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
현장 도입 사례 — 실제 결정과 한계의 기록
기업 AI 도입 사례 연재 → · 고객사별 AX 코칭 기록 →
공개된 현장 선례를 ATLAS의 비교 관점으로 읽고, 우리 조직의 조건과 차이를 기록하며 적용합니다.
AI가 구조화/시각화를 맡고 사람이 관점을 주입하고, 판단을 맡는다는 걸 체감한 게 가장 큰 인사이트였고, 좋은 결과물은 결국 RAG 등을 이용한 좋은 프롬프트에서 나온다는 점을 다시 한번 인지하게 되었습니다.
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.