"외부 개발자는 모르는 '내 업무의 디테일', 실무자가 직접 만든 AI가 성공하는 이유"
"AI 도입, 해야 하는 건 알겠는데... 도대체 무엇부터, 어떻게 시작해야 할까요?"
기업 현장에서 AI 도입을 고민할 때 가장 막막한 지점이 바로 '구체적인 실행 방법'입니다. 우리 회사의 고유한 업무 프로세스를 AI로 어떻게 자동화 할 것인지, 그 첫 단추를 꿰는 일이 가장 어렵기 때문입니다.
지난 11월, 이러한 막막함을 '실질적인 로드맵'으로 바꾸기 위해 다양한 산업군의 실무진과 경영진이 한자리에 모였습니다. 총 16개 기업, 36명의 수강생들이 치열하게 고민하며 답을 찾아간 매직에꼴 <AI 실무 마스터 클래스>의 3주간의 기록을 공개합니다.
[AI 실무 마스터 클래스 프로그램 소개]
이번 세미나는 단순한 특강 형식이 아니었습니다. 3주간 총 25시간 동안 몰입하여, 각 기업에 필요한 AI 솔루션을 기획부터 프로토타입 개발(MVP)까지 끝내는 '프로젝트형 워크숍'이었습니다.
(1일차) AI 툴 학습 및 실습 & 맞춤형 AI Agent기획
- Replit과 n8n 사용법을 익히고, 우리 회사/내 직무에 맞는 AI Agent 5대 핵심 주제를 직접 구현해 보며 자신감을 얻었습니다.
- 액션러닝 워크숍: 사전 작성한 [업무정의서]를 기반으로 우리 회사에 진짜 필요한 과제를 도출하고 기획서를 작성했습니다.
(2일차) 설계 고도화 & 프로젝트 착수
- 바이브코딩 심화: 내 업무 중 반복되는 부분을 찾아 n8n 워크플로우로 직접 설계하고, 바이브코딩 툴인 Replit으로 구현하며 프롬프트 엔지니어링 실력을 키웠습니다.
- 기업 맞춤 프로젝트: 5대 실습 유형 중 하나를 선택, 실제 본인 회사의 현업 데이터를 적용하여 기업 맞춤형 AI Agent(MVP) 개발을 시작했습니다.
(3일차) 구현 완성 & 컨설팅 연계
- 기술 멘토의 밀착 멘토링과 함께, 개발한 에이전트의 프로토타입을 배포하고 실제 작동을 확인했습니다.
- 단순 교육 종료가 아닌, 기업별 1:1 컨설팅을 통해 실무 도입 시 발생할 수 있는 문제점까지 점검했습니다.
[현업 밀착형 5대 AI Agent 구현]
수강생들은 1일 차 실습을 통해 현업에서 가장 수요가 높은 5가지 유형의 AI 에이전트를 직접 만들어보며 자동화 원리를 익혔습니다.
📌 우리가 직접 구현한 5가지 AI 에이전트
- ✉️ 업무 자동화 (Email Automation): n8n을 활용하여 쏟아지는 이메일을 자동으로 분류하고 정리하는 비서 구축
- 🏗️ 내부 데이터 활용 (Internal Data): 사내 데이터를 분석하여 조달청 공사 입찰 공고를 분석하고 매칭하는 시스템
- 🌐 외부 정보 시스템 (External Data): 웹 크롤링을 통해 외부 데이터를 수집하고, 사내 지식 베이스로 가공하는 파이프라인 구축
- 📰 실시간 모니터링 (Monitoring): 특정 키워드나 이슈 뉴스를 실시간으로 감지하고 요약 리포트를 써주는 봇 제작
- 📊 경쟁사 분석 (Analysis): 시장 내 경쟁사 제품 정보를 수집/비교 분석하여 보고서 초안을 작성해 주는 에이전트
________________________________________
[AI 실무 세미나 수강생들이 완성한 결과물]
이번 세미나가장 큰 성과는 이론에 머물던 AI 기술이 수강생들의 손끝에서 '실제 업무 도구'로 구현되었다는 점입니다. 대표 사례를 소개합니다.
CASE 1. 에듀테크 A사: "매일 60분씩 버려지던 시간, 내 업무 자동화한 Agent로 되찾다"
에듀테크 기업 A사는 매일 아침 '데이터 취합의 늪'과 싸워야 했습니다. 6개 팀의 담당자가 각기 다른 사이트와 SNS 관리자 페이지에 일일이 접속해 수치를 확인하고, 엑셀에 입력한 뒤 이를 캡처해 슬랙(Slack)으로 공유하는 단순 반복 작업에만 팀 합산 매일 60분 이상의 시간이 허비되고 있었기 때문입니다.
하지만 교육 후, 이 풍경은 완전히 바뀌었습니다. A사 수강생이 구축한 '데일리 성과지표 보고 Agent'는 매일 아침 사람이 출근하기도 전에 API를 통해 전날의 성과 데이터를 자동으로 수집합니다. 단순히 수치만 모으는 것이 아닙니다. 수집된 데이터는 실시간 대시보드로 시각화되고, 거대언어모델(LLM)이 "왜 지표가 상승/하락했는지"를 분석한 요약 리포트까지 자동으로 팀 채널에 발송합니다. 이제 A사 팀원들은 아침마다 엑셀과 씨름하는 대신, AI가 던져준 인사이트를 바탕으로 전략 회의를 시작하게 되었습니다.
CASE 2. 제조업체 B사: "흩어진 수기 관리대장, 하나의 자동화 시스템으로 통합하다”
제조업체 B사는 그동안 제대로 된 사내 품질관리 시스템이 없어, 부적합품이 발생할 때마다 담당자들이 엑셀에 직접 입력하거나 수기로 작성한 뒤 관리대장을 이곳저곳에 분산 보관해왔습니다. 데이터가 흩어져 있다 보니 현황 파악이 어렵고 비효율이 발생할 수밖에 없는 구조였습니다.
이번 교육을 통해 B사는 이 모든 수기 프로세스를 통합하는 '사내 품질관리 프로그램(QMS)'을 직접 구축해냈습니다. 이제 부적합품이 등록되면 통보서가 자동으로 작성되고, 선별/반출 요청, 대책서 등록, 4M 변경 접수까지 하나의 시스템 내에서 매끄럽게 흘러갑니다. 여기에 품질검사 보고서와 협력사 클레임 청구서 자동 생성 기능까지 더해졌습니다.
B사 수강생은 "제조업 특성상 현장 데이터를 수기로 취합하고 분석하는 업무가 많았는데, 이를 자동 집계 방식으로 바꾸며 실질적인 DX(디지털 전환)를 진행할 수 있게 되었다"고 변화의 핵심을 짚었습니다. 그는 "회사 업무를 모두 표준화하여 자동화할 수 있겠다는 확신이 들었으며, 시간이 모자랄 정도로 몰입했다"며 현장 혁신에 대한 강한 자신감을 내비쳤습니다.
[수강생 후기]
3일차 교육 종료시점, 많은 수강생들이 만족도 조사에 긍정적인 후기를 남겨주셨습니다.
"사내 지식 전파를 통해 회사 전체의 AI 활용도를 높이고, 업무 효율성을 대폭 개선할 수 있을 것 같아 기대가 큽니다." (에듀테크 A사 ㅇㅇ 매니저)
"개발자에게만 의존하던 업무 시스템을 이제 비개발자인 제가 스스로 해결할 수 있다는 자신감을 얻었습니다." (에듀테크 B사 ㅁㅁ 매니저)
교육장을 나서는 순간의 열정이 식지 않도록, 매직에꼴의 지원은 교육 종료 후에도 계속됩니다. 수료 기업을 대상으로 '사후 1:1 컨설팅' 을 제공하여, 교육 중에 개발한 프로젝트가 실제 현업에 완벽하게 안착할 때까지 지속적으로 돕습니다.
우리 회사에도 실무형 AI 교육이 필요하다면?
교육장을 나서는 순간, 수강생들의 표정에서 "과연 현업에 적용할 수 있을까?"라는 초반의 의구심은 찾아볼 수 없었습니다. 외부 개발자나 타 부서에 의존하지 않고, 실무자가 직접 자신의 문제를 진단하고 AI로 해결책을 구현하는 '사내 AI 전문가'로 거듭났기 때문입니다.
다가오는 2026년 1월에는 더 강력해진 커리큘럼이 여러분을 기다립니다. 경영진이 AI 도입 로드맵을 직접 설계하는 'C-Level AI 전략 집중 과정'과, 실무자가 3일 만에 업무 자동화 도구를 완성하는 '실무자 마스터 과정'이 새롭게 개설됩니다.
AI 도입, 더 이상 고민만 하지 마세요. 매직에꼴과 함께라면, 막연했던 상상이 내일의 업무 도구가 됩니다.
