매주 하나씩 실제 업무를 바꾸고, 마지막 주에는 다시 쓸 수 있는 개인 AI 운영체계를 완성한다.
AI 도구를 많이 소개하는 대신, 내 업무를 설명하고 검토하며 개선하는 법 을 반복 훈련한다.
도구 기능을 많이 본 것보다, 다시 사용할 수 있는 작업 방식과 검토 가능한 결과물을 남긴다.
입력 자료, 지시 구조, 출력 형식, 검토 기준, 금지 정보, 예외 처리까지 정리된 반복 가능한 한 개의 업무 흐름을 완성한다.
매주 4시간 오프라인 세션을 진행한다. 개념 설명은 짧게, 제작과 피드백은 길게 배치했다.
업무 목록을 늘어놓지 않고 빈도, 소요시간, 오류비용, 정보 민감도를 기준으로 첫 실험 한 개를 선택한다. 같은 질문을 여러 도구에 던져 차이를 관찰하고, 개인정보와 회사 자료의 사용 경계를 작성한다.
지시, 맥락, 참고자료, 예시, 출력형식을 분리해 설계한다. AI 답변을 맞다와 틀리다로만 보지 않고 정확성, 누락, 근거, 문체, 실행 가능성의 루브릭으로 평가한다.
수집, 분류, 초안, 검토, 승인, 전달로 업무를 분해한다. 문서와 스프레드시트, 검색 도구를 연결하되 외부 전송과 최종 승인에는 사람의 확인 지점을 둔다.
본인이 아닌 포드 동료가 작업서를 따라 실행한다. 막힌 지점과 숨은 전제를 수정하고, 이전 방식과 새 방식의 시간, 품질, 위험을 비교해 다음 30일의 사용 계획을 결정한다.
한 명의 강사가 120개의 질문을 처리하는 모델은 버린다. 포드, 코치, 제출 규격을 미리 설계한다.
수업 사이의 6일을 비워두지 않는다. 작은 실험, 기록, 피드백이 다음 세션의 입력이 된다.
AI가 만든 결과만 제출하지 않는다. 무엇을 맡겼고, 어디가 틀렸고, 사람이 무엇을 바꿨는지 함께 본다.
16시간 강의료만으로 설명하지 않는다. 제작 환경, 주간 검토, 포드 운영, 완주 지원을 한 묶음으로 제시한다.
주 1회 4시간, 총 16시간 오프라인 세션. VAT와 결제조건은 판매 방식에 맞춰 별도 확정한다.
규모와 가격이 큰 과정일수록 약속을 부풀리기보다 실패 조건을 먼저 공개하는 편이 신뢰를 만든다.
초급자와 고급자를 같은 과제로 묶지 않는다. 공통 개념 뒤에 기본, 확장 미션을 분리한다.
매 시간 포드 제출물을 요구하고 강사 질문보다 동료 실행 테스트에 더 많은 시간을 배정한다.
사전 비식별화 가이드와 금지 데이터 목록을 배포하고 현장 코치가 샘플을 점검한다.
특정 버튼 위치보다 입력, 출력, 검토, 승인 구조를 중심으로 가르치고 데모만 개강 직전에 갱신한다.
등록 전에 기대치와 준비물을 분명히 맞춘다.
가능하다. 이 과정은 개발보다 업무 분해와 결과 검토를 중심으로 한다. 다만 노트북 파일 관리와 웹 서비스 로그인은 스스로 할 수 있어야 한다.
특정 서비스 유료 계정을 일괄 강제하지 않는 안이다. 공통 실습은 무료 범위에서 진행하고, 고급 기능이 필요한 참가자는 개강 전 선택지를 안내한다.
무제한 1대1 상담은 약속하지 않는다. 매주 정해진 양식의 서면 피드백과 포드 단위 클리닉을 제공하며, 현장 질문은 코치 1명당 20명을 기준으로 처리한다.
안 된다. 회사 정책이 확인되지 않은 기밀, 개인정보, 고객 원문은 업로드할 수 없다. 구조를 유지한 비식별 샘플로 바꿔야 한다.
업무시간 단축이나 평가 향상을 보장하지 않는다. 과정은 재현 가능한 작업서와 검증 습관을 만드는 데 초점을 둔다.
핵심 데모 요약과 실습 가이드를 제공한다. 다만 현장 포드 리뷰는 대체되지 않으므로 수료 기준에는 출석 요건이 있다.
아래 자료는 교육 형식과 가격을 비교하기 위한 근거다. 경쟁 과정의 성과를 보증하거나 그대로 복제한 것이 아니다.