직장인 AI 업무활용

이런 분께

• AI를 써 봤지만 업무가 그대로여서, 무엇을 맡기고 무엇을 직접 할지 기준이 필요한 실무자
• 결과 품질이 매번 달라 프롬프트를 감으로 쓰고 있는 사원·대리
• 반복 업무에 시간을 뺏겨 판단과 기획에 쓸 시간이 없는 과장급

학습목표

• 생성형 AI의 원리와 한계를 이해하고, AI에게 맡길 일과 사람이 할 일을 구분하는 판단 기준을 세운다
• 프롬프트 기초부터 CounterView·Meta·Step-back 등 심화 기법까지 익혀 결과 품질을 일정하게 만든다
• 반복 업무를 AI로 표준화·자동화해 가치 있는 판단과 전략 업무에 시간을 쓰는 방식으로 전환한다
• 실제 업무 케이스로 적용 전·후를 경험하고 개인별 AI 활용 액션플랜을 수립한다

모듈 구성

1. M1 AI, 어디까지 써보셨나요?1h내 위치 진단과 생성형 AI의 큰 그림
2. M2 원하는 답을 얻는 질문법2h프롬프트 3원칙 + 심화 4기법
3. M3 각 AI 제대로 · 일상업무 자동화2.5h도구 큐레이션, 메일·회의록·보고서·자료조사
4. M4 프로젝트 with AI2h데이터 분석, WBS, 기획, 대시보드 맛보기
5. M5 내 업무 적용 & 확산0.5h업무 지도 그리기와 액션 1가지

산출물

개인별 AI 활용 액션플랜

진행 실적

머크 · 마이크로닉 · 크레텍책임 · LG에너지솔루션 · 한화시스템 · KIRD · BGF · 고려신용 · 인천상공회의소

이 과정의 교육사례

• LG에너지솔루션 — 계정은 열려 있는데 업무는 그대로인 이유. LG에너지솔루션 엔지니어를 대…
• 마이크로닉 — 반복 업무는 효율, 프로젝트 업무는 효과. 두 업무군에 다른 기대치와 다…
• 크레텍책임 — 직급별 AI 교육의 목적은 개인 역량만이 아니라 공통 업무 언어를 만드는…

이런 분께

• 회사가 Copilot을 도입했는데 어디까지 믿고 써도 되는지 모르겠는 실무자
• 메일·문서·데이터 작업에서 Copilot이 기대만큼 안 나오는 사용자
• 반복 업무를 나만의 에이전트로 만들어 두고 싶은 팀 리더

학습목표

• Copilot의 작동 원리·강점·한계를 이해해 전략적으로 활용할 판단 기준을 세운다
• 기본 프롬프트 원칙부터 CounterView·Meta·Framework까지 익혀 일관된 고품질 결과를 낸다
• 이메일·문서·데이터 분석·반복업무 자동화에 적용해 전략적 사고에 시간을 쓰는 방식으로 전환한다
• Copilot AI Agent와 프로젝트형 업무로 팀·조직 단위 성과까지 확장한다

모듈 구성

1. M1 Copilot, 어디까지 믿고 써도 되는가1h잘하는 것과 못하는 것, 검증이 필요한 업무 구분
2. M2 Copilot을 제대로 쓰게 만드는 핵심 사용법2h검색·Chat·에이전트·만들기·앱 구조 + 프롬프트
3. M3 반복 업무를 전략 업무로 전환하기3h메일·보고서·데이터, 나만의 Copilot 에이전트 제작
4. M4 프로젝트형 업무 성과 높이기2h조사·분석, WBS, 문제해결·기획

산출물

나만의 Copilot 에이전트

진행 실적

밀워키 · 울산알루미늄 · ASM · 라코스테 · 코닝정밀소재

이 과정의 교육사례

• 우리카드 — Copilot 교육이 현업에 안 남는 이유는 기능을 덜 배워서가 아닙니다…
• 아트라스콥코 — 내 업무 목록을 펼쳐놓고 무엇을 AI에게 넘길지 직접 분류하는 5시간. …
• ASM Korea — Copilot을 문서 작성이 아니라 프로젝트 관리에 붙이는 법. WBS …

이런 분께

• 문서를 쓰는 데는 오래 걸리는데 자꾸 반려되는 실무자
• 초안·자료정리·구조설계에 시간을 다 쓰고 정작 논리는 못 다듬는 담당자
• 보고서가 읽히지 않아 설득에 실패하는 관리자

학습목표

• 문서를 '잘 쓴 글'이 아니라 '판단을 돕는 구조화된 결과물'로 보고, 상사가 보는 논리 흐름을 이해한다
• AI 문서 작성 워크플로우로 초안·자료정리·구조설계 시간을 크게 단축한다
• Why–What–How–If 논리 구조, 간결한 문장, 가독성 편집 기법을 실습으로 익힌다
• AI를 품질 점검 파트너로 써 수정 횟수를 줄이고 보고·설득 성공률을 높인다

모듈 구성

1. M1 왜 같은 문서인데 결과가 다를까: 비즈니스 문서의 본질1h반려되는 문서의 원인
2. M2 AI와 함께 더 빠르고 정확하게 문서 초안을 완성하다3h보고용·공유용·의사결정용 프롬프트
3. M3 논리 구조로 설득하라2hWhy–What–How–If, 배경·추진과제·실행계획·기대효과
4. M4 간결한 문장으로 임팩트를 높이다1h개조식, 불필요 표현 제거
5. M5 읽히는 문서는 디자인이 다르다2h표·다이어그램 시각화

진행 실적

한화시스템 · LG에너지솔루션 · 한국능률협회(KMA) · 라코스테 · 인천상공회의소 · 구미상공회의소

이 과정의 교육사례

• 한화시스템 — 업무지시를 받는 순간부터 보고서 완성까지. 한화시스템 신입사원이 BODI…
• 한국능률협회(KMA) — 한 장에 밀어 넣는 기술이 아니라 상대가 한 번에 판단하게 만드는 설계.…
• 더본코리아 — 더본코리아 임직원이 상사의 의도 파악, Why·What·How 구조화, …

이런 분께

• 할 일은 적어 두는데 실행이 안 되고 매번 밀리는 실무자
• 일상 업무와 프로젝트 업무가 뒤섞여 무엇부터 할지 정하지 못하는 담당자
• 계획·실행·피드백이 따로 놀아 시스템으로 묶고 싶은 핵심인재

학습목표

• 업무·시간을 의지가 아니라 Plan-Do-See 기반 시스템으로 구조화한다
• 일상 업무와 프로젝트 업무를 구분 관리하고 AI로 정리·일정 최적화·우선순위 조정을 한다
• To-do·일정·WBS·실행 루틴을 실습으로 익혀 개인 맞춤형 업무관리 체계를 완성한다
• AI를 업무 흐름을 점검·피드백하는 파트너로 써 미루는 습관을 줄이고 실행력을 높인다

모듈 구성

1. M1 일 잘하는 사람은 '열심'이 아니라 '시스템'으로 일한다1h진단, 실패 사례 분석
2. M2 AI와 함께 만드는 업무관리시스템3hPlan-Do-See, Daily/Weekly/Monthly, 프로젝트 정리
3. M3 AI와 함께하는 실전 업무 최적화2hTo-do 전략, 일정 자동화, WBS 실습
4. M4 실행력을 높이는 업무 루틴 설계2h7block 주간계획, 성찰·피드백 루틴

산출물

개인 맞춤형 업무관리 체계

진행 실적

TEL 도쿄일렉트로닉 · 머크 · 우리금융그룹 · KLA

이 과정의 교육사례

• TEL 도쿄일렉트로닉 — TEL 도쿄일렉트로닉 임직원이 관심목록, WBS, Burst, 월·주·하…
• KLA — ERRC로 업무를 덜어내고 WBS로 프로젝트를 쪼개는 6시간. 사원부터 …
• 우리금융그룹 — 검색창에는 질문만 던지면 되지만 동료에게는 배경을 설명합니다. 우리금융그…

이런 분께

• 반복 발생 문제를 '그때그때 처리'하는 방식에서 벗어나 구조적으로 문제를 해결하는 사고력을 강화하고 싶은 실무자
• 원인 분석이 부족해 같은 이슈가 재발하거나 해결안이 실행 단계에서 무너지는 경험을 자주 하는 구성원
• 감(感)·경험이 아니라 데이터와 논리 기반의 합리적 의사결정을 강화하고 싶은 직장인
• 생성형 AI를 단순 참고용 도구가 아닌 문제 정의·원인 분석·해결안 도출을 지원하는 파트너로 쓰고 싶은 인재

학습목표

• 문제를 현상·불만 수준이 아닌 '바람직한 상태와 현재 상태의 차이(Gap)'로 정의하는 관점을 확립해 문제의 본질을 정확히 파악하는 역량을 강화한다
• Why 기법·로직트리·MECE 관점에 AI 분석을 결합해 구조적 원인을 도출함으로써 재발 가능성이 낮은 근본적 해결 접근이 가능해진다
• AI로 다양한 해결 대안을 빠르게 발산·비교·평가하는 방법을 익혀 단일 아이디어에 의존하지 않는 합리적 선택 능력을 확보한다
• 실행 관점에서 해결안을 점검하고 AI 시뮬레이션·리스크 예측을 통해 '실행되는 해결안'과 '재발을 막는 구조'를 설계한다

모듈 구성

1. M1 문제를 정의하는 것이 문제해결의 시작이다1h일을 잘한다는 것은, 문제를 정확히 정의하고 해결하는 것이다
2. M2 문제를 발견하고 정의하는 힘2h문제는 현상이 아니라 '바람직한 상태와 현재의 차이'다 — 발생형과 설정형을 가른다
3. M3 문제의 진짜 원인을 구조적으로 파악하다2h문제와 문제점을 구분하고 Why 기법·로직트리·MECE로 원인을 훑는다
4. M4 AI로 해결방안을 폭넓게 만들고 정교하게 다듬다3h아이디어의 질은 양에서 시작된다 — 발상 기법과 AI 확장을 결합한다
5. M5 최적의 해결안을 선택하고 실행 가능성을 점검하다2h손가락 투표와 스코어 카드로 고르고, 실행 리스크를 미리 점검한다
6. M6 실행 계획과 재발 방지까지 설계하는 문제해결2h해결했느냐보다 다시 발생하지 않느냐가 기준이다 — WBS와 재발 방지 체크포인트

산출물

현업 문제의 해결안과 실행 계획 · 재발 방지 체크포인트

진행 실적

DAS(승진자) · 한국능률협회(KMA) · 우리은행(L1·L2) · SK플래닛 · 경희대학교 산학협력단

이 과정의 교육사례

• 우리은행 — 문제해결 교육의 성패는 기법 개수가 아니라 문제 하나를 끝까지 끌고 가봤…
• 우리은행 — 우리은행 실현리더 L2가 공감·관찰, 페르소나, 관점서술문, 아이디어 발…
• 경희대학교 산학협력단 — 행정업무는 빨리 쓰기보다 빠뜨리지 않고 쓰기가 먼저입니다. 경희대 산학협…

이런 분께

• AI 도구가 여러 개인데 무엇을 언제 쓰는지 모르는 신입사원
• 보고서·이메일·회의록의 형식부터 막막한 입사 1년 이내 구성원
• AI를 쓰면서 보안·저작권·정보 검증 기준을 함께 배워야 하는 온보딩 대상자

학습목표

• 주요 생성형 AI 도구의 특성과 업무별 최적 활용 시나리오를 구분할 수 있다
• 역할·맥락·출력 형식을 갖춘 구조화 프롬프트를 직접 작성할 수 있다
• 텍스트·이미지·문서 생성 AI를 결합하여 업무 산출물을 제작할 수 있다
• AI 활용 시 주의해야 할 보안·저작권·정보 검증 기준을 실천할 수 있다

모듈 구성

1. M1 AI 시대 이해 & 도구 탐색1h생성형 AI의 작동 원리와 주요 도구의 특징을 이해한다
2. M2 프롬프트 엔지니어링1.5h원하는 결과를 정확히 끌어내는 프롬프트 작성법을 체득한다
3. M3 텍스트 AI 업무 활용2h실제 업무 문서를 작성하고 데이터에서 인사이트를 뽑는다
4. M4 이미지 & 콘텐츠 AI1.5h이미지 생성 AI와 프레젠테이션 도구로 시각 콘텐츠를 제작한다
5. M5 AI 워크플로우 설계1h여러 AI 도구를 조합해 나만의 업무 자동화 워크플로우를 설계한다
6. M6 종합 프로젝트 & 랩업1hAI 도구를 종합 활용해 팀 과제를 완성하고 발표한다

산출물

나의 프롬프트 템플릿 · 업무 문서 포트폴리오 · AI 생성 발표 자료 · AI 활용 계획서

진행 실적

BGF · 고려신용 · 코닝정밀소재 · 한국농어촌공사 · 다이닝브랜즈그룹 · 서울특별시농수산식품공사

이 과정의 교육사례

• 한화시스템 — 업무지시를 받는 순간부터 보고서 완성까지. 한화시스템 신입사원이 BODI…
• BGF리테일 — 카드뉴스와 숏폼을 AI로 만드는 3시간. 도구를 먼저 열지 않고 대상과 …