교육 분야 · 추천 과정
업무 고민에 맞춘
추천 커리큘럼
AI 도구나 커리큘럼을 미리 정할 필요는 없습니다. 가까운 상황의 추천안을 살펴보고, 우리 조직에 맞는지 상담하세요.
상황별 추천 과정
AI를 쓰기 시작했지만, 직원마다 활용 수준이 다릅니다.
전 직원 AI 업무 활용 기본 과정
문서 작성·조사·보고 업무로 공통 활용법을 익힙니다.
추천 이유와 커리큘럼 보기AI 기초 교육은 했지만, 집계와 보고는 여전히 수작업입니다.
직무별 데이터 분석·자동화 워크숍
반복 업무 하나를 골라 데이터 처리부터 보고까지 연결합니다.
추천 이유와 커리큘럼 보기AI 코딩 도구를 도입했지만, 개발과 검증 기준이 필요합니다.
개발자를 위한 AI 코딩 실무 과정
요구사항 정리부터 구현·디버깅·테스트까지 실습합니다.
추천 이유와 커리큘럼 보기사내 AI는 있지만, 직원들이 업무에 어떻게 쓸지 모릅니다.
사내 AI 업무 활용 과정
사내에서 허용된 모델과 기능으로 업무 활용법을 익힙니다.
추천 이유와 커리큘럼 보기추천 과정 01
전 직원 AI 업무 활용 기본 과정
문서 작성·조사·보고 업무로 공통 활용법을 익힙니다.
추천 대상 · 생성형 AI를 업무에 적용하려는 전 직군 실무자와 직책자
이 과정을 권하는 이유
자주 하는 업무로 시작해야 AI를 어디에 쓸지 판단하기 쉽습니다. 질문하는 방법과 결과를 검토하는 기준을 함께 익힌 뒤, 각자의 업무에 적용하도록 구성했습니다.
추천 커리큘럼
업무와 사용 기준 이해
문서 작성·조사·요약 중 AI를 적용할 업무를 찾고, 입력 가능한 정보와 결과 확인 기준을 정합니다.
질문과 출력 형식 설계
역할·조건·참고 자료를 담아 요청하고, 원하는 문서 형식으로 답변을 받는 연습을 합니다.
작성·검토 실습
업무 문서의 초안을 작성하고 원문과 대조해 누락, 사실 오류, 표현을 검토합니다.
자기 업무에 적용
반복해서 사용할 프롬프트와 출력 형식을 정리하고, 다른 업무에도 적용해 봅니다.
실습에서 만드는 결과물
- 직무별 프롬프트 세트
- 업무 문서 작성·검토 예시
- 업무 규칙·출력 형식 기준
이렇게 운영하는 것을 권합니다
공통 활용법을 익힌 뒤 문서 실습을 진행합니다. AI 사용 경험이 있는 조직은 기초 설명을 줄이고 직무별 실습을 확대합니다.
사용할 수 있는 AI 도구와 문서 종류를 확인합니다. 사내 자료 사용이 어렵다면 대체 자료로 실습을 구성합니다.
추천 과정 02
직무별 데이터 분석·자동화 워크숍
반복 업무 하나를 골라 데이터 처리부터 보고까지 연결합니다.
추천 대상 · 엑셀 집계와 보고 업무가 많은 기획·재경·리스크·영업관리 실무자
이 과정을 권하는 이유
도구 기능을 따로 배우면 실제 업무에 연결하는 일이 남습니다. 집계부터 보고까지 한 흐름을 직접 만들어 보며, 자동화할 부분과 사람이 확인할 부분을 구분하도록 구성했습니다.
추천 커리큘럼
반복 업무 선정
집계·분류·보고 업무에서 반복되는 단계를 찾고, 분석할 질문과 필요한 데이터를 정리합니다.
데이터 처리와 분석
업무 데이터를 정리하고 집계·요약표·그래프를 만드는 실습을 진행합니다.
보고 산출물 연결
분석 결과를 보고 문서로 옮기는 과정을 템플릿·매크로·스크립트로 연결합니다.
검증과 재사용
원본 데이터와 결과를 대조하고, 다음 업무에서도 쓸 수 있도록 처리 절차를 정리합니다.
실습에서 만드는 결과물
- 자동화 스크립트 또는 매크로
- 분석·보고 템플릿
- 재사용 가능한 처리 절차
이렇게 운영하는 것을 권합니다
업무 한 가지를 중심으로 실습하는 워크숍을 권합니다. Excel·VBA·Python·Power Platform 중 사용 환경과 수강생 수준에 맞는 도구를 선택합니다.
반복 업무의 예시와 데이터 형식을 확인합니다. 프로그램 설치·파일 업로드 가능 여부에 맞춰 실습 방식을 조정합니다.
추천 과정 03
개발자를 위한 AI 코딩 실무 과정
요구사항 정리부터 구현·디버깅·테스트까지 실습합니다.
추천 대상 · 개발자, 데이터 엔지니어, 기술 기획자
이 과정을 권하는 이유
생성된 코드가 실제 요구사항에 맞는지 확인하는 과정이 필요합니다. 설계·구현·검증을 반복하며 AI에 맡길 작업과 개발자가 판단할 지점을 익히도록 구성했습니다.
추천 커리큘럼
요구사항과 맥락 정리
만들 기능, 기존 코드의 구조, 프로젝트 규칙을 AI가 참고할 수 있는 형태로 정리합니다.
구현과 수정
작업을 나눠 기능을 구현하고 변경 내용을 검토하며 요구사항과 비교합니다.
디버깅과 테스트
에러 로그로 원인을 찾고, 수정한 코드가 의도대로 동작하는지 테스트합니다.
팀에서 재사용
컨텍스트·컨벤션과 검증 체크리스트를 정리합니다. 심화 과정에서는 역할별 Agent와 작업 흐름을 다룹니다.
실습에서 만드는 결과물
- 동작하는 실습 프로젝트
- 컨텍스트·컨벤션 규칙
- 검증 체크리스트
이렇게 운영하는 것을 권합니다
프로젝트 실습으로 설계 → 구현 → 검증을 반복합니다. 개발 경험과 목표에 따라 AI 코딩 입문 또는 Agent 활용 심화로 범위를 조정합니다.
사용 언어, 개발 도구와 코드 접근 범위를 확인합니다. 사내 코드의 외부 전송이 제한되면 허용된 환경과 예제 코드로 구성합니다.
추천 과정 04
사내 AI 업무 활용 과정
사내에서 허용된 모델과 기능으로 업무 활용법을 익힙니다.
추천 대상 · 사내 AI만 사용하거나 외부 서비스·데이터 반출이 제한된 조직의 실무자와 개발자
이 과정을 권하는 이유
교육에서 배운 기능을 사내에서 사용할 수 없다면 업무 적용이 어렵습니다. 사용 가능한 기능부터 확인하고, 그 범위에서 문서·분석·반복 업무 실습을 설계합니다.
추천 커리큘럼
활용 범위 확인
사내 모델, 파일 업로드, 외부 접속과 데이터 사용 기준을 확인하고 가능한 업무를 정리합니다.
사내 모델에 맞춰 요청
실제 모델의 응답을 확인하며 요청을 나누고, 프롬프트와 출력 형식을 조정합니다.
제약 환경에서 실습
허용된 기능에 맞춰 문서 요약·비교 또는 데이터 분석을 실습합니다. 업로드 제한이 있다면 입력 절차부터 조정합니다.
조직에서 재사용
결과를 검토하고 공용 프롬프트·업무 규칙으로 정리합니다. 환경이 지원하면 Skill·Agent 활용으로 확장합니다.
실습에서 만드는 결과물
- 제약 환경에 맞춘 실습 절차
- 사내 공용 프롬프트·업무 규칙
- 적용 가능 범위 정리
이렇게 운영하는 것을 권합니다
사내 도구를 활용한 실습을 권합니다. 전 직원 업무 활용, 내부망 데이터 분석, 폐쇄망 AI 코딩 중 필요한 범위를 선택해 구성합니다.
교육 설계 단계에서 사용 가능한 모델·기능·권한을 함께 확인합니다. 교육 담당자가 기술 사양을 모두 정리할 필요는 없습니다.
추천안에서 시작해
우리 조직의 교육으로
위 커리큘럼은 상담의 출발점입니다. 수강생의 경험과 업무, 사용 가능한 도구를 확인해 교육 시간과 실습 범위를 제안합니다.
01 · 교육 목적부터 확인합니다
관심 과정이 있으면 알려주세요. 정하지 못했다면 교육 대상과 업무 고민만으로 시작할 수 있습니다.
02 · 구성과 운영안을 제안합니다
기초 설명과 실습의 비중, 교육 시간, 필요한 도구를 정리합니다. 보안 제약은 이 단계에서 함께 확인합니다.
03 · 실습 자료와 결과물을 구체화합니다
사용 가능한 업무 자료와 수강생 수준에 맞춰 예제를 조정하고, 교육에서 만들 결과물을 정합니다.