향으로 발전했습니다. 이는 생성형 AI 교육이 정해진 기능을 따라 하는 실습보다, 참여자가
자신의 업무를 AI가 이해할 수 있는 조건으로 바꾸고 실제 결과물을 만들어보는 과정이어야 한다는 점을
보여줍니다.
다만 교육에서 제작한 결과물은 실제 운영 시스템이 아니라 업무 아이디어와 구현 가능성을 확인하기 위한 프로토타입입니다. 실제 서비스로 활용하려면 데이터베이스와 서버, 접근 권한, 보안 기준 등을 추가로
검토해야 한다는 점도 함께 안내했습니다.
소비재 기업의 AI 활용은
현업을 아는 리더에서 시작된다
불가리 코리아의 생성형 AI 교육은 동일한 임원진을 대상으로 두 차례의 교육을 연결했다는 점에서 의미가 있습니다.
첫 번째 교육에서는 생성형 AI가 시장조사와 전략기획, 데이터 분석, 콘텐츠 제작 등 소비재 기업의 여러
업무에 어떤 변화를 만들 수 있는지 살펴봤습니다. 이후 참여자와 부서의 의견을 수집하고, 이를 바탕으로 세일즈 데이터 자동화와 업무별 프로토타입 제작을 중심으로 두 번째 교육을 다시 설계했습니다.
임원 교육이라고 해서 반드시 거시적인 AI 전략과 의사결정만을 다뤄야 하는 것은 아닙니다. 마케팅과
세일즈, 데이터 관리처럼 현업과 가까운 업무를 직접 수행하는 리더에게는 자신이 담당하는 업무를 AI로
바꿔보는 경험이 필요합니다.
AI의 가능성을 이해하는 것과 실제 업무에 적용하는 것 사이에는 구체적인 업무 정의와 실행 과정이 필요합니다. 데이터다이빙은 교육 전 사전 조사, 첫 교육 이후의 니즈 수집, 업무 맥락을 반영한 교안 재설계를
통해 두 단계를 연결했습니다.
소비재 기업의 AI 활용 역시 새로운 도구를 도입하는 것만으로 완성되지 않습니다. 브랜드와 제품, 고객을 가장 잘 이해하는 구성원이 자신의 업무 안에서 활용 과제를 찾고 직접 결과물로 구현할 때, 생성형 AI는
조직의 실질적인 변화로 이어질 수 있습니다.

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