DT 전문가 및 준전문가 양성 과정

농심에서 진행한 DT 전문가 및 준전문가 양성 과정. 2024-2026년 다년 차수 · 누적 30명 · 평균 만족도 4.6/5.

안녕하세요, 권앤컴퍼니의 권기현입니다. 이번에는 농심에서 진행한 DT 전문가 및 준전문가 양성 과정을 소개하려고 합니다. 어떻게 설계했고, 어떤 흐름으로 전문가·준전문가 두 트랙이 다년 차수로 이어졌는지에 대한 기록입니다.

식품 제조·유통 도메인의 디지털 전환을 검토하고 계신 담당자분이 이 페이지에 도착하셨다면, 비슷한 고민을 갖고 계실 가능성이 높습니다.

현업 데이터(공정·물류·매출)가 존재하는데도 분석에 닿을 수 있는 인력이 한정적이라 활용도가 낮습니다.

DT 교육을 한 차수 끝나면 환경으로 돌아가면서 학습 내용이 희석됩니다.

전문가·준전문가 구분이 모호해서 트랙별 커리큘럼 설계가 어렵습니다.

이 과정은 위 세 가지 질문에 대한 답을 트랙별 모듈로 정리해 드리는 과정으로 설계되었습니다.

한 줄 요약

이론과 함께 현업 데이터를 다음 날부터 바로 쓸 수 있는 포맷으로 가져가는 상태까지 데려가는 전문가·준전문가 양성 과정으로 설계했습니다.

적용 영역을 먼저 지도로 펼쳤습니다

모듈을 나누어 진행했습니다

1. 노코딩에서 바이브코딩으로 — 디지털 전환의 새 기본값

DT 교육의 시작은 "AI 도구가 무엇을 대체하는가"가 아니라 "현재 업무에서 어떤 부분이 코드로 자동화될 수 있는가"입니다.

이 모듈에서는 다음 내용을 식품 도메인 시나리오에 묶어 다룹니다.

• 노코딩 툴과 바이브코딩의 경계 — 어디까지 직접 짜고 어디서부터 AI가 대신 쓰는지
• GPT, Claude, Gemini, Grok, 추론 모델 중 어떤 작업에 무엇을 쓸지 정리
• 할루시네이션을 최소화하는 프롬프트 패턴 체크리스트
• 준전문가 트랙은 이 모듈을 더 두껍게, 전문가 트랙은 다음 모듈에 시간을 더 쓰도록 구성

2. AI IDE와 바이브코딩 실습 — 도구를 손에 잡는 시간

자료만 보는 교육은 끝난 다음에 손이 멈춥니다. 이 모듈은 처음부터 끝까지 본인 화면에서 진행됩니다.

이 모듈에서는 다음 내용을 다룹니다.

• Cursor 같은 AI IDE에서 의도를 한국어로 적고 결과를 검증하는 흐름
• 엑셀 VBA·Apps Script를 바이브코딩으로 재작성하는 패턴
• AI가 만든 코드의 오류를 디버깅하는 체크리스트
• 엔지니어링 팀으로 넘길 경계 — 현업이 멈추지 않게 넘기는 기준

3. 식품 도메인 데이터 분석 — 시즌성·채널·리뷰

식품 도메인은 시즌성이 강한 데이터가 많고, 채널별 매출 차이가 크며, 리뷰 안에 미충족 니즈가 숨어 있습니다. 이 세 가지가 이 모듈의 주제입니다.

이 모듈에서는 다음 시나리오를 실습으로 다룹니다.

• 신제품 매출 시즌성 분석 — 월별·지역별·유통채널별 패턴
• 경쟁사 신제품 출시 타이밍 vs 자사 매출 영향 분석
• 소비자 리뷰 텍스트 클러스터링으로 미충족 니즈 발굴
• 코드 인터프리터로 시각화 — 월간·주간 대시보드 자동화

4. 업무 자동화 — 반복 업무를 식별하고 코드로 넘기는 프레임워크

DT 전문가·준전문가가 현업으로 돌아갔을 때 가장 먼저 손을 대는 일이 "이 업무를 다음분기에 자동화할 수 있을까"의 식별입니다.

이 모듈에서는 다음 내용을 다룹니다.

• 본인 업무에서 반복 구간 식별 — 수집·가공·공유 세 단계 프레임워크
• 자동화 ROI 계산 — 월간 절감 시간 × 인건비 × 회수 공식
• 자동화 실패 패턴 — 외부 의존·포맷 변동·예외 처리 누락

5. 사내 GPT 적용 가이드 — 사내 환경에서의 운용

DT 전문가 트랙은 학습 이후 사내 GPT 운영 가이드를 설계하는 역할까지 이어집니다. 이 모듈은 그 출발점입니다.

이 모듈에서는 다음 내용을 다룹니다.

• 사내 용어집·표준 포맷을 학습시킨 부서별 GPT 구성
• 외부 공개 도구 vs 사내 GPT vs 로컬 모델 — 자료 성격별 운용 기준
• 궁극적으로 사내 DT 챔피언으로 자립하기 위한 권한·교육 설계

다년 차수까지 이어진 이유

과정은 2024년 첫 차수를 시작으로, 전문가·준전문가 두 트랙을 번갈아가며 2026년까지 이어졌습니다. 누적 30명이 과정을 수료했고 평균 만족도 4.6/5를 마지막 차수까지 유지했습니다. 차수가 다음 차수로 이어질 때마다 수강생들이 진행했던 프로젝트가 다음 차수의 재료로 넘어가는 구조였습니다.

다년 차수까지 이어진 이유를 정리해보면, 이론과 함께 다음 날부터 현장에서 돌릴 수 있는 결과물을 함께 가져갔기 때문이었다고 생각합니다. 과정이 끝난 직후 모니터를 다시 켜는 순간 적용할 수 있어야, 다년 차수로 이어집니다.

이런 분께 추천드립니다

• 현업 데이터를 활용할 수 있는 사내 인력을 트랙별로 양성하고자 하는 HR · 인재개발 담당자
• 제조·유통·마케팅 부서의 도입 우선순위를 정해야 하는 AX · DT 추진 임원
• 사내 GPT 운용 가이드를 설계해야 하는 IT · 보안 담당자

특히 식품 제조·유통 그룹사 환경에서, 공정·물류·매출 데이터를 활용하는 사내 인력을 다년 차수로 누적 양성하고자 하는 담당자분께 가장 큰 시간 절약이 됩니다.

다음 단계

다년 차수 운영을 그대로 따라가실 수도 있고, 단일 차수를 먼저 진행하셔서 효과를 확인하시고 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.

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교육 담당자분께서 결재 라인에 공유해야 하시는 경우, 카탈로그 PDF를 먼저 받아두시는 편이 편리합니다.

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