AI를 매일 쓰는 직원에게도 교육이 필요할까?
AI를 매일 쓴다는 것과 업무를 잘 해낸다는 것은 다른 질문입니다. 자가진단 다음에 확인할 업무 결과물·검토 기록·조직 데이터와 교육 필요성을 판단하는 순서를 정리했습니다.
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2027 AI 교육 기획, 무엇부터 정해야 할까?
목표부터 예산까지, AI 교육 계획의 미정 항목을 찾고 다음 행동으로 연결하는 방법입니다.
AI 회의록, ‘정리해 줘’ 다음에 무엇을 알려줘야 할까?
같은 회의 메모라도 필요한 결과물은 다릅니다. 목적·독자·자료·형식을 담은 요청문과 검토 기준을 가상 업무 예시로 정리합니다.
코드프레소 AI 역량 교육: AI가 기억한 업무 정보는 언제 다시 확인해야 하나요?
AI가 기억한 업무 조건의 출처와 유효시점을 확인하고, 변경 반영 실습과 교육 전후 역량 진단을 연결하는 방법입니다.
AI 도입 ROI를 확인하려면 사용률보다 먼저 봐야 할 3가지
1분 요약 읽기 💡
AI를 쓰는 직원은 빠르게 늘고 있지만, AI로 ROI(투자 대비 수익)를 확보했다는 리더는 7%에 그쳤습니다. KPMG가 2026년 한국을 포함한 20개국 리더 2,145명을 조사한 결과예요. 같은 해 BCG 조사에서는 AI를 자주 쓰는 현장 직원의 42%가 업무 시간(주 8시간)을 줄였지만, 66%는 그
코드프레소 AI 교육: 실습 중 실제 신청서가 제출되지 않게 하려면?
AI 교육의 연습 환경을 실제 업무와 분리하고, 오류가 나면 멈추고 보고하는 판단을 교육 전후에 확인하는 방법입니다.
코드프레소 AI 활용 능력: AI 보고서의 숫자는 어떻게 검증하나요?
AI 보고서의 원자료·집계 조건·갱신 시점을 확인하고, 교육 전후 검증 역량을 진단하는 방법입니다.