지능형 러닝플랫폼의 4대 핵심 구조

차세대 지능형 러닝플랫폼은 다음의 네 가지 축을 중심으로 발전하고 있습니다.

• 통합학습 환경(Integrated Learning Environment) 구축: 강의 시청, 실시간 채팅, AI 튜터와의 연습, 동료 토론이 하나의 '학습여정' 안에서 유기적으로 연결되어 몰입도를 극대화합니다.

• 자기주도 학습(Self-Directed Learning) 강화: AI 알고리즘이 학습자의 과거 이력, 직무 연관성, 유사 직무 고성과자의 패턴을 분석하여 최적의 경로를 추천함으로써 넷플릭스나 유튜브와 같은 큐레이션 경험을 제공합니다.

• 지능형 상호작용(Intelligent Interaction) 확대: AI 실습 파트너와의 1대1 역할극이나 가상 상황 시뮬레이션을 통해 리더십 코칭, 고객응대 등 실제 행동 변화가 중요한 영역에서 학습 전이력을 높입니다.

• 데이터 기반 관리(Data-Driven Management): 단순 진도율을 넘어 클릭 스트림, 토론 참여도, 과제 산출물의 텍스트 분석 등 방대한 데이터를 수집하여 어떤 학습이 실제 업무 성과와 연결되는지 정교하게 파악합니다.

데이터 표준의 진화: SCORM에서 xAPI로

지능형 플랫폼의 엔진은 데이터 표준의 진화에 있습니다. 기존의 SCORM 방식은 수강 완료 여부 등 정형화된 결과만 기록하는 데 그쳤으나, 차세대 표준인 xAPI(Experience API)는 유튜브 시청, 사내 커뮤니티 활동 등 플랫폼 밖의 다양한 학습 활동을 기록할 수 있게 해줍니다. 특히 xAPI는 업무 성과 데이터와 학습 데이터를 연결하여, 영업 수주 실패와 같은 신호가 감지될 때 AI가 즉각적으로 필요한 학습 개입을 수행하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)' 구현의 기반이 됩니다.

현실적 장벽과 HRD의 새로운 전략

하지만 기술적 비전 뒤에는 비용 문제, '디지털 감시'로 인식될 수 있는 데이터 수집의 한계, 범용 협업 도구(Zoom, Teams 등)보다 떨어지는 UX 문제 등 현실적인 장벽이 존재합니다. 이를 극복하기 위해 모든 학습을 플랫폼 안에 가두기보다 기존 도구들과 연동하는 개방형 학습 생태계를 구축해야 합니다. 또한 데이터의 양보다 가치를 선별하고, AI가 정답만 제공하여 학습자의 사고 과정을 축소하지 않도록 성찰형 학습 경험을 의도적으로 설계해야 합니다. 결국 HRD는 관리자 역할에서 벗어나 파편화된 학습 경험을 조직의 성과로 연결하는 생태계 설계자가 되어야 합니다.

첫 번째 축: 스킬 셋(Skill-set) 기반의 정밀 추천

AI 기반 추천 기능의 성패는 알고리즘 성능이 아니라 조직 내 정제된 스킬 셋에 달려 있습니다. LS전선은 촘촘한 직무분류체계를 기준으로 16개 직군, 47직종, 171직무, 2,115개 스킬로 구성된 Skill-set을 구축했습니다. 이를 통해 개인별 진단 결과에 따라 수준과 니즈에 맞는 학습 경로를 추천하는 '스킬 개발 가이드'를 탑재하여 추천이 단순한 나열이 아닌 '처방'이 되도록 설계했습니다. 생성형 AI 교육 역시 과정을 무분별하게 확대하기보다, 영업·마케팅이나 R&D 등 직무별로 필요한 구체적인 AI 스킬 셋을 먼저 정의하여 현업 수행의 연장선이 되도록 했습니다.

두 번째 축: 학습의 맥을 잇는 '러닝 저니(Learning Journey)'

학습자가 길을 잃지 않도록 검색부터 참여, 완료, 적용까지 한 흐름으로 묶어주는 시스템을 구축했습니다.

• 운영 자동화: 사전 자료 배포, 온라인 세미나, 오프라인 과정, 워크숍을 하나의 경로로 묶고 리마인드 알림과 후속 과제 연결을 시스템이 자동 처리하게 하여 교육팀의 반복 업무를 획기적으로 줄였습니다.

• 5대 설계 원칙: LS그룹은 대시보드 큐레이션, 통합검색, 리마인드 알림, 상호작용(워크숍·퀴즈·Q&A), 운영 자동화라는 다섯 가지 원칙을 통해 학습 몰입도와 현업 적용도를 높였습니다. 이를 통해 교육팀은 학습자를 '쫓아다니는' 역할에서 벗어나 고도화된 설계에 집중할 수 있게 되었습니다.

  
  

세 번째 축: 교육 아카이빙을 통한 변화 확산

교육이 끝난 후 개인 PC나 메신저로 흩어지던 실습 과제, 인사이트, 산출물을 LMS에 보관하여 다른 팀도 참고할 수 있게 했습니다. 예를 들어 퍼실리테이션 과정의 진행안이나 생성형 AI 교육에서 만든 프롬프트 템플릿은 수료 후에도 현업에서 재사용되며, 이는 다른 임직원에게 추천되기도 합니다. 학습 결과물이 쌓일수록 '교육을 하면 남는다'는 신뢰가 생기고, 변화는 개인을 넘어 조직 단위로 확산되는 선순환 구조를 형성합니다.

학습자 경험(LXP) 중심 개편의 3대 핵심 포인트

• 업무역량 최적화 환경: 직무 자격 콘텐츠를 확대하고 사내 제작 콘텐츠가 원활히 유통되는 구조를 설계했습니다. 안정화 이후에는 인문·교양 비중을 줄이고 직무 연관 과정을 대폭 강화하여 '실질적 업무 전문성 강화의 장'으로 탈바꿈시켰습니다. AI 맞춤 추천과 전용 앱, SSO 자동 연동은 언제 어디서든 학습 가능한 접근성을 보장합니다.

• 데이터 기반 뉴스레터: 매월 구성원들의 검색 키워드를 분석하여 현업의 고민을 관통하는 문구를 활용한 뉴스레터를 발행했습니다. "일 잘하는 사람의 비법"이나 "지금 직무에 필요한 AI 도구"와 같은 주제를 제시한 결과, 하반기 추천 과정 수강률이 상반기 대비 48%나 증가하는 성과를 거두었습니다.

• 게이미피케이션(Gamification) 도입: 학습 성과에 따른 즉각적인 보상 체계인 '매일런업 마일리지' 제도를 도입했습니다. 마일리지를 사내 타 교육과정과 연계함으로써 플랫폼이 사내 교육 전반의 보상 허브로 기능하게 했으며, 이는 학습에 대한 심리적 부담을 낮추고 자발적 참여를 독려했습니다.

2026년 전략: 조직 지성의 허브로 진화

2026년 매일유업은 '사내 지식과 경험을 나누고 채우는' 연결과 확장에 집중합니다. 개인의 암묵지를 조직의 형식지로 전환하기 위해 '학습공유 노트'와 'BP 게시판'을 운영하고, 교육 수료 1개월 후 실제 활용도를 측정하는 '현업적용지수'를 도입합니다. 또한 동일 직무나 공통 과제를 가진 구성원들이 실시간으로 협업하는 '학습 소모임(Social Learning)'을 지원하여 플랫폼이 진정한 의미의 '조직 지성의 허브'가 되도록 진화시킬 계획입니다.

검증·확산·참여의 3단계 운영 전략

넥러닝은 일괄 도입 대신 점진적인 확장 접근을 선택했습니다.

• 1단계(검증): 반복 운영되는 신규 입사자 온보딩에 먼저 적용하여 운영 효율성과 학습 활용 방식을 점검했습니다. 모든 구성원이 경험하는 과정인 만큼 새로운 방식의 효과를 확인하기에 적절했습니다.

• 2단계(확산): 직무와 리더십 영역으로 범위를 넓혔습니다. 최신 기술 업데이트가 필수적인 개발 직군을 위해 직무 교육을 적시에 제공하고, 성과 평가 등 특정 시점에 인사이트가 필요한 리더들을 위해 상시 참고 가능한 형태로 학습을 확산했습니다.

• 3단계(참여): 구성원이 직접 학습에 참여하는 지식 공유 영역으로 넓혔습니다. 사내 스터디 활동이나 개인의 전문 지식을 콘텐츠로 공유하고, 사내 지식공유 프로그램 '넥슨토크'를 넥러닝에 연결하여 지식이 조직 안에서 순환하도록 했습니다.

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