AI 기초를 배우고 LLM까지 다뤘습니다
콥스랩은 LG전자 재직자를 대상으로 장기 AI 교육을 운영했습니다. 오근철 강사가 AI 기초부터 대규모 언어 모델까지 다루고, 수강생들이 현업에 활용할 수 있는 실습을 진행했습니다. 과정이 마무리된 소식은 2025년 3월 머니투데이에 보도됐습니다.
교육이 끝난 뒤 수강생 의견을 확인했습니다
머니투데이 보도에 따르면, 콥스랩이 공개한 교육 후 만족도 조사 평균은 4.5점을 넘었습니다. 실무에 적용하기 쉬운 강의 구성이 도움이 됐다는 의견도 소개됐습니다.
기업에서 비슷한 과정을 준비한다면 만족도와 함께 결과물에 대한 의견도 받을 수 있습니다. 수업에서 만든 초안을 업무에 다시 써 볼 수 있는지, 팀 검토를 받으려면 무엇을 보완해야 하는지 물어보면 후속 실습 주제를 정하기 쉽습니다.
우리 팀의 첫 과제를 정하는 예시
문서 작업이 잦은 팀이라면 회의 메모를 업무 목록으로 바꾸는 과제를 잡을 수 있습니다. 연습용 메모를 주고 결정 사항, 담당자, 기한을 같은 표에 정리하게 합니다. 담당자가 정해지지 않은 일은 ‘확인 필요’라고 표시하고, 확정된 내용은 원문에서 확인할 수 있도록 문장 위치를 남깁니다.
기초 실습에서는 자료, 작업 목적, 출력 형식을 명시해 봅니다. 이어지는 LLM 실습에서는 같은 자료에 지시를 다르게 주고 결과를 비교합니다. 팀 양식에 맞는지, 누락된 항목이 있는지, 메모에 없던 일정이 들어가지는 않았는지 검토하면 모델 결과를 확인하는 방법도 함께 익힐 수 있습니다.
우리 팀 교육을 준비할 때
수강생이 지금 쓰는 도구와 수업 후 맡게 될 업무를 먼저 정리해 보세요. AI 개념을 배우는 데 필요한 시간과, 모델을 직접 다루고 결과를 검토하는 데 필요한 시간을 나눠 교육 범위를 협의할 수 있습니다.
교육 담당자는 참여 직무와 숙련도, 사용이 허용된 도구, 실습 자료의 공개 범위를 함께 확인해 주세요. 실제 문서를 반출할 수 없는 경우에는 열 이름이나 양식만 살린 연습용 자료를 준비할 수 있습니다. 과정 중간에 제출할 문서와 마지막에 검토할 결과물을 미리 정하면 여러 차례 이어지는 수업에서도 과제의 목적이 분명해집니다.
