01
조직 AI 실무 과정
당직, 인수인계, 문서 작성 등 실제 업무를 중심으로 AI 적용 방식을 훈련합니다.
SERVICE STATUS
서비스 범위 설계 중
대상별 과정과 실습·검증 방식을 설계하고 있습니다. 공개 신청과 확정된 교육 일정은 준비가 끝난 뒤 안내합니다.
PUBLIC LEARNING MATERIAL
기발자 실전 IT·AI 서비스 개발 로드맵
54개 핵심 매뉴얼과 3개 통합 프로젝트를 그림·실습·검수 evidence 중심으로 공부하는 자기주도 과정입니다. 57권 PDF·MD와 설치 없이 실행하는 온라인 실습 30개를 공개했습니다.
WHO IT IS FOR
이런 조직의 다음 판단을 돕습니다
서비스가 필요한 조직과 그렇지 않은 조직을 구분할 수 있도록 대상과 출발 조건을 먼저 공개합니다.
- 공공기관·지방자치단체·기업의 실무 조직
- 개발자·기획자·AI 도입 담당자
- 학교·학부모·개인 학습자
OFFERINGS
서비스를 결과가 다른 단위로 분리합니다
상담 뒤 실제 범위와 산출물, 검증 기준을 확정하며 아래 항목을 일괄 제공한다고 미리 약속하지 않습니다.
02
AI Agent·Harness Engineering
에이전트 설계, 검증 하네스와 업무 스킬 개발을 다루는 심화 과정을 설계합니다.
03
AI 리터러시·언어 과정
문해력, 논리적 글쓰기와 영어 재학습을 AI 코칭 경험과 연결합니다.
METHOD
방법론은 실행과 검증이 가능한 구조로 남깁니다
설명 자료가 아니라 고객 조직이 다시 사용할 수 있는 판단 기준·지식 체계·운영 방식으로 이관합니다.
01
현장 문제로 시작
도구 메뉴가 아니라 교육 대상이 실제로 해결해야 하는 업무와 학습 과제로 시작합니다.
02
직접 해보는 실습
설명보다 실습을 중심으로 구성하고, 결과물을 스스로 검토하도록 합니다.
03
교육 이후 재사용
수료 뒤에도 업무에서 반복해 사용할 수 있는 작업 방식과 검증 기준을 남깁니다.
COMMON PRINCIPLES
고객 선택·고객 소유·분리 검증을 모든 서비스에 적용합니다
서비스 종류가 달라도 고객의 기술 선택권과 지식 소유권, 산출물의 검증 책임은 바꾸지 않습니다.
고객이 선택한 엔진 위에 구축합니다
특정 AI 엔진에 고객을 종속시키지 않고, 고객이 보유하거나 선택한 환경과 엔진을 출발점으로 삼습니다.
지식과 데이터는 고객에게 남습니다
구축 과정에서 정리한 지식 자산과 운영 데이터의 소유권과 이관 기준을 사전에 분명히 합니다.
검증을 통과한 결과만 다음 단계로 보냅니다
작성과 검증 역할을 분리하고, 판정할 수 없는 산출물은 통과시키지 않는 Default-FAIL 원칙을 적용합니다.
AI Education
문제를 설명할 수 있을 때만 다음 단계를 제안합니다
공식 서비스 문의처와 운영 주체는 등록했습니다. 서비스 범위와 개인정보 처리 기준을 확인한 뒤 정식 상담 접수 절차를 확정합니다.