“데이터 분석 어렵게 느껴지시나요? 구성원분들께 도움을 주고 싶어요. 제 강의 들어 보시겠어요?”
“클라우드 자격증 도전하실 분~ 우리 같이 공부해요.”

SKT에 지식 공유 바람이 불고 있습니다. 인재 육성과 교육 프로그램 운영의 주체를 ‘회사’에서 ‘구성원’으로 바꾼 것이죠. SKT는 20년 올해부터 구성원 주도의 새로운 학습 방식을 진행하고 있는데요. SKT 구성원들은 직접 강의를 개설해 지식을 공유하고, 관심 있는 분야의 스터디를 조직해 함께 학습합니다. 아직 초기 단계지만 참여한 구성원들의 만족감은 높습니다. SKT Insight가 이 교육 프로그램을 만든 역량개발CoE 서정민 매니저와 우수 활동 스터디 팀을 만나 자세한 이야기를 들어봤습니다.

‘혁신은 셀프! 회사는 거들 뿐’ SKT가 구성원 주도의 학습 프로그램을 진행하는 까닭

SKT Insight: 역량개발CoE는 어떤 일을 하는 팀인가요?

서정민 님: 역량개발CoE는 회사가 성장하는데 가장 중요한 자산인 ‘구성원’과 ‘리더’가 역량을 개발할 수 있도록 도움을 주고, 개인/조직의 일하는 방식을 좋은 방향으로 변화시키기 위한 노력을 하고 있습니다. 궁극적으로 이러한 변화가 다양한 SK텔레콤 사업의 성과 창출에도 이어질 수 있도록 하는 것이 목표입니다.

SKT Insight: 구성원 주도의 새로운 학습 방식이 무엇인가요? 소개를 부탁드립니다.

서정민 님: 플랫폼은 ‘Expert-mate’, ‘Study-mate’ 두 가지로 운영하고 있습니다. Expert-mate는 ‘사내 전문가 튜터링’, Study-mate는 ‘구성원들이 공통의 학습 니즈로 모인 스터디’입니다. Expert-mate는 총 67개 모임이 만들어져 162명이 참여하였고, Study-mate는 올해 43개 모임에 713명이 참여 중입니다.

오늘 함께 인터뷰한 Expert-mate 우수 사례인 ‘데이터 사이언티스트가 알려주는 왕초보를 위한 파이썬 데이터 전처리 및 시각화’ 이외에도 T-hub 세미나, 멀티미디어 스트리밍 서버 스터디, Cloud 자격증 스터디 등 분야도 다양합니다. 캔들 클래스나 글쓰기 등 취미 영역 또한 자발적으로 이뤄지고 있습니다.

▲ Expert mate와 Study mate 신청하는 SKT 사내 사이트

SKT Insight: SKT가 이러한 구성원 주도의 학습 프로그램을 개발/운영하는 이유는 무엇인가요?
서정민 님: ICT 기술과 트렌드는 빠르게 변화합니다. 때문에 회사가 모든 학습 계획과 방법, 시간을 설계하기엔 아쉬운 부분이 있습니다. 구성원이 주체가 되면 상호 전문성을 공유하면서 실제 업무와 더 밀접한 역량을 빠르게 쌓을 수 있을 것이라 생각되었고, Study-mate와 Expert-mate를 기획하게 되었습니다.

SKT Insight: 구성원들의 반응은 어떤가요? 구성원들의 실제 업무에 영향을 미친 사례가 있나요?
서정민 님: 아직 초기 단계이고 지속적으로 확산이 되어야 하지만 현재 본 프로그램을 사용한 구성원의 만족감은 높은 수준입니다. 본인이 필요로 하는 내용 중심으로 빠르게, 공통 학습 니즈를 가진 타 구성원과 함께 학습을 할 수 있는 것이 큰 강점이라는 의견이 있었습니다.

학습으로만 그치는 것이 아닌 실제 업무와 연관시켜 학습하는 모임도 진행 중입니다. AI 기술을 기반으로 한 서비스를 개발하는 스터디 모임인데요. 외부 전문가를 초빙하여 부서에서 개발한 기술을 어떻게 서비스에 접목할지 고민 중이라고 합니다.

SKT Insight: 앞으로의 계획은 무엇인가요?
서정민 님: 구성원이 필요로 하는 역량에 맞춤 지원이 될 수 있도록 더 고민하고, 다양한 지원을 계속해 나갈 예정입니다.

‘직접 해보니까 말이죠’ Expert-mate 우수 사례 인터뷰

SKT Insight: Expert-mate 우수 사례(모임 명: 데이터 사이언티스트가 알려주는 왕초보를 위한 파이썬 데이터 전처리 및 시각화)로 선정되셨습니다. 6주간의 강의 프로그램을 준비하고 점심시간에 따로 시간을 내어 이러한 지식 나눔을 하는 것이 대단하게 느껴집니다. 원동력은 무엇인가요?
정재훈 님: 연초에 신입사원 동기들을 대상으로 수업을 3번 정도 진행한 것이 발단이었죠. 당시 반응이 좋았고 또 배우고 싶다는 동기들이 있었습니다. 수업을 다시 열어볼까 하던 차에 구성원분들도 가볍게 데이터 사이언스를 접해보고 싶다는 말씀을 해주셨습니다. 그래서 전사적으로 홍보를 하였고 아홉 분과 수업을 함께 하게 되었습니다.

데이터 사이언스는 접하는 것조차 어렵게 포지셔닝되어 있습니다. 파이썬(python, 컴퓨터 프로그래밍)을 배워야 하고 기초 수학, 통계학을 알아야 하고 알고리즘 지식, 도메인 지식도 필요합니다. 데이터 역량이 가장 중요한 지금 같은 시대에서 오히려 이러한 것들이 사람들을 데이터에서 멀어지게 만드는 것 같았습니다. 실무자들에게 꼭 필요한 지식이 아닌데도 불구하고요. 가볍게 실리적으로 접근할 수 있는 방법을 알려드리고 싶었습니다.

SKT Insight: Expert-mate 수업에 참여한 구성원들의 반응은 어떤가요?
정재훈 님: 참여한 구성원분들이 직무도 다 다르고, 파이썬 이해도가 달라 고민을 많이 하고 의견도 많이 구했던 것이 기억에 남습니다. 비대면으로 수업이 진행되다 보니, 작업한 프로그램을 옆에서 봐주고, 피드백 해줄 수 없었던 점은 아쉽습니다. 6주 동안 일주일에 한 번씩 수업을 진행했는데요. 업무가 바빠 참여하지 못하시는 분들을 위해 매번 강의를 녹화해 공유했습니다.

끝까지 열심히 따라와 주신 분들에게 감사한 마음입니다. 다음 기회에는 오프라인 강의로, 자료를 더 보강하여 진행해보고 싶습니다.

SKT Insight: 평소 Expert-mate 강의에 관심이 있으셨나요? 어떻게 신청하게 되었고 참여하게 되셨는지 궁금합니다.
강구헌 님: 업무를 하면서 데이터 분석 역량을 키워야겠다는 생각을 많이 했습니다. T map 택시 앱에 수많은 데이터가 쌓이는데, 마케터로서 이것을 좀 더 심층적으로 분석할 수 없다는 것이 안타까웠습니다. 마침 동기가 Expert-mate를 진행한다는 소식을 들었고 바로 신청하게 되었습니다.

SKT Insight: 정재훈님의 강의는 어떠셨나요?
강구헌 님: 재훈님이 워낙 유연하게 그때 그때 반응을 보면서 필요한 강의를 준비해 줘서 좋았습니다. 타이타닉 생존자 데이터 셋을 활용하여 실제 데이터 분석을 어떤 식으로 진행하는지 그 프로세스를 함께 따라가 볼 수 있었던 것이 큰 도움이 되었습니다.

여러 분석 모델과 코드를 알더라도 이것을 어떻게 적용해야 하는지, 예외적인 경우에는 어떻게 해야 하는지 등 경험이 없어 곤란했던 적이 많은데요. 실제 분석하는 과정을 따라가면서 ‘이렇게 해야하는구나!’를 배웠습니다.

SKT Insight: 업무에 실제 영향을 미친 사례나 추후 도움이 될 부분이 있다면 무엇인가요?
강구헌 님: 재훈님 강의 이후, 파이썬 CDS 교육을 수강해서 시너지가 더 났습니다. Expert-mate를 통해 데이터 전처리 과정과 전체적인 프로세스를 배웠고, CDS를 통해 모델링, 코드 짜는 방법을 배웠습니다. 이제 실제 데이터 분석을 할 수 있겠다는 자신감이 생겼습니다.

T map 택시 탑승 이력과 고객 프로필 등을 바탕으로 고객을 클러스터링(clustering)하고, 이탈 예측 등을 통해 고객의 잔존율(retention)을 높이고, 각 클러스터별 특징에 맞게 마케팅 캠페인을 전개하는 것을 준비하고 있습니다. 현재 기획 단계에 있고 올해가 가기 전 유의미한 결과를 도출하려고 합니다. 재훈님의 강의는 끝났지만 궁금한 것은 언제든 물어보라고 해서 열심히 괴롭힐 생각입니다. (웃음)

SKT는 중장기적으로 회사가 아닌 구성원 주도의 자발적 학습 형태로 역량 개발 프로그램을 강화해나갈 예정입니다. 구성원의 성장에 진심으로 도움이 되는 것이 무엇일지 고민하는 사람과 그 고민에 열정으로 답하는 사람들이 있어 Expert-mate, Study-mate 플랫폼은 앞으로도 활발히 운영될 것 같습니다.