AI / AI 실무 교육
AI를 배우는 것이 목적이 아닙니다.
우리 일이 실제로 빨라져야 합니다.
일반적인 사용법 강의가 아니라 지금 팀이 하는 업무를 가져와 그 자리에서 바꿔 봅니다. 교육이 끝나면 쓰던 프롬프트가 자산으로 남습니다.
01 / Problem
AI 교육의 대부분은 강의가 끝나면 잊힙니다. 실제 업무를 가져오지 않았기 때문입니다.
일반 사례로 배우면 자기 업무에 옮기지 못합니다. 자리에 돌아가면 원래 방식으로 돌아갑니다.
같은 도구를 써도 지시가 다르면 결과가 다릅니다. 기준이 없으면 검수 부담만 늘어납니다.
정보 보안과 사실 확인 기준이 없으면 쓰기 겁나거나 반대로 위험하게 씁니다.
02 / About
도구 사용법이 아니라 우리 업무를 바꾸는 시간입니다.
강의를 듣는 것으로는 업무가 바뀌지 않습니다. 그래서 교육 전에 팀이 실제로 하는 반복 업무를 먼저 받습니다. 보고서 초안, 문의 분류, 상세페이지 카피 같은 것들입니다. 교육 시간에는 그 업무를 그 자리에서 바꿔 보고, 잘 나온 지시문을 팀 자산으로 남깁니다. 끝나고 나면 강의 자료가 아니라 바로 쓸 프롬프트와 기준이 남습니다.
03 / Scope
인원과 목표에 맞춰 범위를 정합니다.
교육 전에 팀이 반복하는 업무를 받아 다룰 주제를 정합니다.
받아온 업무를 그 자리에서 함께 바꿔 봅니다.
결과가 일정하게 나오는 지시문 형태를 만듭니다.
무엇을 반드시 사람이 확인해야 하는지 정합니다.
외부에 넣으면 안 되는 정보와 사내 사용 기준을 정리합니다.
한 달 뒤 실제로 쓰고 있는지 확인하고 막힌 부분을 풉니다.
04 / Process
지금 어느 단계인지 항상 보이도록, 순서대로 하나씩 진행합니다.
부서별 반복 업무와 현재 사용 수준을 파악합니다.
받은 업무를 기준으로 다룰 주제를 정합니다.
설명보다 실습 비중을 크게 둡니다.
쓸 만한 프롬프트와 기준을 문서로 남깁니다.
한 달 뒤 정착 여부를 확인하고 보완합니다.
06 / FAQ
됩니다. 오히려 소수일수록 각자 업무를 깊게 다룰 수 있어 정착률이 높습니다. 인원에 따라 진행 방식을 조정합니다.
특정 도구를 파는 교육이 아닙니다. 업무 성격에 맞는 도구를 고르는 기준부터 다루고, 실습은 팀이 실제로 쓸 수 있는 환경으로 진행합니다.
한 달 뒤 사후 점검이 기본 범위에 들어 있습니다. 실제로 쓰고 있는지 확인하고 막힌 부분을 풉니다. 필요하면 업무 자동화로 이어서 진행합니다.
외부 서비스에 넣으면 안 되는 정보를 먼저 구분하고 사내 사용 원칙을 함께 정리합니다. 이 부분을 빼고는 교육을 진행하지 않습니다.