연락처 정보

코스 개요

Day 1 — AI 및 비즈니스 응용 프로그램 소개

Module 1 — 인공지능 소개

  • AI란 무엇이며 무엇이 아닌지
  • AI 시스템의 유형
  • 생성형 AI 및 대규모 언어 모델(LLM)
  • AI 신화와 현실
  • AI 채택의 최신 비즈니스 트렌드
  • AI의 기회와 제한 사항

Module 2 — 현대 비즈니스 운영에서의 AI

  • 기업이 오늘 AI를 활용하는 방법
  • 제조 및 운영에서의 AI 응용
  • 영업 및 고객 소통에서의 AI
  • HR 및 채용에서의 AI
  • 조달 및 물류에서의 AI
  • 재무 및 보고에서의 AI
  • 품질 관리 및 규정 준수를 위한 AI

실습 훈련

참석자는 다음을 위한 AI 도구를 테스트합니다:

  • 요약,
  • 보고서 생성,
  • 이메일 초안 작성,
  • 워크플로우 지원,
  • 문서 분석,
  • 회의록,
  • 그리고 운영 계획.

Day 2 — 실용적 AI 생산성 및 워크플로우 자동화

Module 3 — AI 기반 생산성

  • 관리자를 위한 AI 어시스턴트
  • 비즈니스 사용자를 위한 프롬프트 엔지니어링
  • 효과적인 비즈니스 프롬프트 생성
  • AI 활용:
    • 보고,
    • 계획,
    • 발표,
    • 문서화,
    • 회의 준비,
    • 의사결정 지원

Module 4 — 데이터 분석 및 비즈니스 인사이트

  • AI를 활용한 비즈니스 분석
  • 문서 및 스프레드시트에서 정보 추출
  • AI 지원 예측 및 트렌드 분석
  • KPI 모니터링 및 운영 인사이트
  • 구조화되고 비구조화된 비즈니스 데이터 다루기

실습 워크숍

팀들은 현실적인 비즈니스 시나리오에 작업합니다:

  • 생산 보고,
  • 영업 예측,
  • 공급업체 분석,
  • HR 문서화,
  • 운영 대시보드,
  • 그리고 품질 이슈 분석.

참석자들은 자신의 부서에 관련성이 있는 실용적인 AI 지원 워크플로우를 구축합니다.

Day 3 — 운영, 계획 및 의사결정을 위한 AI

Module 5 — 운영 관리에서의 AI

  • 운영 효율성을 위한 AI
  • 워크플로우 최적화
  • 재고 및 창고 지원
  • 예측 유지보수 개념
  • 프로세스 표준화
  • AI 지원 의사결정

Module 6 — 부서별 특화 AI 응용

생산 및 운영

  • 생산 모니터링
  • 근원 분석
  • SOP 생성
  • 운영 보고

영업 및 비즈니스 개발

  • 리드 자격 검토
  • 제안서 생성
  • 고객 소통
  • 경쟁사 분석

HR

  • 직무 설명서
  • 면접 준비
  • 교육 계획
  • 내부 소통

재무 및 회계

  • 재무 요약
  • 송장/문서 분석
  • 규정 준수 지원
  • 보고 자동화

품질 관리

  • 부적합 분석
  • 문서화 지원
  • 감사 준비
  • 리스크 추적

실습 워크숍

참석자들은 다음을 설계합니다:

  • 부서별 AI 활용 사례 하나,
  • 하나의 자동화 기회,
  • 그리고 측정 가능한 생산성 개선 이니셔티브 하나.

Day 4 — AI 거버넌스, 리스크 및 구축

Module 7 — AI 거버넌스 및 규정 준수

  • 책임 있는 AI 사용
  • 데이터 프라이버시 및 기밀성
  • 생성형 AI의 리스크
  • AI 거버넌스 정책
  • 인간 감독 및 검증
  • EU AI Act 이해
  • 윤리적 및 운영적 고려 사항

Module 8 — 실용적 AI 구축

  • 조직 내 AI 도입 방법
  • 빠른 성과(Quick wins) 식별
  • 도구 및 프로세스 선택
  • 변화 관리 고려 사항
  • AI 이니셔티브의 ROI 측정
  • AI 채택 로드맵 구축

그룹 훈련

팀들은 다음을 평가합니다:

  • 어떤 프로세스에 AI를 사용해야 하고 사용하지 않아야 하는지,
  • 운영 리스크,
  • 구축 우선순위,
  • 그리고 내부 채택 과제.

Day 5 — 비즈니스 시뮬레이션 및 AI 전략 워크숍

Module 9 — AI 전략 워크숍

참석자들은 팀으로 작업하여 다음을 만듭니다:

  • 부서별 AI 행동 계획,
  • 구축 우선순위,
  • 리스크 평가,
  • 그리고 측정 가능한 운영 목표.

최종 실습 프로젝트

팀들은 다음을 발표합니다:

  • 실제 AI 구축 제안서,
  • 예상 비즈니스 혜택,
  • 운영 영향,
  • 리스크,
  • 그리고 채택 전략.

최종 토론 및 권장 사항

  • AI 채택을 위한 다음 단계
  • 내부 AI 챔피언
  • 추천 도구 및 워크플로우
  • 장기적 AI 역량 개발

요건

대상 고객

  • 생산 관리자
  • 전략 계획 관리자
  • 영업 및 비즈니스 개발 리더
  • HR 관리자
  • 조달 및 창고 관리자
  • 혁신 리더
  • 재무 및 회계 전문가
  • 품질 관리자
  • 운영 및 행정 관리자
 35 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

관련 카테고리