Education · 교육
AI를 이해하는 것과 나의 가능성으로 느끼는 것은 다릅니다. 내 생각이 눈앞의 결과로 바뀌는 순간, AI는 남의 기술이 아니라 내가 쓸 수 있는 힘이 됩니다.
Lecture는 느끼게 하고, Training은 할 수 있게 하고, Coaching은 스스로 해내게 하고, Facilitation은 함께 만들어내게 합니다.
EDUCATION교육은 전체 학습 경험을 설계하는 상위 개념입니다 → 목적에 따라 네 가지 방법을 조합합니다
현업 사례로 AI로 무엇이 가능해졌는지 보여주고, 내 일의 가능성으로 느끼게 합니다.
시연을 보고 내 업무로 반복해 실습하며, 손에 익은 역량으로 만듭니다.
질문과 피드백으로 내 일에 맞는 방법을 찾고, 혼자서도 이어가게 합니다.
팀이 함께 문제를 정의하고, 토론과 협업으로 결과물과 합의를 만듭니다.
As-is · 지금AI를 과제 대신 써 주는 도구로만 쓰거나, 막연히 두려워합니다.
→To-be · 교육 후AI로 만든 결과물을 포트폴리오에 담고, 전공과 AI를 잇는 진로를 스스로 설명합니다.
학년 · 전공별 난이도 조정
As-is · 지금써 보긴 했지만 매번 처음부터 묻고, 결과가 들쭉날쭉해 업무에 붙지 않습니다.
→To-be · 교육 후내 업무용 템플릿과 작업 순서가 생겨, 문서 · 리서치 · 정리를 AI와 함께 해냅니다.
수준 진단 후 레벨별 반 편성
As-is · 지금몇 명만 AI를 쓰고, 일하는 방법이 사람마다 달라 업무 배분과 진행 관리에 리더의 시간이 많이 듭니다.
→To-be · 교육 후팀이 같은 방식으로 일하고 반복 업무는 AI에 맡겨, 리더는 방향과 판단에 집중하며 팀의 효율을 이끌어 냅니다.
팀 업무 · 역할 진단 기반 설계
As-is · 지금AI가 중요한 건 알지만, 어디에 써야 회사 운영이 나아지는지, 무엇부터 맡길지 판단이 서지 않습니다.
→To-be · 교육 후AI에 맡길 일과 사람이 할 일을 가려 회사 운영 효율을 높이고, 사람과 시간, 예산을 중요한 일에 집중합니다.
1:1 회사 운영 진단과 맞춤 세팅
As-is · 지금아이디어는 많은데, 시장조사와 기획서, 검증까지 가는 데 시간이 오래 걸립니다.
→To-be · 교육 후AI로 조사부터 기획서, 시제품까지 빠르게 만들어 검증 단계로 넘어갑니다.
프로젝트 단위 맞춤 과정
Lecture에서 Facilitation까지 네 가지 방식을 순서대로 잇는 통합 과정입니다. 배운 것이 현업과 팀의 방식으로 남을 때까지 함께합니다.
사전 진단으로 수준과 업무를 확인하고, 네 단계를 하나의 흐름으로 설계합니다.
조직의 업무 사례로 AI로 무엇이 가능해졌는지 보고, 간단한 웹 · 앱을 직접 만들어 보며 모두가 같은 언어로 이야기하게 합니다.
각자의 실제 업무로 반복 실습하며, 바로 쓸 수 있는 방법을 손에 익힙니다.
플립러닝으로 각자 현업에 적용해 보고, 업데이트해 온 결과를 질문과 피드백으로 다듬습니다.
팀이 함께 업무 하나를 다시 설계하는 해커톤으로, 결과를 나누며 팀의 방식으로 정합니다.
짧고 집중적으로. 적용 코칭 사이에는 각자 현업에 적용해 보고 결과를 가져옵니다(플립러닝).
일과 병행하며 여유 있게. 코칭 회차 사이 일주일 동안 현업에 적용해 보고, 업데이트한 결과를 가져옵니다(플립러닝).