자원·해운 그룹사 AX 실습 워크숍
교육생 일곱 명이 맡은 실제 업무를 가상 데이터로 옮겼습니다.
업무마다 따로 만든 에이전트를 사람별 데이터베이스와 팀 대시보드로 묶어, 「업무 시작」 한 마디에 일곱 명의 업무 화면이 열리게 했습니다. 담당자는 AI가 분류하고 초안을 쓴 결과를 확인한 뒤 확정과 발송 승인을 누릅니다.
- 36에이전트
- 37스킬
- 7사람별 데이터베이스
- 1팀 대시보드
위스그래프(Wisgraph) 대표
모든 선생님을 퍼실리테이터로 전환시키기 위해 나아갑니다.
수학교육을 전공하고 학교와 학원에서 10년 동안 수학을 가르쳤고, 에듀테크 회사에서 학습 콘텐츠를 연구했습니다. 그 뒤 5년째 소프트웨어를 개발하고 있고, 2026년부터 기업·공공기관·학교에서 AI를 가르칩니다.
선생님이 지식 전달에 쓰는 시간을 도구가 덜어 주면, 선생님은 학생이 스스로 생각하도록 이끄는 데 시간을 쓸 수 있습니다. AI 교육은 선생님을 퍼실리테이터로 바꾸려는 여러 프로젝트 가운데 하나입니다.
같은 AI를 손에 쥐고도 누군가는 일을 바꾸고 누군가는 그대로입니다. 그 차이는 아는 양이 아니라, 자기 일을 구조로 본 적이 있느냐 없느냐에서 갈립니다.
AI는 한 사람의 역량을 증폭하는 도구입니다. 그런데 증폭할 구조가 없으면, 커지는 것은 신호가 아니라 소음입니다. 도구를 먼저 쥐여주는 교육이 자주 실패하는 이유가 여기에 있습니다.
그래서 저는 사용법보다 일의 지도를 먼저 그립니다. 무엇을 넣어(Input) 무엇을 거쳐(Process) 무엇을 내보내는가(Output). 작업 전체가 이 한 박스이고, 그 안의 모든 단계도 다시 같은 구조의 작은 박스입니다. 박스를 하나씩 펼쳐 역할을 드러내면 일 전체의 지도가 모습을 갖춥니다.
지식 전달이라는 무거운 짐을 AI에게 넘길 때, 사람의 자리는 앞에서 옆과 뒤로 옮겨집니다. 거기서 비로소 사람은 사람에게 태도를 가르치고, 마음에 닿는 일을 합니다.
당신의 일에는 이미 지도가 있습니다.
아직 펼쳐지지 않았을 뿐입니다.
진행한 강의를 분야별로 묶었습니다. 대상과 사내 AI 환경에 맞춰 과정을 다시 설계합니다.
| 분야 | 다루는 내용 | 대상 · 시간 | 진행한 곳 |
|---|---|---|---|
| 생성형 AI 활용 | 프롬프트 구성, AI에게 맥락을 주는 법, 일을 맡기는 순서. 고교 특강에서는 이미지 생성과 포트폴리오 페이지 만들기 | 기업 실무자 4~5시간, 고교생 2시간 | 반도체 장비 제조기업, 제조기업 계열사, 경기콘텐츠창의학교 고등학교 등예정: 제조 대기업 생성형 AI 전사교육 |
| 바이브코딩 | 비개발자가 Claude Code로 자기 업무 데이터를 다루는 대시보드와 웹앱을 만들어 배포 | 비개발자·기업 실무자, 4시간 × 2회부터 3시간 × 5회까지 | 동그라미재단 AI Academy 3기·5기, 제조기업 그룹사, INDIEPRENEUR.KR예정: 동그라미재단 AI Challengers 1기 |
| 업무 자동화 · AI 에이전트 | 업무를 Input · Process · Output으로 나누고, 단계마다 코드·AI·사람 가운데 맡을 쪽을 정해 에이전트로 만들기 | 창업기업·기업 실무자·공무원, 3시간 세미나부터 4시간 × 3회까지 | 강원창조경제혁신센터, 단국대학교 창업지원단, 병무청 AI 챔피언 과정, 제지·소재 그룹사 |
| 에이전트 통합 | 업무마다 따로 만든 에이전트를 데이터베이스와 대시보드로 묶어, 팀 업무를 화면 하나에서 처리하기 | 기업 실무자 팀, 7시간 × 3회 | 자원·해운 그룹사 |
| 해커톤 · 과제 코칭 | 조별 업무를 진단하고, 그 업무를 처리하는 시연 도구를 함께 만드는 코칭 | 기업 과제 팀·창업기업, 킥오프와 회당 1시간 코칭 | 물류 대기업 AX 해커톤, 단국대학교 스포츠창업 멘토링 |
모든 수업은 업무를 Input → Process → Output 표로 적는 데서 시작합니다. 프롬프트를 쓸 때도, 프로그램을 만들 때도, 에이전트를 설계할 때도 같은 사고모형을 씁니다.
Process 단계를 나누는 기준답이 하나인 계산과 대조는 코드·판단과 글쓰기는 AI·확정과 승인은 사람
교육생 일곱 명이 맡은 실제 업무를 가상 데이터로 옮겼습니다.
업무마다 따로 만든 에이전트를 사람별 데이터베이스와 팀 대시보드로 묶어, 「업무 시작」 한 마디에 일곱 명의 업무 화면이 열리게 했습니다. 담당자는 AI가 분류하고 초안을 쓴 결과를 확인한 뒤 확정과 발송 승인을 누릅니다.
직원 네 명이 회사 메일함 하나를 같이 쓰는 가상의 의류회사로 실습했습니다.
메일 수집, 주문·재고·입금 처리, 보고서 작성을 맡은 에이전트 세 개가 각자 데이터베이스에 결과를 쌓습니다. 대시보드는 세 데이터베이스를 읽어 대표·실장·사원에게 각자 할 일과 회사 전체에서 처리가 멈춘 곳을 보여 줍니다.
기업·공공기관·학교 AI 교육, 업무 자동화 코칭
에디터와 에디터 엔진을 주로 만들었습니다.
수학 강사와 학습 코치로 일하며 상담 기반 학습 태도 코칭을 운영하고, 학습유형·학습전략 진단도구와 태도 검사도구를 만들었습니다. 에듀테크 회사 매쓰홀릭에서 문제은행 기반 적응형 학습 콘텐츠를 연구했고, 인천광역시 수학경시대회 문항을 출제했습니다.
지식관리를 다룬 책입니다. AI를 쓸 때 기획이 중요하다는 이야기가 아직 드물던 때에, 기획의 중요성을 강조했습니다.