고객 사례

현업 강사진이 직접 설계하고 강의한 AI 기업교육 사례입니다. 누가, 얼마 동안, 무엇을 만들었는지 정리했습니다.

• 한화솔루션 · 석유화학 · 케미칼 부문비개발 직무 20여 명이 각자 업무 도구를 완성하다한화솔루션 케미칼 부문의 영업·물류·인사·재무 담당자 20여 명이 2주 사전학습과 오프라인 3일 동안 한 사람당 하나씩 자기 업무 도구를 만들었습니다. 원칙은 "AI가 초안을 만들고, 결정은 사람이 한다"였습니다.
• 네이버페이 · 핀테크 · 결제두 기수 45명 안팎이 각자 현업 과제를 끝까지네이버페이에서는 2026년 상반기에 두 기수를 운영했습니다. 1기는 사내 AI 활용을 이끄는 15명이 4일 동안, 2기는 결제·정산·법무·CS 등 30여 명이 공통 교육 2일과 1:1 코칭으로 각자의 현업 과제를 완성했습니다.
• 한세실업 · 의류 수출 제조(OEM)해외 봉제 공장 데이터를 다루는 실무자들의 자동화 — 1년 뒤 심화 과정으로한세실업에서는 해외 봉제 공장과 일하는 생산·품질·선적·원가·내부회계 실무자들이 각자 반복 업무를 자동화했습니다. 2025년 하반기 프로젝트형 과정에 이어, 2026년 하반기에 AI 코딩 에이전트를 쓰는 심화 과정으로 다시 진행했습니다.
• 삼성전자 DS부문 · 반도체인사팀에서 경영지원·재경·구매·영업까지, 직무마다 다른 실습삼성전자 DS부문에서는 People팀(인사)으로 시작해 재경·경영지원·사업기획·구매·영업마케팅 등 Staff 직무로 넓혀 1일 과정을 여러 차수 운영했습니다. 오전에는 강의, 오후에는 각자 직무 과제를 골라 실습합니다.
• SK E&S · 에너지(LNG · 발전 · 신재생 · 도시가스)7개 팀의 AI 에이전트 프로젝트를 멘토링하고, 이듬해 다시SK E&S에서는 팀 단위로 AI 에이전트를 직접 만드는 프로젝트를 멘토링했습니다. 2025년 하반기 7개 팀으로 시작해 2026년에 다시 진행했고, 시장 정보 수집부터 기술문서 검토까지 각 팀의 실제 업무가 과제가 됐습니다.
• 넥슨코리아 · 게임반복 업무 자동화에서 팀 단위 AI 전환으로, 단계별 진행넥슨코리아에서는 단계별로 진행했습니다. 2단계에서는 약 29명이 사전에 자기 반복 업무를 인터뷰 형식으로 정리하고 하루 만에 각자 자동화 도구를 만들었고, 3단계에서는 팀 단위로 4주 동안 업무 방식을 바꾸는 실습을 이어갔습니다.
• 코스맥스 · 화장품 연구 · 제조(ODM)연구소 측정 데이터부터 원료 입고까지, 데이터 분석 프로젝트코스맥스에서는 연구소 연구원과 인사·재무·구매·시장정보·영업 담당자 16명 안팎이 각자 업무 데이터로 분석 도구를 만들었습니다. 아이디어 워크숍부터 기획서, 멘토링, 최종 결과물까지 약 두 달 동안 진행했고, 이듬해 FA팀 실습으로 이어졌습니다.
• 한국은행 · 중앙은행신입 행원이 28시간 동안 보고서 자동화 파이프라인까지한국은행 신입 행원 교육에서 4일 28시간 동안 생성형 AI로 데이터를 모으고 분석해 보고서까지 쓰는 과정을 진행했습니다. 팀 프로젝트를 이어가며 멘토링을 받고, 마지막 날 발표로 마무리했습니다.
• LIG넥스원 · 방산 · 항공우주전사 교육에서 대시보드 · 실행 프로그램 · 리서치 에이전트까지LIG넥스원 전사 교육에서는 AI 코딩 에이전트에게 역할과 요구사항을 글로 정리해 주고 결과물을 만들게 하는 실습을 했습니다. 논문 요약 보고서부터 사업 데이터 대시보드, 엑셀 병합 실행 프로그램까지 직접 만들었습니다.