코멘토 포텐스닷 AI 블로그

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USE-CASE 확대 생산하기｜핸즈온 세션

생성형 AI를 활용한 비즈니스 USE CASE 발굴은 기업의 혁신을 촉진하고, 변화 추진에 필수적인 역할을 하는데요. 지난 글에서는 직군별 맞춤형 실습과제를 통해 조직 내에서 생성형 AI를 적용하는 USE CASE를 도출하는 방법을 다뤘습니다. 맞춤형 실습과제는 실무에서의 생성형 AI 활용 가능성을 확인하고, 첫 번째 비즈니스 USE CASE를 도출하는 데 매우 유용한 도구이지만 실무자들이

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맞춤형 실습 교육으로 USE-CASE 만들어 내기

생성형 AI 변화추진 단계에 따른 세 가지 과제 중 두 번째인 비즈니스 USE CASE 발굴에 대해 이야기하려고 합니다. 앞서 설명한 대로, 생성형 AI를 활용한 작은 성공(Small Success)을 도출하는 것이 변화 추진의 중요한 기폭제 역할을 하며, 비즈니스 USE CASE는 이러한 변화를 촉진하는 핵심 요소로 작용합니다. 따라서, 비즈니스 USE CASE를

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직군별 맞춤형 실습과제 중심의 생성형 AI 교육

지난 아티클에서는 전사적인 생성형 AI 활용 역량 강화를 위한 첫 번째 단계로 조직의 상태를 진단하고, 적합한 교육 대상 선정을 위해 진단이 필요하다는 이야기를 전해 드렸습니다. 진단을 통해 조직 구성원들의 생성형 AI 활용 스킬과 니즈를 객관적으로 파악하지 않으면, 비효율적인 교육이 제공되거나 부적절한 대상이 교육을 받는 상황이 발생할 수 있습니다. 조직의 상태를

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진단의 중요성: 모든 것은 진단부터

지난 블로그 글에서는 생성형 AI 도입과 관련된 세 가지 주요 과제를 살펴보았습니다. 첫 번째는 전사적으로 생성형 AI 활용 역량을 강화하는 것이었고, 두 번째는 비즈니스 USE-CASE를 발굴하여 실질적인 성과를 창출하는 것입니다. 마지막 과제는 생성형 AI를 조직 전반에 통합하여 지속적인 성장을 이루는 것이었습니다. 이러한 과제들을 성공적으로 해결하기 위해서는 생성형 AI 활용 역량

생성형 AI 도입을 위한 필수 과제: 전사 역량 강화부터 리더십 강화까지

이전 글에서 생성형 AI 도입의 세 가지 주요 단계를 살펴보았습니다. 첫 번째 단계는 AI에 대한 기초 역량을 구축하는 것이었고, 두 번째 단계는 비즈니스 USE-CASE를 통해 성과를 창출하는 과정이었습니다. 마지막 세 번째 단계는 AI를 조직 전반에 통합하여 지속적인 성장을 이루는 것이었습니다. 이번 포스트에서는 이러한 단계들을 실질적으로 이행하기 위해 필요한 주요 과제들을

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생성형 AI 변화추진의 3단계

최근 기업의 리더들은 생성형 AI가 단순한 스킬 교육의 수준을 넘어 조직 전반의 변화를 이끌어낼 수 있는 핵심 도구임을 인식하고 있습니다. 이전 글에서도 다루었듯이, 생성형 AI는 단순한 스킬 교육의 대상이 아니라 조직의 업무 방식을 혁신하고 생산성을 극대화하는 변화 추진의 과제로 자리매김하고 있습니다. 이번 글에서는 생성형 AI를 활용한 변화 추진의 세 가지

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변화추진을 위한 생성형 AI 교육의 세 가지 요건

기업 교육은 조직의 성공을 좌우하는 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. 특히, 최근 디지털 전환과 기술 혁신의 시대에 접어들면서, 생성형 AI와 같은 혁신적 기술의 도입은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 하지만 단순히 기술을 도입하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 조직의 실무자들이 AI 기술을 제대로 이해하고 실제 업무에 효과적으로 적용할 수 있도록 돕는

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생성형 AI 교육은 기존 사내교육과 무엇이 달라야 하는가

기업 교육은 오랜 기간 동안 인재 양성과 조직 성장에 중요한 역할을 해왔습니다. 기존의 사내교육은 주로 실무적인 역량 강화를 목표로 하여 조직 내 직원들이 직무에 적응하고 필요한 기술을 습득하도록 돕는 인터벤션들이 주를 이루었습니다. 이러한 교육은 주로 표준화된 방식으로 운영되어 내부 프로세스와 문화에 맞는 직원들을 양성하는 데 집중해왔습니다. 그러나 최근 경영 환경의

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생성형 AI 도입의 3단계 - 생산성을 넘어 성장을 향한 혁신

디지털 혁신이 가속화됨에 따라 기업들은 새로운 기술을 도입하여 변화하는 시장 환경에 적응하고 경쟁력을 유지해야 합니다. 그중에서도 생성형 AI는 기업의 생산성을 높이고, 고객 경험을 혁신하며, 나아가 새로운 성장 동력을 창출하는 핵심 기술로 부상하고 있습니다. 초기에는 개인이나 과업 단위에서 반복적인 작업을 자동화하는 데 주로 활용되었지만, 이제는 고객 가치를 향상시키고 경쟁 우위를 확보하는

생성형 AI 교육 도입 사례집 - 1편

생성형 AI에 대한 관심이 높은 만큼 기업에 관련 교육을 도입하는 것에 대한 HRD담당자들의 고민 또한 많아지고 있습니다. 아마도 교육을 통해서 실무자들이 자신의 업무에 생성형 AI를 적용해보고, 나아가 근본적으로 일 하는 방식을 변화시키기 위해서는 어떤 교육을 해야 하는가를 고민하고 계실 것 같습니다. 상반기에 진행된 기업 교육의 사례 중 생성형 AI 교육에

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AI 시대, 일하는 방식의 변화

많은 전문가들은 AI 시대의 도래와 함께 기업의 업무 방식 또한 급격한 변화를 맞이할 것으로 예상하고 있습니다. 생성형 AI는 기존의 업무 방식을 혁신적으로 바꾸며, 실무자들에게 새로운 도전과 기회를 제공하고 있기 때문입니다. 앞서 소개한 리터러시 교육의 접근 방법, 워크플로우 분석에 기반한 맞춤형 실습 교육, 제조업에서의 생성형 AI 교육, 그리고 직책자 대상 생성형

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생성형 AI 교육사례 - 공공기관 A

최근 들어 생성형 AI는 기업의 생산성 향상과 업무 효율성을 극대화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히, 공기업을 포함한 대규모 조직에서는 생성형 AI를 도입하여 내부 프로세스를 혁신하려는 움직임이 활발합니다. 하지만 직책자를 대상으로 하는 생성형 AI 리터러시 교육은 실무자를 대상으로 하는 교육과는 달라야 합니다. 실무자는 생성형 AI를 직접 활용하여 생산성을 높여야 한다면,

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제조업에서의 생성형 AI 활용: 오해와 실제 사례

제조업 HRD 담당자들은 생성형 AI 교육에 대해 많은 어려움과 고민을 가지고 있습니다. 이들은 주로 IT 산업과 거리가 먼 제조업이라는 특성 때문에 생성형 AI를 실무에 적용하는 것이 어렵다고 생각합니다. 또, 사무직 실무자들이 AI 교육을 받기도, 학습한 내용을 실제 업무에 활용하기 힘들다고 여깁니다. 하지만, 이는 사실과 다릅니다. 이번 글에서는 이러한 오해를 풀고,

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생성형 AI 리터러시 교육 사례 - 대학내일

오늘날 기업들은 디지털 전환과 더불어 인공지능(AI)의 도입을 가속화하고 있습니다. 특히 생성형 AI가 기업의 다양한 업무 영역에서 혁신을 주도하며, 그 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 이에 종합 광고대행사 ‘대학내일’ 실무자들 사이에서는 생성형 AI를 활용할 수 있는 역량을 강화하기 위한 교육에 대한 요구가 컸고, 이에 코멘토의 생성형 AI 교육 프로그램을 도입하였습니다.

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생성형 AI 역량진단이 필요한 이유

많은 기업의 HRD 담당자들은 생성형 AI 교육을 여러 차례 진행하고 나면, 항상 다음 단계에 대한 고민에 직면하게 됩니다. 신청자를 차수별로 받아 동일한 교육을 반복하는 것이 맞는지, 아니면 새로운 교육을 고민해야 하는지에 대한 의문이 생기기 마련인데요. 이러한 고민을 해결하기 위해서는 조직 내 실무자들이 생성형 AI와 관련하여 어떤 상태에 있는지를 전체적으로 이해하는

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생성형 AI 리터러시 교육에 포함되어야 하는 다섯 가지

생성형 AI 리터러시 교육은 직원들이 생성형 AI의 기본 개념을 이해하고, 실무에서 이를 효과적으로 활용할 수 있도록 그 방법을 교육합니다. 1년의 절반이 지난 지금, HRD 담당자들을 만나보면 많은 기업들이 올해 생성형 AI 리터러시 교육을 끝냈다는 이야기를 하시는데요. 물론, 아직 생성형 AI 리터러시 교육을 수행하지 못한 기업들도 존재합니다. 이러한 기업들의 HRD 담당자들은

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생성형 AI 교육 사례 - 외국계 리테일 B사

최근 들어 많은 기업들이 생성형 AI를 활용하여 업무 효율성을 높이기 위해 다양한 시도를 하고 있습니다. 단순한 기술 교육을 넘어, 실무에서 발생하는 반복적이고 비효율적인 업무를 자동화하는 방법을 모색하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 외국계 리테일 B사가 생성형 AI 교육을 통해 실무자들의 업무 효율성을 어떻게 극대화했는지를 살펴보겠습니다. 이 사례는 HRD 담당자들이 생성형 AI를

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생성형 AI를 배워도 못 쓰는 이유와 해결책

HRD 담당자들을 만나보면 생성형 AI 교육을 실시했음에도 불구하고 실무자들이 이를 실제 업무에 활용하지 못하는 문제로 고민하고 있는 경우가 많습니다. 생성형 AI는 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있어 관련 교육을 제공하고 있지만, 많은 직원들은 정작 교육 이후에도 이를 제대로 활용하지 못하는 상황에 놓이게 됩니다. 왜 이러한 문제가 발생하는

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인사담당자를 위한 생성형 AI 도입 입문서

생성형AI의 활용 범위가 더욱 더 확장되고, 생성형 AI를 도입하려는 기업도 점차 늘어남에 따라 이와 관련된 학습을 하고자 하는 분들도 많아졌습니다. 코멘토에서는 그동안 블로그를 통해 공유했던 생성형 AI 와 관련한 아티클과 다양한 사례들을 담아 <인사담당자를 위한 생성형AI 도입 입문서>를 발간하였는데요. 본 입문서에서는 생성형AI 도입을 고려하고 있으시거나, 이제 막

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생성형 AI를 활용한 기업 생산성 향상 5단계

최근 글에서 우리는 생성형 AI로 기업의 생산성을 높이는 두 가지 방법에 대해 탐구했습니다. 이러한 기술의 도입은 단순히 기술적 측면을 넘어, 조직 구성원 각자가 이를 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 이해를 요구합니다. 이번 글에서는 HRD 담당자가 자신의 역할을 보다 효과적으로 수행하기 위해, 생성형 AI를 기업 내에서 효과적으로 전파할 수 있는 구체적인

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생성형 AI 도입의 네 가지 방법

생성형 AI가 기존의 디지털 트랜스포메이션을 가속화하고, 조직의 생산성을 높일 수 있다는 점에서 매우 기대가 되는 것은 사실입니다. 그렇다면 기업에 생성형 AI를 도입하는 방법에는 어떤 것들이 있을까요? 본 글에서는 생성형 AI를 효과적으로 도입하는 네 가지 방법으로, Prompt Engineering, Retrieval Augmented Generation (RAG), Fine Tuning, 그리고 Create Foundation Model을 소개합니다. 이들의 기본

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생성형 AI의 환각 현상

생성형 AI는 현대 비즈니스 환경에서 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다. 특히, 대규모 데이터를 처리하고 복잡한 문제를 해결함에 있어 그 가치가 높이 평가받고 있습니다. 기업들은 이러한 기술을 통해 작업의 효율성을 크게 향상시키고, 실시간 의사결정을 지원하는 등 다양한 방식으로 혜택을 받고 있습니다. 하지만 이러한 생성형 AI 의 눈부신 발전에도 불구하고, 그 한계를

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직책자가 가져야 하는 생성형 AI에 대한 다섯 가지 질문

생성형 AI가 조직 생산성을 증대시킬 수 있다는 가능성으로 인해 다양한 산업 분야에서 크게 주목받고 있습니다. 그러나 이 기술은 생산성 향상을 중요한 평가 기준으로 삼는 기업의 직책자들에게는 희망임과 동시에 스트레스의 이중적 요인으로도 작용하고 있습니다. 특히 ChatGPT 사용 방법 자체는 흥미롭지만 구체적으로 업무에 어떻게 효과적으로 적용할 수 있는지, 그래서 생산성을 어떻게 향상시킬

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생성형 AI를 통해 고객 가치를 높이는 세 가지 방법

그동안 생성형 AI를 활용해 실무자의 업무 생산성을 향상시키는 다양한 방안과 교육 사례들을 소개해왔습니다. 컨설팅 기업 딜로이트의 조사에 따르면, 대부분의 기업 리더들은 여전히 생산성 향상에 대한 큰 기대를 하고 있습니다. 그러나 이와 동시에 생성형 AI가 생산성 향상을 넘어 고객 가치를 극대화할 수 있는 방향으로 발전할 가능성에 대한 질문도 많이 제기되고 있습니다.

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AI 트랜스포메이션은 어떻게 DT를 가속화 시키는가

AI의 부상으로 DT는 사라지는가? 몇 년 전까지만 해도 많은 기업의 HRD 담당자들은 디지털 트랜스포메이션(DT)을 중요한 과제로 삼았습니다. 데이터 기반 의사결정의 중요성이 점차 인식되면서 관련 교육의 필요성이 증가하고, 적절한 인프라를 구축해야 할 필요성이 커지며, 이와 관련된 직무의 수요 또한 급격히 늘어났습니다. 이러한 변화는 기술의 발전에 따라 더욱 가속화되었습니다. 2022년