겉보기 화려함보다, '실효성' 중심의 AI 기업교육

모두의연구소는 '연구자 커뮤니티'에서 출발한 조직입니다.

초기부터 “원하는 연구를 지속할 수 있는 환경”을 목표로 삼았고,

그 과정에서 실험·학습·협업을 중심으로 한 독자적인 AI 교육 생태계를 구축해 왔습니다.

그렇게 아이펠(AIFFEL) 캠퍼스 운영을 통해 실무 중심의 AI 교육 역량이 축적되면서,

재직자 대상 맞춤형 교육을 요청하는 기업이 자연스럽게 증가했습니다.

기업들은 공통적으로 “조직 상황에 맞는 실질적인 AI 활용 교육”을 요구했고,

이 과정에서 모두의연구소는 기업 중심 AI 교육 모델을 체계적으로 정립하게 되었습니다.

입소문으로 먼저 찾는 곳, 모두의연구소의 실전형 AI 기업교육

사실, AI 기업교육 사업은 고객사의 직접 요청으로 시작되었습니다.

입소문을 듣고 먼저 연락을 준 기업들이

“우리 조직에도 저 교육을 적용할 수 있을까요?”
“재직자 맞춤 커리큘럼도 가능할까요?”

와 같은 문의를 지속적으로 보내며 자연스럽게 확장된 영역이었습니다.

그리고, 기업의 HRD 담당자 및 AX 리더들은 공통적으로 다음 고민을 가지고 있었습니다.

AI 기업교육 도입 고민, 모두의연구소의 해결책

진단｜교육 전/후, 우리 조직의 AI 역량 변화를 어떻게 객관적 데이터로 정량화하여 입증할 수 있을까?
맞춤 설계｜우리회사의 특정 직무 환경과 보안 조건에 최적화된 커리큘럼은 어떻게 설계해야 할까?
현업 적용｜AI 지식을 배우는 것을 넘어, 현업에 적용해 문제 해결, 성과를 낼 방법은 무엇인가?
전문성의 근거｜급변하는 AI 기술 환경에서 교육의 최신성, 전문성 근거는 무엇인가?

모두의연구소가 혁신적인 AI 기업교육을

고민해 온 결과물이 어떤 모습일지 궁금하지 않으세요?

➊ 조직의 AI 역량을 정량화하는 ‘사전 진단 & 사후 성과 보고’

AI 교육을 도입할 때 기업이 가장 먼저 겪는 어려움은 “우리 조직이 현재 어떤 수준에 있는가”를 설명할 정량화된 근거가 부족하다는 점입니다.

교육 이후 ROI를 경영진에 설득할 기준도 필요합니다.

모두의연구소는 교육 전에 AX(AI 활용도) 사전 진단을 실시하여

구성원의 AI 활용 패턴, 직무별 요구 역량, 조직 환경을 객관적으로 수집합니다.

이 데이터는 AI 기업교육 교육 설계의 기준이자, 교육 후 변화 폭을 확인할 수 있는 핵심 지표가 됩니다.

사전 진단을 통해 다음과 같은 핵심 데이터를 확보합니다.

그렇다면, 사전 진단의 효과는 무엇일까요?

교육 전/후 AI 역량 향상 폭을 수치 기반으로 명확히 확인
직무별 필요한 AI 활용 포인트 추출
조직의 목표와 실제 교육 설계가 정확히 맞물리는 구조 설계
기업 맞춤형 커리큘럼 구성에 필요한 핵심 데이터 확보

교육 후에는 사후 성과 보고서를 통해 교육 전·후의 변화 폭을 정량적 데이터로 확인할 수 있습니다.

이는 HRD 담당자가 경영진에게 "왜 AI 교육이 필요했고, 실제 어떤 변화가 있었는지"를 객관적인 데이터로 설명할 수 있게 하는 구조적 기반입니다.

따라서, 단순 “AI 기업교육을 잘했다”가 아니라, “AI 기업교육이 우리 조직을 어떻게 변화시켰는지”를

명확한 숫자기반의 전,후 비교 측정으로 성과를 파악할 수 있게 됩니다.

➋ 기업 환경에 최적화된 ‘AI 도구 맞춤형’ 커리큘럼

실무와 AI 교육 사이의 간극, 왜 일까요?

AI 기업교육 도입을 망설이거나,

또는 실패하는 이유는 교육 내용이 '조직의 고유한 환경과 맞물리지 않을 때' 발생합니다.

모두의연구소는 '정해진 커리큘럼'이 아닌, 기업이 원하는 ‘AI 도구’,

즉, 원하는 AI Tool로 교육 설계가 가능합니다.

[ 우리 조직만을 위한 AI 교육 설계 프로세스 ]

정밀 수집: AI 기업교육, HRD 담당자의 요구사항, 조직 현황, 직무 구조 정밀 분석
목표 기반 설계: 보안 환경 및 목표 성과를 고려한 맞춤형 커리큘럼 설계
전문가 매칭: 현업 강사 매칭 및 실습 환경 공동 개발
실행: 실제 업무 환경과 유사한 실습 환경 및 자료 세팅 후 실행

이것은 ‘강사가 정해진 슬라이드를 반복하는 방식’이 아닌,

체계적인 레벨 진단과 조직별 맞춤 커리큘럼을 통해

'기업별 업무 환경 → 실제 활용 방식'으로 직결되는 AI 기업교육을 제공합니다.

➌ 실무 ‘문제 해결’ 중심의 실행형 ‘아이디어톤’

AI 기업교육의 진짜 가치는 ‘AI 교육을 들었다’가 아니라 ‘직접 적용해서 성과를 냈다’ 입니다.

그래서 모두의연구소는 교육 후 곧바로 실무 문제 해결로 이어지도록

교육 중, 실제 업무와 연결되어있는 아이디어톤·프로젝트 기반 교육을 진행합니다.

 예시 사례｜한국공학대학교 - 디지털 트윈으로 만나는 Physical AI (2025.11.29)

이와 같이, 현업 문제 해결 부터 조직의 혁신까지 진행했던 아이디어톤 사례는 아래와 같습니다.

아이디어톤 예시 사례

AI 기반 출장 자동화 시스템
공간 데이터 기반 사무환경 리디자인
시뮬레이션 기반 부서 배치 솔루션
홍보 콘텐츠 자동 생성 시스템 구축

이는 단순히 “AI를 배웠다”가 아니라, 업무 개선과 프로세스 효율화로 이어졌다는 실질적인 성과를 의미합니다.

➍ 글로벌 연구 및 커뮤니티 기반 '지속 가능한 AI 전문성'

AI 기업교육의 신뢰성은 결국 콘텐츠가 어디에서 만들어지는가로 결정됩니다.

모두의연구소는 교육기관이기 이전에 연구·실험·커뮤니티·실무의 네 가지 축이 동시에 움직이는 곳입니다.

글로벌 Top-tier 논물 발행 : NeurIPS·ICLR 등 최상위 학회 70+편 발표
자체 AI 뉴스레터 구독자 : 최신 AI 기술 뉴스레터 구독자 23,000+ 확보
국내 최대 규모 AI 커뮤니티 : 차별화된 AI 인재 양성 생태계

이 구조는 교육 이후에도 구성원이 지속적으로 AI 전문성을 발전시킬 수 있는 장기적 학습 생태계를 제공합니다.

🏢 검증된 전문성이 만들어낸 실제 'AI기업교육 사례'

모두의연구소의 교육은 10년 이상 축적된 연구-실험-커뮤니티 기반의 실무 구조 위에서 설계됩니다.

따라서, 초급부터 최고 난이도의 실무 교육까지 폭넓게 소화할 수 있습니다.

NAVER – 생성형 AI 기반 실무 생산성 향상
한화시스템 – AI 코딩도구 기반 프로젝트 수행
K기업 – LangChain·Azure 기반 AI Agent MVP 개발

대표 사례 1.｜[네이버] Gen AI 실무 생산성 향상 과정 (비개발자·초급)

생성형 AI 활용, 문서 자동화·아이디어 기획 실습 중심
ChatGPT 및 국내 생성형 AI 툴 활용
기초 단계에서 “즉시 실무 적용”이 가능한 모델

대표 사례2.｜[한화시스템] AI 코딩 역량 강화 과정 (엔지니어·중급)

GitHub Copilot, Cursor, Tabnine 기반 실전 코딩 자동화
MCP, RAG, Agent 기반 실무 프로젝트 설계
개발 생산성 향상을 목표로 한 중급 개발자 과정

대표 사례3｜ [K기업] AI-Agent 전문가 과정 (고급 개발자)

LangChain·Azure 기반 RAG 시스템·Tool Calling·데이터 파이프라인 구축
교육 마지막에 AI-Agent MVP 제작

어떤 AI 교육이 우리 조직에 맞는지 아직 불확실하신가요?

AI 기업교육의 시작은 ‘교육’이 아니라 ‘진단’입니다.

조직의 ‘사전 AI 역량 평가’ 수치화 근거로, 실효성 있는 교육만 제안합니다.

“다음은 귀사의 조직 차례입니다.”

지금 상단 링크를 통해 문의하기를 남겨주시면,

우리 조직만의 기업유형, 직무, AI 역량 수준에 맞는 맞춤형 AI 교육 로드맵을 안내해 드리겠습니다.

AI로 일하는 조직의 성과 연결,

모두의연구소 AI 기업교육