ImaginationGroup Blog
HR 담당자와 경영진을 위한 AI 전환 실전 가이드.
AI 강사를 고를 때, 이력서로는 안 보이는 기준
AI 강사를 뽑을 때 경력·자격증만으로는 부족합니다. KISDI·KRIVET·NIA 자료로 강사가 우리 업무 데이터로 실습을 설계할 수 있는지 확인하는 질문을 정리했습니다.
엑셀 AI, 수식·정리·해석 중 어디서 시간이 줄어드는가
엑셀 AI를 도입해도 업무 시간이 고르게 줄지 않습니다. KISDI·NIA·KIAT 조사로 수식 작성·데이터 정리·해석 세 단계에서 절감 구간과 검수 구간이 왜 다른지 짚습니다.
AI 자동화, 맡길 업무를 고르는 기준은 시간이 아니라 검수 비용입니다
AI 자동화는 절감 시간이 아니라 검수 비용으로 위임 여부를 판단해야 합니다. 한국은행·NIA·KISDI 조사로 업무 유형별 판단 기준과 적용 절차를 정리했습니다.
프롬프트 엔지니어링, 잘 쓰는 사람의 방식을 조직 표준으로 옮기는 법
프롬프트 엔지니어링이 개인 노하우에 머무는 이유와, 잘 쓰는 사람의 프롬프트를 수집·검증·배포해 조직 표준으로 만드는 절차를 KISDI·NIA·한국직업능력연구원 자료로 정리합니다.
사무자동화 초안이 결재 단계에서 다시 사람 손으로 돌아가는 이유
AI로 사무자동화를 도입해도 초안이 검수·결재 단계에서 다시 사람 손으로 돌아가는 경우가 많습니다. NIA·KISDI·KIAT 조사로 그 이유와 막는 조건을 짚습니다.
AI 교육 프로그램, 무엇을 확인하고 골라야 할까요?
여러 AI 교육 프로그램 중 무엇을 기준으로 골라야 할지 헷갈릴 때 확인할 다섯 가지 항목입니다. 국내외 조사 자료를 근거로 발주 전에 교육사에 물어야 할 질문을 정리했습니다.
생성형 AI 업무 활용, '가능한가' 대신 '검수 비용'으로 판단하세요
생성형 AI 이용률은 1년 만에 두 배로 늘었지만 업무 목적 활용은 직군마다 최대 8배 차이가 납니다. KISDI·NIA·한국은행 조사로 그 격차를 가르는 검수 비용 기준을 정리합니다.
AI 활용 교육, 무엇부터 넣어야 할까요?
국내 제조업 실태조사와 연령별 생성형 AI 이용 현황을 근거로, AI 활용 교육을 기업 규모와 연령대 중 어디부터 넣어야 예산과 시간을 낭비하지 않는지 정리합니다.
AI 리터러시, 부서마다 왜 다르게 나타날까요?
KISDI 인지·이용 격차 조사와 고용노동부 AI 리터러시 커리큘럼을 근거로, 업무의 텍스트화 정도와 결정권을 축으로 부서를 나눠 교육 우선순위를 정하는 진단표를 정리합니다.
AI 종류, 모델 대신 업무 산출물 기준으로 나누는 법
국내 기업의 AI 도입 기술을 9개 갈래로 나눈 KISDI·SPRi 조사를 바탕으로, AI 종류를 모델 이름이 아니라 업무 산출물 형태로 고르는 표를 정리합니다.
AX는 DX와 뭐가 다른가요? — 도입률 숫자가 다른 이유
국내 AI 도입률은 조사마다 4.5%에서 53.7%까지 갈립니다. KISDI·SPRi·KIAT 데이터로 DX와 AX가 갈리는 지점을 짚습니다.
AI를 도입했는데 업무는 왜 더 혼란스러워졌을까요?
AI 도입 후 업무 혼란은 도구 문제가 아니라 조직·정책 변화가 뒤따르지 않아 생깁니다. NIA·TIPA 조사로 무엇이 늘고 무엇이 빠졌는지 짚습니다.
AI 도입은 끝났는데, 왜 회사는 그대로일까?
국내 근로자 63.5%가 이미 생성형 AI를 씁니다. 그런데도 조직 성과가 그대로인 이유 — 한국은행이 '생산성 단절'이라 부른 구간과, 도입률 대신 세야 할 지표를 정리했습니다.
AI에 1억을 투자한다면, 어디부터 써야 할까요?
도구에만 쓴 예산은 '생산성 단절' 지점에서 멈춥니다. 활용률 격차가 규모보다 업종에서 더 크게 벌어진 이유와, 배분 비율 대신 순서로 정리한 AI 예산 집행 5단계.
우리 회사 AI 수준, 몇 점이라고 생각하세요?
계정 로그와 업무 매뉴얼만으로 채우는 다섯 문항 자가 진단표. 규모·업종별 공개 조사 수치를 벤치마크로 놓고 우리 위치를 읽는 방법을 정리했습니다.
AI 툴 계약했는데 직원들이 안 쓰면 어떻게 하나요?
예산이 새는 지점은 가격이 아니라 계약 인원과 실사용 인원의 차이입니다. 전 직원 수가 아닌 '문서로 일하는 인원'으로 규모를 정하는 방법과 낭비를 조기에 잡는 지표.
AI 툴을 많이 쓰는 회사가 AX를 잘하는 회사일까?
도구를 늘리면 검수 시간과 판단 비용도 같이 늘어납니다. 도구 개수 대신 '재설계된 업무 절차 수'를 세야 하는 이유와, 도구를 줄여야 할 네 가지 신호.
챗GPT 기업용은 개인용과 보안이 뭐가 다른가요?
입력 내용이 학습에 쓰이는지, 보관 기간은 누가 정하는지, 암호화는 어느 수준인지를 OpenAI 공식 문서에서 확인했습니다. 계약 전에 끝내야 할 보안 검토 5단계.
클로드를 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람 차이를 어떻게 줄이나요?
편차의 원인은 관심도가 아니라 맡길 업무의 정의 여부입니다. 부서마다 업무 하나씩 정하는 균일화 5단계와, 편차를 벌리지 않는 강사 섭외 조건.
Claude Cowork를 직원 업무 자동화에 쓸 수 있나요?
Cowork는 프롬프트를 주고받는 도구가 아니라 일을 맡기고 결과물을 받는 방식입니다. 일반 생성형 AI 교육과 무엇이 달라지는지, 도입 전에 정해야 할 세 가지를 정리했습니다.
Claude 교육을 받으면 공공기관 업무는 실제로 어떻게 달라지나요?
바뀌는 것은 대화 실력이 아니라 산출물이 만들어지는 절차입니다. 기관의 현재 단계별로 교육이 바꿀 수 있는 것과 없는 것, 교육 전에 끝내야 할 계약·보안 순서를 정리했습니다.
Codex를 비개발자 업무 자동화에 쓸 수 있나요?
OpenAI 공식 안내는 Codex를 소프트웨어 개발 전용으로 규정합니다. 문서·표·보고서를 만드는 다단계 업무는 Work가 담당합니다. 교육 대상을 정하기 전에 확인할 구분과 도입 조건.
계정은 줬는데 직원들이 질문만 합니다
개인용처럼 질의응답만 하는 건 잘못 쓰는 게 아니라 Work를 안 쓰는 상태입니다. 설정부터 확인하고, 전사 교육 전에 대상 업무를 먼저 정하는 순서를 정리했습니다.
GPT-5.6 Sol·Terra·Luna, 업무에 뭘 써야 하나요?
숫자는 세대, 이름은 역량 등급입니다. 공식 정의와 가격 인하 폭을 확인하고, '틀렸을 때의 비용'으로 업무를 나눠 등급을 고르는 기준을 정리했습니다.
공공기관 AI 도입, 감사에서는 무엇을 보나요?
감사에서 되묻는 것은 도입 여부가 아니라 계약 근거입니다. 수의계약·카탈로그 계약의 법적 근거와, 계약 전에 문서로 남겨야 감사 자료가 되는 항목을 정리했습니다.
공공기관이 챗GPT를 계약하려면 어디서 어떻게 받나요?
OpenAI에 직접 문의하는 게 아닙니다. 디지털서비스 전문계약제도로 수의계약·카탈로그 계약이 가능한 조건과, 견적·세금계산서·보안 검토를 어느 순서로 처리하는지 정리했습니다.
대학생 대상 AI 특강, 전공과 어떻게 연결하나요?
정부 AI중심대학 사업이 '브리지 교과'를 두는 이유와, 30~40명 학과 특강에 그 원칙을 옮기는 4단계. 타 학교 사례를 고르는 기준도 정리했습니다.
AI 교육의 성과가 안 나오는 진짜 이유
교육이 만들어 주는 것은 개별 작업 효율까지입니다. 한국은행이 지적한 '생산성 단절' 구간, 사람이 원래 방식으로 돌아가는 지점, 그리고 교육 성과로 보고할 지표를 정리했습니다.