DOTIO AX EDUCATION
AI를 배우는 교육이 아니라, 일의 속도와 결과를 바꾸는 훈련
반복 업무는 덜어내고, 분석과 기획은 더 깊게, 결과물은 더 빠르고 정교하게. 우리 회사의 실제 업무로 AI를 어디에 어떻게 써야 하는지 직접 설계하고 익힙니다.
반복 업무는 덜어내고, 분석과 기획은 더 깊게, 결과물은 더 빠르고 정교하게. 우리 회사의 실제 업무로 AI를 어디에 어떻게 써야 하는지 직접 설계하고 익힙니다.
강연장에서는 모두 고개를 끄덕입니다. 하지만 내 업무의 어느 지점에 AI를 써야 하는지는 알기 어렵고, 자리로 돌아오면 결국 하던 방식대로 일합니다.
전 직원에게 같은 내용을 전달하면 공통 용어는 생깁니다. 그러나 업무도 목표도 다른 사람들에게 같은 실습을 주면 누구의 일도 깊게 바뀌지 않습니다.
도구 사용법과 교육 자료는 남지만 실제 업무에 적용한 결과는 없습니다. 2주만 지나면 배운 내용보다 익숙한 방식이 다시 앞섭니다.
반복 업무는 줄이고, 판단의 근거는 넓히고, 결과물의 완성도는 높입니다. 아래 사례는 모두 실제 업무에서 작동합니다. 이 교육은 참가자가 자기 업무와 자료로 같은 것을 직접 해낼 수 있게 만듭니다.
AI가 핵심 메시지를 정리하고 카드뉴스 문구와 구성안을 제안합니다. 홍보 담당자는 회사의 톤과 맥락에 맞게 검토하고 완성합니다.
실제 데모 보기
키워드와 검색 의도를 분석하고, 초안을 만든 뒤 빠진 근거와 어색한 표현까지 점검합니다. 매주 돌아오는 콘텐츠 업무가 실습 재료입니다.
실제 데모 보기
요청 메일과 단가표, 거래 조건을 함께 살펴 견적서 초안을 만듭니다. 영업 담당자는 예외와 최종 판단에 집중합니다.
실제 데모 보기
카드 내역과 증빙을 맞추고, 불일치와 확인이 필요한 항목만 사람에게 보여줍니다. 재무 담당자의 실제 월마감 업무로 실습합니다.
실제 데모 보기
재고와 출고 흐름을 분석해 품목별 발주 시점을 제안합니다. 운영 담당자의 실제 재고 시트로 판단 기준까지 함께 설계합니다.
실제 데모 보기
취업규칙과 내규를 찾아 관련 조항과 함께 답합니다. 인사 담당자의 실제 규정집으로 정확한 답변과 검수 방식을 함께 만듭니다.
실제 데모 보기
발굴부터 정착까지, 네 단계 모두 참가자의 실제 업무로 진행합니다.
각자의 업무에서 AI가 덜어낼 일, 더 잘하게 할 일, 새롭게 가능하게 할 일을 직접 찾아냅니다. 교재의 예제가 아니라 내 일이 실습 재료입니다.
사람이 판단할 부분과 AI가 도울 부분을 나누고, 업무가 더 빠르고 정확하게 흘러가는 방식을 함께 설계합니다.
설계한 워크플로우를 실제 업무에 써보고, 결과를 검토하고, 다시 고칩니다. 원하는 수준의 결과가 나올 때까지 반복합니다.
완성한 워크플로우를 실무에 정착시키고, 팀이 함께 쓰는 업무 방식으로 발전하도록 심화 코칭을 이어갑니다.
프로그램마다 대상과 목표, 실습 방식, 최종 산출물이 다릅니다. 우리 조직에 필요한 변화를 기준으로 비교해 보세요. 표 보기는 내부 검토 문서에 그대로 옮겨 쓸 수 있습니다.
| 시간 | 단계 | 다루는 것 | 남는 것 |
|---|---|---|---|
| 1부 | 라이브 시연 | AI 업무 적용 사례 18종, 가능 범위와 한계 | 우리 회사 AI 적용 후보 메모 |
| 2부 | 판단 기준 | 업종별 활용 사례와 한계, 데이터·보안·비용 | AI 도입 판단 체크리스트 |
| 3부 | 우선순위 | 부서·업무 적용 우선순위 토론 | AX 추진 로드맵 초안 |
| 시간 | 단계 | 다루는 것 | 남는 것 |
|---|---|---|---|
| 오전 | AI와 일하는 법 | AI 업무 적용 사례 18종, 가능 범위와 한계 | 우리 회사 AI 적용 후보 메모 |
| 오전 | 안전 가이드 | 데이터·보안 원칙, 활용 기준 정리 | 사내 AI 활용 기준 초안 |
| 오후 | 전원 첫 실습 | 각자 업무 하나에 AI 적용, 1:1 코칭 | 1인 1개선 결과 |
| 마무리 | 다음 단계 설계 | 부서별 AI 적용 후보 취합, 우선 적용 업무 선정 | 부서별 AI 적용 후보 목록 |
| 시간 | 단계 | 다루는 것 | 남는 것 |
|---|---|---|---|
| 오전 | 과제 선정 | 팀 구성, AI 적용 업무 선정 | 팀별 AI 적용 과제 정의서 |
| 낮 | 스프린트 | 팀별 AI 업무 개선안 구축, 전문가 밀착 지원 | 작동하는 AI 워크플로우 초안 |
| 저녁 | 데모데이 | 팀별 결과물 시연, 심사와 시상 | 전사 공유 결과물 |
| 이후 | AI 적용 백로그 정리 | 업무 개선 아이디어 전부 목록화 | AI 적용 후보 백로그 |
| 주차 | 단계 | 다루는 것 | 남는 것 |
|---|---|---|---|
| 사전 | 진단 워크숍 | 업무 인벤토리 작성, AI 적용 후보 선정, 참가자 확정 | 우리 팀 AI 적용 후보 지도 |
| 1주 | 발굴·설계 | 내 업무 분해, AI 활용 기초, 워크플로우 설계 | 내 업무 AI 적용 설계도 |
| 2주 | 실행 1 | 문서·콘텐츠 업무 개선, 첫 AI 워크플로우 가동 | 첫 AI 워크플로우 가동 |
| 3주 | 실행 2 | 엑셀·메일 연동, 반복 업무 자동화 | 반복 업무 자동화 파이프라인 |
| 4주 | 정착 | 검수·판단 체계, 운영 가이드 작성, 성과 공유회 | 운영 가이드 + 경영진 보고 |
| 사후 | 정착 코칭 | 월 코칭, 막힌 지점 해결, 신규 적용 주제 발굴 | 분기 AI 적용 로드맵 |
브리핑은 로드맵 초안, 워크데이는 AI 적용 백로그, 부트캠프는 실제 업무에 적용된 AI 워크플로우를 남깁니다. 배운 내용이 아니라 바뀐 업무로 끝나는 과정입니다.
참가자별 산출물과 적용 상태, 다음 과제를 문서로 정리해 드립니다. 교육 성과를 경영진에게 보고할 때 그대로 사용할 수 있습니다.
교육이 끝난 뒤 실제 업무에서 계속 쓰이고 있는지 다시 확인합니다. 막힌 지점은 원인을 찾고, 결과의 품질이 낮으면 검수 기준과 사용 방식을 함께 고칩니다.
강의만 하는 강사가 아니라, AI 제품과 기업 교육을 실제로 기획하고 운영해 본 사람들이 한 팀으로 들어갑니다.
매출 300억 이상 규모의 AI·테크 교육 사업을 총괄한 에듀테크 출신 전문가가 프로그램의 방향과 사업 설계를 맡습니다.
LG전자, 네오위즈, 넥센타이어 등 기업 출강 경험. 10분 라이브 시연으로 AI가 실제 업무에서 할 수 있는 일과 아직 어려운 일을 바로 보여드립니다.
300억+ 규모 교육 사업의 마케팅과 콘텐츠를 총괄한 전문가가 교육에서 나온 변화가 개인의 경험에 머물지 않고 조직으로 퍼지는 구조를 설계합니다.
기업의 목표와 업무를 분석하고, 커리큘럼 설계부터 강사 매칭, 운영, 품질 관리까지 교육의 처음과 끝을 하나의 흐름으로 책임집니다.
경영진의 판단부터 전 직원의 공통 기준, 팀 단위 실험, 부서별 실무 정착까지. 지금 조직에 필요한 변화에 맞춰 시작점을 고릅니다.
결정권자가 먼저 가능성과 한계를 알아야 조직이 움직입니다. AI 업무 적용 사례 18종을 눈앞에서 보고, 우리 회사의 우선순위와 다음 단계를 정합니다.
조직 전체가 AI를 안전하고 효과적으로 쓰기 위한 공통 기준을 만드는 과정입니다. 설명보다 시연과 전원 실습을 중심으로 진행합니다.
부서별 팀이 실제 업무 하나를 골라 AI로 더 빠르고 더 나은 결과를 만드는 스프린트입니다. 데모데이를 통해 가능성을 공유하고 다음 적용 후보까지 찾습니다.
부서 단위로 들어가 각자의 실제 업무에 AI를 적용합니다. 속도와 품질을 함께 개선하고, 혼자서도 계속 사용할 수 있는 업무 방식으로 정착시킵니다.
브리핑과 리터러시는 하루면 끝나지만, 반드시 다음 단계 설계와 업무 적용 결과를 남기고 갑니다. 강연만 하고 떠나는 교육은 하지 않습니다.
AI가 세상을 어떻게 바꾸는지보다, 당신의 화요일 업무를 얼마나 빠르고 더 잘하게 만드는지를 다룹니다.
수료 기준은 출석이 아니라 실제 업무에 적용한 AI 결과물입니다. 업무가 달라지지 않았다면 아직 끝난 것이 아닙니다.
조직 규모와 교육 목표, 바꾸고 싶은 업무를 알려주세요. 상황에 맞는 프로그램과 교육 후 남을 결과를 함께 설계합니다.