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MAKE AI
WORK

교육이 끝난 뒤, 실제 업무에 AI가 남도록.

김자매주식회사는 기업의 실제 업무와 자료를 바탕으로 AI 실무교육을 설계합니다.
참가자는 듣고 끝내는 대신 자신의 업무 결과물, 재사용 도구와 검수 기준을 만들어 가져갑니다.

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AI를 배웠는데,
업무는 예전 그대로입니다.
( PROBLEM & DIFFERENCE )

기능을 배우는 것과 업무에 쓰는 것은
다른 일입니다.

일반적인 교육에서는 새로운 기능과 프롬프트를 배웁니다. 하지만 자리로 돌아오면 어떤 업무부터 적용해야 할지, 회사 자료를 어디까지 입력해도 되는지, 결과물을 무엇으로 검수할지 다시 막힙니다.

도구를 설명하기 전에,
실제 업무를 가져옵니다.
( CASE — ACTUAL PROJECT )

코치의 기억에 의존하던 보고서를,
회사 기준으로 분석하는 업무로 바꿨습니다.

세일즈 교육·현장 코칭 컨설팅사의 사후 보고서 작성 업무에서 시작한 프로젝트입니다.

Before
  • 상담 분석이 코치의 기억과 수기 정리에 의존
  • 녹음은 쌓이지만 분석과 보고서 작성에 시간이 소요
  • 회차와 담당자마다 분석 항목과 깊이가 달라짐
Build
  • 상담 음성 분석 에이전트
  • 회사 고유의 상담 분석 기준
  • 사후 보고서 작성 양식
  • 결과물 검수 기준
After
  • 실제 상담 데이터로 보고서 초안 작성
  • 회차마다 같은 분석 항목과 보고서 구조 적용
  • 첫 업무에서 추가 프로그램 의뢰로 확장

상담 녹음이 아니어도 보고서, 콘텐츠, 제안서, 고객 응대처럼 반복되지만 담당자의 판단이 필요한 업무라면 같은 구조를 적용할 수 있습니다.
분석 데이터는 고객사 동의와 비식별 처리를 거쳤습니다.

많이 아는 것보다,
업무에 제대로 쓰는 것이 먼저입니다.
( METHOD & OUTPUT )

배우는 순서가 아니라,
업무가 바뀌는 순서로 설계합니다.

( 01 )목표 확인 계약 후 교육 대상, 현재 수준, 적용할 업무와 준비 자료를 확인합니다.
( 02 )실제 자료 기반 실습 샘플만 따라 하지 않고 회사가 사용하는 문서, 콘텐츠, 보고서와 과제를 활용합니다.
( 03 )결과물과 검수 기준 완성 AI가 만든 초안을 그대로 쓰지 않고, 사람이 확인할 기준과 수정 이유를 함께 정리합니다.
( 04 )재사용 방식 정리 교육 후에도 같은 업무에 다시 적용할 수 있도록 템플릿, 에이전트 또는 체크리스트로 남깁니다.
교육이 끝난 뒤, 조직에 남는 것.

모든 기업에 시스템 구축이 필요한 것은 아닙니다. 교육에서 확인된 실제 사용 결과를 바탕으로, 필요한 기업에만 적용 점검 · 에이전트·템플릿 고도화 · 선택형 AI 업무 시스템 구축을 교육 이후 단계로 제안합니다.