엔터테인먼트 기업이 AI로 해결한 실제 업무: iNKODE AX Grow 사례

1분 요약 읽기 💡 엔터테인먼트 기업 iNKODE는 사업기획·재무 담당자를 대상으로 AI 교육을 진행했습니다. 이론과 실습, 두 과정으로 나뉘어 있습니다. 이론 과정에서는 AI 에이전트 개념과 데모를 봤고, 실습 과정에서는 아티스트 활동별 정산과 손익, 외주비 지급 전 증빙 대조, 흩어진 계약 문서 색인, 신인 제작 투자 검토, 해외 매체 인터뷰 일정까지 직접

부품 발주와 수입 인증을 AI에게 맡기기까지: 드림에이스 AX Grow 사례

요약 읽기 💡 드림에이스(DRIMAES)는 차량용 소프트웨어를 만드는 모빌리티 기업입니다. AXMOS는 이 회사의 조달·발주 담당자를 대상으로, 코딩 경험이 없는 비개발자를 위한 AI 교육을 7일 4개 과정으로 설계해 진행했습니다. 이 담당자들이 겪던 업무가 어떻게 실습 과제로 바뀌었는지, AI에게 지시하는 법과 업무를 맡기는 법이 어떻게 나뉘어 설계됐는지를 이 글에서 확인하실 수

한국인의 AI 활용도는 세계 1.7배, 나는 어느 정도일까요?

요약 읽기 💡 한국인의 AI 활용도가 세계 평균의 1.7배 높다고 하는데요..! 같은 조사에서 프롬프트를 제대로 배운 사람은 근무 시간이 3분의 1 줄었습니다. 얼마나 많이 사용하느냐가 아니라 어떻게 사용하느냐에서 격차가 벌어지고 있습니다. AI를 잘 활용한다고 할 때 흔히 따져보는 항목들과, 활용 수준을 가르는 네 단계를 정리했습니다. AI를 얼마나 잘 활용하는지, 마지막으로

기획서에서 멈추던 아이디어를 직접 배포하기까지: DOHE AX Grow 사례

1분 요약 읽기 💡 바이브 코딩을 배운 기획자는 개발팀 없이도 아이디어를 실행 가능한 상태까지 혼자 끌고 갑니다. 와이어프레임까지 그려놓고 개발 일정을 기다리던 아이디어가, 동료가 바로 눌러볼 수 있는 URL로 나옵니다. AXMOS는 에듀테크 액셀러레이터 DOHE의 플랫폼 기획자를 대상으로, 코딩 경험이 없어도 PRD 작성부터 웹 배포까지 직접 해내도록 바이브 코딩 교육을 소수정예로 진행했습니다.

생성형 AI 매일 쓰는 조직도 AX 교육이 필요한 이유: 서울창조경제혁신센터 AX Grow 사례

1분 요약 읽기 💡 AX 교육은 "AI를 처음 배우는 사람"만을 위한 것이 아닙니다. 서울창조경제혁신센터(CCEI) 임직원은 이미 대부분 생성형 AI를 일상적으로 쓰고 있었지만, AXMOS는 이들을 위해 별도의 AI 에이전트 온보딩 교육을 설계했습니다. 목표는 "AI에게 묻던" 방식에서 "AI에게 업무를 맡기는" 방식으로 관점을 바꾸는 것이었습니다. 센터장부터

공공기관의 AI 교육은 어디까지 넓어질 수 있을까: 부산정보산업진흥원 AX Grow 사례

1분 요약 읽기 💡 공공기관 AI 교육은 하나의 고정된 커리큘럼으로 끝나지 않습니다. 부산정보산업진흥원(BIPA)에서는 기관의 행정 업무와 지역 산업의 맥락에 맞춰 각각 다르게 설계됐습니다. AXMOS는 임직원 대상의 행정 업무 자동화 교육과 지역 콘텐츠 기업 재직자 대상의 AI 영상 제작 교육을 각각 설계했고, 여기에 진흥원·부산벤처기업협회와 함께 지역 AX 생태계 구축을

'AI 잘 쓰는 사람'보다 'AI와 일할 줄 아는 조직'이 이깁니다

한국·룩셈부르크·베트남, 세 나라 전문가가 한자리에 모인 글로벌 AI 웨비나 후기 AI 시대를 준비한다는 말, 다들 쉽게 씁니다. 그런데 정확히 뭘 준비한다는 뜻일까요. 지난 2026년 7월 22일, 코드프레소는 Women in Vibe Coding과 함께 글로벌 웨비나 "AI 시대 항해하기: 책임 있는 AI 활용, 창의성, 그리고 미래 역량"을

AI를 어디부터 도입할지, 쉽고 효과 큰 업무부터 정하기: 에이엠텔레콤 AX Grow 사례

1분 요약 읽기 💡 에이엠텔레콤(AMTEL)은 구매·품질·인증서류·경영보고처럼 매일 반복되는 사내 행정 업무에는 AI를 체계적으로 써본 적이 없었습니다. 그래서 회사가 택한 첫 단계는 경영진·본부장·실장급 의사결정권자 대상 AX Grow 시연 세션이었습니다. 의사결정권자들은 근태·공급사 대사·인증 규정·정부 R&D 모니터링·경영보고, 이렇게 다섯 개 업무

디지털 헬스케어 기업 R사, 왜 업무자동화에 나섰을까: AX Grow 사례

정밀 진단·치료 장비를 만들어 세계 여러 나라에 수출하는 의료기기 기업 R사는 제품에 AI 기술을 적용하는 데는 이미 익숙한 회사입니다. 그런데 그 제품을 만들고 파는 회사 안 업무는 다릅니다. 회계팀이 매달 만드는 자금 흐름 문서, 품질팀이 정리하는 부품 안내 문서, 영업팀이 쓰는 제안서 초안처럼 매번 같은 방식으로 반복되는 일에는 아직

VC의 반복 업무 4가지, 슬래시 명령어 한 줄로 끝내기: 트랜스링크 AX Grow 사례

한 줄 요약💡 글로벌 벤처캐피탈 트랜스링크인베스트먼트는 AXMOS·코드프레소의 조직 AI 전환 프로그램 'AX Grow'에서, 이메일 회신 추적·첨부파일 저장·PDF 데이터 추출·스프레드시트 연동이라는 네 가지 반복 업무를 직접 자동화 Skill로 만드는 법을 배웠습니다. 트랜스링크는 투자할 스타트업을 고르는 게 업입니다. AI든 SaaS든, 남의 회사가 얼마나 효율적으로 일하는지를

AI 에이전트 도입, 기술 말고 이 3가지부터 확인하세요

1분 요약 읽기💡 AI 에이전트 파일럿이 실제 업무 운영까지 가는 비율은 11~14%입니다. 나머지 86~89%는 시범 운영에서 끝납니다. 원인 1순위는 AI 성능이 아니라 책임 소재가 흩어져 있는 관리 구조였습니다. 여러 부서의 에이전트를 하나로 묶어 관리하는 체계를 갖춘 조직은 7~8%, 에이전트가 무슨 작업을 했는지 끝까지 확인할 수

같은 AI를 써도 결과가 다른 이유: AI Fluent가 진단하는 7개 트랙

같은 팀, 같은 AI 도구인데 결과물의 질은 하늘과 땅 차이인 경험, 다들 한 번쯤 있으실 겁니다. 한 사람은 프롬프트 몇 줄로 바로 써도 되는 기획서를 뽑아내고, 다른 사람은 며칠을 붙잡고도 다시 손봐야 하는 결과물을 냅니다. 그런데 둘 다 이력서에는 똑같이 "AI 활용 능숙"이라고 씁니다. 문제는 이 차이를