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처음 듣는 사람도, 이미 쓰는 팀도 자기 속도에 맞춥니다
교육은 툴 설명만으로 끝나면 오래 남지 않습니다. COBSLAB은 참가자가 실제로 하는 일을 기준으로 예제와 실습을 만들고, 교육 후 남길 자료와 다음 과제까지 함께 정리합니다.
기획, 운영, 개발, 마케팅, CS처럼 역할별로 쓰는 문서와 흐름이 다르기 때문에 예제도 다르게 만듭니다.
가능한 범위에서 실제 업무와 가까운 자료를 사용해 다음 날 바로 써볼 수 있게 구성합니다.
민감정보, 사내 문서, 외부 도구 사용 범위를 확인하고 안전한 실습 방식을 잡습니다.
교육 중 나온 반복 업무는 자동화, RAG, Agent, 데이터 수집 과제로 이어갈 수 있는지 봅니다.
조직 상황에 맞춰 조합합니다
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
실무자 생성형 AI 부트캠프
보고서, 리서치, 문서 작성, 회의록, 데이터 정리처럼 매일 쓰는 업무를 중심으로 실습합니다.
- 직무별 프롬프트
- 업무 템플릿 제작
- 반복 업무 줄이기
개발자 LLM·RAG 교육
API, Vector DB, 평가, 배포, 권한 구조까지 코드 중심으로 다룹니다.
- RAG 아키텍처
- LLM API 활용
- 평가와 운영 기준
RAG·Agent 워크숍
교육에서 나온 아이디어를 문서 검색, 내부 도구 연동, Agent 업무 흐름으로 구체화합니다.
- 사내 지식검색
- Agent 업무 흐름
- 데이터 준비 기준
교육 현장에서 바로 쓸 수 있는 결과를 남깁니다
수업 중 나온 질문과 예제를 그냥 흘려보내지 않습니다. 참가자가 실제 업무에서 다시 꺼내 쓸 수 있도록 템플릿, 체크리스트, 다음 실습 과제로 정리합니다.
교육 진행 방식
인원, 직무, 교육 목표, 보안 기준을 확인합니다.
임원, 실무자, 개발자, 운영자별 난이도와 실습 범위를 나눕니다.
강의보다 실습과 질문, 업무 적용 예제를 중심으로 진행합니다.
심화 과정, 보완 교육, PoC 후보를 다음 액션으로 정리합니다.
자주 묻는 질문
가능합니다. 문서, 기획, 리서치, 보고, 업무 정리처럼 바로 쓰는 업무 중심으로 구성합니다.
보안 기준에 따라 민감정보를 제거한 샘플을 쓰거나 사내 기준에 맞춘 별도 실습 방식을 정합니다.
교육 중 나온 반복 업무, 문서 검색, 데이터 수집 주제는 심화 과정이나 PoC 후보로 정리할 수 있습니다.
기획, 마케팅, 운영, 개발, CS, 연구 등 직무별 산출물을 기준으로 예제와 실습을 다르게 구성합니다.
우리 업무 기준으로 AI 교육을 시작하세요
참가자 직무, 인원, 교육 목표를 남겨주시면 맞는 트랙과 진행 방식을 정리해 연락드리겠습니다.