클·챗·코 AI 비서로 생산성100배 올리기

기획배경
생성형 AI가 단순 질의응답을 넘어 문서 작성, 자료 분석, 정보 검색, 업무 자동화까지 수행하는 단계로 발전하고 있다. 하지만 실제 업무에서는 여전히 AI에게 매번 배경과 목적을 설명하거나 빈 화면에서 문서를 처음부터 작성하는 방식이 반복되고 있다. 과정에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 프롬프트 설계부터 프로젝트·지침·지식·GPTs를 활용한 업무 환경 구축까지 단계적으로 학습하도록 구성한다.

시장현황
생성형 AI 시장은 빠르게 확대되고 있으며, 과정에서는 2026년 AI 시장 규모와 주요 사업자 경쟁, ChatGPT·Gemini·Claude 등의 성장 사례를 다룬다. 강의에서는 2026년 AI 시장 규모를 약 5,395억 달러로 제시하고, 멀티모달 및 에이전트 AI의 확산과 함께 성능뿐 아니라 비용·통합·실행력이 경쟁 요소가 되고 있음을 설명한다.

Claude, ChatGPT, Microsoft 365 Copilot을 활용해 직장인의 보고·제안·기획 업무를 효율화한다. 생성형 AI의 기본 개념부터 인터페이스와 개인화 설정, 프롬프트 설계, 프로젝트 구축, GPTs 제작, 문서 자동화까지 단계적으로 학습한다.

ChatGPT, Excel Copilot, Claude를 활용해 데이터 분석의 전체 업무 흐름을 학습한다. 데이터 준비와 전처리부터 탐색·분석·검증·시각화·보고서 작성·인사이트 도출·발표자료 제작까지 단계적으로 실습한다.

기획배경
데이터 분석 업무는 데이터 수집과 정제, 수식·함수 작성, 피벗과 차트 제작 등 복잡한 작업이 연결되어 있어 실무자가 분석보다 데이터 준비와 정리에 많은 시간을 투입한다. 과정에서는 생성형 AI를 활용해 이러한 반복 작업을 줄이고 데이터 분석 결과를 실제 의사결정에 활용할 수 있도록 구성한다.

시장현황
생성형 AI를 활용한 데이터 분석이 코딩 중심의 분석에서 자연어 질문과 파일 기반 분석으로 확장되는 흐름을 보인다. 과정에서는 ChatGPT, Excel Copilot, Claude를 활용해 코딩이나 복잡한 함수 지식이 없어도 데이터 탐색·분석·시각화·문서화가 가능한 방법을 다룬다.

기대효과
데이터 전처리 및 정제 시간을 단축한다.
반복적인 함수·피벗·차트 작업을 줄인다.
자연어 기반 데이터 분석 역량을 높인다.

Claude, ChatGPT, Copilot을 활용해 기업의 주요 직무별 업무를 자동화한다. 영업·인사·CS·재무·운영관리·마케팅·총무·품질·데이터분석·시설관리·구매자재·전략기획 등 실제 업무 영역을 중심으로 AI 활용 방법을 학습한다.

기획배경
생성형 AI의 활용 범위가 단순 문서 작성에서 부서별 업무 자동화와 데이터 분석, 보고자료 제작으로 확대되고 있다. 하지만 실제 기업 업무에서는 부서마다 담당 업무와 사용하는 데이터, 보고 방식이 달라 동일한 AI 활용법을 그대로 적용하기 어렵다.

시장현황
기업의 생성형 AI 활용이 특정 직무에 한정되지 않고 영업, 인사, 재무, 마케팅, 구매, 기획 등 다양한 부서로 확대되고 있다. 이에 따라 범용적인 AI 사용법을 넘어 각 직무의 실제 업무에 맞춘 AI 활용 역량이 중요해지고 있다.