Enterprise AX 입문 · 실제 업무 한 건으로 출발
AX 입문 · 업무발견·첫 실행
AI로 바꿀 업무와 사람이 판단할 일을 구분하고 근거를 확인하는 첫 업무 흐름을 만듭니다.
입문 과정의 실습 흐름
작은 직접 실행에서, 내 업무의 첫 적용으로
배운 기능을 본인 업무에 적용하고, AI의 초안을 직접 확인하는 습관을 만듭니다.
- 01 · 정의업무를 고릅니다현재 문제 · 필요한 결과
- 02 · 요청질문을 설계합니다맥락 · 입력 자료 · 완료 기준
- 03 · 검토초안을 확인합니다사실 · 출처 · 빠진 조건
- 04 · 적용내 업무로 바꿉니다반복 사용할 프롬프트 · 적용 과제
실습 환경 · 사내 AI / 승인된 외부 도구 / 아날로그 병행 중 고객 환경에 맞춰 구성
AX 입문 · Enterprise AX 입문 · 실제 업무 한 건으로 출발
AX 입문 · 업무발견·첫 실행
1일 · 8H
표준의 적용 관점 · BABOK 문제·요구 · SWEBOK 검증의 기초
목표
AI로 바꿀 업무와 사람이 판단할 일을 구분하고 근거를 확인하는 첫 업무 흐름을 만듭니다.
대상·사전 조건
AX를 시작하는 현업·지원 부서·신임 과제 담당자; 개발 경험 불필요
AX 입문 · BYOP LEARNING LOOP
내 도메인·내 과제를, 실무 산출물로 완성합니다
BYOP · 내 프로젝트가 중심매주 반복하는 내 업무 1건
- 01글로벌 표준·백서이론·선례·판단 기준
- 02BYOP 교육·실습업무 발견·첫 실행
- 03코칭·컨설팅작은 업무 개선
- 04ATLAS 사례·교훈검토한 경험을 다음 과제로
↶ 검토한 교훈으로 백서와 다음 BYOP를 보완합니다.
BYOP 맞춤 출발점 · 매주 반복하는 내 업무 1건
가져올 자료 · 반복 업무 1건·안전한 예제 파일·승인 도구
Project · 내 프로젝트
자기 문서·입력·결과물을 기준으로 AI에 맡길 일과 사람이 검토할 일을 구분합니다.
Practice · 연습·피드백
예제로 질문·출처 대조·첫 실행 연습
Problem · 문제 해결
모호한 입력·근거 없는 답변 수정
손에 남길 결과 · 업무 모델·검토표·첫 실행 결과
실무 유용성의 확인 · AI 결과를 원문과 대조하고 내 말로 설명하는가?
Fully Active Learning: 직접 작성 → 설명·토론 → 실행 → 동료·코치 피드백 → 수정·재실행. 본인 자료를 반입하기 어려우면 직무·도메인별 비식별·합성 사례에서 시작해 자기 업무로 전환합니다.
| 학습 블록 | 주제 | 직접 하는 일 | 산출물 |
|---|---|---|---|
| 1 · 2H | 공통언어·환경 | AX·FDE·온톨로지·AIDD의 쓰임과 자료·도구 사용 범위 확인 | 환경·자료 점검표 |
| 2 · 2H | 업무발견 | 반복 업무·판단·현재 문제에서 적용 후보와 성공조건 선택 | 업무 후보·가치 가설 |
| 3 · 2H | 근거 기반 AI 협업 | 업무 객체·입력을 정리하고 초안의 출처·누락·오류 검토 | 업무 모델·검토 로그 |
| 4 · 2H | 첫 실행·전이 | 선택 업무를 실행하고 개선점·다음 학습 과제 결정 | 첫 업무 흐름·7일 계획 |
손에 남는 산출물
- 업무 후보·가치 가설
- 업무 객체·입력 카드
- AI 초안·검토 로그
- 7일 적용 계획
무엇으로 역량을 확인하나요?
원문과 AI 초안 대조·직접 수행 설명·다음 단계 진단
현업으로 이어지는 길
공통언어와 환경을 갖춘 뒤 과제 설계 또는 FDE 통합 실전으로 이어갑니다.
실제 수행에서 가져온 흐름과 산출물
2026년 5~9월 라이브 기록·실습 결과·회고를 대조했습니다. 아래 경험을 새 과정의 학습 흐름과 검수 기준으로 연결합니다.
| 고객 | 수행 시기 | 실제 진행 흐름 | 확인된 교육 산출물 |
|---|---|---|---|
| FITI시험연구원·신한EZ손해보험 | 2026.06 / 08 | 작은 직접 실행 → 내 업무 맥락 등록 → 파일·자료 분석 → Agent 요구 → 회고·수정 | 업무 맥락 문서, 분석 결과, Agent 요구·PRD, 재현 가이드 |
- FITI시험연구원·신한EZ손해보험 · 산업별 입력과 환경을 바꿔 적용하는 실습 사례입니다.
REFERENCE → MY PROJECT
이론·현장 사례를 읽고, 내 과제에 적용합니다
관련 백서·학습 기준
코칭·컨설팅의 실제 수행 사례
작은 실행·피드백·회고를 조직의 일하는 방식으로 정착시키는 방법
공개된 현장 선례를 ATLAS의 비교 관점으로 읽고, 우리 조직의 조건과 차이를 기록하며 적용합니다.
AI를 단순하게 자료취합 수준의 용도로만 생각했던 좁게만 바라보던 저의 삶과 안목이 커졌습니다. AI를 다양하게 활용하여 더 성장할 수 있는 가능성을 보아 좋았습니다.
수강후기와 개선 기록 보기 →
이 후기는 참여자의 체감·적용 의향입니다. 학습 성취는 직접 만든 산출물·재실행·검토 기록으로, 현업 효과는 후속 적용에서 확인합니다.
BEFORE & AFTER
준비·훈련·현업 적용을 한 흐름으로
D−7 · 과제와 환경
스폰서와 과제 1건·참여자·승인 자료·도구·접근권한을 확인합니다. 현재 기준선이 없으면 수집 과제로 남깁니다.
훈련 중 · 같은 과제
요구 ID·객체 ID를 유지하며 전날의 산출물을 다음 실습 입력으로 씁니다. 실제 운영 반영은 별도 승인된 범위에서 진행합니다.
D+7 · 첫 적용
첫 현업 실행·장애·관리자 피드백을 확인하고 보완 과제를 정합니다.
D+30 / 90 · 적용과 확산
현업 적용 여부·검토 후 재작업·판단 소요시간·재사용을 조직의 기준선과 비교합니다. 후속 코칭 범위는 계약 시 정합니다.
기업 환경에 맞춘 실습
- 사내 승인 AI — 망·자료 등급·계정 권한에 맞춘 실습
- 승인된 외부 AI — 비식별·합성 자료와 제한된 테스트 환경
- 제한 환경 — 조별 장비·사전 실행 로그로 설계와 검토 실습; 직접 실행 평가는 별도 보완
본인 과제를 반입하기 어려우면 산업별 합성 시나리오를 사용합니다. 실제 자료·워크숍 입력·설계 예시는 구분하고, 고객 원문이나 개인 평가 기록은 외부에 공유하지 않습니다.
EDUCATION ↔ CONSULTING
배운 산출물이, 컨설팅의 실행 입력이 됩니다
훈련·컨설팅이 같은 업무 모델, 요구 ID, 수용 기준, 평가 기록을 공유합니다.
| 교육에서 만든 것 | 연결하는 서비스 | 현업에서 추가 확인할 것 |
|---|---|---|
| 업무 모델·요구·수용 기준 | 온톨로지·RAG·도구 컨설팅 | 실제 데이터·시스템·권한과 정합성 확인 |
| 작성·평가 에이전트·시험 로그 | FDE 구현 동행 | 파일럿 범위·운영 검수·이관 조건 합의 |
| 책임·위임·현업 지표 | AX 리더십 자문 | 계속·전환·중단 기준과 조직 확산 |
| 수행 증거·코칭·재사용 패키지 | 역량 정의·평가·육성 | 사내 코치·평가 기준·지속 운영 설계 |
우리 조직의 과제와 역할에 맞춰, 직접 수행할 과정을 설계하세요
해결할 업무·참여 역할·인원·자료와 도구 제약을 알려 주시면 과정과 준비 범위를 함께 설계합니다.