AI Agent 기반 업무 활용 전략 수립

Module 1 – AI 변화 흐름 이해

- 학습목표 : AI 기술이 어떤 방향으로 진화하고 있는지 큰 흐름 이해

- 주요 내용 :

1)  AI/ML/D/생성형 AI의 차이등

2)  멀티모달 AI와 AI Agent의 등장등

3) AI가 업무 방식과 비즈니스 모델에 미치는 변화

- 실습 내용 : AI 서비스 기능별 분류, AI 트렌드 맵 작성

Module 2 – 생성형 AI 핵심 기술 이해

- 학습목표 : LLM, RAG, 멀티모달, SLM, 오픈소스 AI의 핵심 개념과 활용 범위 이해

- 주요 내용 :

1) LLM의 문서 작성·요약·분석·번역 기능등

2) RAG를 통한 문서 기반 답변

3) SLM과 오픈소스 모델의 비용·보안 측면

4) 프롬프트 엔지니어링 기본 구조

- 실습 내용 :

1) 동일 업무를 여러 AI 도구에 요청하여 결과 비교등

2) 내 업무에 RAG가 필요한지 판단표 작성

3) 좋은 프롬프트와 나쁜 프롬프트 비교등

Module 3 – AI Agent와 업무 자동화 기초

- 학습목표 : AI Agent가 단순 챗봇과 다른 점을 이해하고 업무 자동화 구조 설계

- 주요 내용 :

1) Agentic AI의 개념

2) Tool Calling, Workflow, Memory등

3) Human-in-the-loop 설계

4) Multi-Agent의 기본 구조

5) 산업별 AI 적용 사례

- 실습 내용 :

1) 반복 업무 1개를 선택해 입력-처리-출력 흐름 작성

2) Tool Calling이 필요한 지점 표시

3) 사람 승인 지점 설계

Module 4 – AI 도구와 개발 방식 변화

- 학습목표 : 비개발자도 AI 도구를 활용하여 간단한 업무 자동화와 MVP 기획을 수행하는 방법 이해

- 주요 내용 :

1) 범용 생성형 AI 도구

2) AI 코딩도구와 노코드 자동화 도구

3) 문서/디자인/데이터 분석 도구

4) 도구 선택 기준

- 실습 내용 :

1) 업무 유형별 추천 도구 매칭

2) AI에게 화면 설계/자동화 흐름 요청하기

Module 5 – AI 도입 리스크와 거버넌스

- 학습목표 : AI 활용 시 발생할 수 있는 보안·개인정보·환각·저작권·비용 이슈 점검

- 주요 내용 :

1) AI 환각과 검증 필요성

2) 개인정보·민감정보 입력 위험

3) 저작권 및 책임 문제

4) 비용 관리와 사용량 제한

5) AI 사용 정책 수립

- 실습 내용 :

1) AI 사용 리스크 체크리스트 작성

2) 업무별 사람 검토 지점 설계

3) 안전한 프롬프트 사용 원칙 작성

Module 6 – 내 업무·비즈니스 적용 전략

- 학습목표 : 자신의 업무 또는 비즈니스에 AI를 적용할 실행 과제를 선정하고 초기 실행계획 수립

- 주요 내용 :

1) 적용 과제 발굴 방법

2) 우선순위 평가 기준

3) PoC/MVP 설계

4) 성과지표 설정

5) 30일 실행 로드맵

- 실습 내용 :

1) AI 적용 과제 캔버스 작성

2) 성과지표와 데이터 정의

3) 30일 실행계획 및 발표 자료 작성