AI Transformation 코멘토의 AX 여정에서 발견한 4가지 요소 *포텐스닷은 기업의 AX를 돕는 파트너로 (주)코멘토의 자회사입니다. 많은 기업이 생성형 AI 교육을 시작했습니다. 프롬프트 작성법 특강, ChatGPT 활용 워크숍, 업무 자동화 실습까지. 그런데 교육이 끝난 후 조직에 어떤 변화가 있었나요? 일부 얼리어답터만 사용하고, 대다수는 예전 방식으로 돌아가는 경험을 하신 적 없으신가요? 솔직히 말씀드리면, 코멘토도 같은 경험을 했습니다. 2022년 11월
제조업의 병렬 혁명: AI가 바꾸는 설계 방식의 전환 지난 글에서 우리는 AI가 IT 업계에 가져온 근본적 변화를 살펴봤습니다. 린 스타트업이 MVP를 하나씩 순차적으로 테스트했다면, AI는 수백 개의 변형을 동시에 생성하고 검증합니다. '직렬에서 병렬로'의 전환이었습니다. 그렇다면 제조업은 어떨까요? 소프트웨어와 달리 물리적 제품을 만드는 제조업에서는 여전히 긴 개발 기간과 막대한 시제품 비용이 필요합니다. 엔지니어가 하나의 설계안을 완성하고,
AI Transformation 새로운 AI 교육이 아닌, 기존 교육과 AI의 통합 많은 기업들이 보고서 작성, 데이터 분석, 팀장 대상 성과관리와 같은 교육을 오랫동안 운영해 왔습니다. 하지만 교육 이후 현업에 돌아가면 여전히 같은 문제가 반복됩니다. 배운 내용을 실무에 적용하기 어렵고, 복잡한 업무 앞에서 전문 스킬의 부족함을 느낍니다. 생성형 AI가 등장하면서 새로운 접근이 가능해졌습니다. 전문 스킬을 완벽히 습득하지 않아도 AI의 도움으로 실무 문제를
린 스타트업은 죽었다: AI가 가져올 혁신 방법론의 진화 인류는 끊임없이 생산성을 높이기 위해 노력해왔습니다. 20세기 초, 테일러의 과학적 관리법과 헨리 포드의 컨베이어 벨트 시스템은 제조업에 혁명을 일으켰습니다. 하지만 이러한 대량생산 체계도 근본적인 문제를 안고 있었습니다. 새로운 제품을 개발하고 시장에 내놓기까지 몇 년의 시간과 수십억 원의 투자가 필요했고, 만약 고객이 외면한다면 기업은 막대한 손실을 감수해야 했습니다. 2010년대, IT 업계는
AI Transformation [HRD특별포럼, 3부] 2026년 생성형 AI 교육 계획 수립 시 고려 할 세 가지 과제 *본 내용은 지난 10월 17일에 한국HRD협회와 진행한 HRD특별포럼의 기조연설 내용을 기반으로 작성되었습니다. 2025년, 한정된 예산 속에서 경영진의 높은 기대치를 맞춰야 했고, 빡빡한 보안 정책과 씨름하면서도 생성형 AI 교육을 성공적으로 진행하느라 정말 고생 많으셨습니다. 많은 HRD 담당자분들이 "우리 회사도 AI 교육을 해야 한다"는 경영진의 요구에 빠르게 대응하며, 때로는
[HRD특별포럼, 2부] 2026년 생성형 AI 교육, 마일스톤 달성을 위한 실행 가이드 *본 내용은 지난 10월 17일에 한국HRD협회와 진행한 HRD특별포럼의 기조연설 내용을 기반으로 작성되었습니다. 2025년, 한정된 예산 속에서 경영진의 높은 기대치를 맞춰야 했고, 빡빡한 보안 정책과 씨름하면서도 생성형 AI 교육을 성공적으로 진행하느라 정말 고생 많으셨습니다. 많은 HRD 담당자분들이 "우리 회사도 AI 교육을 해야 한다"는 경영진의 요구에 빠르게 대응하며, 때로는
[HRD특별포럼, 1부] "2026년 생성형 AI 교육, 올해의 경험을 넘어 내일의 전략을 그리다" *본 내용은 지난 10월 17일에 한국HRD협회와 진행한 HRD특별포럼의 기조연설 내용을 기반으로 작성되었습니다. 2025년, 한정된 예산 속에서 경영진의 높은 기대치를 맞춰야 했고, 빡빡한 보안 정책과 씨름하면서도 생성형 AI 교육을 성공적으로 진행하느라 정말 고생 많으셨습니다. 많은 HRD 담당자분들이 "우리 회사도 AI 교육을 해야 한다"는 경영진의 요구에 빠르게 대응하며, 때로는
Featured 2026년을 대비한 생성형 AI 인터벤션 전략 2025년 한 해 동안 많은 기업들이 생성형 AI 교육에 투자하며 디지털 전환의 첫걸음을 내딛었습니다. 그러나 대부분의 HRD 담당자들이 공통적으로 경험하고 있는 것은, 일부 임직원을 대상으로 한 기초 교육만으로는 조직 전체의 생산성 향상이나 실질적인 비즈니스 성과로 이어지기 어렵다는 현실입니다. 2026년을 앞둔 지금, HRD 담당자들은 새로운 딜레마에 직면해 있습니다. '전사적으로 확산해야
Featured 생성형 AI 교육은 "사용법"이 아닌 "문제"로부터 시작해야 한다 최근 많은 기업에서 생성형 AI 교육에 대한 관심이 높아지고 있습니다. ChatGPT, Claude와 같은 도구들이 주목받으면서, 각 부서에서는 "우리도 AI 교육을 해야 한다"는 요청이 증가하고 있습니다. 하지만 대부분의 교육이 "프롬프트 작성법", "도구 사용 매뉴얼" 같은 기능 중심으로 구성되고 있습니다. 그런데 정작 교육을 마친 직원들을
[한국콜마] 실무자 대상 생성형 AI 기반 업무 자동화 실습 교육사례 한국콜마의 실무자들을 대상으로 한 원데이 실습 과정이 2024년 11월에 진행되었습니다. 이번 교육은 생성형 AI 기술을 활용하여 실무에서의 업무 효율성을 극대화하는 방법을 중심으로 구성되었습니다. 빠르게 변화하는 디지털 업무 환경에서 생성형 AI가 어떤 방식으로 활용될 수 있는지와, 실제 업무 자동화 실습을 통해 실질적인 활용 방안을 학습하는 것이 특징입니다. [교육 사진] 교육 커리큘럼
제조업 경영지원·법무 직군 생성형 AI 적용 사례 제조업의 경영지원과 법무 직군은 눈에 잘 띄지 않지만, 기업 운영을 안정적으로 뒷받침하는 핵심 축입니다. 직원 만족도 조사, HR 문의 응대, 회의록 작성, 법률 검토와 같은 업무는 직접적인 매출을 창출하지는 않지만, 조직이 효율적으로 움직이고 리스크를 최소화하는 데 반드시 필요한 과정입니다. 그러나 이들 업무는 반복적이고 수작업 비중이 높아 담당자들의 부담을 키우고, 때로는
생성형 AI 적용에 성공한 5% 기업의 비밀 2025년 MIT가 발표한 「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025」 리포트는 많은 HRD 담당자들에게 큰 시사점을 던집니다. 전 세계적으로 300억~400억 달러 규모의 투자가 생성형 AI에 쏟아졌지만, 그 중 95%의 기업이 ROI를 전혀 얻지 못했다는 충격적인 결과를 보여주었기 때문입니다. 단 5%의 조직만이 파일럿 단계를 넘어 실제
효과적인 생성형 AI 교육의 세 가지 조건 많은 기업들이 이미 임직원을 대상으로 생성형 AI 교육을 시작했지만, 직원들의 체감 만족도는 기대보다 낮습니다. BCG가 발간한 글로벌 조사 보고서 *「AI at Work 2025, 3rd Edition (June 2025)」*에 따르면, 전 세계 직원 중 단 36%만이 “AI 전환에 필요한 기술을 충분히 배웠다”고 답했으며, 상당수는 교육이 짧거나 피상적이었다고 느꼈습니다. 이
금융 산업의 생성형 AI 활용, 투자회사 실무 적용 사례 금융 산업은 복잡한 규제 환경과 방대한 데이터, 그리고 신속한 의사결정이 동시에 요구되는 분야입니다. 이러한 환경에서 생성형 AI는 단순한 도구를 넘어, 고난도 지식 업무의 속도와 품질을 동시에 향상시키는 핵심 수단으로 자리잡고 있습니다. 이번 글에서는 한 투자회사가 AI 교육을 토대로 실제 현장에서 구현한 네 가지 활용 사례를 소개합니다. 투자 심사 대비, 법령·
유통산업에서의 생성형 AI 실무 적용사례 많은 기업들이 생성형 AI 교육을 통해 디지털 역량을 강화하고자 하지만, 교육 이후 실제 업무에 적용되어 성과로 이어지는 경우는 여전히 드뭅니다. 특히 현업의 복잡한 프로세스를 개선하고, 실질적인 생산성 향상으로 연결되기 위해서는 단순한 기술 습득을 넘어, 업무에 적합한 적용 사례를 발굴하고 실행하는 역량이 필요합니다. 이번 글에서는 유통 산업 내 경영지원, 물류, 마케팅,
화학산업에서의 생성형 AI 실무 적용사례 지난 1~2년간 많은 기업들이 생성형 AI를 조직에 도입하기 위해 기초 리터러시 교육과 도구 활용법 중심의 실습을 진행해 왔습니다. 그러나 이제 단순한 학습 단계는 지나, 실제 업무에서 성과를 만들어 내는 ‘유즈케이스’ 중심의 전환이 절실해지고 있습니다. 현업 부서가 주도적으로 문제를 정의하고, 생성형 AI를 활용한 해결책을 설계하며, 조직 내 생산성을 실질적으로 높이는
생성형 AI 교육 후 던지는 세 가지 질문; 기초 교육 후 무엇을 해야 할까 상반기 동안 많은 기업들이 앞다퉈 생성형 AI 활용 교육을 실시했습니다. ChatGPT를 비롯한 다양한 생성형 AI 도구들이 빠르게 확산되면서, 조직 내 구성원들의 생성형 AI 리터러시와 업무 효율을 높이기 위해 기초적인 교육을 실시하는 것은 당연한 흐름이었습니다. 그러나 HRD 담당자들은 이제 새로운 고민 앞에 서 있습니다. "생성형 AI 교육을 마친 이후, 다음에는
AI Transformation Cursor AI vs. ChatGPT, 업무자동화에 뭐가 더 적합할까? 요즘 많은 기업의 HRD에게 생성형 AI를 활용한 업무 자동화가 주요 과제로 떠오르고 있습니다. 특히 ChatGPT와 같은 생성형 AI의 보급으로 비개발자도 자동화를 시도할 수 있는 환경이 마련되면서, 조직 내 생산성을 높이기 위한 다양한 실험이 이어지고 있죠. 하지만 실제 현장에서는 “ChatGPT만으로 충분할까?”라는 질문이 자주 제기됩니다. 단순한 코드 생성에는 유용하지만, 반복적인 자동화
AI Transformation HRD 담당자가 알아야 할 AI Agent의 실체 생성형 AI의 등장 이후, 'AI Agent'라는 용어가 기술 업계와 기업 환경에서 뜨거운 화두로 떠올랐습니다. 그러나 흥미롭게도 이 용어는 생성형 AI 업체마다, 또 전문가들마다 서로 다른 방식으로 정의되고 있어 많은 혼란을 야기하고 있습니다. 어떤 이는 AI Agent를 단순한 자동화 도구로 바라보고, 또 다른 이는 고도화된 의사결정 시스템으로 해석하기도
AI Transformation 생성형 AI를 활용한 생산성 향상 USE-CASE : 생산 직군 최근 HRD 담당자들은 생성형 AI와 업무 자동화를 통해 조직의 생산성을 향상시키려는 다양한 시도를 하고 있습니다. 하지만 막상 현업에 도입하려고 하면, AI 기술에 대한 막연한 불안감과 함께 ‘우리 회사에 정말 효과가 있을까?’라는 의구심으로 인해 구체적인 추진을 주저하게 됩니다. 특히, 현업에서 실무에 바로 적용 가능한 구체적인 사례가 부족하다는 점은 HRD 담당자들이
AI Transformation 제한된 예산으로 만드는 성공적인 생성형 AI 교육 최근 생성형 AI의 중요성이 강조되면서, 기업의 HRD 부서는 실무자들의 생성형 AI 역량 강화를 위한 교육을 요청받는 일이 급격히 증가하고 있습니다. 그러나 현실적으로 HRD 담당자들은 한정된 예산이라는 큰 난제를 마주합니다. 제한된 자원을 어떻게 효율적으로 활용할 수 있을지 고민하다 보면 결국에는 '많은 인원을 대상으로 한 얕은 리터러시 수준의 교육'과
AI Transformation 조직 내 생성형 AI 사용 제한, 그래도 교육은 필요한 이유 실무자들이 ChatGPT와 같은 생성형AI를 업무에 활용하는 것이 자연스럽게 여겨지지만, 한편으로는 사내 보안 이슈 등으로 생성형 AI 사용을 제한하는 기업 또한 많습니다. 직원들의 무분별한 AI 활용이 기밀 정보 유출이나 오류 전파 등의 위험을 초래할 수 있기 때문입니다. 하지만, 이런 제한적인 상황에서도 실무자들을 대상으로 생성형 AI 교육을 미리 시작해야 할 이유는 충분합니다.
AI Transformation AI와 사람의 역할 분담과 협업 : 보고서 작성 워크플로우를 기반으로 기업 실무자들은 최근 생성형 AI의 등장으로 업무 효율화에 큰 기대를 걸고 있습니다. 하지만 일각에서는 AI가 인간을 완전히 대체해 보고서 하나쯤은 알아서 척척 작성해줄 것이라는 오해를 하기도 합니다. 결론부터 말하면, AI는 업무의 ‘파트너’이지 전지전능한 만능 해결사가 아닙니다. 실제 현업에서 AI를 잘 활용하는 조직의 사례를 봐도, AI는 사람의 전문성을 보완하는 도구일
AI Transformation 생성형 AI를 활용한 생산성 향상 USE-CASE : 연구개발(R&D) 직무 요즘 다양한 분야의 많은 실무자들이 AI 교육을 통해 새로운 도구를 익히고, 배운 AI를 실제 업무에 적용하여 생산성 향상 효과를 내는 것을 가장 중요한 목표로 삼고 있습니다. 최근에는 연구개발(R&D) 분야에서도 생성형 AI 활용이 큰 주목을 받고 있는데요. 이번 글에서는 연구개발 직무에서 생성형 AI를 활용해 반복적이고 시간 소모적인 업무를
AI Transformation 단순 프롬프트를 넘어: 복잡한 실무 문제 해결을 위한 AI PM 생성형 AI를 비롯한 인공지능 기술이 발전하면서 다양한 업무에 AI를 활용하려는 시도가 늘고 있습니다. 하지만 단일한 AI 모델에 단순 지시만으로는 실제 현업에서 마주하는 복잡한 문제들을 완벽히 해결하기는 어렵습니다. 이러한 한계를 극복하고 AI를 실무에 효과적으로 적용하기 위해서는 사람과 여러 AI가 유기적으로 협업하는 AI 프로젝트 매니지먼트(AI PM)가 중요한데요. 본 글에서는 AI
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