교육 & 워크숍 › 참여자의 목소리
VOICE OF PARTICIPANTS · 2026
올해, 그 자리에 있었던 사람들의 말
2026년 워크숍에서 참여자들이 직접 적은 회고를 원문 그대로 싣습니다. 좋았던 말만 고르지 않았습니다 — 과부하를 호소한 말, 두렵다고 적은 말, 다시 설계하라고 요구한 말도 같이 싣고 그래서 무엇을 바꿨는지까지 적었습니다.
12 차수
응답을 남긴 차수
1,038 건
참여자가 쓴 응답 전체
450 건
그중 회고(후기)
22 건
아래에 원문 그대로 실은 인용
AX 전환 전체 지도
여기 있는 말들이 지도의 마지막 칸입니다
여섯 개 메뉴는 따로 있는 서비스가 아니라 한 바퀴의 서로 다른 지점입니다. 밝게 표시된 칸이 지금 보고 계신 곳입니다.
읽기 전에
어떻게 모았고, 무엇을 뺐는지 먼저 밝힙니다
후기 페이지는 마음만 먹으면 얼마든지 좋게 만들 수 있습니다. 그래서 수집 경로와 제외 기준을 먼저 공개합니다. 아래 숫자는 인상이 아니라 차수별 워크시트에서 기계로 센 값입니다.
① 현장에서 직접 쓴 글
별도 만족도 설문이 아니라, 차수마다 쓰는 공동 워크시트에 참여자가 직접 적은 회고입니다. 점수가 아니라 문장이라 고르게 좋은 말이 나오지 않습니다.
② 원문 보존
맞춤법·구어체를 고치지 않았습니다. 다듬는 순간 그 사람의 말이 아니게 됩니다. 길이 때문에 줄인 곳은 …로 표시했습니다.
③ 이름은 아예 읽지 않습니다
집계 도구가 이름·부서·조 항목을 수집 단계에서 버립니다. 인용문에는 회사명도 붙이지 않고, 맥락이 필요한 곳만 과정 형태를 적었습니다.
④ 쓴소리 포함
환경 문제·과부하·재설계 요구를 별도 절에 그대로 싣고, 무엇으로 바꿨는지 함께 적었습니다. 못 고친 것도 남겨 둡니다.
⑤ 공개에서 뺀 것
한 대기업 온라인 세미나에서 받은 설문 66건은 과정 후기가 아니라 소속 조직의 AX 전환에 대한 진단이었습니다. 리더십·보안 정책·조직 체질에 대한 솔직한 비판이 담겨 있어 그 회사 내부 보고로만 쓰고 이 페이지에는 인용하지 않습니다. 위 「1,038건」에도 포함하지 않은 별도 수집분입니다. 또한 워크시트를 쓰지 않은 차수(온라인 세미나·소규모 코칭 등)의 응답은 애초에 집계에 들어오지 않으므로, 실제 목소리는 이보다 많습니다.
450건을 세어 보니
사람들이 실제로 가장 많이 쓴 말
회고 450건을 주제별로 분류한 결과입니다. 한 응답이 여러 주제에 걸치므로 합이 100%가 되지 않습니다. 아래 인용들은 이 순서대로 배치했습니다 — 많이 나온 말부터.
분류는 키워드 규칙 기반이라 문맥을 완전히 읽지는 못합니다(반어·부정 표현 오탐 가능). 경향을 보는 용도이지 정밀 측정값이 아닙니다.
가장 많이 나온 말 ① · 14.9%
“돌아가서 이걸 해보겠다”
가장 흔한 문장은 감탄이 아니라 다음 행동 선언이었습니다. 만족도보다 이 비율을 먼저 봅니다.
AI를 S/W 개발에 있어서 많이 사용해 봤습니다만 프로젝트 매니지먼트에서도 사용할 수 있다는 점은 몰랐습니다. 앞으로 프로젝트 관리 시 AI를 많이 활용해보려 합니다.
팀에서 상품기획 AX화를 하려고 하는데, 정보의 홍수 속에서 어떻게 해야할지 막막했는데 여러가지 시도를 해볼 수 있는 방법을 알게되서 뜻 깊은 시간이였습니다. 알려주신 내용으로 많이 학습하여 상품기획업무 AX SOP 구축을 도전해보겠습니다.
AI 부분적으로만 활용하고 있었는데, 업무 전반에 활용할 수 있는 방법을 배운 것 같습니다. 나만의 AI 비서 채용해서 잘 활용하겠습니다.
이번 교육에 배운 것들을 실제 업무에 적용해보고 더 나아가 생활/개인까지도 적용해 활용해보갰습니다. 감사합니다.
새로운 AI 현업 사용의 Use Case를 배울 수 있었으며, 다양한 고급 Skill도 배울 수 있어서 좋았습니다. 현업에서도 AI를 적극 사용 하고자 하는 동기 부여도 많이 되었습니다.
가장 많이 나온 말 ② · 10.4%
“AI가 답을 주는 게 아니라, 구조를 잡아준다”
두 번째로 많은 말은 도구 사용법이 아니라 일의 뼈대에 관한 것이었습니다. 요구사항·범위·완료조건·추적이 왜 필요한지를 AI를 돌리다가 알게 됐다는 회고가 반복됐습니다.
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.
외부 AI 툴로 역질문을 통해 프롬프트를 구체화하면 보다 상세하고 구조적인 결과물을 얻을 수 있었습니다. 특히 AI가 프로젝트의 구조를 설계하고 실행 가능한 작업 단위까지 도출해주는 과정이 흥미로웠고, 실제 업무에서도 문서 작성이나 요구사항 정리 등에 활용할 수 있을 것 같습니다.
스스로 주제를 정하고 실제 제미나이로 실습을 하면서 결과도 도출하는 방법을 배우는 뜻깊은 시간이었습니다. … 프로세스화 해서 주제만 바꿔가면서 템플릿처럼 쓰는 것도 좋을 것 같네요.
기본적인 프로젝트 관리론을 통해 어떻게 업무를 접목시켜서 진행해야 할지 등 방향성을 알게된 좋은 기회였습니다.
가장 많이 나온 말 ③ · 8.0%
“쓰던(利用) AI에서, 시키는(活用) AI로”
여러 차수에서 같은 대비가 반복해서 등장했습니다 — 채팅창에 묻는 이용에서, 에이전트에게 일을 맡기는 활용으로.
기존의 단순 채팅위주의 “이용”에서 에이전트 생성, 지식고도화 등의 “활용”으로 나아갈수있는 알찬 체험 과정이었음
AI를 단순하게 자료취합 수준의 용도로만 생각했던 좁게만 바라보던 저의 삶과 안목이 커졌습니다. AI를 다양하게 활용하여 더 성장할 수 있는 가능성을 보아 좋았습니다.
AI agent를 이용해서 PM 업무를 생각했던 것 보다 쉽게 진행할 수 있다는 것을 배우고, 막막하기만 했는데 빛이 보이는 것 같다
웹으로 AI를 이용할 줄만 알았는데 이번 AI 활용 수업을 통해 AI를 더욱 적극적으로 활용할 수 있을 것 같습니다.
업무 하는 데에 있어 내가 어떤 Agent를 필요로 하는지 알게 되었고, 현실 가능성이 있다는 점이 흥미로웠다. Agent 제작 과정도 궁금해졌다. 기회가 된다면 참석하고 싶다
솔직하게 적어준 말 ④
“두렵다”고 쓴 사람들
건수로는 가장 적지만(7건) 가장 무거운 말이었습니다. 이 문장들 때문에 오프닝에서 두려움을 정상적인 반응으로 다루는 시간을 따로 두게 됐습니다.
현업에 도움이 될 수 있는 교육이었고, AI를 활용하는 자와 아닌자의 구분이 점점 가속화 될것 같습니다.(두렵..) 또한 HW 개발 특성상 현재 원터폴형태의 업무 위주지만, 말씀하신대로 애자일 하이브리드를 접목해서, 팀내부와, 관계부서 업무등을 컨트롤을 할 수 있을 것 같습니다.
이렇게 체계적으로 AI를 활용해서 수준 높은 결과물이 나올 수 있구나에 대해 놀랐고요, 다만 이미 작성된 RAG 등을 이해하기 좀 어려워서 이걸 내가 실무에 적용할 수 있을지 걱정은 됩니다.
좋았던점 : AI를 활용한 생산성 향상에 대한 희망 아쉬운점 : 기본 지식이 없어서 잘 따라가지 못함
쓴소리 그대로 · 회고의 8.7%
지적받은 것과, 그래서 바꾼 것
회고에서 세 번째로 많았던 주제가 칭찬이 아니라 환경·도구 제약이었습니다(39건). 무료 요금제 한계, PC 사양, 사내망 차단, 시간 부족. 원문을 그대로 옮기고 어떤 조치로 바꿨는지 함께 적습니다.
| 참여자가 지적한 것 (원문) | 바꾼 것 | 상태 |
|---|---|---|
| “좋았던 점: AI tool 사용 경험치가 늘었다 아쉬운 점: 무료 버전만 사용할 수 있었음” “무료 버전을 이용하다보니 워드등 파일 생성에 제한이 있습니다.” |
사전 안내문에 유료 요금제 필수 여부와 권장 수준을 명시. 무료로도 완주 가능한 대체 실습 경로 분리 | 사전 안내 표준 반영 |
| “PC가 버벅여서, 실습할떄 답답한 부분이 있었습니다.” “중간에 과정을 놓쳐서 실습을 따라가지 못해 강의를 보기만 했지만…” |
사전 환경 체크리스트 의무 배포 + 실습을 놓쳐도 따라올 수 있는 observer 트랙 정식화 | 표준 부록 편입 |
| “이론과 백그라운드 위주의 교육 보다 실제 AI 스킬을 실행해보고 결과를 도출한것이 좋았으며 시간이 짧아서 단계별 세부적 비교와 검토가 아쉬웠음“ | 한 판에 다 담던 구성을 필수 코어 + 심화 옵션 2단으로 분리 | 차수 운영 표준 반영 |
| “다음 단계에 무엇을 어떻게 할 수 있는 것인지 감이 하나도 안 와서, 현재 Agent 제작 환경과 방식을 알 수 있도록 전체 과정을 알려주는 session이 있으면 좋겠습니다” | 강사 시연에서 끝내지 않고 참가자가 직접 돌리는 에이전트 제작 실습을 후속 차수에 편성 | 후속 차수 반영 |
| “초반에는 실습의 방향이나 목적을 따라가는것이 힘들었는데 중간에 피드백 반영해주셔서 정신줄 잘 잡고 갈수 있었습니다.” | 1일차 회고를 그날 밤에 반영해 2일차 구성을 바꾸는 운영을 기본값으로 | 운영 기본값 |
| “실습을 위한 진짜 업무자료가 준비되지 않아, 최적화된 프롬포트를 수정하지 못하여, 금일 산출물이 원하는 방향으로 컨트롤 할 수 없어서 아쉬웠습니다.” | 사전 인테이크에서 본인 과제·실제 문서를 미리 받아 첫 시간부터 자기 자료로 시작 | 사전 인테이크 반영 |
| “해당 과정을 초급,중급,고급반으로 나눠서 더 상세히 해주셨으면 좋겟네요” “상세 직무별로 구분하여 좀 더 실무적인 예제로” |
직무군별 예제 트랙 분기 — 아직 검토 중입니다. 분반은 정원·일정과 함께 풀려야 해서 즉답할 수 없었습니다. | 미해결 · 검토 중 |
2026년 기록
목소리가 나온 자리들
전자·통신·보험·자동차 부품·정보기술 서비스·제약까지 — 같은 교재를 돌려쓰지 않았습니다. 차수마다 그 조직의 실제 프로젝트를 재료로 썼고, 그래서 회고도 차수마다 다르게 나옵니다.
| 과정 유형 | 응답 | 회고 |
|---|---|---|
| 2-Day GenAI PM 과정 (3월) | 421 | 86 |
| 2-Day GenAI PM 과정 (5월) | 152 | 77 |
| SW PM 실무 워크숍 | 81 | 56 |
| SW협업 워크숍 1차수 | 62 | 16 |
| Agentic PM/PL 2-Day | 59 | 59 |
| GenAI 리스크 워크숍 | 57 | 30 |
| 1-Day AX Insight 워크숍 | 44 | 24 |
| GenAI Global PM 2-Day | 41 | 28 |
| 클라우드 AX PM 워크숍 | 38 | 31 |
| 바이오·제약 PM 과정 | 30 | 16 |
| SW협업 워크숍 2차수 | 27 | 14 |
| Agent·Skill 파일럿 | 26 | 13 |
출처 — 차수별 공동 워크시트 「메타인지」 시트 전수 집계(집계 도구 fal-voices-extract). 워크시트를 쓰지 않은 차수(온라인 세미나·소규모 코칭 등)는 이 표에 없습니다. 기준일 2026-07-26.
다음 자리에는, 우리 팀의 문장이 남기를
위 회고들은 전부 그 조직의 실제 프로젝트를 재료로 돌린 뒤에 나온 말입니다. 어느 단계에서 시작할지부터 같이 정합니다.