강의를 들은 뒤 어떤 업무에 적용해야 할지 막막합니다.
COBSLAB STORY
배운 AI가 실제 업무로 이어지도록
콥스랩은 기업 AI 교육, AI 모델과 시스템 개발, 데이터 수집을 연결합니다. 배우는 과정에서 찾은 업무 과제를 실습과 기술 검토로 구체화합니다.
맞춤형 교육 구성 예시 / 시간과 범위는 상담 후 협의
브랜드 스토리 안내
누가 배우고,
무엇을 만들까요?
교육에서는 직접 해보고, 개발에서는 실제 작동을 확인하고, 데이터에서는 사용할 자료의 기준을 맞춥니다. 콥스랩의 세 서비스는 조직이 AI를 이해하는 단계부터 현업에 적용하는 단계까지 필요한 작업을 함께 살피기 위한 구성입니다. 교육과 구축의 범위, 일정과 결과물은 목적에 맞춰 각각 협의합니다.
실습 결과를 사내 시스템으로 옮기려면 무엇을 확인해야 하는지 궁금합니다.
교육, 개발, 데이터 준비를 어디서부터 시작할지 정하고 싶습니다.
교육 구성 예시
역할과 과제에 맞춰 배웁니다.
아래 구성은 협의의 출발점입니다. 실제 업무 자료와 보안 조건에 맞춰 모듈을 조정합니다.
함께 실습할 내용
- 직무와 활용 경험을 확인해 실습할 업무를 고릅니다.
- 문서, 데이터, 코드 등 업무와 닮은 자료로 결과물을 만듭니다.
- 오류와 수정 이유를 남기고 수업 이후 적용할 과제를 정리합니다.
실습 산출물 예시업무형 실습 결과물과 다음 적용 과제
구성 02
실습에서 찾은 과제를 개발로
업무 개선 담당자, 개발팀과 AI 담당자
교육 중 발견한 아이디어를 기능, 데이터, 검증 기준으로 나누어 구축 가능성을 살핍니다.
이 구성으로 상담하기함께 실습할 내용
- 해결할 문제와 사용자가 해야 할 일을 정리합니다.
- 기존 시스템, 접근 권한과 데이터 조건을 확인합니다.
- 작게 검증할 기능과 성공, 중단 기준을 협의합니다.
실습 산출물 예시PoC 검토 과제와 확인할 기술 조건
구성 03
쓸 수 있는 데이터를 준비하기
데이터 담당자, 분석팀과 서비스 운영팀
AI가 사용할 자료의 출처, 항목과 갱신 기준을 확인하고 필요한 데이터 작업을 정합니다.
이 구성으로 상담하기함께 실습할 내용
- 필요한 자료와 사용할 수 있는 범위를 확인합니다.
- 중복, 누락과 형식 차이를 점검할 기준을 정합니다.
- 파일, API 또는 검색용 파이프라인으로 전달할 범위를 검토합니다.
실습 산출물 예시데이터 준비 목록과 전달 방식 검토안
교육 운영
준비부터 현업 적용까지
강의와 실습, 검토를 함께 설계합니다. 후속 코칭이나 별도 개발의 범위는 상담에서 정합니다.
- 01
교육 요구 분석
참여자의 경험과 실제 업무, 사용 환경을 먼저 확인합니다.
- 02
맞춤 교육 설계
대상별 학습 목표와 실습 과제, 결과물을 정합니다.
- 03
실무 프로젝트
업무 자료로 직접 만들고, 동작과 결과를 검토합니다.
- 04
팀의 업무로 적용
결과물과 활용 방법을 공유하고 후속 과제를 정리합니다.
상담 전에 정리하면 좋은 것
- AI로 바꾸고 싶은 업무와 현재 처리 방식
- 교육, 실습 또는 구축 중 우선 필요한 단계
- 사용 가능한 자료와 시스템 환경
자주 묻는 질문
시작 전에
확인해 보세요.
교육부터 개발까지 한 번에 진행해야 하나요?
필요한 단계만 선택할 수 있습니다. 교육으로 활용 방법을 익히거나, 이미 정한 과제를 개발 또는 데이터 작업으로 검토할 수 있습니다.
교육을 받으면 실제 서비스도 완성되나요?
교육은 학습과 실습을 위한 과정입니다. 운영 서비스 개발, 사내 연동과 유지보수는 별도로 범위와 비용을 협의합니다.
실제로 진행한 교육과 개발 내용을 볼 수 있나요?
교육 소개와 교육 실적, AI 프로젝트 페이지에서 공개된 주제와 내용을 확인할 수 있습니다. 공개 범위 밖의 고객 자료나 결과물은 임의로 공유하지 않습니다.
함께 살펴보기