AI 교육을 이수한 직원 대부분이 다음 주면 원래 방식으로 돌아갑니다. 교육에서 다룬 예제가 자기 업무와 달라서, 배운 것을 자기 일에 옮기는 단계에서 막히기 때문입니다.
범용 교육은 모든 산업에 통하는 예제를 씁니다. 제조 품질팀과 보험 심사팀이 같은 「회의록 요약」 실습을 하고 나면, 정작 각자의 병목은 그대로 남습니다.
수료율과 만족도 점수만으로는 투자 대비 효과를 보고할 수 없습니다. 무엇이 얼마나 빨라졌는지 숫자가 없으면 다음 해 예산이 서지 않습니다.
교육 2주차부터 각 팀이 자기 부서의 실제 반복 업무를 과제로 가져옵니다. 예제가 아니라 본인 업무라서, 교육이 끝나면 그 업무가 실제로 자동화돼 있습니다.
현업 실무자는 프롬프트·문서·데이터 정리 중심으로, 기획·관리자는 업무 재설계와 검수 기준 중심으로, 개발 조직은 AI-Native 개발 방식으로 트랙을 나눕니다.
개발 조직 대상으로 Claude Code 기반 개발 워크플로우를 다룹니다. TreeSoop 팀원 전원이 실제로 이 방식으로 일하고 있어, 교재가 아니라 현재 쓰는 작업 방식을 그대로 전달합니다.
무엇을 넣어도 되고 무엇을 넣으면 안 되는지, 산출물을 누가 어떻게 검수하는지 문서로 확정합니다. 개인정보·기밀 취급 기준을 포함해 법무·보안 검토를 통과할 수 있는 형태로 만듭니다.
교육 시작 전에 대상 업무의 처리 시간과 건수를 먼저 재 둡니다. 종료 후 같은 기준으로 다시 재서, 만족도가 아니라 업무 지표로 보고할 수 있게 합니다.
대상 조직의 직무 구성, 현재 AI 도구 사용 현황, 자동화 후보 업무를 파악합니다. 이 단계에서 교육 전 기준 지표를 함께 측정합니다.
진단 결과로 직군별 트랙과 실습 과제를 확정합니다. 과제는 가상 예제가 아니라 각 팀이 실제로 안고 있는 반복 업무에서 고릅니다.
AI 리터러시와 프롬프트 설계를 공통으로 다룬 뒤 트랙별 실습으로 나눕니다. 각 회차는 강의보다 실습 비중을 크게 잡습니다.
각 팀이 자기 과제를 실제로 동작하는 형태까지 만듭니다. 막히는 지점은 TreeSoop 엔지니어가 코칭으로 붙어 함께 해결합니다.
교육 전 지표와 비교해 변화를 정리하고, 사내 AI 활용 가이드라인과 운영 주체를 확정해 이관합니다.
검사 리포트 작성과 불량 이력 정리에 시간을 쓰던 품질팀을 대상으로, 리포트 초안 생성과 이력 검색을 과제로 잡아 교육 중 구현
민감정보 취급 기준을 먼저 확정한 뒤, 심사 요약과 응대 초안 작성을 사내 규정 안에서 다루는 방법으로 교육 설계
Claude Code 기반 개발 워크플로우, 코드 리뷰 자동화, 문서·테스트 생성까지 TreeSoop이 실제로 쓰는 작업 방식을 그대로 전달
47+
AX 프로젝트 수행
교육 진행자가 실제로 AI 전환을 수행한 팀입니다
4.92
위시켓 평점
클라이언트 만족도 최상위 유지
100%
팀원 Claude Code 상시 사용
교재가 아니라 현재 쓰는 방식을 전달합니다
4~8주
표준 교육 기간
진단부터 과제 구현·성과 측정까지
