B2B 프리미엄·경량화(Lean)·속도(Lead Time)·정확성(Fact)·정렬(Alignment)로 “이기는 학습체계”를 만듭니다

AI학습설계 시스템
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누구나 체험할 수 있습니다

AI학습설계 캠프

고객과 트렌드가 바뀌는 속도는 빨라졌고, AI는 직무의 표준이 됐습니다.
지금은 “완벽한 교육”이 아니라, AI를 직무에 즉시 적용해 경량화와 속도로 격차를 만드는 조직이 시장을 선점합니다.

안내

가격/일정/결제는 “캠프 입학신청”에서만 안내합니다.
이 페이지는 ai학습설계시스템의 철학·방법론·워크플로우·커리큘럼을 소개합니다.

AI 시대, 학습이 느리면 “생존”이 흔들립니다

고객과 트렌드는 매주 바뀌고, 경쟁사는 AI를 직무에 붙여 속도를 높입니다. 그런데 학습체계가 없으면, 조직은 변화에 늦고 직원은 실무 적용을 못해 성과가 떨어집니다.
이때 발생하는 것은 “교육의 양”이 아니라 조직과 개인의 동시 생존 리스크입니다.

AI 시대, 학습이 느리면 생존이 흔들립니다
학습-실무 단절

수료는 남지만, 실무 적용이 남지 않습니다. AI를 직무에 “붙이는” 학습 설계가 필요합니다.

리드타임 패배

설계/기획/정리의 시간이 길어질수록, 변화에 뒤처집니다. 학습체계는 속도 경쟁의 핵심 자산입니다.

정의 혼선

직무/역량/평가 기준이 흔들리면 학습도 흔들립니다. 표준(NCS)과 데이터(JD/KPI)로 기준선을 고정해야 합니다.

방법론: AI 실무도입 학습설계로 “경량화+속도”를 만든다

AI를 교육 “주제”로만 다루면 실무가 바뀌지 않습니다.
이 방법론은 AI를 직무에 적극 도입해 반복업무를 경량화하고, 실행의 속도를 올리는 학습체계 설계입니다. 고몰입조직구축은 조직과 개인의 공통 생존 과제이며, 그 솔루션이 “ai 학습설계”입니다.

방법론: AI 실무도입 학습설계로 경량화와 속도를 만든다
1) 직무 분해(Work Breakdown)

직무를 업무단위로 쪼개 “AI가 흡수할 수 있는 반복”과 “사람의 판단”을 분리합니다.

2) AI 적용(Automation & Copilot)

반복 업무를 자동화(n8n/에이전트)로 흡수하고, 사람은 핵심 실행과 고객가치에 집중합니다.

3) 속도 설계(Lead Time Design)

학습은 “주 단위”가 아니라 “즉시 적용 단위”로 설계합니다. 실행→피드백 루프를 짧게 만들수록 성과가 앞당겨집니다.

4) 고몰입 설계(Flow)

업무 목적/지표/역량이 정렬되면 불필요한 소음이 줄어듭니다. 개인은 성장에 몰입하고, 조직은 실행에 몰입합니다.

결론

AI 시대에는 고객과 트렌드가 계속 변합니다. 그 변화에 적응하는 가장 현실적인 방법은 AI 실무적용 학습체계를 시스템으로 갖추는 것입니다.

해결: “ai 학습설계” 운영체계 4원칙

이 시스템은 “예쁜 교육 기획서”를 만드는 과정이 아닙니다. AI를 직무에 적극 도입해 경량화/속도로 경쟁하는 시대에 적응하도록,
AI 실무적용 학습체계를 전략·직무·성과와 정렬해 “직접적이고 단순한 실행 구조”로 재구성합니다.

해결: ai 학습설계 운영체계 4원칙
경량화(Lean): AI 도입으로 직무를 “가볍게” 만든다

AI를 직무에 적극 도입하면 사람이 하던 반복업무가 줄어듭니다. 직무를 분해해 자동화 가능한 작업을 흡수하고, 사람은 판단/창의/고객가치에 집중합니다.

속도(Lead Time): “즉시 적용”이 가능한 학습 루프

고객과 트렌드가 빠르게 바뀌는 현실에서 학습이 느리면 도태됩니다. 설계→실행→피드백의 리드타임을 줄여, 학습이 곧바로 실무 적용으로 이어지게 만듭니다.

정확성(Fact): 감(感)이 아니라 데이터로 설계한다

추측이 아니라 JD/KPI/진단 데이터를 근거로 역량갭과 학습 우선순위를 도출해, “그럴듯한 교육”이 아니라 “필요한 학습”만 남깁니다.

정렬(Alignment): 조직 생존과 개인 성장을 동시에 해결

AI 시대의 생존 과제는 조직과 개인의 공통 과제입니다. 회사 전략 → 직무(JD) → 성과(KPI) → 역량(NCS) → 학습(IDP)을 한 줄로 잇고, 고몰입(Flow) 가능한 실행 구조를 만듭니다.

프로세스: 1→6단계 리얼타임 워크플로우

“우리 전략”과 “실제 직무/성과” 데이터를 사실 기반으로 분석해, 개인 맞춤 IDP와 실행 계획을 자동 생성합니다.
핵심은 결과물 자체가 아니라, 학습이 실행되는 구조로 바뀌는 것입니다.

프로세스: 1→6단계 리얼타임 워크플로우
STEP 1
전략 설정(회사 분석)

우리 회사의 방향과 우선순위를 정리해 “학습의 목적”을 확정합니다.

STEP 2
JD 업로드(직무 파싱)

직무기술서 기반으로 실제 업무를 수집하고 “직무의 사실”을 고정합니다.

STEP 3
KPI 업로드(성과 정렬)

직무가 성과로 연결되도록 지표를 정렬해 “책임→지표”를 연결합니다.

STEP 4
역량 진단(입력)

4대 역량 진단으로 현재 수준을 수집하고, 개인별 갭을 드러냅니다.

STEP 5
AI 분석(Multi-AI)

역량갭 분석·NCS 매핑·학습 로드맵을 리얼타임으로 생성합니다.

STEP 6
보고서 생성/다운로드

개인 IDP/조직 보고서를 생성해 “바로 실행 가능한 계획”으로 제공합니다.

시작하기(권한 안내)

권한이 없으면 입학신청으로 안내되고, 권한이 있으면 시스템 첫 단계(전략 설정)로 바로 이동합니다.

성과: 개인 IDP와 조직성과를 “연결하는” 구조

교육의 ROI가 안 보이는 이유는 단순합니다. 학습이 직무/성과와 분리되어 있기 때문입니다.
이 시스템은 JD/KPI 기반으로 학습을 설계해 성과로 이어지는 기준선을 고정합니다.

성과: 개인 IDP와 조직성과를 연결하는 구조
학습 리드타임 축소

교육기획·대상자 선정·로드맵 설계 시간을 줄이고 “즉시 실행”이 가능한 상태로 전환

트렌드 대응 속도 향상

변화하는 고객/시장 요구에 맞춰 직무와 학습을 빠르게 업데이트하는 “학습 운영체계”를 확보

AI 실무적용 IDP 자동화

직원별 역량갭 분석 결과를 기반으로 “AI 실무 적용 중심” 맞춤형 IDP를 리얼타임 생성/다운로드

고몰입 실행력 강화

반복업무는 자동화로 흡수하고, 사람은 핵심 판단과 실행에 몰입하도록 “고몰입 조직”의 구조를 설계합니다

목적 중심 학습

학습을 “목적-직무-지표”로 단순화하면, 교육은 활동이 아니라 실행을 만드는 엔진이 됩니다.

사실 기반 설계

감(感)이 아니라 데이터/근거 중심으로 설계해 설득 비용과 반복 기획을 줄입니다.

성장 문화 전환

기준이 투명해지면 개인은 성장에 몰입하고, 조직은 “이기는 실행 문화”로 전환합니다.

커리큘럼(구축 매뉴얼 목차 공개)

아래는 “AI학습설계 시스템 구축 매뉴얼”의 단계별 목차를 커리큘럼으로 공개한 것입니다.
실제 구축 매뉴얼 전문과 시스템 기능은 유료회원(권한 보유)만 이용할 수 있습니다.

Pre-0: 환경구축(혼선 방지)
  • • 개발환경/배포/버전관리 준비
  • • AI API 키 설정 및 보안 원칙
  • • 프로젝트 구조 부트스트랩
1~6단계: 전략→보고서 자동화
  • • 전략 설정(회사 분석)
  • • JD/KPI 업로드(사실 기반 데이터)
  • • 진단→AI 분석→IDP/보고서 생성

대시보드 구축 매뉴얼 상세 커리큘럼

각 단계별 PRD → IA → UseCase → DesignGuide → 코딩 → 테스트 순으로 구성

Pre-0

개발환경 구축

PRDPRD_PRE0_ENV_SETUP_v1.0.md

필수 소프트웨어 설치, GitHub/Vercel 연동, AI API 키 설정

IAIA_PRE0_ENV_SETUP_v1.0.md

프로젝트 구조 설계, 폴더 아키텍처

UseCaseUSECASE_PRE0_ENV_SETUP_v1.0.md

환경 설정 단계별 시나리오

DesignGuideDESIGN_GUIDE_PRE0_ENV_SETUP_v1.0.md

개발 도구 UI/UX 가이드

1단계

전략 설정 (회사 분석)

PRDPRD_STEP1_STRATEGY_PAGE_v1.0.md

회사 홈페이지 AI 스크래핑, 비전/전략 분석 요구사항

IAIA_STEP1_STRATEGY_PAGE_v1.0.md

URL 입력 → 스크래핑 → AI 분석 → 저장 정보구조

UseCaseUSECASE_STEP1_STRATEGY_PAGE_v1.0.md

사용자 시나리오: 성공/실패/폴백 케이스

DesignGuideDESIGN_GUIDE_STEP1_STRATEGY_PAGE_v1.0.md

진행상태 UI, 폴백 입력 폼 디자인 가이드

Codelearning-system/strategy/page.tsx

전략 설정 페이지 컴포넌트 구현

Codelearning-system/api/company-analysis/route.ts

회사 분석 API 엔드포인트

2단계

JD 업로드 (직무 파싱)

PRDPRD_STEP2_JD_UPLOAD_PAGE_v1.0.md

JD 엑셀 파싱, NCS 분류 자동 매핑

IAIA_STEP2_JD_UPLOAD_PAGE_v1.0.md

파일 업로드 → 파싱 → 검증 → 저장 구조

UseCaseUSECASE_STEP2_JD_UPLOAD_PAGE_v1.0.md

엑셀 형식 검증, 인코딩 처리 시나리오

DesignGuideDESIGN_GUIDE_STEP2_JD_UPLOAD_PAGE_v1.0.md

드래그 앤 드롭, 테이블 뷰 디자인

Code_lib/jd-parser.ts

JD 엑셀 파싱 로직 구현

3단계

KPI 업로드 (부서 매칭)

PRDPRD_STEP3_KPI_UPLOAD_PAGE_v1.0.md

KPI 엑셀 파싱, NCS 능력단위 자동 매핑

IAIA_STEP3_KPI_UPLOAD_PAGE_v1.0.md

8개 시트 처리, 부서명 정규화 구조

UseCaseUSECASE_STEP3_KPI_UPLOAD_PAGE_v1.0.md

NCS 자동 매핑 실행 시나리오

DesignGuideDESIGN_GUIDE_STEP3_KPI_UPLOAD_PAGE_v1.0.md

시트별 프리뷰, 매핑 결과 표시 디자인

Code_lib/kpi-parser.ts

KPI 엑셀 파싱 로직 구현

4단계

역량 진단 (입력)

PRDPRD_STEP4_ASSESSMENT_PAGE_v1.0.md

4대 역량 × 3문항 진단 입력

IAIA_STEP4_ASSESSMENT_PAGE_v1.0.md

직원 선택 → 역량 입력 → 평균 계산 구조

UseCaseUSECASE_STEP4_ASSESSMENT_PAGE_v1.0.md

관리자 코멘트 입력 시나리오

DesignGuideDESIGN_GUIDE_STEP4_ASSESSMENT_PAGE_v1.0.md

5점 척도 입력, 진행 상태 표시 디자인

Code_components/assessment/

역량 진단 UI 컴포넌트

5단계

AI 분석 (Multi-AI)

PRDPRD_STEP5_ANALYSIS_PAGE_v1.0.md

Multi-AI 엔진 병렬 분석, NCS 매핑

IAIA_STEP5_ANALYSIS_PAGE_v1.0.md

SSE 스트리밍, 진행률 실시간 업데이트

UseCaseUSECASE_STEP5_ANALYSIS_PAGE_v1.0.md

AI 분석 성공/실패 시나리오

DesignGuideDESIGN_GUIDE_STEP5_ANALYSIS_PAGE_v1.0.md

진행률 바, 로그 스트리밍 디자인

Code_lib/ai/multiAiOrchestrator.ts

Multi-AI 오케스트레이터 구현

6단계

보고서 생성 (WORD)

PRDPRD_STEP6_REPORTS_PAGE_v1.0.md

개인 IDP, 부서/전사 보고서 생성

IAIA_STEP6_REPORTS_PAGE_v1.0.md

Markdown → DOCX 변환 구조

UseCaseUSECASE_STEP6_REPORTS_PAGE_v1.0.md

WORD/ZIP/XLSX 다운로드 시나리오

DesignGuideDESIGN_GUIDE_STEP6_REPORTS_PAGE_v1.0.md

보고서 미리보기, 다운로드 버튼 디자인

Code_lib/report-generators/

보고서 생성 엔진 구현

Testtest-outputs/*.docx

보고서 출력 샘플 파일

✅ 완전 구축 체크리스트

Pre-0: 환경구축 (Git/Node/Vercel)
1단계: 전략설정 (회사 AI 분석)
2단계: JD 업로드 (직무 파싱)
3단계: KPI 업로드 (부서 매핑)
4단계: 역량진단 (12문항 입력)
5단계: AI 분석 (Multi-AI 실행)
6단계: 보고서 생성 (WORD 다운로드)
최종검증: E2E 테스트 통과
마지막 한 줄

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