Copilot 활용 기업교육 사례 | 밀워키 임직원 6시간 과정 (2026년 7월)

Copilot을 도입한 조직에 남은 과제는 기능을 더 아는 것이 아니라 매일 하는 업무에 붙이는 것입니다. 현장에서는 도구를 검색창처럼만 쓰거나, 프롬프트 몇 개를 배운 뒤 업무로 이어가지 못하는 경우가 많습니다.

2026년 7월, 딥택트러닝 박재현 소장은 밀워키 임직원을 대상으로 「Copilot 활용법」 6시간 과정을 진행했습니다. 기능 소개보다 이메일, 회의록, 보고서, 반복업무에 AI를 바로 적용하는 데 초점을 맞췄습니다.

교육 개요

• 교육 주제 : Copilot 활용법 — 생성형 AI로 업무생산성 높이기
• 교육 대상 : 밀워키 임직원
• 교육 일자 : 2026년 7월
• 교육 시간 : 6시간 (10:00~17:00)
• 교육 방식 : 개인 실습과 상호 학습
• 사용 도구 : Microsoft Copilot, ChatGPT, Gemini, Perplexity

원리와 한계부터 짚었습니다

AI, 머신러닝, 딥러닝, LLM이 어떻게 다른지 정리하고, ChatGPT와 Copilot이 답을 만드는 방식을 살펴봤습니다.

같은 자리에서 한계도 다뤘습니다. 최신 정보를 모를 수 있고, 그럴듯하게 틀릴 수 있고, 근거가 흐릴 수 있습니다. 이걸 알고 쓰는 사람과 모르고 쓰는 사람은 결과를 다루는 태도부터 다릅니다.

프롬프트는 인수인계 문서처럼

실습의 뼈대는 세 가지였습니다.

• 지시 문장과 참고 문장을 나눕니다
• 큰 요청은 단계로 쪼갭니다
• 역할과 맥락을 줍니다

한 줄 명령으로는 한 줄짜리 답이 돌아옵니다. 동료에게 일을 넘길 때처럼 배경과 기준을 함께 건네야 쓸 만한 초안이 나옵니다.

매일 하는 업무에 바로 붙였습니다

실습 주제는 참석자가 매일 만나는 장면에서 골랐습니다.

• 이메일 : 긴 메일을 요약하고 답해야 할 항목을 뽑아냅니다
• 회의록 : 회의 내용을 결정사항과 액션 아이템으로 정리합니다
• 보고서 : 상사의 지시에서 목차와 초안을 잡습니다

반복업무는 저장해서 다시 씁니다

마지막으로 반복업무를 다뤘습니다. 잘 작동한 프롬프트를 다시 쓸 수 있는 형태로 남기고, ChatGPT Gems나 Copilot 에이전트에 업무 맥락을 담아 둡니다.

교육 말미에는 AI 업무활용 레벨에 비춰 지금 어디쯤 와 있는지 짚었습니다. 개별 업무에 AI를 붙이는 데서 멈추지 않고, 반복업무를 프롬프트와 에이전트로 재사용하는 시스템화까지 가는 것이 이 과정의 목표였습니다. 한 사람이 쓰던 요령을 팀이 같이 쓰게 되는 것도 이 단계부터입니다.

이런 조직에 추천합니다

• Microsoft Copilot을 도입했지만 실제 업무 적용이 더딘 조직
• 이메일·회의록·보고서 업무에 생성형 AI를 붙이고 싶은 실무자
• 프롬프트 교육을 넘어 반복업무 자동화까지 가고 싶은 팀
• AI 리터러시와 업무생산성 교육을 함께 설계하려는 HRD 담당자