먼저, 무엇을 줄이고 싶은지 듣습니다
자주 만드는 문서와 보고서, 반복되는 조사와 정리 업무를 확인합니다. 교육이 필요한 지점과 도구만으로 해결되지 않는 지점을 함께 나눕니다.
- 직무 인터뷰
- 수준 확인
- 업무 자료 점검
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How learning moves
수업은 업무를 이해하는 것부터 시작합니다
같은 커리큘럼을 반복하지 않습니다. 수강생의 직무와 자주 다루는 업무를 확인해 예제와 실습 난이도를 정합니다.
같은 AI라도 직무에 따라 다르게 가르칩니다
기획, 마케팅, 운영, 개발, CS가 만드는 결과물은 서로 다릅니다. 각 팀이 실제로 쓰는 문서와 데이터에 가까운 예제로 실습을 구성합니다.
- 직무별 예제
- 난이도 조정
- 보안 기준 반영
설명보다 직접 해보는 시간을 길게 둡니다
수강생은 업무와 가까운 자료로 결과를 만듭니다. 막히는 지점은 강사가 바로 짚어 설명합니다.
- 업무형 실습
- 현장 피드백
- 결과물 완성
교육 뒤에 할 일을 정리합니다
업무 템플릿과 체크리스트를 정리합니다. 추가 검증이 필요한 과제는 심화 교육이나 PoC 후보로 구분합니다. 다음 단계는 필요한 경우에만 진행합니다.
- 실무 템플릿
- 후속 실습
- PoC 후보
Education Design
직무와 수준에 맞는 실습을 설계합니다
도구의 종류를 많이 다루기보다, 수강생이 자주 쓰는 문서와 데이터를 충분히 실습합니다. 교육 후에는 업무에 다시 사용할 프롬프트, 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 나온 반복 업무를 자동화, RAG, AI Agent, 데이터 수집 과제로 이어갈지 검토합니다.
Programs
대상과 목표에 맞춰 과정을 구성합니다
Executive
임원·리더 AI 브리핑
AI 도입 방향, 리스크, 우선순위, 조직별 적용 후보를 빠르게 정리합니다.
- 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
교육에서 나온 아이디어를 문서 검색, 내부 도구 연동, AI Agent 업무 흐름으로 구체화합니다.
- 사내 지식검색
- AI Agent 업무 흐름
- 데이터 준비 기준
교육 현장
설명보다 직접 해보는 시간이 더 깁니다
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
설명을 듣고 끝내지 않고, 팀에서 다시 쓸 수 있는 프롬프트와 문서 양식, 다음 실습 과제까지 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
교육 사례
조직마다 다른 목표로 시작했습니다
대상과 업무가 달라지면 교육의 질문과 결과물도 달라집니다. COBSLAB이 실제로 진행한 과정 중 대표 유형을 정리했습니다.
Executive
도입할 업무와 미뤄둘 업무를 함께 구분합니다
기술 설명을 길게 늘어놓기보다 부서별 적용 후보, 보안과 운영 리스크, 먼저 검증할 과제를 한 자리에서 정리합니다.
현대자동차 리더 대상 IT·AI 활용 교육 · 40회 이상- 01
- 부서별 적용 후보
- 02
- 도입 리스크 체크
- 03
- PoC 후보 과제
Hands-on
매일 반복하는 업무를 실습 주제로 가져옵니다
보고서, 데이터 분석, 코드 개선, 문서 정리처럼 직무에서 자주 만나는 일을 예제로 삼아 수강생이 직접 결과를 완성합니다.
삼성전자 AI·데이터·LLM 실무 교육 · 500회 이상- 01
- 직무별 프롬프트
- 02
- 보고·분석 템플릿
- 03
- 후속 실습 자료
Developer
만드는 법과 운영하는 기준을 함께 다룹니다
검색 구조, 평가셋, 권한과 품질 점검까지 코드와 실습으로 확인합니다. 구축 전 기술 검토나 사내 개발팀 역량 강화 과정으로도 운영합니다.
CJ올리브네트웍스 엔터프라이즈 RAG 과정 · 10회 이상- 01
- 검색 구조 설계
- 02
- 평가셋 구성
- 03
- 운영 품질 기준
Public
정책과 보안 기준 안에서 가능한 범위를 찾습니다
공공 데이터와 기관 업무를 기준으로 도구 사용 범위를 정하고 팀 프로젝트와 결과 발표까지 이어지는 과정으로 구성합니다.
경기경제과학진흥원 GPT·LLM·RAG 교육 · 40회 이상- 01
- 데이터 활용 기준
- 02
- 보안·정책 확인
- 03
- 팀 프로젝트
교육 피드백
교육 후 자주 들은 이야기
개별 수강평을 그대로 옮기지 않고, 교육 후 설문과 담당자 피드백에서 반복해서 나온 내용을 요약했습니다.
우리 업무와 가까운 예제로 실습해 내용을 이해하고 다시 적용하기 쉬웠다.
수준 차이가 있어도 단계별로 직접 해보면서 함께 따라갈 수 있었다.
교육이 끝난 뒤에도 팀에서 다시 쓸 수 있는 템플릿이 남았다.
보안 기준과 사용할 수 있는 도구 범위를 먼저 정리한 점이 도움이 됐다.
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
강의보다 실습과 질문, 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
우리 회사에 맞는 교육 과정을 확인해보세요
수강생 직무, 인원, 교육 목표를 남겨주시면 적합한 과정과 진행 일정을 안내합니다.