DT 전문가 양성 및 프로젝트 컨설팅

현대코퍼레이션에서 2024년부터 2026년까지 다년에 걸쳐 진행한 DT 전문가 양성 및 프로젝트 컨설팅 강의입니다. 매년 차수가 이어지면서 AI 에이전트 영역까지 범위가 넓어졌습니다.

현대코퍼레이션 작업은 한 번의 워크숍이라기보다 2024년부터 2026년까지 이어진 학습과 프로젝트의 흐름에 가깝습니다. 처음에는 DT 전문가 양성으로 시작했지만, 차수가 쌓이면서 AI 에이전트와 프로젝트 컨설팅까지 범위가 넓어졌습니다.

종합상사 업무는 한 건의 판단에도 국가, 환율, 계약, 물류, 규제가 함께 얽힙니다. 그래서 Agent를 단순 챗봇처럼 설명하면 바로 한계가 드러납니다. 수강생들이 실제 업무 맥락을 가져오면, 우리는 그 맥락을 어떤 데이터 흐름과 도구 호출로 나눌 수 있는지부터 다시 쪼개 봤습니다.

글로벌 무역 데이터·계약서·환율·국가별 규제 자료가 흩어져 있어 LLM에 붙이는 첫 단계가 어렵습니다.

영문 계약서·MOU의 핵심 조항을 빠르게 추출하는 Agent를 만들고 싶지만 정확도와 보안의 균형이 어렵습니다.

사내 DT 확산 담당자이 매년 새로 충원되는데, 매번 처음부터 같은 길을 다시 가르치고 있습니다.

그래서 이 과정은 다년 차수로 축적된 DT 역량을 AI 에이전트와 프로젝트 실행으로 확장하는 방식으로 설계했습니다.

교육 설계에서 중요했던 지점

종합상사의 글로벌 업무 맥락을 바탕으로 DT 전문가 양성과 AI 에이전트 프로젝트 컨설팅을 연결한 다년 차수 과정입니다.

종합상사의 글로벌 무역 데이터·계약서·시장 정보 환경을 전제로 두고, 다년에 걸쳐 사내 DT 확산 담당자이 직접 Agent 파일럿을 끌고 가는 흐름으로 구성했습니다.

커리큘럼은 이렇게 풀었습니다

1. AI 에이전트 아키텍처 — 토이 데모와 운영 환경 사이의 거리

종합상사는 한 거래에 국가·환율·계약·물류·규제가 동시에 걸립니다. Agent 아키텍처가 멀티 스텝으로 설계되어 있지 않으면 단일 호출 한 번으로는 답이 나오지 않습니다.

이 모듈에서는 다음 내용을 도메인 시나리오에 묶어 다룹니다.

• Router·Planner·Executor 분리와 무역 시나리오에서의 책임 범위
• 단일 LLM 호출과 Agent loop의 트레이드오프 — 지연·비용·정확도
• 환율·국가·품목 데이터를 다단계로 묶는 패턴
• 계약 검토·승인 단계에서 Human-in-the-loop을 박는 방법

Agent 실습에서는 결과보다 구조를 먼저 보게 했습니다. 어떤 단계에서 검색하고, 어떤 단계에서 도구를 호출하며, 어디에서 사람이 승인해야 하는지 그림으로 설명할 수 있어야 파일럿 프로젝트 이후 논의가 이어집니다.

2. RAG 시스템 설계 — 검색 품질이 곧 답변 품질입니다

RAG는 벡터 DB 한 줄로 끝나지 않고, 청크 단위·메타데이터·재랭킹·하이브리드 검색의 조합으로 답변 품질이 절반 이상 결정됩니다. 종합상사 도메인은 영문 자료와 국문 자료가 섞여 있어 메타데이터 설계가 까다롭습니다.

이 모듈에서는 다음 내용을 다룹니다.

• 계약서·MOU·국가별 규제 자료 청크 단위 설계와 메타데이터(국가·언어·일자)
• 키워드·벡터 하이브리드 검색 구성
• 다국어 환경에서의 임베딩·재랭킹 전략
• 검색 품질 평가 지표 (recall, MRR, hit rate) 적용

계약서 한 조항이 잘못 잘리면 Agent의 모든 답변이 같은 방향으로 틀립니다. 종합상사 RAG는 그 단추를 묶는 일에서 시작합니다.

3. function calling · tool use — Agent와 사내 시스템을 안전하게 잇는 법

Agent의 가치는 사내 무역·재무 시스템에 호출을 보낼 때 처음 나옵니다. 그 단계에서 보안과 권한이 가장 자주 깨집니다.

이 모듈에서는 다음 내용을 실제 사내 API 스타일로 다룹니다.

• read-only 조회 함수와 거래 등록·승인 함수의 분리
• 내부 API 인증을 Agent 컨텍스트에 노출하지 않는 호출 구조
• tool 호출 결과 검증과 사용자 confirm 단계 삽입 시점
• 권한·감사 로그·다국가 컴플라이언스 체크를 미들웨어 한 줄로

계약·송금·관세 호출 한 건이 그대로 사업 영향을 만듭니다. function 단위에서 감사 추적이 함께 박혀야 사내 도입이 가능합니다.

커리큘럼은 이렇게 풀었습니다

데모와 운영 사이의 거리는 평가·모니터링·운용 모듈에서 결정됩니다. 다년 차수에서 가장 무겁게 다룬 모듈입니다.

이 모듈에서는 다음 내용을 다룹니다.

• 무역 시나리오 평가 셋 설계와 회귀 테스트 자동화
• 추론 모델과 일반 LLM 혼용 시 비용·정확도 균형 측정
• 운영 환경 트레이싱·이상 호출 감지
• 점진 배포·롤백·rate limit·환율 변동 같은 외부 변수 대응

평가 셋이 없는 Agent는 매주 트레이더가 손으로 답변을 검증해야 합니다. 마지막 모듈에서 그 시간을 자동화 영역으로 옮깁니다.

2024년부터 2026년까지 다년 차수가 된 이유

현대코퍼레이션과는 2024년 첫 차수를 시작으로 2025년·2026년까지 차수가 이어졌습니다. 매년 사내 DT 확산 담당자이 새로 합류하면서, 강의 범위가 데이터 분석·자동화에서 AI 에이전트 개발·프로젝트 컨설팅까지 점진적으로 확장되었습니다.

다년 차수까지 이어진 이유를 정리해보면, 매년 차수가 끝날 때 사내 파일럿이 한두 건씩 결과물로 남았고, 그 결과물이 다음 해 차수의 시작점이 되었기 때문이라고 생각합니다. DT 전문가 양성 과정은 한 해의 강의로 끝나는 것이 아니라, 사내에서 다음 사람에게 같은 흐름을 전달할 수 있는 자료가 함께 남아야 의미가 있다고 봅니다.

이런 분께 추천드립니다

• 사내 AI 에이전트 서비스를 처음부터 설계해야 하는 개발자·테크리드
• Agent 파일럿을 운영 환경까지 가져가야 하는 AI 업무 전환·DT 추진 임원
• 사내 데이터·API를 LLM과 안전하게 연결해야 하는 플랫폼·인프라 담당자

특히 현대코퍼레이션·포스코인터내셔널·LX인터내셔널처럼 글로벌 무역 데이터가 핵심인 환경에서, 사내 DT 확산 담당자이 매년 한 사이클의 Agent 파일럿을 끝까지 끌고 가는 표준이 가장 큰 시간 절약이 됩니다.

다음 단계

회사 상황에 맞춰 16시간 과정을 그대로 진행하실 수도 있고, 8시간 또는 4시간 압축본으로 시작하셔서 차수를 늘려가시는 것도 가능합니다.

가장 빠른 길은 현재 회사 상황과 가능한 일정을 메일로 보내주시는 것입니다. 24시간 안에 비슷한 사례 2~3건과 견적 초안을 함께 회신드리겠습니다.

→ 상담 문의 보내기 | 강의 카탈로그 PDF 받기

내부 검토용으로 공유할 자료가 필요하다면, 카탈로그 PDF를 먼저 받아두시면 편합니다.

도입 전에 정리할 것

다년 차수 교육은 관계와 맥락이 쌓일수록 강해집니다. 권앤컴퍼니는 한 번의 강의가 아니라 다음 프로젝트로 이어지는 학습 흐름을 함께 설계합니다.

처음 설계할 때는 업종, 대상 직군, 보안 기준, 기대 산출물부터 맞추는 편이 좋습니다. 이 네 가지가 정리되면 표준 교안보다 훨씬 현실적인 과정으로 좁혀집니다.

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