2억 원짜리 챗봇이 버려지는 걸 본 적 있습니까? AI 프로젝트의 70~85%가 기대 성과를 달성하지 못합니다. 제조 현장에서는 이 숫자가 더 뼈아프게 와닿습니다. 벤더 데모에서는 완벽했던 챗봇이, 실제 현장 문서를 넣으면 엉뚱한 답을 자신 있게 내놓습니다. 30년 경력의 숙련공분들은 "그거 쓸모없어"라며 외면합니다. 수억 원을 들여 만든 시스템이 조용히 버려집니다. 저는 삼성전자, 삼성디스플레이, 현대모비스, LS일렉트릭까지 16년 넘게 제조 현장에서 MES, 스마트팩토리, 제조 DX/AX를 직접 기획하고 실행해 왔습니다. 그리고 지금, 제조 현장에 AI 챗봇을 직접 설계하고 구축하는 일을 하고 있습니다. 이 과정에서 "왜 제조 챗봇은 이렇게 많이 실패하는가"를 계속 고민했고, 그 답이 기술이 아니라 기획에 있다는 결론에 도달했습니다. 이 강의는 코드를 가르치지 않습니다 이 강의는 챗봇을 만드는 개발자를 위한 강의가 아닙니다. 챗봇 도입을 기획하고, 벤더를 평가하고, 성능을 검증하고, 최종적으로 도입 여부를 판단해야 하는 사람을 위한 강의입니다. 제조 현장의 기획자, 관리자, 팀장님이 대상입니다. 코딩 없이, 50분 만에, 이런 것들을 할 수 있게 됩니다. 1. AI 챗봇의 핵심 기술(RAG, Knowledge Graph)을 비유 하나로 이해하기 2. 벤더 실력을 가려내는 질문 5개를 실전에서 바로 활용하기 3. 30일 시범 도입(POC)을 체크리스트 한 장으로 설계하기 4. 현장 작업자의 저항 없이 챗봇을 정착시키는 전략 세우기 왜 이 강의가 필요한가? - 한국 제조업의 AI 도입률은 24%에 머물러 있지만, 81%의 기업이 AI 투자 확대를 계획하고 있습니다. 도입률은 낮은데 의지는 높다는 뜻입니다. 문제는 실행 방법을 아는 기획자가 부족하다는 것입니다. - 인프런에 RAG, 챗봇 관련 강의는 있지만 전부 개발자 대상입니다. 제조업 현장의 비개발자를 위한 AI 챗봇 기획 강의는 이 강의가 처음입니다. 50분이 2억 원짜리 실수를 막아줄 수 있습니다.
5명 이 수강하고 있어요.
난이도 입문
수강기한 무제한
벤더 데모에 속지 않는 판단력 — 기술을 몰라도 질문 5개만으로 벤더의 실력을 가려내고, 제안서의 허점을 짚어낼 수 있게 됩니다.
30일 POC 설계 능력 — 유스케이스 선정부터 성공 기준 정의, 현장 테스트, Go/No-Go 판단까지, 체크리스트 한 장으로 시범 도입을 직접 설계할 수 있게 됩니다.
AI 챗봇 핵심 기술의 비개발자용 이해 — RAG와 Knowledge Graph의 차이를 비유 하나로 설명할 수 있게 되고, 우리 공장에 어떤 방식이 맞는지 스스로 판단할 수 있게 됩니다.
현장 정착 전략 — 숙련공의 저항을 지지로 바꾸는 포지셔닝법과, 작게 시작해서 확산시키는 도입 전략을 실무에 바로 적용할 수 있게 됩니다.
학습 대상은
누구일까요?
"챗봇 도입 검토해봐"라는 지시를 받았는데, 어디서부터 시작해야 할지 모르는 제조업 기획자/관리자 — 기술 배경 없이 벤더 제안서를 평가해야 하는 상황이 막막한 분.
벤더 데모는 봤는데 "이게 진짜 되는 건지" 확신이 안 서는 분 — 화면은 그럴듯한데, 우리 공장 문서를 넣어도 이렇게 잘 될지 판단할 기준이 없어서 답답한 분.
이미 AI 챗봇을 도입했는데 현장에서 안 쓰이고 있는 분 — 시스템은 돌아가고 있지만 작업자들이 외면하고, 투자 대비 성과를 증명하지 못해 고민인 분.
스마트팩토리/제조DX 업무를 맡고 있지만, AI 관련 의사결정에서 개발팀이나 벤더에게 끌려다니는 느낌이 드는 분 — 기술 용어에 압도당하지 않고, 기획자로서 주도권을 잡고 싶은 분.
선수 지식,
필요할까요?
제조업(공장, 생산, 품질, 설비 등) 현장 업무를 경험해 본 적이 있는 분
MES, ERP 같은 제조 시스템을 이름 정도는 들어본 적 있는 분
ChatGPT나 Claude 같은 AI 서비스를 한 번이라도 써본 적 있는 분
48
명
수강생
6
개
수강평
4.5
점
강의 평점
3
개
강의
15년 이상 제조업 현장에서 생산기술과 설비 엔지니어링을 경험하며, 데이터와 시스템으로 현장 문제를 해결하는 역할을 수행해 왔습니다. PC 기반 설비 제어부터 시작해 공정·설비 구조를 이해하고, 제조 데이터의 흐름과 업무 구조를 분석하며 시스템적 개선 역량을 쌓아왔습니다.
현재는 제조 AX(AI & Digital Transformation) 영역에서 데이터·공정·시스템·자동화를 연결하는 실무 중심의 솔루션을 설계하고 구현하고 있습니다.
www.linkedin.com/in/기호-이-3015a317b
전체
5개 ∙ (41분)
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