01 FOUNDATION
답하는 AI
정보를 찾고, 이해하고, 질문에 대한 답을 얻습니다.
- 배우는 내용
- 주요 기능과 질문 방법, 답변의 사실 확인을 연습합니다.
- 업무 적용 예시
- 회의록을 요약하고, 중요한 결정과 할 일을 구분합니다.
AI LEARNING GUIDE / 무료 공개
AI,
어디까지
배워야 할까?
모든 사람이 코딩까지 배울 필요는 없습니다.
중요한 것은 내 일에서 어디까지 할 수 있느냐입니다.
직군별 AI 활용 역량 및 학습 가이드 · 무료 공개
BETTER WORK, WITH AI
01 04
답하는 AI에서일하는 AI로.
SCROLL TO EXPLORELEARN · BUILD · WORK
THE CORE IDEA 00
AI 교육의 기준을
도구 이름에서 실제 업무로.
어떤 AI를 아는가보다, 어떤 업무를 개선했는가가 중요합니다. AI 활용 수준은 기능 암기가 아니라 실제로 수행할 수 있는 일로 판단합니다.
01 / THE FOUR LEVELS
답하는 AI에서
일하는 AI까지.
질문, 제작, 개발, 업무 위임으로 활용 범위가 넓어집니다. 이것은 반드시 순서대로 통과해야 하는 자격 단계가 아닌 활용 범위의 개념 모델입니다.
02 FOUNDATION
만드는 AI
자료를 실제로 사용할 업무 결과물로 만듭니다.
- 배우는 내용
- 문서·이미지·분석 결과를 만들고 목적에 맞게 수정합니다.
- 업무 적용 예시
- 회의록을 바탕으로 보고서 초안이나 발표자료를 만듭니다.
03 SPECIALIST
개발하는 AI
필요한 웹사이트·앱과 업무 도구를 구현합니다.
- 배우는 내용
- 기능을 정의하고, AI와 함께 구현·테스트·수정합니다.
- 업무 적용 예시
- 보고서 작성에 필요한 입력 양식과 간단한 웹 도구를 만듭니다.
04 WORK TRANSFORMATION
일하는 AI
AI에 일을 위임하고, 실행 결과를 감독합니다.
- 배우는 내용
- 자료·도구·실행 주기를 연결하고 사람의 검수 기준을 정합니다.
- 업무 적용 예시
- 매주 자료를 모아 보고서 초안을 만들고, 사람이 확인합니다.
↗ 모두의 기초는 1·2단계입니다. 3·4단계는 자신의 업무 목적에 맞게 선택합니다.
02 / CHOOSE YOUR PATH
공통 기초 이후,
두 개의 심화 경로.
개발을 배우지 않아도 AI에 일을 맡길 수 있습니다.
학습의 끝은 직업과 역할이 결정합니다.
EVERYONE STARTS HERE
01 → 02모든 직군의 공통 기초
AI로 정보를 이해하고
실제 업무 결과물을 만드는 능력
SPECIALIST TRACK
03. 개발하는 AI
앱 · 웹사이트 · 업무도구 제작
개발자 · 도입 담당자 · 1인기업가 선택WORK INNOVATION TRACK
04. 일하는 AI
업무 위임 · 실행 · 검증 · 운영
임원 · 팀장 · 실무자 · 사업자 선택POINT OF VIEW
“어떤 도구를 배웠는가?”가 아니라 “어떤 일을 할 수 있게 됐는가?”
03 / LEARNING BY ROLE
나는 AI를
어디까지 배워야 할까?
역할을 선택하면 권장 학습 범위와 실습 목표가 바뀝니다. 통계적 평균이 아니라 업무 책임과 수행 과제에 따른 교육 설계 제안입니다.
AI 학습 가이드 · 일반 직장인
THE ROLE / 01
일반 직장인
실제 업무에서 AI로 결과물을 완성합니다.
기본 필수1~2단계
권장 심화4단계 활용
교육을 마친 뒤 가능한 일
04 / PERSONAL LEARNING GUIDE
나에게 맞는
AI 학습 경로를
찾아보세요.
직군·현재 활용 방식·업무 목표를 바탕으로 기초와 심화 방향을 제안합니다. 입력 내용은 서버에 전송하거나 저장하지 않습니다.
01 — 05
YOUR LEARNING PATH01 / 05
※ 의료·심리·공인 역량검사가 아닌 교육 설계를 위한 간단한 자기점검입니다.
05 / RESEARCH & INSIGHT
최신 연구가 말하는
AI 업무의 변화.
AI를 사용하는 것에서 더 나아가, 이전에는 하기 어려웠던 일을 수행하고 업무 방식을 재설계하는 역량이 중요해지고 있습니다.
AI 덕분에 고부가가치 업무에 더 많은 시간을 쓴다는 응답
1년 전에는 만들기 어려웠던 결과물을 만든다는 응답
고급 에이전트와 다단계 업무 재설계를 활용하는 사용자 집단 비중
출처: Microsoft, 2026 Work Trend Index ↗ · 글로벌 AI 사용자 조사. 전체 근로자에 대한 비율이 아닙니다.
WHAT THE RESEARCH MEANS
기술을 아는 사람보다,
업무를 바꿀 줄 아는 사람.
OECD 2026 연구는 AI 확산에 대응하기 위해 새로운 역량과 노동시장 변화에 맞춘 교육을 강조합니다. 따라서 교육은 도구 시연에서 끝나지 않고, 검증과 책임 있는 활용으로 이어져야 합니다.
OECD, Skills in the AI age (2026) ↗06 / WHEN LEARNING BECOMES WORK
교육은 어디서
끝나야 하는가?
AI를 사용해봤다는 경험만으로 충분하지 않습니다. 실제 결과물, 검증, 현업 반복 적용까지 연결되는지를 확인해야 합니다.
01요청 설계
목적 · 맥락 · 결과 형식 정의
02자료 확인
출처 · 기준일 · 가정 검토
03결과물 제작
실제 업무에 사용할 산출물 완성
04보호와 판단
기밀 · 개인정보 · 오류 확인
05반복 적용
동일 업무의 재실행과 개선
THE REAL OUTCOME“배운 상태”에서
“일할 수 있는 상태”로.
“일할 수 있는 상태”로.
FREE DOWNLOAD / 2026 GUIDE
한 번에 읽는
14장 AI 학습 가이드.
AI 활용 4단계부터 직군별 권장 학습 범위, 연구 근거, 교육 종료 기준까지 PDF로 정리했습니다.
PDF 가이드 받기
07 / LET'S REDESIGN YOUR WORK
AI를 배우는 것을 넘어,
일하는 방식을 바꿔보세요.
임원 특강부터 직장인 실무 워크숍, 소상공인 교육과 AI 업무혁신 컨설팅까지. 조직의 상황에 맞는 학습 목표를 함께 설계합니다.
ceo@wilab.co.kr
