시작하는 마음이절반입니다.

업무 장면

• 같은 지시인데 결과가 매번 달라집니다.
• 원하는 형식과 품질을 다시 설명하느라 시간이 듭니다.

실습 흐름

1. 업무 요청 분해목적·대상·자료·형식·완료 기준을 구분합니다.
2. 재사용 프롬프트초안·근거·검토 조건을 포함한 지시문을 직접 만듭니다.

남는 결과물

• 재사용 가능한 업무 프롬프트
• 결과 검수 질문표

신청 전 확인

• 실습할 반복 업무 한 가지
• 사용 가능한 AI 계정

AI와 사람의 경계

• AI 결과를 최종본으로 자동 확정하지 않습니다.
• 불확실한 내용은 확인 필요로 표시합니다.

이런 분께 적합

• AI를 가끔 쓰지만 결과가 들쭉날쭉한 분
• 팀에서 같은 요청 형식을 공유하려는 분

업무 장면

• 같은 값을 여러 셀과 파일에 반복해서 입력하고 정리합니다.
• 자료를 합친 뒤에도 진행 현황과 결과를 한눈에 보기 어렵습니다.

실습 흐름

1. 반복 셀 찾기엑셀·한셀에서 반복 입력·복사·정리하는 셀과 규칙을 표시합니다.
2. 데이터 통합원본을 보존한 채 여러 파일의 열 이름과 기준을 맞춰 한 표로 모읍니다.
3. 일괄 처리한 셀씩 하던 변환·분류·집계를 재사용 가능한 순서로 실행합니다.
4. 대시보드화업무 진행률·누락·핵심 통계를 한 화면에서 확인하고 원본과 검산합니다.

남는 결과물

• 통합 데이터 표
• 반복 처리 절차
• 검산 가능한 업무 대시보드

신청 전 확인

• 개인정보를 제거한 샘플 데이터
• 유료 AI 모델 또는 기관 계정 권장

AI와 사람의 경계

• 원본 파일을 별도로 보존합니다.
• 행 수·기간·합계·필터를 사람이 검산합니다.

이런 분께 적합

• 요구자료 취합과 월간보고를 맡는 분
• 엑셀·한셀의 셀 단위 반복을 업무 흐름으로 통합하려는 분

업무 장면

• 실적은 많지만 평가자가 읽을 구조로 정리하기 어렵습니다.
• 근거와 성과가 분리되어 문장이 추상적으로 보입니다.

실습 흐름

1. 평가 질문 해석요구 역량과 증거가 되는 경험을 연결합니다.
2. 근거 중심 구조상황·판단·실행·결과·성찰 순서로 개요를 만듭니다.
3. 초안과 검증AI 초안을 원문 자료와 대조하고 과장 표현을 걷어냅니다.

남는 결과물

• 사무관 시험 실적서 구조표
• 문단별 근거 목록
• 사실 검증이 끝난 초안

신청 전 확인

• 본인이 작성한 자료와 증빙 목록
• 유료 AI 모델 권장

AI와 사람의 경계

• 존재하지 않는 실적과 수치를 만들지 않습니다.
• 최종 판단과 제출 책임은 작성자에게 있습니다.

이런 분께 적합

• 사무관 시험 실적서를 준비하는 분
• 정책·성과 보고의 논리 구조가 필요한 분

업무 장면

• 필요한 도구가 있지만 개발자에게 설명하기 어렵습니다.
• 화면은 만들었지만 데이터 기준과 운영 절차가 빠집니다.

실습 흐름

1. 업무 객체 정의사용자·데이터·상태·권한·완료 조건을 먼저 적습니다.
2. 화면과 흐름 제작접수 페이지·안내 페이지·대시보드를 단계적으로 만듭니다.
3. 검증과 매뉴얼오류·중복·권한을 시험하고 운영 절차를 문서화합니다.

남는 결과물

• 작동하는 웹앱 또는 대시보드 시제품
• 데이터 구조표
• 운영 매뉴얼

신청 전 확인

• 해결할 실제 업무 문제 한 가지
• 유료 AI 코딩 모델 권장

AI와 사람의 경계

• 개인정보와 비밀키를 코드에 넣지 않습니다.
• 배포 전 권한·백업·복구 절차를 확인합니다.

이런 분께 적합

• 비개발자로서 업무 도구를 직접 만들고 싶은 분
• 접수·예약·안내·통계 흐름을 설계하려는 분

업무 장면

• AI와 대화는 하지만 반복 업무는 매번 다시 지시합니다.
• 도구를 연결할수록 권한·비용·오작동이 걱정됩니다.

실습 흐름

1. 업무 범위와 권한에이전트가 할 일·하지 않을 일·승인 지점을 정합니다.
2. 기억·도구·일정 연결로컬 파일, MCP, 알림과 예약 실행을 제한된 범위에서 구성합니다.
3. 로그·중단·복구실행 기록, 중복 방지, 비용 한도와 즉시 중단 절차를 시험합니다.

남는 결과물

• 개인용 업무 보조 에이전트 시나리오
• 허용 도구 목록
• 승인·중단·복구 체크리스트

신청 전 확인

• 개인 PC 설치 권한
• 유료 모델 또는 API 계정
• 연습용 데이터

AI와 사람의 경계

• 외부 발송·삭제·수정은 사람 승인 후 실행합니다.
• 최소 권한과 테스트 데이터로 시작합니다.

이런 분께 적합

• 반복 업무를 일정에 따라 실행하고 싶은 분
• 로컬 AI 비서와 에이전트 운영을 배우려는 분

업무 장면

• AI 도구를 써도 업무 앞뒤의 복사·취합·확인 단계가 줄지 않습니다.
• 개인정보·보안·조달·운영 조건을 확인하지 않아 실험이 실제 도입으로 이어지지 않습니다.
• 개인의 개선 사례가 부서 실행계획과 다음 과제로 축적되지 않습니다.

실습 흐름

1. 사전 진단 · 7개 관문명분·크기·데이터·보안·조달·운영·확산을 예/아니오로 확인하고 중단 지점을 찾습니다.
2. 1차시 · 업무 해부실제 업무를 입력·판단·산출로 분해하고 반복·병목을 표시합니다.
3. 2차시 · 3사 LLM 비교같은 과제로 GPT·Gemini·Claude의 자료 허용·자동화·결재문서 수준을 비교합니다.
4. 3차시 · 보안·개인정보투입 가능·불가 자료와 이동 경로를 판단하고 가명처리를 연습합니다.
5. 4차시 · LLM과 에이전트챗과 실행형 에이전트의 차이를 문서 분류·회신 초안·자료 취합 사례로 확인합니다.
6. 5차시 · 프로세스 재설계업무 분해도에 AI 투입점·사람 검토·예외·중단 지점을 배치합니다.
7. 6차시 · 성과와 확산개선 전후 시간을 실측하고 부서 실행계획과 청 차원의 후보 과제로 연결합니다.

남는 결과물

• AI 도입 준비도 7관문 진단 결과
• 업무 분해도와 부서 도구 선택 기준표
• 자료 투입 판단표와 자동화 후보 목록
• 개선 전후 흐름도와 부서 실행계획
• 업무 처리 시간 전·후 실측 기록

신청 전 확인

• 개선할 실제 교육행정 업무 한 건
• 개인정보를 제거하거나 가명처리한 업무 자료
• 기관 정보보안 정책상 허용된 계정 또는 강사 시연 환경
• 정보화부서와 사업부서가 각각 작성한 사전 진단표 권장

AI와 사람의 경계

• 보안은 별도 이론이 아니라 매 실습의 자료 투입 판단으로 확인합니다.
• 승인되지 않은 개인정보·비공개 자료를 외부 AI에 입력하지 않습니다.
• 중요 판단·외부 발송·결재는 사람이 검토하고 실패 시 원상복구할 수 있어야 합니다.
• 개선 효과는 예상 수치가 아니라 같은 기준으로 측정한 전·후 시간으로 보고합니다.

이런 분께 적합

• 교육청·교육지원청의 반복 행정업무를 개선하려는 실무자
• 부서 AI 과제를 보안·조달·운영까지 연결해야 하는 담당자
• 개인 활용을 조직의 실행계획과 확산 과제로 발전시키려는 관리자

업무 장면

• 이미지는 만들었지만 기관 안내물처럼 일관되지 않습니다.
• 도구마다 결과와 편집 방식이 달라 다시 만듭니다.

실습 흐름

1. 콘텐츠 목적 설계대상·메시지·형식·시각 규칙을 먼저 정합니다.
2. 이미지와 안내물 제작Grok·Gemini·Canva로 초안을 만들고 같은 디자인 언어로 편집합니다.
3. 검토와 재사용저작권·사실성·대체텍스트를 확인하고 템플릿으로 남깁니다.

남는 결과물

• AI 이미지 시안
• 카드뉴스 또는 안내 페이지
• 재사용 디자인 규칙

신청 전 확인

• 무료 도구로 시작 가능
• 기관 로고·색상 사용 권한 확인

AI와 사람의 경계

• 실존 인물과 기관을 오인시키는 합성을 피합니다.
• 출처·라이선스·대체텍스트를 확인합니다.

이런 분께 적합

• 안내물과 카드뉴스를 직접 만드는 분
• 기관별 디자인 일관성을 만들려는 분