개발 경험이 없어도, 오늘 첫 AI 협업을 만듭니다
비개발 직군과 일반인의 첫 AI 활용입니다. 도구 준비부터 업무 자동화 첫걸음까지 — 손에 잡히는 성공 체험을 함께 만듭니다.
한눈에 보는 AX 파운데이션 과정
개발 경험이 없어도 오늘 첫 AI 협업을 성공 체험 (Lv1 활용).
매일 손으로 하던 반복 업무를 AI와 함께 줄이는 첫걸음 + 팀이 바로 시작할 도구 환경 준비.
비개발 전직군·일반인(B2C)·신임 관리자. AI를 처음 써보는 분.
- 첫 성공 체험(라이브 데모+따라하기)
- 직무군별 예시 라이브러리
- 프롬프트 기초·검토 습관
- 반복 업무 자동화 실습
- 도구 설치·환경 준비 가이드
섹션 · 모듈 · 세부내용 · 결과물로 보는 상세 흐름
오전에는 도구 없이 기준선을 체험하고, 오후에는 스킬로 전문 산출물(엑셀·워드·PPT)을 만듭니다. 실제 운영한 오피스워커 1-Day(8H) 과정을 기준으로 구성했습니다.
기준 — 오피스워커 1-Day(8H) AI 워커 과정 · 전사 Cowork 플레이북. 결과물(FAL = Fully Active Learning)은 듣는 것이 아니라 그날 직접 만들어 손에 남기는 산출물입니다. 입문자 눈높이에 맞춰 용어 풀이와 사전 안내를 먼저 드립니다.
처음 AI를 만나는 분들을 위해 준비했습니다
개발을 해본 적 없어도 괜찮습니다. 업무에서, 그리고 일상에서 AI를 처음 써보는 세 분을 위한 입문 과정입니다.
첫 AI 협업 · 반복 업무 자동화 체험
매일 손으로 하던 반복 업무를 AI와 함께 줄여 보는, 첫 협업의 성공 경험을 드립니다.
생활·자기계발·취미에 AI 활용
러너, 시니어 등 누구나. 생활과 자기계발, 취미에 AI를 자연스럽게 곁에 두는 법을 배웁니다.
AX(인공지능 전환) 인식 + 도구 환경 준비
인공지능 전환(AX)의 큰 그림을 잡고, 팀이 바로 시작할 수 있게 도구 환경을 미리 준비합니다.
오늘은 ‘AI에게 물어볼 줄 아는’ 첫 단계부터입니다
파운데이션은 활용 1단계(Lv1)에 집중합니다. 그 다음 워크플로·빌드·거버넌스 단계는 실무 과정에서 차근차근 이어집니다.
AI에게 물어볼 줄 압니다 — 프롬프트로 초안·요약·번역을 얻고, 직접 검토한 뒤 업무에 적용합니다.
실무 과정으로 연결됩니다.
실무 과정으로 연결됩니다.
실무 과정으로 연결됩니다.
부담 없이, 그날 바로 써보는 방식으로 진행합니다
상황에 맞춰 특강·전사 온보딩·공개과정·도구 준비 가이드 중에서 고르실 수 있습니다.
첫 성공 체험 2시간
강사가 먼저 보여드리고, 여러분이 그 자리에서 따라 하며 첫 결과물을 만들어 봅니다.
비개발 직군 일괄
부서·직무에 맞춘 예시 카드를 미리 드려, 우리 업무에 바로 닿는 활용을 함께 찾습니다.
일반인 누구나
생활과 자기계발에 닿는 주제로, 처음 오신 분도 편하게 따라올 수 있게 진행합니다.
Claude·Codex·Git 설치
복잡한 명령어 없이, 마우스 클릭 위주로 도구 설치와 환경 준비를 차근차근 안내합니다.
입문 단계에서 함께한 실제 프로그램입니다
전직군 온보딩부터 일반인 공개과정까지, 파운데이션 단계에서 진행했거나 제안 중인 프로그램을 모았습니다.
Agent/Skill 체험 파일럿
일반인 AI Literacy 실습
AX GenAI 입문 (관리자)
VisualTools · 창의적 문제해결
입문 단계를 이미 함께 걸어온 분들입니다
전사 온보딩부터 일반인 공개과정까지, 다양한 현장에서 첫 AI 협업을 함께 만들었습니다.
듣는 교육이 아니라, 그날 손으로 만드는 Fully Active Learning
강의는 20% 이하로 줄이고, 80% 이상을 직접 쓰고(Write)·토론하고(Discuss)·투표하며(Vote) 만드는 데 씁니다. 거기에 AI 빨간펜이 전원에게 1:1 피드백을 더합니다. (능동학습 효과크기 d=0.47 · Freeman et al., PNAS 2014)
Fully Active Learning
강의 ≤20%, 팀활동·인출·실습 ≥80%. 능동학습이 수동 강의보다 성취·전이가 높다는 메타분석에 기반합니다.
전원 1:1 동시 피드백
강사 한 명은 50명 중 10~15명만 봐줄 수 있습니다. AI 빨간펜이 참가자 전원에게 동시에 구조화된 피드백을 줍니다.
Write → Discuss → Vote
전원이 먼저 쓰고 AI가 1~2분 내 클러스터링·랭킹 → 발표 잘하는 몇 명이 아니라 모두가 참여하는 토론.
내 업무가 곧 실습 과제
가상 사례가 아닌 참가자 본인 업무를 분해·재설계합니다. 종료 시 내일 실행할 Action 1건이 손에 남습니다.
출처: 삼성전자 PMC 65명 실증(2026-03) · 신한EZ·LG·삼성 현장 워크숍 회고. 효과는 차수·집단에 따라 달라질 수 있습니다.
처음 AI를 만난 분들이 남긴 말입니다
아래는 일반 사무직 참가자들이 실제 워크숍 회고에서 남긴 말입니다. 개인 식별 정보는 빼고 프로그램 단위로 표기했습니다.
AI를 단순히 자료 취합 수준으로만 좁게 바라보던 저의 안목이 커졌습니다.
할루시네이션을 최소화하면서도 풍성한 결과물을 얻는 토대(하네스)를 마련해 주셔서 감사합니다. 에이전트 생성에 전혀 감이 안 잡혔는데, 배운 방법으로 잘 만들어 보겠습니다.
정확히 알 수는 없었지만 따라 하면서 새로운 신세계를 봤습니다. 이제부터는 제 몫이지만, 오늘을 발판 삼아 새 모습으로 나아가겠습니다.
바이브 코딩으로 업무 효율이 오를 것 같아 기대되면서도, 보안 관점에서 개인·민감 정보 유출은 함께 고려해야겠다고 느꼈습니다.
현재 업무에 AI를 반영할 수 있는 일을 찾아보는 유익한 시간이었고, 에이전트 제작 과정도 궁금해졌습니다.
응답 다수에서 ‘웹 검색용 AI → 에이전트 모드로 일하는 AI’로의 인식 전환이 직접 확인됐습니다. 입문자에게는 사전 안내문 1장과 오프닝 용어 5분이면 진입 장벽이 더 낮아집니다.
후기는 일반 사무직 참가자의 실제 회고에서 발췌했습니다. 보안·온보딩 관련 개선 의견도 함께 받아 과정 설계에 반영하고 있습니다. ‘현장 평가’는 운영팀 회고 기준입니다.
첫 AI 협업, 부담 없이 시작하세요
비개발 직군도 그날 바로 쓰는 업무 자동화를 만듭니다.