어떤 상황이었나
- — "우리 직원들도 AI를 실무에 활용할 수 있을까?" 외부 세미나를 다녀와도 현장에 돌아오면 막막하고, 단발성 강의로는 조직 전체의 역량을 끌어올리기 어려웠습니다.
- — 목표는 AI를 단순히 '사용'하는 수준이 아니라, 실무자 스스로 업무 에이전트를 '만드는' 역량이었습니다.
- — 기존 코딩 교육의 가장 큰 진입장벽은 '문법'이었습니다.
어떻게 진행했나
- — 바이브코딩 방법론 — 복잡한 프로그래밍 문법 대신 AI와의 자연어 대화로 업무 논리를 구현합니다. 문법을 제거해 비전공 실무자도 자기 업무 흐름을 에이전트로 만들 수 있게 했습니다.
- — 1~2주: AI에게 자기 업무 스타일을 가르치는 맞춤 설정, 현재 업무 프로세스를 AI가 이해할 수 있는 구조로 분해하는 논리화.
- — 3~4주: 클릭만으로 업무 논리를 시각적으로 설계, 외부 정보를 스스로 탐색·보고하는 실시간 정보 수집 에이전트 구현.
- — 5~6주: 보안·성능을 고려한 전용 에이전트 빌더 세팅, 회사 매뉴얼·보고서를 학습시켜 근거 기반으로 답하는 사내 전용 지식 비서 완성.
- — 7~8주: 데이터 분석부터 판단·실행까지 한 번에 수행하는 완결형 워크플로우 구축, 각자 만든 에이전트 시연과 현업 배포용 URL 공유.
- — 교육 전 사전 인터뷰로 기업의 업무 환경과 조직 특성을 분석해 커리큘럼을 맞춤 구성했습니다.
무엇이 남았나
- — "코딩은 저랑 거리가 멀다"던 수강생들이 교육이 진행될수록 스스로 아이디어를 내고 에이전트를 수정했습니다. "매주 수업이 끝나면 바로 다음날 업무에 써먹을 수 있었다"는 반응이 이어졌습니다.
- — 반복적인 자료 정리와 정보 수집 업무에 에이전트를 적용한 수강생들은 체감 업무 시간이 눈에 띄게 줄었다고 전했습니다.
- — 교육 기간 중 개발된 에이전트들은 개인 도구로 끝나지 않고 전 부서에 공유되어 조직의 업무 자산으로 축적됐습니다.
이 사례가 말하는 것
AI 전환은 거창한 시스템 도입이 아니라 현장의 실무자 한 명 한 명이 변화하는 데서 시작합니다. IT 부서만의 AI가 아니라 영업·구매·인사·총무 모든 직무에서 AI가 실질적인 업무 동반자가 되도록 설계했습니다.
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