안녕하세요.

모두를 위한 AI, 모두의연구소 AI 기업교육입니다.

AI가 고도화될수록,

기술 조직은 ‘이해’보다 ‘즉시 적용 가능한 LLM 역량’을 요구받고 있습니다

특히, LLM 기반 서비스 개발을 담당하는 실무자들은 공통된 고민을 안고 있습니다.

“실제 서비스 개발에 바로 쓰이는 LLM 교육은 가능한가?”
“Agent·RAG 구조를 업무 맥락에서 직접 구현할 수 있을까?”
“교육 이후에도 스스로 확장·응용 가능한 기반을 만들 수 있을까?”

위와 같은 질문에 실무적인 답을 보여준 모두의연구소 AI기업교육 사례는

SK텔레콤과 함께한 ‘AI Foundation Lab – LLM 서비스 개발’ 교육 과정입니다.

이번 교육은 2025년 하반기,

SK텔레콤 Tech팀 직군을 대상으로 진행되었습니다.

1. 교육 목표

LLM 서비스 개발에 대한 이론적 이해를 넘어
실무에 바로 적용 가능한 AI 개발 역량을 체계적으로 강화

2. 교육 설계 방향

단순 이론 전달이 아닌, 단계별 학습 구조로 설계
실무 적용 가능성을 최우선 기준으로 설정

3. 교육 대상

SK텔레콤 Tech팀 직군 약 50명

4. 교육 운영 구조

이론 학습 → 시연(Demo) → 실습 → MVP 프로젝트 제작 및 발표

교육 전·후 역량 향상 결과 (+2.0점 / 87% 향상)

최종적으로 이론 이해를 넘어 실무 활용 가능한 수준으로 역량 도달했으며,

이는 단순한 지식 습득을 넘어,

실무에서 활용 가능한 수준까지 역량이 도달했음을 보여주는 결과였습니다.

1. AI 기업교육 수강자가 가장 유익했다고 답한 주제 TOP 3

교육 종료 후 설문 조사 결과,

교육생들이 가장 도움이 되었다고 답한 주제는 다음과 같았습니다.

1위. Agent 구조 및 실습

2위. RAG 시스템 구현

3위. LangChain 기초

Langfuse를 활용한 프롬프트 버저닝과 LLM 모니터링
LangGraph 기반의 다양한 Agent 패턴
지식그래프를 활용한 지식 탐색 확장

같은 주제에서 교육생들의 높은 관심과 집중도를 확인할 수 있었습니다.

2. 실무 중심으로 설계된 교육 구조

이번 교육의 핵심 기준은 단 하나였습니다.

“실무에서 바로 활용할 수 있는가?”

교육생이 직접 코드를 작성하며 학습하는 실습 중심 구조와,

스스로 프로젝트 결과물을 완성하는 MVP 프로젝트를 통해 실무 중심의 교육을 운영할 수 있었습니다.

또한 프로젝트 발표 과정에서는 강사 피드백뿐만 아니라 동료 간 피드백이 함께 이루어지며

교육 몰입도를 더욱 높일 수 있었습니다.

특히 주목할 점은,

전체 프로젝트의 67.3%가 실제 실무와 직접 연결된 과제였다는 점입니다.

각자의 업무 현장에서 마주한 문제를 AI 기술로 해결하는 프로젝트를 수행했습니다.

3. SKT AI 교육 포인트

교육 운영 담당자는

SKT 기업교육 사례 교육 포인트를 다음 두 가지를 꼽았습니다.

첫째, 몰입도 극대화의 프로젝트 중심 학습 구조로 학습효과 극대화

3개 차수의 교육 모두,

마지막 일정은 개인 프로젝트 제작 → 발표 → 동료 피드백 → 강사 피드백으로 운영되었습니다.

이러한 반복 구조는 교육생들이 배운 내용을 즉시 적용해보며

학습 효과를 극대화하는 데 기여했습니다.

둘째, 피드백을 즉각 반영한 맞춤형 교육, 만족도 4.3 → 4.8으로 상승

1차수 교육 중간, “실습이 부족하다”는 피드백이 접수되었고,

즉시 커리큘럼을 조정해 실습 비중을 강화했습니다.

그 결과, 교육 만족도는 4.3점에서 4.8점으로 상승했습니다.

유연한 커리큘럼 운영이 교육 품질을 높이는 중요한 요소로 작용했습니다.

4. AI 교육 강사진이 전하는 현장 이야기

[주강사 의견]

“3차수에 걸쳐 교육을 진행하며 교육생들의 성장을 직접 확인할 수 있었습니다.

MVP 발표를 통해 학습한 내용을 실무에 적용해보는 기회를 제공한 점이 교육 효과를 높이는 데 도움이 되었습니다.”

[보조강사 의견]

“차수가 거듭될수록 프로젝트의 완성도와 실무 적용력이 눈에 띄게 높아졌습니다.

수강생들이 단순 구현을 넘어, 업무 연관성, 품질 검증 체계, 운영 자동화 구조까지 고민한 점이 인상적이었습니다.

이는 강의에서 다뤘던 LLM 활용 프레임워크와 RAG 설계 원칙이 실무 감각으로 잘 이어진 결과라고 생각합니다.”

이번 SK텔레콤 AI Foundation Lab 교육은 이론 중심의 학습을 넘어,

현업에서 바로 활용할 수 있는 AI 역량을 구축하는 데 의미 있는 결과를 만들어냈습니다.

교육 전·후 기준 약 87%의 역량 향상 지표는 단순수치가 아닌,

SKT IT 직무 재직자 55명이 자신의 업무 과제를 AI 기술로 직접 해결해본 과정과 경험을 보여주는 지표입니다.

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 성과를 연결하는

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