반도체 산업을 위한 생성형 AI

매일 쌓이는 영문 R&D 자료와 회의록 앞에서, 보안 정책 때문에 AI에 무엇을 넣어도 되는지조차 정해져 있지 않다면 어디서부터 시작해야 할까요?

안녕하세요, 권앤컴퍼니의 권기현입니다. 이번에는 삼성전자 DS부문에서 진행한 16시간 생성형 AI 교육과정을 소개하려고 합니다. 반도체 조직에 맞춰 무엇을 조정했고, 어떤 순서로 가르쳤고, 왜 보안 경계 정리를 커리큘럼의 축으로 삼았는지에 대한 기록입니다.

삼성전자 DS부문 임직원 38명 대상 풀세션. 16시간 · 평점 4.7/5. 2025년 진행.

반도체 기업의 AI 교육을 검색하다 이 페이지에 도착하셨다면, 아래 고민 중 적어도 하나는 익숙하실 가능성이 높습니다.

영문 R&D 자료와 학회 발표 자료가 매일 들어오는데, 한국어로 정리해 사내에 공유하는 데 시간이 너무 많이 듭니다.

GPT · Claude · Gemini 중 무엇을 어떤 업무에 써야 하는지 팀마다 답이 다릅니다.

공정·설계 자료는 어디까지 외부 모델에 넣어도 되는지 기준이 없어, 아예 안 쓰는 쪽을 택하게 됩니다.

이 강의는 위 세 가지 질문에 대한 답을 반도체 도메인의 문서·분석·보고 업무 기준으로 16시간 안에 정리하도록 설계되었습니다.

설계의 출발점: 도구보다 경계

삼성전자 DS부문 과정은 생성형 AI 활용법을 가르치기 전에 어떤 정보를 외부 모델에 넣을 수 있고 어떤 작업은 사내 환경에 남겨야 하는지부터 직군별로 정리한 교육입니다. 가드레일이란 보안 정책 안에서 AI를 안전하게 쓰기 위한 데이터 취급 기준과 사용 절차를 말합니다.

반도체 조직의 AI 교육은 일반 사무직 교육과 같은 설계로는 작동하지 않습니다. 기술 문서의 밀도가 높고, 보안 정책이 엄격하며, R&D·공정·기획·관리 직군의 업무가 서로 크게 다르기 때문입니다. 경계가 먼저 정리되어야 수강생이 안심하고 실험을 시작합니다.

설계 단계에서 맞춘 것은 업종, 대상 직군, 보안 기준, 기대 산출물 네 가지였습니다. 이 네 가지가 정리되면 표준 교안보다 훨씬 현실적인 과정으로 좁혀집니다.

16시간의 흐름: 문서 감각에서 보안 루틴까지

커리큘럼은 다섯 모듈로 구성됩니다. 모델 감각과 데이터 실습에서 시작해 이미지 생성, 나만의 GPT, 사내 보안 운용 순으로 쌓아 올립니다.

모델 감각: 영문 논문과 세 줄 메일은 다른 도구를 씁니다

반도체 직군의 AI 활용이 가장 먼저 막히는 지점이 모델 선택입니다. 한 가지 도구만 알고 시작하면 긴 영문 논문에도, 세 줄짜리 메일에도 같은 망치를 휘두르게 됩니다.

이 모듈에서는 다음 내용을 직군별 시나리오에 묶어 다룹니다.

• 컨텍스트 창 길이가 긴 기술 문서 분석 품질에 미치는 영향
• GPT · Claude · Gemini · 추론 모델의 강점이 갈리는 지점
• 할루시네이션이 일어나는 원리와 기술 자료에서 이를 거르는 프롬프트 패턴
• 웹서치 · 코드 인터프리터를 켜야 할 때와 끄는 편이 나은 때

"학회에서 받아온 영문 자료 묶음을 어떤 모델이 가장 정확하게 정리하는가"가 강의 후 가장 자주 돌아온 질문이었습니다.

데이터 실습: 영문 자료와 엑셀을 결과물로 바꾸기

DS부문에는 데이터에 능숙한 분들이 많지만, 기획·관리 직군에는 "VLOOKUP은 잘 모르겠다"고 말씀하시는 분도 함께 계셨습니다. 이 모듈은 후자도 같은 결과물에 도달하도록 설계했습니다.

실습에서 다루는 유형은 반도체 조직에서 매일 반복되는 문서·데이터 업무입니다.

• 영문 R&D 자료를 한국어 표와 요약으로 자동 정리하는 패턴
• 학회·논문 데이터에서 신규 연구분야 트렌드를 감지하는 분석
• 길어지는 사내 회의록을 결정사항과 후속 액션으로 압축하는 루틴
• VBA 매크로를 자연어로 설명받아 직접 고치는 방법

이미지 생성: 보고서 도식을 손으로 그리지 않기

R&D 보고서와 기획 보고서 사이의 시각 품질 격차는 직군 간 협업 속도를 떨어뜨립니다. 이 모듈은 그 격차를 프롬프트로 줄이는 시간입니다.

• 기술 보고서에 어울리는 톤·스타일·구도 프롬프트
• 도식·인포그래픽 생성과 사내 사용 시 저작권 기준
• 내부 발표 자료에 바로 넣을 수 있는 시각 시안 만들기

나만의 GPT: 반복 문서 업무를 붙박이 도구로

강의가 끝날 때 모든 분이 자기 GPT를 한두 개씩 가지고 돌아가도록 진행됩니다. DS부문 강의에서 실습 주제로 다루는 유형은 문서 업무에 집중되어 있습니다.

• 영문 기술 문서 한국어 요약 GPT
• 사내 보고서 형식 자동 작성 GPT
• 회의록 후속 액션 정리 GPT

사내 GPT 운용: 안에서만 다룰 자료부터 가르기

반도체 산업은 어느 업종보다 보안 정책이 엄격합니다. 그래서 이 모듈은 도구 사용법이 아니라 자료 분류에서 시작합니다. 외부 모델에 넣을 수 있는 자료와 사내 GPT 환경에서만 다뤄야 하는 자료를 직군별로 갈랐습니다.

• 공정·설계 자료의 마스킹·요약 패턴
• 사내 용어집과 문서 형식을 학습시키는 가드레일 설계
• 보안 정책 안에서 외부 모델을 활용하는 워크플로우 사례

풀세션 38명, 평점 4.7의 배경

DS부문 임직원 38명을 한자리에 모아 16시간을 진행했고, 최종 평점은 4.7/5였습니다. 강의 종료 후 일주일 안에 다수의 참가자가 자기 업무에 AI를 적용하기 시작했다는 피드백이 돌아왔습니다.

이론과 함께 다음 날부터 바로 업무 시간을 단축할 수 있는 방법을 함께 가져갔기 때문이라고 생각합니다. 강의 종료 직후 모니터를 다시 켜는 순간 적용할 수 있어야, 16시간이 의미 있는 시간이 됩니다.

이런 담당자분께 도움이 됩니다

• 임직원의 AI 활용도를 측정 가능한 수준까지 끌어올리고자 하는 HR · 인재개발 담당자
• 반도체 조직의 부서별 도입 우선순위를 정해야 하는 AX · DT 추진 임원
• 정보보안 정책 안에서 AI 운용 범위를 설계해야 하는 IT · 보안 담당자

특히 삼성·SK·LG 등 대기업 그룹사 환경에서 보안과 활용도 사이의 균형을 맞춰야 하는 담당자분께 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.

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

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