어떤 상황이었나
- — "우리 직원들도 코딩 없이 AI를 실무에 바로 쓸 수 있을까요?" — 기업·기관 담당자에게 가장 많이 받는 질문이었습니다.
- — 매뉴얼·규정처럼 정확성이 중요한 업무에서는 AI가 왜 그런 답을 냈는지 판단할 수 있어야 실무에 쓸 수 있습니다. 원리를 모르면 결과를 신뢰하지도 활용하지도 못합니다.
- — 비전공자에게 가장 높은 진입장벽은 API 키 발급·연결 단계였습니다. 'API 키'라는 단어부터 낯선 지점입니다.
어떻게 진행했나
- — STEP 1 — 생성형 AI와 챗봇의 원리. AI가 어떤 원리로 답을 만들고 어디서 틀릴 수 있는지를 먼저 잡아, '믿고 맡길 일'과 '사람이 확인할 일'을 구분하게 했습니다.
- — STEP 2 — 프롬프트 기본기. 막연한 질문과 조건을 붙인 질문의 답을 나란히 비교했습니다. 직장인에게 프롬프트는 프로그래밍 언어가 아니라 '일을 정확히 시키는 법'입니다.
- — STEP 3 — Dify 가입과 LLM API 키 발급·연결. 4명 소수 정예라 한 분 한 분 막히는 지점을 바로 잡을 수 있었습니다.
- — 목표는 분명했습니다 — 회사 매뉴얼과 고장 이력 같은 문서에 기반해 질문하면 자동으로 답하는 업무 Q&A 챗봇을 각자 직접 완성하는 것.
무엇이 남았나
- — 재직자 4명 전원이 교육 시간 안에 각자 작동하는 업무 챗봇을 하나씩 완성했습니다.
- — "그래서 AI가 가끔 엉뚱한 답을 하는 거였군요" — 원리 단계에서 나온 이 반응이 실무 적용의 출발선이 됐습니다.
- — "그냥 물어볼 때랑 완전히 다르네요" — 프롬프트 비교 실습에서 곳곳에서 나온 말입니다.
이 사례가 말하는 것
'듣고 끝나는 특강'이 아니라 '끝나면 손에 작동하는 결과물이 남는' 설계였습니다. 코딩을 모르는 재직자도 원리 → 프롬프트 → 도구 연결 순서로 가면 교육 시간 안에 업무 챗봇을 완성합니다.
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