AI 도입을 고민하는 기업 담당자들이 가장 많이 하는 질문은 비슷합니다.
“어떻게 하면 우리 구성원들이 AI를 실무에 쓸 수 있을까요?”
구성원 대부분이 비개발 직군인 조직이라면 이 고민은 더 큽니다. 원티드가 함께한 한 뷰티 기업의 <AX 챔피언 1기>는 이 질문에 4주 만에 답을 내놓은 사례입니다.
💡원티드 AX 챔피언이란?
AX 챔피언은 직무·연차와 상관없이 본인 업무의 반복·비효율을 AI로 직접 해결하고 팀 단위로 확산하는 실습 프로그램입니다. 4~9주 간 개발자와 비개발자 구분 없이 개인 업무를 과제로 설정하고 참여하거나, 서로 다른 직군이 한 팀으로 모여 공동의 문제를 해결합니다.
68%가 ‘질문하고 요약받는’ 수준에서 출발했다
2026년 8월 5일부터 9월 4일까지 4주간, 이 회사 구성원 19명이 AX 챔피언 1기에 참여했습니다. 구매, 무역, VMD, 기획, HR까지 직군은 제각각이었습니다. AI 활용 수준에 대한 자가 진단 결과, 전체 구성원의 68%가 L1~L2, 즉 ‘AI에게 질문하고 요약받는’ 기초 단계에서 출발했습니다. AI를 업무에 깊이 써본 사람은 소수였습니다.
프로그램은 매주 한 번 그 주에 만든 것을 발표하고 점검하는 온라인 모임(온라인스크럼)을 열고, 화요일마다 클로드(Claude) 활용 교육을 진행하며, 참여자 각자 업무에서 불편했던 부분을 하나씩 골라 4주 동안 산출물로 완성하는 방식으로 설계됐습니다.
4주 후, 구성원들이 보여준 성과
4주가 지난 뒤 **완주율은 100%, 수료율은 95%**였습니다. 95%가 L3(숙련) 이상에 도달했고, 실제 업무에 쓸 수 있는 산출물 배포까지 마쳤습니다. 주차별 과제 제출율도 평균 96%를 기록할 만큼 참여도가 높았죠.
만들어보는 단계(구현)에서 실제로 써보는 단계(배포)로 넘어간 인원은 매주 늘었습니다. 5명, 8명, 10명 순으로요. 4주라는 기간이 ‘만들어보는 것’과 ‘실제로 써보는 것’ 사이의 문턱을 넘기기에 충분한 시간이었다는 뜻입니다.
성장 폭이 가장 컸던 참여자는 구매파트 소속이었습니다. 사전 진단에서 전체 최저 수준(L1)으로 출발했지만 4주 후 실무 배포까지 도달했습니다.
HR 부서의 한 참여자는 신규 입사자에게 30일, 60일, 90일 차마다 먼저 말을 걸어 적응 상태를 묻고, 답변의 내용과 어조까지 살펴 어려움의 신호를 미리 잡아내는 ‘온보딩 케어 챗봇’을 만들었습니다. 프로그램이 끝날 무렵 이 챗봇은 이미 신규 입사자 온보딩에 실제로 쓰이고 있었습니다.
사전 지식과 실행 속도는 비례하지 않았다
사전 진단에서 가장 높은 레벨(L4, 상급)로 평가받은 한 참여자는 1주 차에 실행 착수 자체가 늦어지며 잠깐 가장 낮은 단계로 떨어졌습니다. 이후 다시 속도를 내 최종적으로는 대시보드 두 개를 모두 배포 단계까지 완성했습니다. 사전 지식과 실전 실행 착수 속도는 별개였습니다.
더 눈에 띄는 반전은 프로그램의 마지막 일정인 해커톤데이에서 나왔습니다. 참여자 19명 전원이 같은 가상 데이터를 놓고 자유 주제로 프로토타입을 만들어 겨루는 자리였는데, 여기서 전체 1위를 차지한 참여자는 4주 내내 구현 단계에 머물며 탈락 위험군으로 분류됐던 사람이었습니다. 매주 쌓이는 진행 지표로는 뒤처져 보였지만, 짧고 집중된 시간에는 가장 완성도 높은 결과물을 냈습니다. 심사는 회사 측 기술총괄 임원과 부서장이 문제를 얼마나 잘 짚었는지, 결과물이 얼마나 쓸만한지를 기준으로 진행했습니다.
매주 진행 상황을 점검하는 것과 실제 역량을 확인하는 것은 다른 이야기였습니다. 꾸준히 실행하는 태도가 사전 지식보다 더 크게 작용했습니다.
강의보다 오래 남는 것은 ‘직접 해본 경험’
프로그램이 끝난 뒤 진행한 회고 설문(19명 중 14명 응답)에서 동료 추천 의향은 5점 만점에 4.29점, 전반적 만족도는 4.21점이었습니다. 다시 참여할 생각이 없다고 답한 사람은 0명이었습니다. 가장 도움이 된 활동으로는 개인 프로젝트 실행이, 가장 성장한 부분으로는 AI 도구 활용 능력이 각각 1위로 꼽혔습니다.
참가자들의 목소리도 비슷한 방향을 가리킵니다.
“직접 프로토타입을 완성해 배포까지 해봤을 때 성취감이 컸습니다.” “메일 정리 자동화 시스템을 만들어서 실제로 업무 시간이 크게 줄었어요. “해커톤데이에서 같은 데이터로 동료들이 전혀 다른 결과물을 만든 걸 보고 접근 방식의 다양성을 느꼈어요.”
AX 챔피언의 다음 단계: 가상 데이터를 넘어
이번 프로그램은 보안을 위해 전 과정을 가상 데이터로 진행했습니다. 그 덕분에 안전하게 학습할 수 있었지만, “실제 업무 데이터에 적용해도 지금처럼 동작할까?”라는 질문이 남았습니다. 사내 데이터로만 처리되는 환경에서 여러 AI 모델을 연결한 에이전트를 만드는 것이, 이 회사와 원티드가 함께 그리는 다음 단계입니다.
19명이 4주 동안 보여준 건 결과물의 완성도만이 아니었습니다. 사전 지식이 낮았던 사람이 끝까지 배포까지 갔고, 사전 지식이 높았던 사람 중 일부는 중간에 주저앉았다가 다시 올라왔습니다. AI를 실무에 쓰는 힘은 얼마나 알고 시작하느냐보다, 매주 얼마나 붙잡고 있었느냐에서 갈렸습니다.