반복 업무와 교육 목표를 확인합니다
자주 만드는 문서와 보고서, 조사·정리 업무, 현재 사용 중인 도구를 살펴봅니다.
- 직무 인터뷰
- 수준 확인
- 업무 자료 점검
AI for Everyone
배운 AI를,
내일의 업무에 쓰도록
COBSLAB은 1만 건 이상의 기업 AI 교육을 운영했습니다. 수강생의 직무, 현재 수준, 실제 업무를 먼저 확인하고 수업 다음 날부터 써볼 수 있는 실습으로 구성합니다.
1만 건+ 기업 AI 교육 경험직무별 실습 설계심화 과정·업무 적용 연계
How learning moves
수업은 업무를 이해하는 것부터 시작합니다
수강생의 직무와 자주 다루는 업무를 확인해 예제와 실습 난이도를 설계합니다.
직무별 결과물에 맞춰 설계합니다
기획, 마케팅, 운영, 개발, CS 등 각 팀이 쓰는 문서와 데이터로 실습을 구성합니다.
- 직무별 예제
- 난이도 조정
- 보안 기준 반영
업무 자료로 직접 실습합니다
수강생이 결과물을 만들고 막히는 지점은 강사가 바로 피드백합니다.
- 업무형 실습
- 현장 피드백
- 결과물 완성
교육 뒤에 할 일을 정리합니다
업무 템플릿과 체크리스트를 정리하고 추가 검증이 필요한 주제는 심화 교육이나 PoC 후보로 제안합니다.
- 실무 템플릿
- 후속 실습
- PoC 후보
Education Design
직무와 수준에 맞는 실습을 설계합니다
수강생이 자주 쓰는 문서와 데이터로 실습하고, 업무에 다시 사용할 프롬프트와 템플릿, 체크리스트를 제공합니다.
01직무 기준
기획, 운영, 개발, 마케팅, CS처럼 역할별로 쓰는 문서와 흐름이 다르기 때문에 예제도 다르게 만듭니다.
02현업 자료 중심
가능한 범위에서 실제 업무와 가까운 자료를 사용해 다음 날 바로 써볼 수 있게 구성합니다.
03보안 기준 반영
민감정보, 사내 문서, 외부 도구 사용 범위를 확인하고 안전한 실습 방식을 잡습니다.
04후속 적용
교육 중 확인한 반복 업무를 자동화, RAG, AI Agent, 데이터 수집 과제로 정리합니다.
Programs
대상과 목표에 맞춰 과정을 구성합니다
Executive
임원·리더 AI 교육
AI 도입 방향과 위험 요소를 검토하고, 조직별 적용 과제와 우선순위를 정합니다.
- 부서별 적용 후보
- 도입 리스크와 보안 이슈
- PoC 후보 과제 정리
Hands-on
실무자 생성형 AI 부트캠프
보고서, 리서치, 문서 작성, 회의록, 데이터 정리처럼 매일 쓰는 업무를 중심으로 실습합니다.
- 직무별 프롬프트
- 업무 템플릿 제작
- 반복 업무 줄이기
Developer
개발자 LLM·RAG 교육
API, Vector DB, 평가, 배포, 권한 구조까지 코드 중심으로 다룹니다.
- RAG 아키텍처
- LLM API 활용
- 평가와 운영 기준
Workshop
RAG·AI Agent 워크숍
문서 검색, 내부 도구 연동과 AI Agent를 활용한 업무 자동화를 실습합니다.
- 사내 지식검색
- AI Agent 업무 흐름
- 데이터 준비 기준
교육 현장
수강생이 직접 만들고 강사가 바로 피드백합니다
수강생이 자신의 업무로 결과를 만들어보고, 막히는 지점은 강사와 바로 풀어봅니다. 마지막에는 팀에서 다시 쓸 자료와 다음 과제를 정리합니다.
교육 예시 화면
수업 결과를 업무용 자료로 제공합니다
수업에서 만든 프롬프트와 문서 양식, 후속 실습 과제를 팀에서 다시 쓸 수 있도록 정리합니다.
주간 보고 초안 만들기
흩어진 메모를 보고 형식에 맞게 정리하는 실습 예시입니다.
PROMPT아래 업무 메모를 이슈·결정·다음 할 일로 정리해줘.
STRUCTURED RESULT이번 주 주요 진행 상황
TEAM CHECKLIST
- 민감정보 제거
- 수치 원문 확인
- 담당자 검토
주요 교육 실적
대상별 주요 교육
임원·리더, 실무자, 개발자, 공공·대학을 대상으로 진행한 교육과 주요 결과물을 소개합니다.
Executive
AI 도입 과제와 우선순위를 정리합니다
부서별 적용 업무, 보안·운영 기준과 먼저 검증할 과제를 함께 다룹니다.
현대자동차 리더 대상 IT·AI 활용 교육 · 45회 이상- 01
- 부서별 적용 후보
- 02
- 도입 리스크 체크
- 03
- PoC 후보 과제
Hands-on
반복 업무를 직접 실습합니다
보고서, 데이터 분석, 코드 개선, 문서 정리 등 직무별 과제로 결과물을 완성합니다.
삼성전자 AI·데이터·LLM 실무 교육 · 593회 이상- 01
- 직무별 프롬프트
- 02
- 보고·분석 템플릿
- 03
- 후속 실습 자료
Developer
RAG 구축과 운영 기준을 실습합니다
검색 구조, 평가셋, 권한과 품질 점검을 코드로 확인하고 사내 개발 환경에 맞게 적용합니다.
CJ올리브네트웍스 엔터프라이즈 RAG 과정 · 10회 이상- 01
- 검색 구조 설계
- 02
- 평가셋 구성
- 03
- 운영 품질 기준
Public
공공 업무와 보안 기준에 맞춰 구성합니다
공공 데이터와 기관 업무를 기준으로 도구 사용 범위를 정하고 팀 프로젝트와 결과 발표를 진행합니다.
경기경제과학진흥원 GPT·LLM·RAG 교육 · 40회 이상- 01
- 데이터 활용 기준
- 02
- 보안·정책 확인
- 03
- 팀 프로젝트
교육 운영
과정 설계에 반영하는 기준
업무 연관성, 수준별 실습, 재사용 자료와 보안 기준을 과정마다 확인합니다.
실제 업무와 가까운 예제로 구성합니다.
참여자의 경험에 맞춰 실습 단계를 나눕니다.
교육 후 다시 쓸 수 있는 템플릿을 제공합니다.
보안 정책과 사용할 수 있는 도구를 먼저 확인합니다.
On Site
교육이 끝난 뒤에도 쓸 자료를 남깁니다
수업에서 만든 예제는 템플릿, 체크리스트, 후속 실습 자료로 정리해 수강생과 교육 담당자에게 제공합니다.
업무 흐름 확인
직무별 실습
템플릿 정리
PoC·심화 과정 후보 도출
Process
교육 진행 방식
1상담
인원, 직무, 교육 목표, 보안 기준을 확인합니다.
2트랙 설계
임원, 실무자, 개발자, 운영자별 난이도와 실습 범위를 나눕니다.
3현장 교육
실습, 질문과 업무 적용 예제를 중심으로 진행합니다.
4후속 정리
심화 교육이 필요한 주제와 PoC로 검증할 과제를 구분합니다.
FAQ
기업 AI 교육
자주 묻는 질문
대상, 자료 보안, 커리큘럼과 교육 이후 적용 범위를 안내합니다.
비개발자도 기업 AI 교육을 들을 수 있나요?
가능합니다. 문서 작성, 기획, 리서치, 보고, 데이터 정리처럼 직무에서 바로 쓰는 업무를 중심으로 난이도를 맞춥니다.
회사 자료를 교육 실습에 사용할 수 있나요?
보안 기준에 따라 민감정보를 제거한 샘플을 사용하거나 사내 환경과 보안 정책에 맞춘 별도 실습 방식을 정합니다.
교육 후 심화 과정이나 프로젝트로 이어갈 수 있나요?
가능합니다. 교육에서 확인한 반복 업무, 문서 검색, 데이터 수집 과제를 심화 워크숍이나 PoC 후보로 정리합니다.
직무별 맞춤 커리큘럼을 만들 수 있나요?
기획, 마케팅, 운영, 개발, CS, 연구 등 직무별 산출물과 수강생의 수준을 기준으로 예제와 실습을 다르게 구성합니다.
Start
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