AI 활용 교육¶

비개발자를 위한 AI 활용 교육 사이트입니다.

Who — 누구를 위한 교육인가요?¶

이 교육은 챗봇 AI를 한 번이라도 써 본 적이 있는 분을 대상으로 합니다. 이제 단순한 질의응답을 넘어, AI를 본인의 업무나 학습에 좀 더 적극적으로 활용하고 싶은 분에게 적합합니다.

교육 대상¶

트랙	어떤 분인가요?
임직원(비개발자)	사내 AI 도구를 사용할 수 있는 직장인
비개발자 학생·일반인	학습·생활에 AI를 더 활용하고 싶은 분

공통 전제 + 자가 진단

두 트랙 모두 챗봇 AI(Claude·Gemini·ChatGPT 등)를 써 본 경험이 있다고 가정합니다. 아래 3문항에 모두 Yes로 답할 수 있다면 1단계는 통과한 상태입니다.

챗봇 AI에 한 번이라도 질문하고 답을 받아본 적이 있다
질문이 잘 안 통할 때 표현을 바꿔서 다시 물어본 경험이 있다
AI의 답이 부정확하거나 부족하다고 느낀 적이 있다

경험이 전혀 없다면 먼저 챗봇 AI를 몇 차례 사용해 본 뒤 참가하시길 권장합니다.

학생 트랙 범위 안내

개발 진로를 희망하는 학생은 본 교육의 대상이 아닙니다. 개발에 특화된 별도 교육을 수강하시기를 권장합니다.

본 교육이 강화하는 역량 — 개인

AI 활용으로 강화할 수 있는 역량은 크게 세 갈래입니다.

개인 역량 강화 — 본인의 업무·학습·일상 효율을 높임 (본 교육의 초점)
조직 역량 강화 — 팀·전사 차원의 AI 도입·거버넌스
제품·서비스 역량 강화 — 자사 제품·서비스에 AI 기능을 제품화

본 교육은 개인 역량 강화에 집중합니다. 조직 도입·제품화는 다른 형태의 교육·프로젝트가 필요한 영역으로, 본 교육 범위 밖입니다.

사전지식¶

교육이 요구하는 것과 요구하지 않는 것을 구분해 안내합니다.

요구합니다

기본 컴퓨터 조작 (파일 업로드·다운로드, 웹 브라우저 사용)
기본적인 웹 검색
챗봇 AI와 짧은 대화를 해 본 경험

요구하지 않습니다

프로그래밍·코딩 지식
프롬프트 엔지니어링 이론
특정 AI 도구의 고급 기능 숙련도

준비사항¶

실습에 쓰이는 AI 도구와 추가 준비물은 실습 유형에 따라 달라질 수 있습니다. 필요한 경우 강사가 교육 전에 별도로 안내하므로, 아래 기본 준비물을 먼저 갖춰 주세요.

필수 — Claude 유료 요금제가 필요합니다

본 교육의 모든 실습은 Claude에서 진행되며, Claude Cowork·Claude Code 사용을 위해 Claude Pro 이상 유료 요금제가 반드시 필요합니다.

요금제 안내: Claude 요금제
계정 생성과 결제는 교육 시작 전에 미리 완료해 주세요

참가자가 준비

개인 노트북 (웹 브라우저가 원활히 동작하는 환경)
본인이 반복하는 업무·학습 작업 1개 아이디어 (실습 주제로 사용)
Claude Pro 이상 계정 (위 경고 박스 참조)
Claude Desktop 설치 (Claude Cowork·Code 사용에 필요)
(임직원 트랙) 사내 AI 도구 로그인 사전 확인 — 교육 시작 전에 강사가 안내합니다

강사가 준비 (참가자는 신경 쓰지 않아도 됩니다)

실습용 가상 데이터 (개인정보가 포함되지 않은 샘플)
실습 가이드 자료 및 진행 슬라이드

Why — 왜 AI 활용을 배워야 할까요?¶

AI 활용을 배워야 하는 이유¶

① 시간 절약

나의 1시간은 얼마입니까?

매일 반복되는 하루 1시간을 아낄 수 있으면 1년에 250시간입니다. (연평균 근무일수 250일 가정)

가장 소중한 자원은 시간입니다.

② 직업적 생존

AI는 나를 대체하지 않습니다. AI를 잘 쓰는 사람이 나를 대체합니다.

채용·평가·성과의 기준선이 빠르게 이동하고 있습니다.

③ 능력의 확장

이제 코딩을 몰라도, 나의 일을 자동화할 수 있습니다.

대규모 시스템은 어려울 수 있지만, 본인 업무·학습·일상에 쓰는 개인용 자동화(소프트웨어)는 비개발자에게도 열렸습니다.

소프트웨어가 만드는 가치¶

우리가 매일 쓰는 소프트웨어는 세 가지 방식으로 가치를 만들어 왔습니다.

기능 제공: 이전에는 할 수 없거나 어려웠던 일을 가능하게 합니다 (예: 실시간 번역, 네비게이션)
시간 절약: 사람이 직접 하면 오래 걸리던 일을 짧은 시간에 처리합니다 (예: 기차표 예매, 인터넷 뱅킹)
비용 감소: 사람·장소·이동 등에 드는 비용을 줄여줍니다 (예: 인터넷 뱅킹으로 창구 인력 절감, 키오스크, 화상회의로 출장비 감소)

AI가 등장하면서 이 가치를 만드는 길이 비개발자에게도 열렸습니다.

What — 이 교육에서 얻어갈 것¶

교육 목표¶

1개라도 실제로 반복해서 쓸 수 있는 것을 만든다.

이 교육의 목표는 AI에 대한 이론 학습이 아닙니다. 교육이 끝난 뒤에도 본인의 업무나 일상에서 반복적으로 활용할 수 있는 결과물을 최소 1개 이상 만들어 가는 것이 목표입니다.

출발점 예시

본인이 매주 반복하는 30분짜리 작업 1개가 좋은 출발점입니다.

매번 시키기 vs 소프트웨어로 만들기¶

AI를 활용하는 데에는 크게 두 가지 접근이 있습니다.

① 직접 지시 (= 매번 시키기)

AI에게 그때그때 작업을 지시

적합: 일회성·탐색·맥락이 매번 다른 작업

② 소프트웨어로 만들기 (본 교육이 강조하는 쪽)

AI로 작은 소프트웨어(Skill·에이전트 활용)를 만들어 활용

적합: 반복·일관성·재사용이 필요한 작업

왜 이 교육이 ②번을 강조하는지 한 단계씩 따라가 봅시다.

[1] 출발은 누구나 같다

"AI에게 매번 새로 시키기"도 좋은 출발점입니다. 처음부터 본인의 챗봇이나 자동화 도구를 만드는 사람은 없습니다.

[2] 한 번으로 끝나지 않는 일들도 많다

매주 반복되는 보고서, 매번 비슷한 회의록, 매학기 반복되는 학습 정리…

본인이 매일·매주 하는 일을 떠올려 보세요. 반복되는 일이 생각보다 많습니다.

[3] 반복인데 매번 처음부터 시키면 비용이 누적된다

매번 같은 지시를 다시 입력 (시간 누적)
매번 결과가 조금씩 다름 (챗봇이 매번 답이 살짝 다른 그 느낌 — 품질 변동)
매번 검수·수정 (이중 비용)

[4] 그래서 — 한 번 만들고 100번 쓰는 게 합리적

반복되는 일에는 본인 일에 맞는 작은 소프트웨어를 직접 만드는 것이 답입니다.

이것이 본 교육이 목표하는 결과입니다 — 비개발자도 자기 일에 필요한 소프트웨어를 만든다.

핵심: 비개발자도 소프트웨어를 만든다

❌ "AI에게 매번 시킨다"

✅ "AI로 나만의 소프트웨어를 만들어 반복 자동화한다"

AI 활용 3단계와 내 위치¶

본 교육에서는 AI 활용을 다음 3단계로 구분해 설명합니다. 참가자는 대체로 1단계는 통과한 상태에서 교육에 참여하며, 본 교육은 2단계와 3단계에 초점을 맞춥니다.

flowchart LR
    A["<b>1단계</b><br/>챗봇 사용<br/><i>(참가 전제)</i>"]
    B["<b>2단계</b><br/>프롬프트 재활용<br/>Agent Skills"]
    C["<b>3단계</b><br/>에이전트 활용<br/>Claude Cowork"]
    A --> B --> C
    style A fill:#e5e7eb,stroke:#9ca3af,color:#6b7280
    style B fill:#bbdefb,stroke:#64b5f6
    style C fill:#90caf9,stroke:#42a5f5

단계	무엇을 하나요?	대표 도구·기능	본 교육에서
1단계 — 챗봇 사용	단발성 대화로 답을 얻음	Claude·Gemini·ChatGPT 웹 챗봇	참가 전제 (이미 경험)
2단계 — 프롬프트 재활용	반복 사용 가능한 맞춤 프롬프트·챗봇을 자산으로 만듦	Agent Skills 기초, Claude Projects	2단계용 실습 진행
3단계 — 에이전트 활용	로컬 파일·작업을 자동화하는 에이전트를 운영함	Claude Cowork, Claude Code	3단계용 실습 진행

1단계 — 매번 새로 묻기

"고객 문의 이메일에 정중하고 친근한 톤으로, 짧게 답장해줘…"

→ 다음 답장 작성 시 같은 지시를 처음부터 다시 입력

2단계 — Skill로 묶어 재사용

"고객 답장" Skill을 1번 만들어두고 호출만으로 동일 톤 유지

→ 새 답장은 본문 핵심만 입력하면 끝

왜 단계가 이어지나요?

2단계에서 익히는 프롬프트 재활용·Agent Skills 개념은 3단계 Claude Cowork에서도 그대로 재활용됩니다. 단계가 올라가도 배운 개념이 이어져 학습 효율이 높습니다.

어떤 결과물을 만들 수 있나요?¶

트랙	2단계 실습 결과물 예시	3단계 실습 결과물 예시
임직원(비개발자)	반복 보고서 자동 작성 템플릿, 데이터 정리·변환 워크플로우	로컬 파일을 일괄 정리·변환하는 에이전트
비개발자 학생·일반인	AI 오답노트, 자동 문제 출제기, 엑셀 데이터 관리 템플릿	학습 자료를 로컬 폴더 단위로 정리·요약하는 에이전트

1단계 — AI에게 묻기

"다운로드 폴더에 쌓인 파일 정리하는 방법 알려줘"

→ AI는 방법을 알려주고, 실제 정리는 사용자가 직접

2·3단계 — AI에게 일 맡기기

"다운로드 폴더의 PDF는 documents/, 이미지는 pictures/로 옮겨줘"

→ AI가 직접 파일을 옮기고 결과만 보고

How — 어떻게 진행되나요?¶

실습 접근법: 계획 → 실행¶

이 교육은 긴 이론 학습 대신 계획 문서를 작성한 뒤 단계별로 실행하는 방식으로 진행됩니다.

flowchart LR
    A["<b>1. 문제 정의</b><br/>자동화할 작업 1개 선정"]
    B["<b>2. 계획</b><br/>계획 문서 작성"]
    C["<b>3. 실행</b><br/>계획대로 단계별 실행 → 결과물"]
    D["<b>4. 개선</b><br/>결과 검토 · 개선점 도출"]
    A --> B --> C --> D
    D -.->|계획 수정| B

왜 계획부터 세우나요?

그냥 챗봇에 막 물어보는 것과 무엇이 다른지 궁금할 수 있습니다. 계획을 먼저 세우면 다음 세 가지 이점이 있습니다.

생각이 정리·구체화됩니다 — 머릿속의 모호한 요구가 글로 쓰면 명확해집니다.
AI가 더 정확히 이해합니다 — 깨끗하게 정리된 계획으로 시작하면 답이 일관되고 대화가 길어지지 않습니다.
시간·비용도 절약됩니다 — AI가 잘못 이해해서 다시 작업하면, 작업 시간이 손쉽게 두 배가 됩니다.

사람도 의사소통이 잘못되면 비용이 큽니다. AI에게도 마찬가지죠.

막연한 프롬프트

"이 보고서 요약해줘"

→ AI가 임의로 분량·관점을 잡음, 매번 결과가 들쭉날쭉

구조화된 프롬프트

"이 보고서를 3줄로 요약. 1줄은 결론, 2~3줄은 근거. 수치는 그대로 유지."

→ 매번 같은 형식의 일관된 결과

대상별 실행 계획¶

각 트랙에서 2단계와 3단계 실습을 각각 준비합니다. 아래는 실습 예시이며, 참가자의 사전 경험과 목표에 맞춰 강사가 구체적인 실습 경로를 안내합니다.

임직원(비개발자)¶

2단계 실습 예시: 반복 보고서 자동 작성, 엑셀·CSV 데이터 정리·변환 등을 Agent Skills로 자산화
3단계 실습 예시: Claude Cowork로 로컬 파일을 일괄 처리하거나 문서 폴더를 자동 정리

비개발자 학생·일반인¶

2단계 실습 예시: AI 오답노트, 자동 문제 출제기, 엑셀 데이터 관리 템플릿 등을 Agent Skills로 구축
3단계 실습 예시: Claude Cowork로 수업 자료·학습 노트를 로컬 폴더 단위로 정리·요약

실습 상세 가이드 안내

각 실습의 상세 시나리오·절차는 별도 페이지로 제공될 예정입니다. 본 페이지에서는 실습의 유형과 단계 매핑만 안내합니다.

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