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AI 팀 마이크로러닝

혼자 하는 AI 실험을 함께하는 팀 리추얼로 바꿔보세요. 팀 미팅 중에 진행하는 이 짧고 부담 없는 AI 실험은 모두가 자신감을 높이고 효과적인 방법을 공유하며 최고의 아이디어를 팀 전체의 업무 방식으로 발전시키는 데 도움이 됩니다.

테이블에서 함께 일하는 여러 사람
목록 아이콘
준비 시간

10분

스톱워치 아이콘

진행 시간

30분

그룹 아이콘

인원

3~10명

5초 요약

  • 정기적인 팀 미팅에 AI 학습 시간을 포함합니다.
  • 모든 팀원에게 혼자 또는 짝을 이뤄 AI로 문제를 해결하는 간단한 도전 과제를 제공합니다.
  • 빠른 데모를 공유하고 팀이 배운 점을 캡처합니다.
필요한 사항
  • 미팅 공간 또는 화상 회의
  • Confluence 페이지 또는 화이트보드와 같은 공유 문서
  • Atlassian의 Rovo와 같은 AI 도구 또는 선호하는 AI 도구
  • 타이머(선택 사항)

AI 팀 마이크로러닝 세션을 진행하는 방법

혼자 하는 AI 실험을 함께하는 팀 리추얼로 바꿔보세요. 팀 미팅 중에 진행하는 이 짧고 부담 없는 AI 실험은 모두가 자신감을 높이고 효과적인 방법을 공유하며 최고의 아이디어를 팀 전체의 업무 방식으로 발전시키는 데 도움이 됩니다.

AI 팀 마이크로러닝이란 무엇입니까?

AI 팀 마이크로러닝은 정기적인 팀 미팅 중에 진행하는 짧은 세션으로, 모든 팀원이 동시에 AI를 실험해 본 후 배운 점을 공유하는 시간입니다.

팀은 이 세션 중에 다음을 수행합니다.

  • AI로 해결할 간단한 도전 과제를 선택합니다
  • 혼자 또는 짝을 이루어 AI로 문제를 해결하는 방법을 10~15분 동안 알아봅니다
  • 다시 함께 모여 성공 사례와 실패 사례를 짧게 공유합니다
  • 배운 점을 캡처하여 향후에 모든 팀원이 AI 관련 배운 점을 적용할 수 있도록 합니다

팀원들이 혼자서 AI를 배우도록 내버려 두는 대신, 마이크로러닝을 활용하면 다음과 같은 이점을 얻습니다.

  • 공동 참여: 모든 팀원이 동시에 무언가를 시도합니다.
  • 낮은 부담: 목표는 AI를 학습하는 것이며 완벽한 결과물을 제공하는 것이 아닙니다.
  • 책임감 부여: 시작과 종료가 명확하게 정해진 일정 안에서 진행됩니다.
  • 효율성 향상: AI 연습이 기존 일정에 포함되어 추가 미팅 없이 진행됩니다.

마이크로러닝 세션은 실험에 익숙해지고 다함께 배우며 실제 워크플로에 맞는 AI 팀 동료를 구축하고 개선하는 첫 걸음을 떼도록 돕는 간편한 방법을 제공합니다.

AI 팀 마이크로러닝 플레이를 진행하는 이유는 무엇입니까?

대부분의 팀은 AI가 중요하다는 것을 알고 있지만 일상적인 업무에서 활용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. AI의 잠재력을 최대한 끌어내려면 기술 팀뿐만 아니라 모든 팀이 자유롭게 실험할 수 있어야 합니다.

Atlassian의 조사에서 다음과 같은 결과가 나타났습니다.

  • 모든 팀이 AI를 사용할 수 있도록 지원하는 회사는 비록 전략이 확정되지 않았더라도 AI 도입 속도가 느린 회사보다 혁신 성과를 달성할 가능성이 두 배 높습니다.
  • 지식 근로자의 24%는 팀 동료가 AI를 더 많이 사용할 경우 더 빠르게 작업할 수 있다고 말합니다.
  • AI 활용에 모범을 보이는 매니저의 모습을 본 팀원은 AI를 지속적으로 실험할 가능성이 4배 높고 전략적 AI 공동 작업자가 될 가능성은 3배 높습니다.

AI 실험을 할 때 막막함이나 고립감을 느끼거나 다른 업무보다 우선 순위가 낮게 느껴질 수 있습니다. 팀 마이크로러닝은 다음과 같은 방법을 통해 이러한 문제를 해결합니다.

  • 의도적으로 목적이 있는 AI 학습 시간을 확보합니다
  • 짧고 예측 가능한 세션을 일정에 포함하여 "언젠가 AI를 배워야지"라는 미루는 습관을 방지합니다
  • AI 학습을 선택적인 일회성 교육에서 미팅 어젠더에 포함되는 정기적인 관행으로 전환합니다
  • 혼자서 AI를 익히는 속도를 팀 전체가 함께하는 AI 학습 및 협업으로 전환합니다
  • 실험하는 모습을 몸소 보여줍니다

AI 팀 마이크로러닝 플레이는 언제 진행해야 합니까?

다음과 같은 경우에 이 플레이를 진행합니다.

  • 조직에서 AI 도구를 롤아웃했지만 사용률이 불규칙적입니다.
  • 팀원들이 AI에 호기심을 보이지만 어디서부터 시작해야 할지 모르거나 혼자 시도하는 것을 걱정합니다.
  • 최근에 AI 교육 워크숍을 진행하여 추진력을 계속 유지하고 싶습니다.
  • AI '슈퍼 사용자'와 그 외 사용자 간의 공백을 줄이기 위해 전체 팀에 안전한 공유 학습 환경을 제공하고자 합니다.
  • AI 업무 합의의 초안을 작성하거나 이를 새로 고치고 있으며 이 합의가 일상 업무에서 실제로 적용되도록 돕는 구체적인 리추얼이 필요합니다.

특히 다음과 같은 경우에 유용합니다.

  • 새로운 프로젝트, 분기 또는 이니셔티브를 시작할 때 AI가 목표를 어떻게 지원할 수 있는지 알아보고 싶은 경우
  • 리더십의 AI 데모 후 영감을 일상적인 습관으로 전환하고 싶은 경우
  • 하이브리드 팀 또는 분산된 팀의 팀원들이 다른 동료가 AI를 어떻게 사용하는지 볼 기회가 없는 경우

먼저 정기 팀 미팅에서 한 달에 한 번씩 이 플레이를 진행한 후 팀의 관심과 자신감이 높아지면 케이던스를 조정할 수 있습니다.

AI 팀 마이크로러닝의 5가지 이점

Atlassian 내부 및 외부 조사에 따르면, 기존 팀 루틴 속에 의도적으로 AI를 배우는 시간과 공간을 마련하면 다음과 같은 이점을 얻습니다.

  1. 생산성 33% 향상
  2. 자신감 및 명확성 개선
  3. 특히 주의가 산만해지고 상충되는 요구 사항에 직면하는 경우 업무를 끝까지 완수하는 실행력 강화
  4. '현상 유지 편향' 또는 건너뛰고 싶은 자연스러운 유혹에 저항
  5. 팀 책임 의식 향상

리더가 AI를 사용하는 모습을 보는 것은 학습 및 도입을 촉진하는 주요 요소입니다. Atlassian의 AI 공동 작업 지수 설문 조사에서 12,000명의 지식 근로자를 대상으로 조사한 결과, 리더가 AI 사용 사례를 시연하는 것을 지켜본 팀원은 하루 동안 AI를 활용할 가능성이 4배 더 높았고, 전략적인 AI 공동 작업자가 될 가능성도 3배 더 높은 것으로 나타났습니다. Atlassian 내부 실험에서는 매니저가 한 번 시연을 한 이후 Rovo AI 사용량이 90% 급증했습니다.

1. 마이크로러닝 시간 선택

예상 시간: 5분

팀원 대부분 또는 전원이 이미 참석하고 있는 정기 미팅(예: 주간 스탠드업 회의, 프로젝트 동기화, 또는 팀 미팅)을 선택합니다. 예정된 미팅에서 AI 팀 마이크로러닝을 위해 20~30분 정도의 시간을 별도로 확보하세요. (매주 미팅을 진행하는 경우 처음에는 마이크로러닝 세션을 매달 한 번씩 진행해 볼 수 있습니다.)

'AI 팀 마이크로러닝'을 명시적인 어젠더 항목으로 추가하고, 어떤 내용을 다룰지 팀원들에게 미리 알려줍니다. 다음과 같이 말할 수 있습니다.

"매달 한 번, 미팅에서 20~30분 정도 시간을 내어 함께 AI를 활용한 새로운 시도를 해보고 배운 점을 공유해 보겠습니다. 목표는 완벽함이 아닌, 연습과 배움에 있습니다."

매니저나 팀 리더라면 전문가가 아닌 학습자로 참여할 계획을 세우세요. 이러한 참여는 실험을 해도 좋으며 모든 답을 알지 못해도 괜찮다는 것을 몸소 보여주는 데 도움이 됩니다.

2. 해결할 간단한 문제 선택

예상 시간: 5분

세션 시작 전이나 세션을 시작할 때, 팀이 해결해 볼 수 있는 기본 도전 과제를 하나 선택합니다. 다음 중 하나를 수행할 수 있습니다.

  • 현재 업무와 관련된 1~3개의 프롬프트 또는 사용 사례 아이디어를 제공합니다(예: 프로젝트 업데이트 작성, 고객 통화 요약, 정리되지 않은 메모를 체크리스트로 변환, Confluence 페이지 개선 또는 미팅 어젠더 초안 작성)
  • 각 팀원에게 자신만의 새로운 실험(예: 새로운 프롬프트 스타일, 새로운 워크플로 또는 AI 에이전트와 공동 작업하는 새로운 방법)을 선택하도록 권합니다.

팀원이 실험을 결정할 때 다음 사항을 상기시켜 주세요.

  • 짧은 시간 동안 살펴볼 수 있도록 작은 규모여야 함
  • 원하는 결과나 '더 나은' 최종 상태의 모습을 명확히 해야 함
  • 회사 데이터 및 개인 정보 보호 가이드라인을 준수해야 함
  • 기존 AI 업무 합의에 부합해야 함

이 단계가 끝나면 모든 팀원이나 짝이 10~15분 간에 해결을 시도해 볼 수 있는 작고 명확한 도전 과제를 갖게 됩니다.

팁: 업무 이외의 옵션을 포함하세요

어떤 팀원은 식사 계획, 스킬 배우기, 까다로운 이메일 재작성, 취미를 위한 아이디어 브레인스토밍과 같이 부담 없는 개인적인 사용 사례부터 시작하는 것을 더 편하게 느낍니다. 이러한 업무 이외의 실험도 여전히 중요한 AI 스킬을 기르고 업무에 다시 활용할 수 있는 팁을 배우는 데 도움이 됩니다.

3. 혼자 또는 짝을 이뤄 실험 진행

예상 시간: 15분

다음으로, 모든 참가자에게 본 토론에서 잠시 벗어나 10~15분 동안 혼자 또는 짝을 이뤄 AI를 활용해 주어진 문제를 해결해 보도록 요청합니다.

모두 조용히 작업할 수도 있고, 짝을 이뤄 별도의 소회의실이나 화상 통화에서 진행할 수도 있습니다.

팀원들이 프롬프트나 워크플로를 최소 2~3가지 방식으로 변형해서 시도해 보도록 권장하세요. 다음과 같이 간단한 안내를 제공할 수 있습니다.

"기본 프롬프트로 시작한 다음,

a. 문서나 작업에서 더 많은 컨텍스트를 추가합니다.

b. AI에게 산출물을 개선하거나 다듬도록 요청합니다.

c. 톤, 길이 또는 대상 그룹을 바꿔보고 결과가 어떤지 확인합니다."

실험을 완료하지 못해도 괜찮습니다. 목표는 새로운 것을 배우고, AI가 잘하는 부분과 못하는 부분을 파악하며, 나중에 지속적으로 활용할 수 있는 추진력을 얻는 것입니다.

팁: 가능하면 실제 데이터를 사용하세요

AI 도구(예: Rovo)가 팀의 업무용 앱(예: Confluence, Jira, Slack 또는 Teams)에 연결되어 있는 경우 가상의 예시보다는 실제 콘텐츠로 작업하도록 권장하세요. 이를 통해 배운 점을 더 실용적으로 활용하고 재사용하기도 더 쉬워집니다.

4. 짧은 시연 공유

예상 시간: 10분

모든 팀원을 본 미팅으로 다시 불러 모아서 자유롭게 공유하는 시간을 짧게 가져봅니다. 각 팀이나 짝에게 2~3분 동안 다음 내용을 살펴보게 합니다.

  • 시도했던 내용
  • AI가 잘한 점과 못한 점 또는 틀린 점
  • 이것을 다시 사용할 의향이 있는지 여부 및 다음에 사용할 때 수정할 방법
  • AI 없이 해당 작업을 수행하던 방식과 이 워크플로의 비교

호기심을 가지면서 비판적이지 않은 어조를 유지하세요. 실패한 시도도 성공만큼 가치가 있다는 점을 강조하세요. 실패를 통해 피해야 할 부분이나 조정해야 하는 방법을 알게 되기 때문입니다.

팀원들이 이야기를 나누는 동안, 다음과 같이 질문하며 자연스럽게 대화를 이끄세요.

  • 어떤 부분이 의외로 잘 진행되었습니까? 어떤 부분이 잘 진행되지 않았습니까?
  • 더 나은 결과를 얻기 위해 무엇을 변경했습니까?
  • 어떤 부분에서 시간을 절약했고 어떤 부분에서 시간을 절약하지 못했습니까?

나중을 위해 프롬프트나 스크린샷을 캡처할 수 있지만, 여기서 가장 중요한 목표는 다른 팀원의 결과를 평가하는 것이 아니라 패턴을 파악하고 상황을 이해하는 것입니다.

팁: 모범이 되세요

매니저 및 리더: 결과가 기대에 미치지 못했더라도 직접 시연하면서 실험하는 모습을 몸소 보여주세요. AI 사용 사례 데모 플레이를 활용하여 팁과 아이디어를 얻을 수 있습니다.

5. 팀의 배운 점 캡처

예상 시간: 5분

나머지 미팅 어젠더로 넘어가기 전에 공유 페이지 또는 문서(예: Confluence 페이지)를 열고 'AI 팀 마이크로러닝 로그'라고 이름을 지정합니다.

다함께 프롬프트에 대해 논의하고 프롬프트마다 간략한 답변이나 글머리 기호를 작성하세요.

  • 팀 차원에서 테스트할 하나의 워크플로: 다음 미팅 전에 팀 차원에서 도입하거나 테스트해 볼만한 AI 기반 워크플로는 무엇입니까?
  • 기억할 하나의 프롬프트 또는 패턴: 재사용하고 싶은 프롬프트 구조, 패턴 또는 기법은 무엇입니까?
  • 하나의 인사이트 또는 미해결 질문: 가능성이 있어 보이지만 더 많은 테스트가 필요한 것은 무엇입니까?

시간이 지나면서 이 문서는 검증된 프롬프트, 구축할 만한 잠재적인 AI 팀 동료 또는 에이전트 및 AI를 실제 워크플로에 통합하는 방법(또는 아직 통합하지 않음)을 기록한 살아있는 라이브러리가 됩니다.

팁: AI 업무 합의에 연결하세요

이미 AI 업무 합의를 수립한 경우 그 합의에 이 페이지를 연결하고 시도하고 싶은 업데이트 또는 새로운 규범을 기록하세요.

6. 습관으로 만들기

예상 시간: 1분

일회성 실험을 실제 관행으로 전환하려면, AI 마이크로러닝 세션을 얼마나 자주 실행할지 결정하세요. 대부분의 팀에서는 한 달에 한 번이 적절한 주기라고 생각합니다.

세션마다 돌아가며 소유자 역할(진행자 역할과 유사)을 할당하여 매번 한 팀원이 전담하지 않도록 하세요. 해당 순번의 소유자는 도전 과제 또는 프롬프트 아이디어를 선택하고, 실험하는 동안 시간을 재고, 결과를 공유할 때 배운 점 페이지에 기록할 수 있습니다.

이러한 단계는 리추얼을 소규모로 유지하고 반복 가능하며 커뮤니티 주도로 운영하도록 돕는 동시에, 모든 팀원이 AI를 팀의 일원으로 만드는 과정을 정기적으로 연습할 수 있는 안전한 공간을 제공합니다.

후속 조치

AI 학습 수준 향상

팀원들이 점점 더 익숙해지고 지금까지 배운 점을 체계화해 나가면서 다음과 같은 작업을 함께 수행할 수 있습니다.

  • 기본 프롬프트에서 더 복잡한 워크플로로 점진적 이동
  • 새로운 워크플로 및 프롬프트에 맞춰 AI 업무 합의 조정
  • AI 혁신의 날 또는 Fix It Friday에서 심화 탐색할 만한 아이디어 선택
  • 반복 작업을 지원하는 AI 팀 동료를 구축하거나 개선할 기회 발굴
물음표 여러 개

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