본 기사는 주식회사 DnD(https://dnd-inc.jp)의 칼럼 일부를 편집하여 게재했습니다.

초출: https://dnd-inc.jp/blog/ai-manual-training-efficiency.html

베테랑의 머릿속 지식을 문서화하는 것은 어렵습니다. 매뉴얼은 오래되어 아무도 업데이트하지 않습니다. 신입 교육을 할 때마다 선배가 시간을 멈추게 됩니다. 이처럼 발생하는 '지식의 사일로화(知識の属人化)'와 '교육 비용' 문제에 생성형 AI(生成AI)를 활용할 수 있게 되었습니다. 무엇부터 시작해야 하는지에 대한 생각의 틀을 정리합니다.

이 기사의 핵심 요약

• 매뉴얼 정비의 가장 큰 장애물은 '작성하는 노력'인데, AI가 초안(叩き台)을 생성함으로써 이 벽을 크게 낮출 수 있습니다.
• 신입 교육 시 Q&A 대응, 체크리스트 작성, 테스트 문제 생성까지 AI 활용 범위는 광범위합니다.
• AI가 취약한 '현장의 정확성 확인'은 사람이 담당해야 합니다. 역할 분담을 결정하는 것이 성공의 열쇠입니다.

많은 중소기업들은 매뉴얼이나 교육 자료 정비가 '중요하다는 것은 알지만, 시간이 부족하다'는 상태에 놓여 있습니다. 그 주된 이유는 다음 3가지입니다.

• 작성할 노력이 크다: 업무를 숙지한 베테랑일수록 바빠서 정리하여 문서화할 시간을 내기 어렵습니다.
• 어떻게 써야 할지 모르겠다: 업무 흐름은 머릿속에 들어 있어도, '읽는 사람에게 이해하기 쉽게 쓰는' 스킬은 별개입니다.
• 완성해도 업데이트되지 않는다: 업무 플로우가 바뀌어도 문서는 오래된 채 방치되어 현장에서는 구두 전승으로 돌아갑니다.

이러한 구조적인 장벽 때문에 매뉴얼 정비는 계속 미뤄져 왔습니다. 생성형 AI는 이 '작성하는 노력'이라는 가장 큰 벽을 크게 낮출 수 있는 도구가 될 수 있습니다.

생성형 AI는 '무(無)에서 글을 만드는 것'이 아니라, '구어체・개조식・단편적인 메모를 정돈된 문서로 재구성하는' 작업에 능숙합니다. 구체적으로 다음과 같은 활용 사례가 실천되고 있습니다.

베테랑이 음성으로 업무를 설명하고, 그 녹취록을 AI에게 전달하며 '절차서 형식에 맞게 다듬어 달라'고 지시하는 방법입니다. 10분의 대화에서 2~3페이지 분량의 초안을 생성할 수 있습니다. 완성본이 아니라 사람이 확인하고 수정해야 하는 '초안'이라는 전제가 필요하지만, 처음부터 작성하는 것보다 훨씬 시간을 단축합니다.

난해한 사내 규정이나 전문 용어가 많은 절차서를 '신입사원도 이해할 수 있는 표현으로 다시 써 달라'고 지시함으로써, 교육용으로 적합한 읽기 쉬운 버전을 생성할 수 있습니다. 원본 문서의 의미를 바꾸지 않으면서 표현만 조정하는 작업은 AI가 강점을 가진 영역 중 하나입니다.

매뉴얼 본문을 AI에 입력하고, '신입사원이 의문점을 가질 만한 질문 10개와 답변을 만들어 달라', '확인 사항을 체크리스트 형식으로 만들어 달라'고 요청하기만 해도 교육 보조 자료가 생성됩니다. 강사가 교재를 무(無)에서 만들 필요가 없어집니다.

절차서나 규정을 AI에 입력하고, '이해도를 확인할 4지선다 문제 5문항을 만들어 달라'고 요청함으로써, 교육 이해도 점검용 테스트의 초안을 쉽게 만들 수 있습니다. 사람이 내용의 정확성을 확인한 후 사용합니다.

AI 활용 범위가 넓어지고 있지만, 다음 3가지는 반드시 사람이 담당해야 합니다.

• 현장의 정확성 확인: AI는 학습 데이터를 기반으로 문장을 생성하지만, 회사의 최신 플로우나 실제 수치・담당자 이름은 알지 못합니다. 생성된 문서가 현장 실태와 일치하는지는 반드시 사람이 체크해야 합니다.
• 암묵지의 언어화: '왜 이 순서로 하는지', '예외 대응의 판단 기준'과 같은 경험칙은 AI에게 지시되지 않으면 문서화되지 않습니다. 베테랑과의 인터뷰를 통해 끌어내야 합니다.
• 업데이트의 트리거와 승인: 업무가 변경되었을 때 누가 문서 업데이트를 결정하고, 누가 승인할지 정해두지 않으면, AI가 있어도 문서는 오래됩니다. 운영 규칙은 사람이 설계해야 합니다.

모든 업무 매뉴얼을 한 번에 정비하려고 하면 중단될 가능성이 높습니다. 다음 3단계로 작게 시작하는 것을 권장합니다.

• ① 대상 업무를 하나만 좁히기: '신입이 가장 당황하는 업무', '퇴사 위험이 높은 담당자가 가진 업무' 등 우선순위가 높은 업무를 단 하나 선택합니다.
• ② 담당자에게 10분 이야기 듣고, 녹취록을 AI에 전달하기: 음성 메모 앱(iPhone의 메모 기능, Google 문서의 음성 입력 등)으로 녹음하고, 텍스트화된 것을 ChatGPT나 Claude에 전달하며 '절차서로 다듬어 달라'고 지시합니다.
• ③ 생성된 초안을 현장 담당자가 확인・수정하기: 오류나 누락을 수정하고 간단한 체크리스트도 함께 만듭니다. 이 1사이클이 완료되면, 같은 방식으로 다른 업무에 전개할 수 있습니다.

새로운 AI 도구를 도입하지 않아도, 이미 사용하고 있는 도구로 시작할 수 있는 경우가 있습니다.

• Microsoft 365 사용자: Word나 Excel에 내장된 Copilot을 사용하여 기존 파일을 그대로 요약하거나 리라이트 (Rewrite) 할 수 있습니다.
• Google Workspace 사용자: Google 문서의 Gemini를 통해 음성 입력한 내용을 정돈하거나 기존 문서를 다시 작성할 수 있습니다.
• 단독 도구로 시작하는 경우: ChatGPT (유료 플랜)나 Claude는 긴 문장의 읽기, 정돈, Q&A 생성 능력이 정밀하여 단독으로도 충분히 기능합니다.

어떤 도구를 사용하든, 업무상의 기밀 정보나 개인 정보는 무료 플랜에 입력하지 않는 것, 그리고 기업용 플랜에서 학습 옵트아웃 (Opt-out)을 확인하는 것이 대전제입니다.

"매뉴얼을 정비하고 싶지만 시간이 없다"라는 과제의 본질은 "쓰는 수고가 너무 크다는 것"입니다. 생성형 AI (Generative AI)는 숙련자의 구어체나 단편적인 메모를 읽기 쉬운 문서의 초안(Draft)으로 변환하는 작업을 대행할 수 있습니다. 완성품을 AI에게 전적으로 맡기는 것이 아니라, **"AI가 초안을 작성한다 → 사람이 확인 및 수정한다"**라는 분업이 실용적인 진행 방식입니다. 신입 사원 교육에 선배의 시간이 빼앗기고 있거나, 퇴직 시 인수인계가 매번 힘들거나, 매뉴얼은 있지만 오래되어 사용되지 않는 경우—이 중 하나라도 해당한다면, 우선 단 하나의 업무부터 AI로 초안을 만드는 것부터 시작해 보세요.

구어체나 불렛 포인트 형태의 메모를 읽기 쉬운 절차서, FAQ, 체크리스트 형식으로 정돈하는 데 특화되어 있습니다. 구성 제안, 문장의 평이화, 기존 문서의 요약 및 리라이트 등 "쓰는" 작업 전반의 초안 생성을 담당할 수 있습니다. 최종적인 확인과 승인은 사람이 수행합니다.

무료 플랜은 학습 데이터로 사용될 가능성이 있습니다. 업무 정보를 다루는 경우에는 ChatGPT Team 플랜, Claude for Work 등 학습 옵트아웃 (Opt-out)이 보장되는 기업용 플랜을 사용할 것을 권장합니다. 개인 정보나 거래처의 기밀 정보는 입력하지 않는 규칙도 함께 마련해야 합니다.

AI의 출력물은 어디까지나 "초안"입니다. 현장의 실태와 일치하는지 확인, 수치나 고유명사의 정확성 체크, 오래된 정보의 업데이트는 반드시 사람이 수행해야 합니다. AI가 생성한 문서는 실시간 사내 정보를 가지고 있지 않으며, 사실 오인이 포함될 가능성도 있습니다.

Microsoft 365를 사용 중이라면 Copilot, Google Workspace를 사용 중이라면 Gemini가 각각 Word나 문서에 통합되어 있어 추가 도구 없이 시작할 수 있습니다. 단독으로 테스트해 보려면 문서 생성 및 요약 정밀도가 높은 ChatGPT (유료 플랜)나 Claude를 추천합니다. 우선 기존 도구의 AI 기능을 시험해 보는 것을 권장합니다.

이 기사는 주식회사 DnD (업무 효율화·DX 파트너)가 운영하는 칼럼을 전재한 것입니다.

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