안녕하세요.

모두를 위한 AI, 모두의연구소 AI 기업교육 입니다.

R&D 환경에서 AI 역량 강화의 중요성이 점점 커지고 있습니다.

이에 따라 연구기관의 교육 담당자와 실무 리더들 사이에서는 다음과 같은 질문이 반복되고 있습니다.

“연구 업무에 바로 적용 가능한 AI 자동화는 어떤 방식으로 설계해야 할까?"
"이론 중심이 아닌, 실제 연구 프로세스를 개선할 수 있는 AI 실습 모델은 가능할까?"
"우리 연구 환경에 맞는 AI 에이전트를 직접 구축하는 것도 현실적인 선택일까?"

이번 모두의연구소와 함께해주셨던 한국전자통신연구원(ETRI) AI기업교육 사례는

연구기관도 ‘나만의 연구 AI 에이전트’를 직접 설계·구현할 수 있는 실전형 교육 모델을 보여줍니다.

R&D 조직의 AI 교육은 다르게 설계되어야 합니다.

연구 조직의 구성원들은 단순한 AI 이론보다,

실제 연구 프로세스를 자동화하고 생산성을 높일 수 있는 실무형 AI 기술을 필요로 합니다.

특히, R&D 조직에서는 다음과 같은 공통적인 고민이 존재합니다.

연구 데이터 흐름에 맞춘 실전형 AI 자동화가 필요하다.
논문 탐색, 요약, 보고서 작성 등 반복 업무를 효율화하고 싶다.
단순 실습이 아닌, 직접 구현해보는 고도화된 교육이 필요하다.

이러한 고민 요소를 반영해,

모두의연구소는 한국전자통신연구원(ETRI) 연구원들을 대상으로

바이브코딩 기반의 맞춤형 실습 커리큘럼을 설계·운영했습니다.

1. ETRI가 모두의연구소 ‘바이브코딩 AI 과정’을 선택한 이유

연구진의 핵심 요구는 명확했습니다.

“연구에 즉시 적용 가능한 AI 자동화 역량을 확보하고 싶다”는 것이었습니다.

모두의연구소는 이를 위해 연구 현장에서 바로 활용 가능한

실습 중심의 AI 교육을 아래와 같이 맞춤 설계했습니다.

과정명

바이브 코딩 초급 : 상상 속의 앱 구현
바이브 코딩 고급 : AI 에이전트 설계 및 자동화

교육 대상

ETRI 소속 연구원
AI 실무·자동화 역량이 필요한 R&D 인력

교육 구조

맞춤형 AI 역량 강화 과정 (초급-고급 단일 트랙)
총 14시간 집중 실습 중심 과정

주요 학습 목표

바이브코딩으로 웹사이트 만들기
RAG 기반 AI 챗봇 설계 및 구현
OpenAI API 활용 ‘논문 검색 → 요약’ 자동화
최종 프로젝트: 나만의 연구 AI 에이전트 설계·발표

전체 커리큘럼은 R&D 조직이 실제로 사용하는 데이터 흐름과 업무 맥락을 기준으로 구성되었습니다.

2. 실전 업무와 연결되는 ‘바이브코딩 중심 실습 커리큘럼’

이번 교육의 가장 큰 특징은

연구자가 AI 기능을 직접 설계하고 구현해보는 실습 구조였습니다.

바이브코딩 기반 실습 구조

원하는 기능을 갖춘 웹사이트 직접 구현
API 연동·데이터 처리·자동화 흐름을 실전 시나리오로 구성

RAG & 멀티에이전트 실무 활용

연구 데이터를 기반으로 자동 질의·요약·문서 생성 구현
연구 보조 역할을 하는 ‘AI Assistant 구조’까지 설계 가능

TOOL 활용 몰입형 교육

기획 → 설계 → 개발 → 실행 전 과정을 스스로 만들어보는 방식 진행

3. AI 기업교육 하이라이트, “연구 자동화 AI 에이전트를 직접 구축하다”

교육의 마지막 단계에서는

연구원들이 직접 설계한 ‘연구 자동화 AI 에이전트’ 프로젝트를 완성했습니다.

논문 검색부터 핵심 문장 추출, 요약, 보고서 자동 생성까지 이어지는

연구 자동화 파이프라인을 직접 구현하며,

실제 연구 과정에서 연구자가 실제로 겪는 문제를 AI로 해결하는 경험이 되었습니다.

4. AI 기업교육으로 보는 교육 만족도: 결과가 증명한 실효성

교육 진행 전, 모두의연구소에서는 연구원분들의 수강 목적을 먼저 살펴보았습니다. 그 결과, 직무 역량 강화에 대한 높은 수요가 있음을 확인할 수 있었습니다.

수강 목적 분석 : 직무 역량 강화에 대한 높은 기대

특히, '직무 역량 강화'를 목적으로 참여한 연구원이 가장 많았습니다.

이는 교육이 실질적인 업무 능력 향상에 기여하기를 바라는 기대감이 컸음을 보여줍니다.

사전 설문을 통해서 강의를 통해 얻고 싶은 수요를 확인 후 강의를 진행했고,

교육 종료 후 진행된 설문조사 결과, 그 성과가 뚜렷하게 입증되었습니다.

특히, 고급 과정에 참여한 연구원들의 만족도는 4.73점/5점이라는 매우 높은 수치를 기록했습니다.

"강의의 내용과 태도 등이 너무 만족스러운 강의였음"과 같이,

특히 강의 내용 구성 및 전문 강사진에 대한 높은 평가가 이어졌습니다.

결과적으로, 교육 전 확인된 ‘직무 역량 강화’에 대한 니즈가

교육 만족도로 다시 한번 검증되었으며,

본 과정이 연구 조직의 실질적인 요구를 정확히 충족했음을 확인할 수 있었습니다.

R&D 조직의 AI 교육은 일반 기업과 다릅니다.

복잡한 연구 흐름, 데이터 구조, 자동화 니즈에 맞춘' 실전형 교육 설계'가 필요합니다.

어떤 AI 교육이 우리 연구기관 또는 기업에 필요한지 고민되시나요?

AI 기업교육의 출발점은 ‘교육’이 아니라 '진단'입니다.

모두의연구소는 사전 AI 역량 평가를 기반으로

조직의 직무·업무환경·AI 수준에 맞는 실효성 있는 교육만 제안합니다.

지금 문의를 남겨주시면, 우리 조직만의 AI 교육 로드맵을 빠르게 안내해드립니다.

AI로 일하는 조직의 성과 연결,

모두의연구소 AI 기업교육