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ROOT64

기업교육

실제 업무와 보안 환경에 맞춘 AI 교육

ROOT64는 수강생의 직무, 데이터 사용 가능 범위, 사내 보안 정책을 먼저 확인하고 맞춤형 교육을 설계합니다.

생성형 AI 업무 활용

문서 작성·조사·보고 업무에 AI를 붙이고, 조직이 함께 쓸 규칙을 만듭니다.

이런 조직에 적합합니다

전 직군이 생성형 AI를 쓰기 시작했지만 활용 수준이 사람마다 다르고, 조직 공통의 사용 기준이 없는 곳.

권장 대상

전 직군 실무자, 직책자, 임원

AI 데이터 분석·업무자동화

반복 업무와 데이터 처리를 자동화하고, 보고 산출물까지 연결합니다.

분석 파이프라인. 업무 데이터를 분석·집계해 요약표와 그래프를 만들고 보고 문서로 변환합니다. 전 과정을 자동화 스크립트·매크로로 만들어 반복 실행합니다.

이런 조직에 적합합니다

엑셀·수작업으로 반복되는 집계와 보고가 많고, 담당자가 바뀌면 유지되지 않는 곳.

권장 대상

기획·재경·리스크·영업관리 등 데이터를 다루는 실무자

바이브코딩·Agentic 개발

AI 코딩 도구로 요구사항 구조화부터 구현·검증까지 연결합니다.

개발 루프. 요구사항을 구조화한 뒤 설계, 구현, 검증 순서로 진행하고, 검증 결과에 따라 설계 단계로 돌아가 반복합니다.

이런 조직에 적합합니다

개발 조직이 AI 코딩 도구를 도입했지만 무엇을 어떤 순서로 검증해야 할지 기준이 없는 곳.

권장 대상

개발자, 데이터 엔지니어, 기술 기획자

폐쇄망·온프레미스 AI 활용특화

외부 API와 데이터 반출이 제한된 환경에서 AI를 업무에 쓰는 방법을 다룹니다.

망분리 구성도. 외부망의 클라우드 AI 서비스와 일반 AI 교육 자료는 내부망으로 가져갈 수 없고, 내부망의 실습 파일과 데이터는 외부로 반출할 수 없습니다. 실습은 사내 배포 모델과 내부 문서가 있는 내부망 환경을 기준으로 설계합니다.

이런 조직에 적합합니다

망분리 환경이거나 내부 문서·고객정보를 외부로 보낼 수 없어 일반적인 AI 교육을 그대로 적용할 수 없는 곳.

권장 대상

금융·공공 등 규제 산업의 실무자와 개발자

교육 시간은 대상과 범위에 따라 조정합니다.

교육 설계

  1. 01

    교육 목적 확인

  2. 02

    수강생 직무와 수준 확인

  3. 03

    사용 도구·데이터·보안 제약 확인

  4. 04

    사례와 실습 데이터 조정

  5. 05

    실습 수행 및 결과물 제작

교육 대상, 업무 분야, 희망 시간, 사용 가능한 도구와 보안 제약을 알려주세요.