AI-트윈 코칭 모델

들어가기

Part I. 코칭
01. 코칭
02. AI 기반 코칭의 산업적 맥락

Part II. 데이터
03. 이야기
04. 내놓는 이야기와 끌어안은 이야기
05. 코칭에서 사용하는 데이터

Part III. 설계
06. 코칭 설계
07. 고객의 자기이해 지원
08. 고객의 행동 패턴과 성장점 탐색

Part IV. AI-트윈
09. AI-트윈의 생성
10. 지침
11. 고객의 자기 탐색 경로
12. 코치의 페르소나 분석
13. 병렬 작업과 협업
14. 활용 범위와 한계

Part V. 코칭 설계와 시나리오
15. 코치의 사전리포트
16. 60분 코칭 흐름
17. 결과 공유 및 이슈 협의
18. 유의사항

부록. AI-트윈 설계 가이드
[1] 데이터 초기 생성
[2] 프로젝트 데이터 업로드
[3] 해석 지침 설계
[4] 지침 설계 전문성
[5] 반복 테스트와 조율
[6] 기술 진화에 따른 변화 수용

에필로그
용어 정리
색인
저자 소개
발간사

AI는 방대한 데이터 분석과 프로세스 자동화를 통해 코칭의 구조와 흐름을 효율적으로 정리할 수 있지만, 심리적 공간을 열고, 감정을 해석하며, 관계를 조율하는 역할은 인간만이 할 수 있는 고유 영역이다. 예를 들어, AI는 고객의 말 속에서 키워드를 추출하거나 이전 대화 내용을 요약하는 데는 탁월하지만, 고객의 침묵에서 느껴지는 감정의 결을 읽고, 그에 맞춰 반응하는 섬세한 대응은 인간의 직관과 감성에 기반을 둔다. 기계는 구조를 제공하고, 코치는 감정과 의미를 재현한다.

AI는 분석과 예측을 제공한다. 코치는 감정, 관계, 해석, 신뢰를 설계하는 존재로서 AI가 제공하는 자원을 사용한다. 코치의 경쟁력은 ‘잘 듣는 사람’이 아니라 ‘감정과 기술의 중간 지대를 안전하게 연결해 주는 사람’으로 이동하고 있다. AI 코칭 환경에서 코치는 기술을 이해하고, 경계를 설정하며, 그 너머에서 감정을 다루는 전략적 존재로 기대된다. 코치는 기존의 질문 기술, 공감 능력을 기반으로 다음 세 가지 과제를 풀어가야 한다.

디지털 전환의 흐름 속에서 코칭 산업 역시 빠르게 변화하고 있다. 특히 AI 기술의 도입은 코칭 서비스의 운영, 접근성, 확장성, 개인화 수준을 근본적으로 변화시키고 있으며, 선도적인 기업들은 각기 다른 방향으로 혁신을 시도하고 있다. 이들 코칭 기업들은 AI를 자동화 도구로 사용하면서, 코치에게 추가 정보를 제공하고 고객의 자기성찰과 학습을 촉진하는 디지털 파트너로 활용한다. 이를 통해 코칭의 접근성 과 다양성, 운영 효율성을 동시에 높이며, 누구나 코칭을 경험할 수 있는 포용적 생태계를 구축하기 시작했다.