AI 활용 심화 교육 사례 | 머크코리아 기본기부터 바이브코딩·에이전트까지 8시간 과정 (2026년 10월)

AI 활용 심화 교육은 AI를 묻고 답하는 창으로 쓰던 직장인이 반복 업무를 맡기고, 지침을 저장하고, 업무 도구를 직접 만드는 단계로 넘어가도록 돕는 교육이다. 딥택트러닝 박재현 소장은 2026년 10월 머크코리아 임직원을 대상으로 「AI 활용 심화 과정」을 8시간 대면 과정으로 진행했다.

교육 개요

• 교육 주제: AI 활용 심화 과정 (AI mastery for super-worker)
• 교육 대상: 머크코리아 임직원
• 교육 일자: 2026년 10월
• 교육 시간: 8시간 (대면)
• 교육 방식: 개인 실습, 짝꿍 토론과 상호 시연
• 구성: 기본기 복습 · 최신 기능 · 바이브코딩 · AI 에이전트 · 소통·협업

왜 이 교육이 필요한가

참석자 대부분은 이미 AI로 문서를 요약하고, 아이디어를 묻고, 메일을 다듬고 있었다. 막히는 곳은 그다음이다. 같은 설명을 매번 처음부터 반복하고, 결과물은 채팅창에 남은 채 끝난다. 매주·매달 돌아오는 보고 업무는 여전히 엑셀에서 손으로 정리한다.

AI 기능은 몇 달 단위로 바뀐다. 기능 목록을 외우는 것보다, 일을 맡기는 방식 자체를 한 단계 올리는 경험이 필요했다.

교육 설계 관점 : 다섯 갈래를 활용 레벨에 맞춰 배치하다

박재현 소장은 하루를 다섯 갈래로 나누고, 갈래마다 AI 업무활용 레벨의 어느 단계에 해당하는지 표시했다. 기본기 복습은 작업 보조자, 최신 기능은 맞춤형 파트너, 바이브코딩은 업무 도구 제작자, 에이전트는 일을 맡기는 단계다. 참석자가 지금 배우는 것이 어디쯤인지 알고 따라오게 하기 위해서다.

시간 배분은 오후의 바이브코딩에 가장 많이 두었다. 기능 설명은 듣고 나면 잊히지만, 내 손으로 만든 대시보드는 다음 날 업무 데이터를 넣어 볼 수 있기 때문이다. 하루에 담기에는 범위가 넓다는 참석자 의견이 있어, 다음 차수에서는 갈래별 비중을 대상에 맞게 좁히거나 이틀 구성으로 나누는 방안을 함께 제안할 계획이다.

기본기 복습: 목적·목표·정보와 대화 3단계

원하는 결과에 필요한 정보를 목적, 목표, 정보 세 가지로 나눠 주고, 빠진 정보는 AI가 묻게 한다. 가족 여행 계획을 소재로 일을 시키고, 티키타카로 고치고, 이번 지침을 다음에도 쓸 수 있게 프롬프트로 정리하는 세 단계를 밟았다. 업무 예시로는 회의 메모를 넣고 담당·할 일·기한이 정리된 실행 요청 메일을 받는 장면을 다뤘고, AI가 잘 읽는 마크다운 형식도 함께 익혔다.

최신 기능: 맡기고, 묶고, 굳히기

ChatGPT의 예약 기능으로 매주 월요일 아침 제약·바이오 업계 뉴스를 요약해 받는 일을 걸었다. 프로젝트 기능에서는 경쟁사 동향 보고용 지침을 AI가 질문하며 만들게 하고, 그 결과를 지침 칸에 그대로 넣었다. 장황한 메일 회신은 내가 결정할 것만 객관식으로 묻게 해 답을 번호로 끝냈다.

Gemini에서는 Gems와 스킬의 차이, SKILL.md의 구조를 살펴봤다. 한 번 정리한 md 파일은 도구가 바뀌어도 남는 자산이다. Canvas로 만든 발표 자료를 Google Slides로 내보내고, NotebookLM으로 자료를 분석하는 흐름도 함께 실습했다.

바이브코딩: 판매 대시보드와 나만의 도구

프론트엔드·백엔드·데이터베이스·API를 가게의 매장·주방·장부·주문서에 빗대어 설명한 뒤, 드롭다운·토글·탭·모달·아코디언 다섯 가지 화면 요소의 이름을 익혔다. UI의 이름이 곧 주문서가 된다.

실습은 판매 대시보드에 기능을 하나씩 붙이는 방식이었다. 상품별 매출 신호등, 매출·수량 토글, 판매채널 필터, 수정·삭제 모달을 차례로 요청하고, 요청 끝에는 매번 다른 기능은 그대로 둬를 붙였다. 결과는 미리 만든 정답표와 대조했고, 버튼 하나로 대시보드를 A4 가로 한 장 보고서로 출력하는 기능도 더했다.

마지막에는 각자 매주·매달 엑셀로 정리하는 일 하나를 골라 대시보드형이나 기록 앱형 도구를 만들었다. 데이터가 없으면 AI에게 가짜 데이터 30줄을 받아 시작했고, 짝에게 시연하며 "회사에서 내일 어떤 데이터를 넣을 건가요?"라는 질문을 주고받았다.

AI 에이전트: 승인하고 확인하는 사람

같은 일도 낱개 채팅, 프로젝트, 에이전트 중 어떤 방식으로 주느냐에 따라 내 역할이 달라진다. 에이전트에게는 일 한 건을 통째로 맡기고 나는 승인하고 확인하는 사람이 된다. 전화·예매·약속을 대신 처리하는 개인 에이전트를 예로 들어, 작은 일부터 맡기고 회사 계정은 연결하지 않으며 마지막 확인은 사람이 한다는 원칙을 정리했다. 하루의 마지막은 동료에게 요청하고 거절하고 피드백하는 장면에 AI를 붙여 보는 소통·협업 시간이었다.

참석자 목소리

— 2026년 10월 참석자 자유응답

그동안 단순 채팅 수준으로만 AI를 사용했는데, 보다 생산적이고 구체적인 활용법을 알게 되어 의미 있었습니다.

매달 반복적으로 하는 업무들을 생각보다 쉽게 앱으로 만들어두고 반복 사용할 수 있을 것 같았다.

이런 조직에 추천합니다

• AI 기본 교육을 마치고 실무자 대상 심화 과정을 찾는 조직
• 매주·매달 반복되는 엑셀 보고 업무를 줄이고 싶은 부서
• 코딩 경험이 없는 직원에게 바이브코딩 첫 경험을 주고 싶은 HRD 담당자
• ChatGPT·Gemini의 최신 기능을 한 번에 정리해 줄 하루 과정이 필요한 조직
• AI 에이전트 활용 원칙을 임직원과 함께 정하고 싶은 조직