DT 전문가 및 준전문가 양성 과정

농심에서 진행한 DT 전문가 및 준전문가 양성 과정. 2024년부터 2026년까지 다년 차수 · 회차당 8시간 · 누적 30명 · 평균 만족도 4.6/5.

안녕하세요, 권앤컴퍼니의 권기현입니다. 이번에는 농심에서 진행한 DT 전문가·준전문가 양성 과정을 소개하려고 합니다. 한 번 다녀가는 특강이 아니라, 식품 제조·유통 현장의 업무를 아는 사람들이 스스로 개선 과제를 찾고 실행하도록 여러 해에 걸쳐 쌓아 올린 과정의 기록입니다.

식품 기업의 DT 교육이나 사내 데이터 인력 양성을 검색하다 이 페이지에 도착하셨다면, 아마 다음과 비슷한 상황에 계실 가능성이 높습니다.

명절과 신제품 시즌마다 매출 데이터는 쌓이는데, 그것을 열어 분석할 수 있는 사람이 팀에 한두 명뿐입니다.

대형마트·편의점·온라인 채널의 실적을 한 표로 모으는 데만 반나절이 걸립니다.

외부 교육을 보내 봐도 한 차수가 끝나면 원래 업무로 돌아가면서 배운 것이 흩어집니다.

이 과정은 세 번째 고민에서 출발했습니다. 전문가와 준전문가 트랙을 나누고, 현업 과제와 데이터·자동화 역량을 단계적으로 연결해, 교육이 끝난 뒤에도 역량이 조직 안에 남도록 설계했습니다.

설계에서 먼저 정한 것: 두 트랙, 하나의 방향

농심 DT 전문가·준전문가 양성 과정이란 식품 제조·유통 현업 인력이 공정·물류·매출 데이터를 직접 다루는 실행 인력으로 성장하도록 다년 차수로 운영한 교육을 말합니다.

시작 전에 네 가지를 먼저 맞췄습니다. 업종의 데이터 특성, 대상 직군, 보안 기준, 그리고 차수가 끝날 때 손에 남는 산출물입니다. 특히 두 트랙의 경계를 정하는 데 시간을 들였습니다. 준전문가는 본인 업무의 반복 구간을 직접 자동화하는 수준까지, 전문가는 사내 확산을 이끄는 담당자 수준까지를 목표로 잡았습니다.

회차당 8시간을 다섯 모듈로 채웠습니다

1. 코드 문법이 아니라 판단 기준부터: 바이브코딩의 출발점

DT 교육의 첫 질문은 "AI가 무엇을 대체하는가"가 아니라 "내 업무의 어느 구간이 코드로 넘어갈 수 있는가"입니다.

첫 모듈에서는 도구를 열기 전에 판단 기준을 세웁니다.

• 노코딩 툴과 바이브코딩의 경계: 직접 다루는 구간과 AI에게 맡기는 구간을 가르는 기준
• GPT, Claude, Gemini, Grok, 추론 모델을 작업 성격별로 고르는 기준
• 할루시네이션을 줄이는 프롬프트 패턴 체크리스트
• 준전문가 트랙은 이 모듈에 시간을 더 쓰고, 전문가 트랙은 뒤 모듈의 실습 비중을 높이는 구성

2. AI IDE 실습: 한국어로 적은 의도가 코드가 되는 시간

화면을 보기만 하는 교육은 끝난 다음 손이 멈춥니다. 이 모듈은 처음부터 끝까지 본인 노트북에서 진행됩니다.

실습은 Cursor 같은 AI IDE에서 의도를 한국어로 적고, 생성된 코드를 검증하고, 틀리면 고쳐서 다시 실행하는 순환을 반복합니다. 실습에서 다루는 유형의 흐름은 다음과 같습니다.

• 엑셀 VBA와 Apps Script로 짜여 있던 매크로를 바이브코딩으로 재작성하는 패턴
• AI가 만든 코드에서 오류를 찾아내는 디버깅 체크리스트
• 현업이 멈추지 않도록 엔지니어링 팀에 넘기는 경계 기준

3. 시즌이 지배하는 데이터: 월별·채널별·리뷰 분석

식품 도메인의 데이터는 명절과 날씨에 따라 출렁이고, 채널마다 결이 다르고, 소비자 리뷰 속에 아직 채워지지 않은 니즈가 숨어 있습니다.

이 모듈에서는 식품 도메인에서 흔히 만나는 유형의 데이터를 실습 재료로 다룹니다.

• 신제품 매출의 시즌성 분석: 월별·지역별·유통채널별 패턴 읽기
• 경쟁사 신제품 출시 시점이 자사 매출에 미친 영향 분석
• 소비자 리뷰 텍스트를 클러스터링해 미충족 니즈를 찾는 실습
• 코드 인터프리터로 월간·주간 대시보드를 자동으로 만드는 흐름

4. 자동화할 일과 남겨둘 일: 반복 업무를 고르는 프레임워크

현업으로 돌아간 수료자가 가장 먼저 마주하는 질문은 "이 업무를 다음 분기에 자동화할 수 있을까"입니다.

이 모듈은 그 질문에 감이 아니라 숫자로 답하는 틀을 다룹니다.

• 본인 업무에서 반복 구간을 찾는 수집·가공·공유 세 단계 프레임워크
• 자동화 ROI 계산: 월간 절감 시간과 인건비로 회수 기간을 구하는 공식
• 자동화가 무너지는 패턴: 외부 의존, 포맷 변동, 예외 처리 누락

5. 사내 GPT 운용: 수료 후 확산 담당자가 되기까지

전문가 트랙의 종착점은 본인 업무 개선이 아니라, 사내에 DT를 퍼뜨리는 담당자로 서는 것입니다.

마지막 모듈에서는 다음 내용을 다룹니다.

• 사내 용어집과 표준 보고 포맷을 학습시킨 부서별 GPT 구성
• 외부 공개 도구, 사내 GPT, 로컬 모델을 자료 성격에 따라 가르는 운용 기준
• 사내 DT 확산 담당자로 자립하기 위한 권한과 교육 체계 설계

2024년에 시작한 과정이 2026년까지 이어진 이유

과정은 2024년 첫 차수로 시작해 전문가·준전문가 두 트랙을 번갈아 운영하며 2026년까지 이어졌습니다. 누적 30명이 수료했고 평균 만족도 4.6/5를 마지막 차수까지 유지했습니다. 한 차수의 수강생들이 진행한 프로젝트는 다음 차수의 실습 재료로 넘어갔습니다.

다년 차수로 이어진 이유를 정리해보면, 배운 내용이 수료자 개인이 아니라 조직에 쌓이는 구조였기 때문이라고 생각합니다. 전년도 차수가 남긴 과제와 데이터가 다음 차수의 출발점이 되면서, 교육이 반복될수록 시작 지점이 앞으로 당겨졌습니다.

이런 담당자분께 맞는 과정입니다

• 공정·물류·매출 데이터를 다룰 줄 아는 사내 인력을 트랙별로 키우고자 하는 HR · 인재개발 담당자
• 제조·유통·마케팅 부서 중 어디부터 손댈지 우선순위를 정해야 하는 DT 추진 임원
• 사내 GPT 운용 기준을 세워야 하는 IT · 보안 담당자

특히 식품 제조·유통 그룹사 환경에서, 한 번의 특강이 아니라 해마다 쌓이는 인력 양성 체계를 만들고자 하는 담당자분께 가장 큰 시간 절약이 됩니다.

다음 단계

다년 차수 운영을 그대로 가져가실 수도 있고, 회차당 8시간의 단일 차수를 먼저 진행해 효과를 확인한 뒤 다음 차수를 설계하시는 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 받기

결재 라인에 공유할 자료가 필요하신 경우, 문의하실 때 카탈로그 요청을 함께 남겨주시면 비슷한 사례 자료와 같이 보내드립니다.

Tags