PO · 문제와 가치
위임할 업무와 성공 기준을 정합니다.
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KAIROS EDUCATION · 반복 업무의 AI 위임을 설계하려는 실무자
신규 편성 · 기업·기관 교육 상담
AI 에이전트 설계 심화
반복 업무를 맡길 AI, 직접 설계하고 검증합니다.
PO·PM·PL 기준으로 AI에게 맡길 업무와 사람의 책임을 정합니다. 정보와 도구를 연결하고, 정상 상황과 막히는 상황을 시험하며 설계를 개선합니다.
GLOBAL STANDARDS · PO / PM / PL
이 과정에서 쓰는 세 가지 기준
PO의 문제 정의, PM의 계획과 관리, PL의 설계와 구현을 하나의 업무 흐름으로 배웁니다. 과정마다 적용하는 깊이와 범위가 다릅니다.
PM · 계획과 관리
범위·위험·사람의 승인 지점을 정합니다.
PL · 설계와 구현
정보·도구·예외 처리를 연결하고 반복 시험합니다.
WHO IT'S FOR
이런 분께 맞습니다
내가 설명할 수 있는 에이전트 설계서와 실행·검증 기록을 남깁니다.
- AI를 활용해 봤고, 반복 업무를 여러 단계로 맡기는 방법을 배우려는 실무자
- 도구를 연결하기 전에 업무 범위와 사람의 판단 지점을 정하려는 기획자·PM
- 시연 이후의 오류와 한계를 확인하며 직원의 설계 역량을 키우려는 교육 담당자
WHAT YOU LEAVE WITH
수업 뒤에 남는 결과
참여만으로 끝내지 않고, 직접 만든 결과를 확인합니다.
설계 선택의 근거
기존 처리 방식과 AI 활용 대안을 비교하고, 왜 이 구조를 선택했는지 설명합니다.
설계서·실행 가능한 실습 결과
목표·정보·도구·상태·사람의 판단 지점을 정하고 작은 범위에서 직접 실행합니다.
실행·검증 포트폴리오
정상·예외 상황의 실행 기록, 설계 개선 또는 유지 근거, 다른 업무에 적용할 설계안을 묶습니다.
결과물 예시 · 교육용 회의 업무
빠진 담당자를 다시 묻는 회의 도우미
과정의 차이를 보여주는 예시입니다. 실제 과제는 참여 수준과 자료 범위에 맞춰 정합니다.
- 시작 자료
- 담당자·기한이 일부 빠진 교육용 회의록
- 만들 결과
- 부족한 정보를 질문하고, 검토받은 할 일을 등록하는 실행 흐름
- 확인할 것
- 정보가 빠지면 질문하는지, 확인받기 전에 등록하지 않는지 시험합니다.
LEARNING PATH
문제 선택부터 독립 설계까지, 8단계
예시로 시작해 조건을 바꿔 보고, 마지막에는 새로운 업무를 스스로 설계합니다. 앞 단계에서 정한 판단과 기준을 다음 실습에 사용합니다.
- 01업무 문제·범위
업무 문제와 현재 방식 파악
누가 언제 무엇 때문에 막히는지, 지금은 어떻게 처리하는지 확인하고 실습할 업무 한 건을 고릅니다.
- 02성공 기준·시험표
성공 기준과 시험 문제 정의
무엇을 해야 성공인지, 어떤 행동은 하면 안 되는지 정하고 정상·정보 부족·권한 경계의 시험 문제를 만듭니다.
- 03대안 비교·선택 이유
에이전트 필요성과 구조 선택
한 번의 AI 요청, 정해진 처리 흐름, 상황에 따라 행동을 선택하는 구조를 비교하고 적절한 방식을 고릅니다.
- 04에이전트 설계서
정보·도구·사람의 책임 설계
정보 출처, 도구의 입력과 응답, 다음 단계 조건을 정합니다. 질문하거나 멈출 때와 사람이 판단할 때를 구분합니다.
- 05실행 가능한 실습 결과
최소 구현과 첫 실행
작은 범위로 지침과 도구를 연결합니다. 예시 실행을 참고해 자기 설계로 직접 실행하고 결과를 확인합니다.
- 06평가 기록
처음 보는 문제로 반복 평가
연습에 쓰지 않은 대표·경계·오류 입력을 새 실행 환경에서 시험합니다. 작업 성공 여부와 잘못된 확정, 도구 오류 대응을 기록합니다.
- 07설계 판단·재시험 기록
원인 분석과 재검증
지침·도구·판정 기준에서 실패 원인을 찾아 수정하거나 유지한 이유를 남깁니다. 다른 입력으로 다시 실행하고 이전 결과와 대조합니다.
- 08새 업무 설계·피드백
다른 업무의 독립 설계
새 업무 브리프에서 필요한 구조를 스스로 선택합니다. 바꾼 업무 규칙과 유지한 설계 원칙을 설명하고 피드백을 받습니다.
PRACTICE SCENARIOS
매일 하는 일로 에이전트를 설계합니다
회의는 끝났는데 할 일이 모호하고, 메일은 쌓이고, 주간보고는 또 돌아옵니다. 직장인의 반복 업무를 출발점으로 AI가 할 일과 사람이 확인할 일을 나누고, 우리 팀에 맞는 흐름을 설계합니다.
회의 끝, 내 할 일은?
회의 메모에서 결정된 일과 담당자·기한을 찾습니다. 빠진 내용은 다시 묻고, 기존 할 일과 중복되는지 확인한 뒤 사람이 검토한 업무만 등록하는 회의 도우미를 설계합니다.
쌓인 메일, 무엇부터 답할까?
받은 메일에서 요청과 마감일을 찾고, 내가 정한 기준에 따라 답할 순서를 제안합니다. 확인이 필요한 내용은 질문으로 남기고, 답장 초안을 사람이 검토한 뒤 발송하는 메일 도우미를 설계합니다.
금요일 주간보고, 뭐부터 쓰지?
이번 주 할 일과 실제 결과를 모아 완료·진행·막힌 일을 정리합니다. 근거가 없는 완료는 다시 확인하고, 팀장에게 필요한 결정과 다음 주 계획을 초안으로 만드는 보고 도우미를 설계합니다.
HOW YOU ARE ASSESSED
결과와 선택의 이유를 함께 봅니다
설계 선택, 직접 실행한 증거, 새로운 업무에 적용하는 판단을 확인합니다.
선택을 설명하는가
왜 이 업무에 이 구조가 필요한지, 대안과 비교해 자신의 근거를 제시합니다.
직접 실행하고 판단하는가
실행 기록을 성공 기준과 대조합니다. 실패를 고친 결과와 처음부터 타당해 유지한 설계 모두 시험 근거로 평가합니다.
새 업무에 적용하는가
참고 답안 없이 새 업무의 조건을 반영합니다. 강사와 동료의 피드백을 검토하고 후속 과제를 정합니다.
개발 실무자 · 선택 실습
시스템 연동까지 다루고 싶다면
개발 실무자를 위한 기술 심화 선택 실습입니다. 참여자의 수준에 맞춘 기본 실습에 더해, 필요한 시간·도구·범위를 사전에 협의합니다.
참여 준비 · Python·HTTP API 기초를 사용할 수 있는 참여자와 승인된 실습 환경을 기준으로 편성합니다.
데이터와 API 연결
합성 입력의 누락·중복을 처리하고 API 응답을 업무 데이터와 연결합니다. 입력·응답 검증 기록을 남깁니다.
권한과 오류 복구
허용되지 않은 요청, 시간 초과, 도구 오류에서 멈추거나 복구하도록 설계합니다. 실패 원인·수정·재실행 결과를 남깁니다.
평가와 운영 인계
대표·경계·오류 사례의 결과를 비교합니다. 실습 결과의 사용 조건, 남은 위험과 이어받는 사람이 확인할 절차를 정리합니다.
교육용 환경에서 연동과 복구를 연습합니다. 실제 회사 시스템 연결과 상시 운영 구축은 별도 범위로 협의합니다.
수강생 · 교육담당자 안내
직접 만들고, 피드백으로 다듬습니다
강사는 사례와 피드백을 제공합니다. 학습자가 선택하고, 수정하고, 직접 실행한 결과를 확인합니다.
- 사례를 함께 봅니다
강사가 한 업무의 문제와 판단 과정을 보여줍니다.
- 내가 기준을 정합니다
풀 문제, 이번에 할 일, 결과를 확인할 기준을 선택합니다.
- AI와 직접 만듭니다
작은 결과부터 만들고 검토한 내용을 다음 단계에 사용합니다.
- 확인하고 고칩니다
빠진 정보와 오류를 직접 찾고, 강사의 피드백을 반영합니다.
- 내 업무로 연결합니다
만든 결과와 선택 이유를 설명하고 다음 적용 과제를 정합니다.
교육담당자는 이렇게 확인합니다
교육 전 · 준비
기본 AI 경험, 사용 가능한 도구와 연결 범위를 확인합니다.
교육 중 · 피드백
정상 상황뿐 아니라 정보 부족·오류·승인 지점의 대응을 확인합니다.
교육 종료 · 결과 확인
설계 선택의 이유, 실행·시험 기록, 다른 업무에 적용할 설계안을 확인합니다.
현업 적용과 후속 지원은 선택한 과정과 편성 범위에 따라 진행합니다.
BEFORE YOU START
시작 전에 확인할 것
준비할 것
- 반복하거나 개선하고 싶은 업무 한 건 — 없다면 교육용 합성 사례로 시작
- 노트북과 조직에서 사용을 허용한 AI 도구·계정
- 기본적인 AI 사용 경험과 파일 저장·실행 안내를 따라갈 수 있는 환경
- 실제 업무 자료는 사용 승인된 범위만 준비 — 고객·개인정보는 합성 사례로 대체
진행과 편성
기업·기관 맞춤교육 상담부터 진행합니다. 총 시간, 일정, 인원, 온라인·오프라인 방식과 교육비는 학습 목표와 실습 환경을 확인한 뒤 제안합니다. 도구·계정·실행 환경은 사전에 확인하며, 외부 시스템 연동과 상시 운영 구축은 별도 범위로 협의합니다.
COURSE DESIGN
카이로스 소개 보기 교육 설계와 상담
이선영 · 카이로스 대표
PM 컨설턴트 출신 AI 빌더·강사. 과정별 강의와 코칭 구성은 일정과 참여 규모를 확인해 안내합니다.
PUBLIC RECORD
신규 편성 과정입니다
문서 작성 합성 사례로 정보 부족 시 질문, 사람의 검토, 초안 작성의 사전 실행을 진행했습니다. 소개한 회의·메일·주간보고 사례는 이를 확장한 새 실습 편성안입니다. 각 실습과 전체 수업의 리허설을 거쳐 세부 구성을 확정하며, 이 편성의 실제 수강생 운영과 학습 효과는 아직 확인 전입니다.
FAQ
신청 전에 묻는 질문
기간과 세부 범위는 상황을 확인한 뒤 제안합니다.
우리 회사의 업무 방식에도 적용할 수 있나요?
교육용 합성 회의록·메일·업무 기록으로 시작합니다. 이후 우리 팀의 담당자 지정 방식, 답변 우선순위, 보고 기준에 맞게 규칙을 바꿔 보며, 달라져야 할 조건과 유지할 설계 원칙을 직접 정합니다. 실제 회사 자료와 시스템 연결은 조직에서 승인한 범위에서만 다룹니다.
개발자가 아니어도 참여할 수 있나요?
현업 실무자와 기획자도 참여할 수 있도록 편성합니다. 기본 AI 사용 경험이 있는 분께 권하며, 설치·파일 실행 안내를 따라갈 환경이 필요합니다. 참여 수준과 조직의 도구 제약을 확인해 실습 범위를 정합니다.
API 연동과 권한·오류 처리도 배울 수 있나요?
개발 기초가 있는 참여자는 기술 심화 선택 실습으로 다룰 수 있습니다. Python·HTTP API 기초와 승인된 실습 환경을 확인한 뒤 시간과 범위를 협의합니다. 일반 실무자의 기본 실습은 참여 수준에 맞춰 편성합니다.
특정 모델이나 프레임워크를 반드시 쓰나요?
업무와 설계 판단이 중심입니다. 조직에서 허용한 도구를 먼저 확인하고, 필요한 기능과 비용을 검토해 실습 환경을 협의합니다.
완성한 에이전트를 바로 회사 업무에 투입하나요?
수업에서는 정한 범위의 실습과 검증을 수행합니다. 실제 시스템 연결, 권한 설정, 보안 검토와 상시 운영은 별도 검토와 승인이 필요합니다.
일정과 가격은 어떻게 확인하나요?
현재 기업·기관 맞춤교육을 상담받고 있습니다. 참여 대상과 인원, 원하는 결과, 사용 가능한 도구를 알려 주시면 일정·총 시간·교육비를 제안합니다. 공개 모집 일정과 정액 수강료는 아직 정해지지 않았습니다.
조직 현업 적용 프로그램과 어떻게 다른가요?
이 과정은 참여자의 설계·실행·평가 역량을 기르는 실습입니다. 조직의 선정 과제를 시제품과 현장 시험으로 이어가려면 조직 현업 적용 프로그램을 함께 검토할 수 있습니다.
NEXT STEP
기업교육 상담하기 우리 팀이 설계할 업무부터 알려 주세요
참여 대상과 업무 한 건, 사용 가능한 AI 도구를 알려 주시면 실습 범위와 진행안을 함께 정합니다.
우리 팀에서 적용하려면 · 조직 현업 적용 →