해외 AI 도입 사례

일본 대기업은 어떻게 AI 레벨을 측정하는가

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팀제이커브

Feb 23, 202612d ago

일본 대기업은 왜 ‘AI 교육’보다 레벨 체계부터 만들었나

많은 기업이 AI 교육을 시작합니다. 그러나 일본 대기업들은 순서를 바꿨습니다.

교육 과정이 아니라, 레벨 기준부터 정의했습니다.

① 수료율로는 역량을 설명할 수 없다

"몇 명이 들었는가"는 말할 수 있어도, "그래서 무엇이 달라졌는가"는 설명하기 어렵습니다. 이 지점에서 일본 기업들은 교육 중심 접근의 한계를 봤습니다.

그래서 도입한 것이 승급 구조입니다. 수료가 아니라 레벨 상승. 화이트벨트에서 옐로벨트로, L2에서 L3로 올라가는 구조입니다. 교육은 이 체계 위에서 작동합니다.

② 먼저 정의한 것은 '최소 기준'과 '상위 기준'

기업들이 가장 먼저 한 일은 이것이었습니다.

•

전 직원이 갖춰야 할 최소 AI 리터러시

•

실무 프로젝트를 리드할 수 있는 기준

•

전략 설계가 가능한 최고 전문가 기준

이 기준이 있어야 교육도 설계되고, 인사 평가도 연결됩니다. 일본 사례를 보면 분명합니다. AI 교육은 프로그램이 아니라, 레벨 체계의 일부입니다.

일본 대기업 4곳의 AI 레벨 평가 모델

방식은 달라도 구조는 유사합니다. 모두 전 직원 기초 단계 → 실무 적용 단계 → 고급 전략 단계로 설계되어 있습니다.

NTT DATA GROUP – 일본 최대 IT 서비스 기업 (약 20만명 규모)

NTT데이터는 일본 최대 규모의 IT 서비스 기업으로, 전 세계 약 20만 명의 직원을 보유한 글로벌 SI 기업입니다. 일본 공공·금융 시스템을 다수 구축해온 대표적인 IT 인프라 기업이기도 합니다.

이 회사의 핵심은 '벨트제' 구조입니다.

화이트벨트 → 옐로벨트 → 그린벨트 → 블랙벨트

총 4단계로 구분합니다.

각 단계는 무엇이 다른가?

•

화이트벨트:

전 직원 대상.

생성AI의 기본 개념, 보안·거버넌스, 사내 활용 가이드 이해 수준.

•

옐로벨트:

선임자의 지도 아래 생성AI 프로젝트를 수행할 수 있는 단계.

단순 사용자가 아니라 "실무 참여자"입니다.

•

그린벨트:

독립적으로 프로젝트를 기획·운영할 수 있는 수준.

현업에서 AI 도입을 리드할 수 있습니다.

•

블랙벨트:

고난도 프로젝트를 성공으로 이끄는 최고 전문가.

내부 AI 리더 역할을 수행합니다.

중요한 점은 레벨이 단순 시험 통과가 아니라 프로젝트 수행 능력과 연결되어 있다는 점입니다.

즉, "AI를 안다"가 아니라 "AI로 일을 해봤다"가 기준입니다.

DeNA – 일본 대표 인터넷·게임 기업 (약 3천명 규모)

DeNA는 모바일 게임과 플랫폼 사업으로 성장한 일본의 테크 기업입니다. 비교적 작은 조직이지만, AI 도입 속도는 매우 빠른 편입니다.

이 회사는 DARS (DeNA AI Readiness Score)라는 5단계 모델을 운영합니다.

개인 레벨 (L1~L5)

•

L1: AI 챗봇을 한 번 이상 사용해본 수준

•

L2: 업무에서 반복적으로 AI를 활용하는 수준

•

L3: AI로 업무 프로세스를 재설계할 수 있는 수준

•

L4: AI 기반 시스템을 설계·운영

•

L5: AI 플랫폼 전략 수립 및 조직 확산 주도

여기서 핵심은 L3 이상부터 '업무 혁신'이 기준이 된다는 점입니다.

조직 레벨도 따로 평가

조직 L2는

→ 구성원의 50% 이상이 개인 L2 이상이어야 달성됩니다.

즉, 일부 전문가가 잘한다고 조직이 높은 점수를 받는 구조가 아닙니다.

조직 전체의 분포를 기준으로 평가합니다.

이 구조 덕분에 팀 단위로 AI 활용도를 끌어올리는 문화가 형성됩니다.

SoftBank – 일본 최대 통신·투자 그룹 (약 5만 명 규모)

소프트뱅크는 일본 3대 통신사 중 하나이자, 글로벌 투자 그룹으로 약 5만 명 규모의 조직을 운영하고 있습니다.

이 회사의 특징은 자체 레벨 체계를 새로 만든 것이 아니라,

외부 AI 자격증을 내부 역량 기준으로 연결했다는 점입니다.

그 중심에 있는 기관이 日本ディープラーニング協会(JDLA, 일본딥러닝협회)입니다.

JDLA는 일본에서 가장 영향력 있는 AI 자격 인증 기관으로, 기업과 정부가 널리 인정하는 시험 체계를 운영합니다.

JDLA의 대표 자격은 두 가지입니다.

•

G검정:

비개발자를 포함한 일반 직장인을 대상으로 하는 AI 리터러시 자격입니다.

AI·딥러닝의 기본 개념, 활용 사례, 윤리·법적 이슈 등을 평가합니다.

쉽게 말해 "AI를 이해하고 설명할 수 있는 수준"을 검증합니다.

•

E자격:

개발자·엔지니어 대상의 전문 자격입니다.

수학·머신러닝·딥러닝 구현 역량을 평가하며, JDLA가 인정한 교육 과정을 이수해야 응시할 수 있습니다.

실무형 AI 엔지니어 자격에 가깝습니다.

소프트뱅크는 이 두 자격을 사내 AI 역량의 공식 지표로 활용합니다.

•

G검정 합격 시 보상 지급

•

사내 자격 보유 비율 관리

•

AI·클라우드 분야 리스킬링과 연계

즉, 내부 시험을 만들기보다,

국가적으로 통용되는 AI 자격을 조직 레벨 지표로 흡수한 모델입니다.

여기에 더해, 전 직원이 AI 에이전트를 제작하는 사내 이벤트를 운영하며

지식 인증과 실제 활용 능력을 동시에 끌어올리고 있습니다.

소프트뱅크의 방식은

"자체 등급 설계"가 아니라

외부 공신력 자격 + 내부 실행 프로그램을 결합한 모델이라고 볼 수 있습니다.

생성AI 시대, 레벨 기준은 어떻게 달라졌나

과거에는 알고리즘 이해도가 핵심이었습니다. 지금은 다릅니다.

•

지식 → 활용

•

활용 → 재설계

•

재설계 → ROI

AI 역량은 이제 시험 점수가 아니라, 조직의 수치로 확인되는 능력입니다.

에디터의 한마디

일본 기업들이 보여주는 차이는 기술 격차라기보다 '측정 체계의 격차'에 가깝습니다.

AI를 도입했는가보다, 어디까지 활용 가능한지를 정의했는가가 경쟁력을 가릅니다.

많은 기업이 AI 교육을 시작했지만, 아직 "우리 조직은 몇 레벨인가"라고 묻지는 않습니다.

레벨이 정의되지 않으면, 투자도 성과도 흐릿해집니다.

어쩌면 생성AI 시대의 진짜 경쟁은 모델 성능이 아니라, 조직의 AI 역량을 계량화할 수 있는가에서 갈릴지도 모릅니다.

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