질문하는 조직을 만드는 기업 맞춤 AI 교육

기업 맞춤 AI 실무 교육

우리 구성원이 지금 어디에서 막혀 있는지 먼저 확인하고, 그 지점에 맞는 과정을 설계합니다

E-mail: spera@qmind.kr · 홈페이지: qmind.kr

MISSION & VISION

AI를 쓰는 조직이 아니라 AI에게 제대로 묻는 조직을 만듭니다

MISSION

조직이 AI에게 무엇을 물어야 하는지부터 함께 설계합니다. 교육이 끝난 뒤 각자의 업무가 실제로 바뀌는 것을 목표로 사전 진단부터 결과 리포트까지 현역 강사가 직접 맡습니다.

VISION

AI가 하는 일이 늘수록 무엇을 맡기고 어떤 결과를 통과시킬지 판단하는 일이 중요해집니다. 구성원 한 사람 한 사람이 자기 업무의 판단 기준을 가진 전문가가 되도록 돕습니다.

PROBLEM

계정을 나눠줘도 일하는 방식은 그대로입니다

AI 교육을 해도 현업이 바뀌지 않는 데에는 이유가 있습니다.

도구를 지급하는 것과 사람이 자기 업무를 바꾸게 하는 것 사이에는 간격이 있고, 교육은 그 간격을 메워야 합니다.

문제점 01

계정만 생기고 일은 그대로

결재 시스템은 절차가 업무 안으로 들어오지만, AI는 내 일의 어디에 넣을지 각자 정해야 합니다. 정하지 못하면 계정만 생기고 일은 그대로 남습니다.

문제점 02

"써봤는데 별로예요"

불신, 내 노하우를 넘기면 필요 없어질 것 같은 불안, 새 도구를 배우는 피로가 먼저 옵니다. 이를 열의 부족으로 보면 교육을 잘못 설계하게 됩니다.

문제점 03

같은 교육, 다른 출발점

스스로 활용 범위를 넓히는 사람과 배운 범위 안에서 쓰는 사람은 막히는 지점이 다릅니다. 같은 고급 도구 수업으로는 둘 다 풀지 못합니다.

SOLUTION

막힌 지점에서 출발하는 세 단계

유행하는 교육을 먼저 고르지 않습니다. 이번 교육 대상이 어디에서 막혔는지 확인하고, 그 지점에 맞는 실습과 코칭을 설계합니다.

STEP 01막힌 지점
진단

도입 단계·기업 규모·산업·직급과 직무를 보고, 이번 교육 대상이 어디에서 멈추는지 찾습니다.

STEP 02현업 문제로
실습 설계

귀사의 실제 업무 파일과 판단 기준을 실습 재료로 씁니다. 나만 아는 업무 기준을 AI에게 설명하는 연습을 넣습니다.

STEP 03코칭과 발표로
팀에 남기기

배운 것을 자기 과제로 바꿀 때 생기는 문제를 코칭으로 풀고, 발표로 결과와 푸는 과정을 팀에 공유합니다.

AI EDUCATION

도입 단계에 따라 필요한 교육이 다릅니다

도입 초기

가벼운 업무로 AI가 쓸 만하다는 경험 만들기

과정 01 · 03

중기 · 팔로어

불편한 업무를 꺼내고 문제를 정의한 뒤 사례 적용

과정 02

중기 · 프론티어

작동·연결 방식을 이해하고 자기 과제로 활용 확장

과정 04

후기

만든 결과를 팀이 쓰도록 공유·보안·배포·인계 코칭

후속 코칭

개인의 역량 강화 FOR INDIVIDUAL

AI가 내 일에 쓸 만하다는 경험

나만 아는 업무 기준을 AI에게 설명하는 능력

직접 만들고 확인한 업무 도구

성과 발표로 드러나는 나의 기여

조직의 혁신 FOR ORGANIZATION

도입 단계에 맞춘 교육 로드맵

팀이 공유·수정·인계하는 업무 도구

비용·보안·목표 기준의 결과 검토 체계

다음 교육으로 이어지는 현장 피드백

리더 교육(과정 05)은 모든 단계에서 도입 범위와 결과 검토 기준을 정합니다. 같은 회사 안에서도 교육 대상마다 출발점이 다릅니다.

CUSTOMIZATION

귀사에 맞춘 교육 설계 과정

사전 진단으로 출발점을 확인하고, 귀사의 업무 자료로 실습을 설계하고, 교육 뒤 2주까지 결과를 함께 확인합니다.

STEP 01

사전 진단

교육 2주 전 참가자 설문 3문항과 담당자 인터뷰 30분으로 도입 단계와 막힌 지점, 사용할 수 있는 도구와 보안 조건을 확인합니다.

STEP 02

맞춤 커리큘럼 설계

업종과 직무의 판단 기준(제조는 수치 정합성, 개발은 기존 기능 유지 등)을 반영해 과정을 조합하고 실습 과제를 확정합니다.

STEP 03

코칭·발표·결과 리포트

1인 1결과물과 발표로 마무리하고, 2주 질문 창구와 담당자용 결과 리포트로 다음 교육을 제안합니다.

과정 한눈에

모든 과정은 귀사의 업무 자료로 실습하며, 사전 진단 결과에 따라 조합하고 조정합니다

공통 원칙: 실습 60% 이상 · 1인 1결과물 · 코칭과 발표 · 교육 후 2주 질문 창구 · 수료(이수 80% + 결과물 제출)

과정	대상 · 인원	시간	도입 단계	결과물
01 바이브 코딩 워크숍	전 직원 · 20~40명	4시간	초기	소형 업무 도구 1개
02 AX 리터러시: 내 일에 넣는 법	전 직원·부서 · 20~40명	1~3일	초기 ~ 중기 팔로어	적용 지도 · 자동화 도구 · 팀 워크플로
03 신입사원을 위한 바이브 코딩	입사 1년 미만 · 10~25명	6시간	초기 · 온보딩	도구 1개 + 설명서
04 실무자를 위한 바이브 코딩	실무자·팀 · 10~20명	8시간	중기 프론티어	업무 도구 1개 + README
05 AX 전환 리더 과정	팀장·임원 · 6~12명	4시간	모든 단계	팀 AX 로드맵 + 지표 3개
+ 후속 코칭	선도 인력 · 팀 또는 1:1	회차형	후기	팀에서 쓰는 결과물

바이브 코딩 워크숍 (4시간)

코드를 모르는 전 직원이 반나절 안에 "나도 된다"를 경험하는 입문 과정

익숙한 업무 재료로 도구 하나를 직접 만들어, AI를 다음에도 쓰고 싶게 만드는 데 목표를 둡니다

교육
대상

AI를 써봤지만 "별로"라고 느낀 구성원
새 도구를 배울 시간과 여유가 부족한 직원
코딩 경험 없이 반복 업무를 줄이고 싶은 전 직원

교육
목표

AI가 내 업무에 쓸 만하다는 경험을 만든다
누가 볼 결과인지·무엇을 넣는지·무엇으로 확인하는지 묻는 습관을 익힌다
반복 업무 도구 1개를 만들고 결과를 직접 확인한다

교육
시간

1일, 4시간 · 20~40명

특징

Claude Code 중심, 설치 지원 포함
따라 만들기 과제를 기본·심화 두 단계로 준비
30명 초과 시 보조 강사 1명
도입 초기 교육: 목표는 "다시 써봐야겠다"

교육 상세 내용 [Course profile]

시간		주제	상세내용
1일	PART1(0.5H)	셋업과 첫 질문	설치·계정 확인 "써봤는데 별로", "배울 시간이 없다"를 먼저 꺼내기 오늘 만들어 갈 것 한 줄씩 적기
	PART2(0.5H)	바이브 코딩이란	강사가 5분 만에 업무 도구를 만드는 라이브 시연 잘 묻는 법 3가지: 결과를 볼 사람·넣을 자료·확인 기준
	PART3(1H)	따라 만들기	전원 같은 과제: 엑셀 정리 도구를 단계별로 함께 막히면 오류 메시지를 그대로 다시 묻는 훈련 실습: 기본/심화 중 선택해 완성
	PART4(2H)	내 것 만들기와 발표	사전에 적은 "내 반복 업무"로 각자 도구 만들기 나온 결과가 맞는지 직접 확인, 강사 순회 5~6명 발표, 나머지는 공유 폴더 제출 · 2주 질문 창구 안내

AX 리터러시: 내 일에 넣는 법 (1~3일)

"써봤는데 별로"를 "매일 쓰는 사람"으로 바꾸는 단계형 과정

내 업무에서 바꿀 일을 먼저 고르고, 그 일로 자동화 도구와 팀 워크플로까지 이어갑니다

교육
대상

쓰기는 하지만 내 일 어디에 쓸지 모르는 구성원
부서 단위로 AI 활용을 시작하려는 팀
반복 문서·엑셀 업무가 많은 실무자

교육
목표

하루 업무를 쪼개 AI가 할 일 / 사람이 할 일 / 같이 할 일을 나눈다
나만 아는 업무 기준(암묵지)을 AI에게 설명할 수 있게 정리한다
고른 일로 자동화 도구와 팀 워크플로를 완성한다

교육
시간

1일(입문) · 1+2일(권장) · 3일(부서 도입) · 20~40명

특징

1일차는 설치 없이 웹 AI만으로 진행
2일차와 3일차 사이 1~2주 간격으로 현업 적용
매일 끝에 막힌 지점 코칭과 짧은 발표
도입 중기 팔로어 경로: 문제 정의부터

교육 상세 내용 [Course profile]

시간		주제	상세내용
1일	PART1	내 일 분해	하루 업무를 10개 단위로 쪼개기 매번 오래 걸리거나 다시 확인하는 일 꺼내기 나만 아는 업무 기준을 적어 AI에게 설명하는 연습
1일	PART2	바꿀 일 고르기	"빠르게 풀 수 있는가 × 풀면 효과가 큰가"로 3개 선정 다른 사람의 해결 사례를 내 일에 적용 결과물: 내 업무 AI 적용 지도 + 프롬프트 템플릿 5개
2일	PART3	Claude Code 시작	VS Code + Claude Code 셋업 "매주 같은 형식으로 만드는 것" 하나를 도구로 만드는 과정 따라 하기
2일	PART4	반복을 자동화	1일차에 고른 일로 각자 자동화 도구 만들기 엑셀 정리 · 보고서 · 메일 초안 결과물: 자동화 도구 1개
3일	PART5	팀 워크플로 설계	같은 팀 3~4명이 팀 반복 업무 하나 선정 역할을 나눠 워크플로 설계
3일	PART6	공유와 실행 계획	저장·공유·검토·수정·인계 방법 정하기 팀별 발표와 1개월 실행 계획 결과물: 팀 워크플로 1개 + 1개월 계획

신입사원을 위한 바이브 코딩 (6시간)

선배에게 묻기 전에 AI에게 먼저 묻는 습관을 온보딩 때 만드는 과정

도구 하나와 부서에 공유할 설명서 한 장을 만들어, 신입이 부서의 AI 창구가 되도록 돕습니다

교육
대상

입사 1년 미만 신입사원
온보딩 과정에 AI 실습을 넣으려는 HR·HRD 담당자

교육
목표

목적·입력·출력·기준 네 가지로 질문을 쓴다
오류 메시지를 그대로 넘겨 스스로 해결하는 법을 익힌다
업무 도구 1개와 사용 설명서 1장을 완성한다

교육
시간

1일, 6시간 · 10~25명

특징

Claude Code와 Codex를 같은 과제로 비교
선배에게 물을 것과 AI에게 물어도 되는 것의 구분 기준 제공
기수마다 같은 구성으로 반복 운영 가능
강의·실습 5시간 + 점심 1시간

교육 상세 내용 [Course profile]

시간		주제	상세내용
1일	PART1(40m)	질문의 기본	나쁜 질문과 좋은 질문 비교 목적·입력·출력·기준 네 가지로 질문 쓰기
	PART2(1H 50m)	따라 만들기	회의록 → 액션 아이템 정리 도구 엑셀 여러 개를 합치고 정리, 결과 수치 확인하기 오류 메시지를 그대로 AI에게 넘기는 법
	PART3(30m)	Codex로 같은 일	오전 과제 하나를 Codex로 다시 만들기 도구마다 다른 점, 언제 무엇을 쓸지
	PART4(1H 20m)	내 것 만들기	"신입이 매일 하는 일" 목록에서 하나 골라 도구 만들기 강사 순회 코칭
	PART5(40m)	발표와 설명서	전원 1분 발표 부서에 공유할 사용 설명서 한 장 작성 2주 질문 창구 안내

실무자를 위한 바이브 코딩 (8시간)

내 업무용 도구를 하루 안에 완성해 다음 날부터 쓰는 과정

만들다가 연결·구현에서 막히는 사람에게 작동 방식과 검증 기준을 함께 다룹니다

교육
대상

AI로 이미 무언가를 만들어 보다가 막힌 실무자
팀의 반복 업무를 도구로 바꿀 핵심 인력
선도 인력·AX 담당으로 지정된 직원

교육
목표

입력·출력·완료 기준을 먼저 정하고 만든다
CLAUDE.md로 맥락을 주고 계획부터 세우는 작업 방식을 익힌다
동료가 쓰고 고칠 수 있는 도구와 README를 완성한다

교육
시간

1일, 8시간 · 10~20명

특징

1시간이 지나도 안 돌아가면 범위를 줄이는 코칭 원칙
발표에서 완성 화면과 함께 막힌 지점·푸는 과정을 공유
팀 과제로 이어지면 후속 코칭 권장
강의·실습 7시간 + 점심 1시간

교육 상세 내용 [Course profile]

시간		주제	상세내용
1일	PART1(1.5H)	과제 확정과 작업 방식	사전 진단의 반복 업무 중 하나를 오늘의 과제로 입력·출력·완료 기준과 내가 확인하는 업무 기준 적기 CLAUDE.md로 맥락 주기, 계획 먼저, 한 번에 하나씩
	PART2(1.5H)	따라 만들기: 엑셀 → 보고서	여러 엑셀을 읽어 요약표·차트·보고서 초안까지 내는 도구 같은 과제를 Codex로, VS Code 안에서 수정·검토할 때 편한 지점
	PART3(2H)	내 도구 만들기	오전에 확정한 과제를 각자 구현 막힌 지점은 강사 코칭: 요구사항·자료·완료 기준 점검
	PART4(2H)	README·인계와 발표	설치·사용법·인계 README를 AI에게 쓰게 하고 검토 전원 2분 발표: 무엇을 얼마나 줄였는지(예: 반나절 → 10분), 어디서 막혔고 어떻게 풀었는지

AX 전환 리더 과정 (4시간)

팀장·임원이 AI 도입 범위를 정하고 팀원이 만든 결과를 검토하는 과정

"그래서 비용을 얼마나 줄이나요? 이 일을 맡겨도 되나요?"에 답할 판단 기준을 세웁니다

교육
대상

AI 도입과 투자를 결정하는 임원
팀원이 AI로 만든 결과를 승인·검토하는 팀장

교육
목표

AI를 쓸 일 / 사람에게 남길 일 / 같이 할 일을 팀 단위로 나눈다
비용·보안·목표 부합 기준으로 결과물을 검토한다
첫 90일 계획과 측정 지표 3개를 세운다

교육
시간

4시간 · 6~12명 · 반나절 × 2회 가능

특징

2회차는 4~6주 뒤 90일 계획 중간 점검
다른 리더가 "그게 정말 AI로 될까"를 묻는 상호 검토
이 과정에서 팀원 교육(과정 01·02·04)의 범위와 단계 결정

교육 상세 내용 [Course profile]

시간		주제	상세내용
1일	PART1(1.3H)	계정을 나눠주면 끝날까	결재 시스템은 절차가 업무 안으로 들어오지만 AI는 각자 일하는 방식을 바꿔야 쓰임 강사 라이브 시연: 참가자 팀의 반복 업무를 20분 안에 도구로
	PART2(0.7H)	우리 팀 업무 분해	팀 업무 15~20개를 AI로 바꿀 일 / 사람에게 남길 일 / 같이 할 일 / 아직 모름으로 분류 빠르게 풀 수 있고 효과가 큰 일 고르기
	PART3(0.5H)	결과물 검토 연습	팀원이 AI로 만든 예시 결과물을 비용·보안·목표 기준으로 보기 승인하거나 보완을 요청하는 연습
	PART4(1.5H)	첫 90일 계획과 상호 검토	바꿀 일 2~3개: 누가, 어떤 교육을 받고, 무엇으로 성공을 잴지(시간·건수·오류율) 로드맵 3분 발표와 상호 검토, 팀원 교육 요청으로 연결

후속 코칭 (온라인 회차형)

이미 만드는 사람에게 입문 교육을 반복하지 않고, 막힌 지점을 함께 푸는 과정

팀의 실제 과제를 맡은 사람이 결과를 팀에서 계속 쓰이게 하도록 돕습니다

교육
대상

교육 후 팀 과제를 맡은 선도 인력
만든 도구를 팀에서 공유·운영하려는 실무자

교육
목표

팀의 실제 문제를 해결하는 결과물을 완성한다
공유·보안·배포·비용·인계에서 막힌 지점을 푼다
누가 쓰고, 어디서 확인하고, 누가 고칠지 정한다

교육
시간

온라인 · 팀 또는 1:1 · 회차형(2~4회 권장)

특징

회차마다 진행 상황을 보고 다음 과제를 조정
여러 사람이 같은 지점에서 막히면 다음 교육의 설명·예제에 반영
도입 후기 교육

교육 상세 내용 [Course profile]

시간		주제	상세내용
회차형	1회차	과제 정하기	강사와 만나 해결할 팀 과제 확정 필요한 자료·권한·도구와 완료 기준 정리
	중간 회차	직접 풀기와 코칭	본인이 AI로 직접 풀어 가다 막히는 지점을 강사와 해결 요구사항이 모호한지, 자료가 부족한지, 완료 기준이 빠졌는지 점검
	마지막 회차	팀 공유와 인계	사용자·확인 위치·수정 담당 정하기 사내 환경의 보안·비용·배포 조건 점검 팀 발표로 기여를 공유

RECOMMENDATION

막힌 지점에 따라 이렇게 묶습니다

아직 잘 안 쓴다 · 도입 초기

첫 거래

과정 05 → 과정 01

리더가 먼저 보고 팀원 교육 범위를 정하는 순서

어디에 쓸지 모른다 · 중기 팔로어

문제 정의부터

과정 02 (1+2일)

내 일에서 바꿀 일을 고른 뒤 그 일로 자동화 도구까지

만들다 막힌다 · 중기 프론티어

만드는 사람 키우기

과정 04 + 후속 코칭

하루 만에 도구를 완성하고 팀 과제는 회차형 코칭으로

팀에서 쓰게 하고 싶다 · 후기

부서 전환 패키지

과정 02 (3일) + 04 + 05

부서 전체 · 핵심 실무자 · 팀장을 한 묶음으로

온보딩 정기 운영: 과정 03을 기수마다 반복 · 한 섹션 참여: 과정 01을 2시간으로 줄여 기존 교육의 한 세션으로

교육을 기획할 때 먼저 정리할 다섯 가지 질문

대상과 현재 상태누구를 위한 교육이며 어디에서 막혀 있나요?
해결할 문제반복 작업과 병목, 설명하지 않은 업무 기준은 무엇인가요?
만들 결과무엇을 만들고 어떤 기준으로 확인할 건가요?
실제 사용어떤 도구와 자료로 누가 쓰고 검토할 건가요?
다음 단계코칭·공유·수정을 어떻게 이어갈 건가요?

정하기 어렵다면 그 질문부터 Qmind가 함께 정리합니다.

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