업무에 바로 활용하는 생성형 AI

SK 하이닉스 협력사 직군을 대상으로 진행한 AI 리터러시 과정. 발주처 보안 정책 안에서 임직원이 일상 업무에 AI를 안전하게 활용하는 방법에 집중했습니다.

SK 하이닉스 협력사 대상 과정에서 핵심은 'AI를 많이 쓰자'가 아니라 '발주처 보안 정책 안에서 어디까지 안전하게 쓸 수 있는가'였습니다. 협력사 실무자는 영문 기술 자료와 요청 문서를 빠르게 이해해야 하지만, 외부 도구 사용에는 늘 경계가 필요합니다.

수강생들이 궁금해한 것은 거창한 AI 전략보다 당장 내일부터 쓸 수 있는 기준이었습니다. 어떤 문서는 요약해도 되는지, 어떤 정보는 절대 넣으면 안 되는지, 번역·정리·초안 작성 과정에서 사람 검토를 어디에 둘지가 반복해서 등장한 질문이었습니다.

발주처 보안 정책이 엄격한데, 임직원이 외부 AI 도구를 어디까지 써도 되는지 명확하지 않습니다.

협력사 내부에는 GPT나 Claude를 한 번씩 써본 직원도 있지만, 부서별 일상 업무에 어떻게 녹일지 정리되어 있지 않습니다.

영문 기술 자료·발주처 자료를 매일 다루는데, 한국어로 빠르게 정리할 표준 워크플로우가 없습니다.

그래서 이 과정은 협력사 환경에서 가능한 AI 활용 범위와 실무 루틴을 함께 정리하는 방식으로 설계했습니다.

교육 설계에서 중요했던 지점

발주처 보안 정책 안에서 협력사 실무자가 안전하게 쓸 수 있는 AI 업무 루틴을 만드는 과정입니다.

커리큘럼은 이렇게 풀었습니다

1. LLM 리터러시 — 어느 모델을 언제 쓸지부터 정리

수강생이 가장 먼저 정리해야 하는 것은 도구 이름이 아니라 업무별 사용 기준입니다. 같은 모델도 문서 요약, 데이터 분석, 보고서 초안, 아이디어 발산에서 쓰는 방식이 달라집니다.

이 모듈에서는 다음 내용을 협력사 환경의 직군별 시나리오에 묶어 다룹니다.

• 컨텍스트 창 길이가 결과 품질에 미치는 영향
• GPT · Claude · Gemini · Grok 각 모델별 성능 차이가 발생하는 지점
• 할루시네이션이 일어나는 원리와 이를 방지하기 위한 프롬프트 패턴
• 웹서치 · 코드 인터프리터를 켜야 할 때와 끄는 편이 나은 때

"이 작업은 GPT로, 이 작업은 추론 모델로, 이 작업은 Claude로" — 협력사 환경에서는 이 감각에 더해 "어디까지 외부 모델에 데이터를 넘겨도 되는가"의 판단까지 묶어 다룹니다.

데이터 실습 — 익숙한 파일에서 바로 결과까지

협력사에는 엑셀 마스터도 계시지만 "VLOOKUP은 잘 모르겠다"고 말씀하시는 분도 함께 계셨습니다. 이 모듈은 후자를 위한 시간이기도 했습니다.

• 엑셀 함수를 자연어로 자동 생성
• VBA를 바이브코딩으로 작성해 반복 업무 자동화
• 코드 인터프리터에서 발주·납입·매출 데이터 시각화
• 가벼운 머신러닝(분류 · 예측)을 비개발자가 직접 실행

목표는 "내가 이 도구를 직접 다룰 수 있다"는 자신감을 강의 안에 만들어드리는 것이었습니다. 강의가 끝난 후 "발주처 보고서를 만드는 시간이 절반으로 줄었다"는 후기가 가장 자주 돌아왔습니다.

3. 영문 기술 자료 처리 — 협력사가 매일 부딪히는 부분

발주처에서 오는 기술 자료, 글로벌 본사 매뉴얼, 학회 논문 — 협력사 임직원이 매일 다루는 영문 자료가 적지 않습니다. 이 모듈은 한국어 정리·요약·번역 워크플로우에 집중했습니다.

• 50쪽 이상 PDF 기술 문서를 5분 안에 한국어 요약
• 표·그림이 포함된 자료의 핵심만 추출
• 사내 용어집을 학습시킨 GPT로 일관된 번역 톤 유지
• 영문 회의록·미팅 자료의 후속 액션 자동 정리

4. 나만의 GPT — 매일 쓰는 한두 개를 직접 만든다

협력사 직무에서 같은 형식의 보고서·체크리스트를 매주 작성하신다면, 그 형식을 학습시킨 개인화된 GPT를 한 번 만들어두는 편이 훨씬 효율적입니다.

이 모듈에서는 각자의 직무에서 가장 반복적인 일을 하나 골라, 그 자리에서 자기만의 GPT를 직접 만들어보는 시간을 가집니다. 예를 들면

• 발주처 회의록을 자동 정리하는 GPT
• 영문 기술 문서를 사내 용어로 요약하는 GPT
• 품질 보고서 형식을 자동으로 맞춰주는 GPT

강의가 끝날 때 모든 분이 자기 GPT를 한두 개씩 가지고 돌아가도록 진행됩니다.

5. 발주처 보안 정책 안에서의 운용

이 모듈이 사실상 본 강의의 핵심입니다. 그리고 외부 블로그에 모두 공개하기 어려운 부분이기도 합니다.

발주처(특히 SK 하이닉스처럼 보안 정책이 엄격한 환경)에 자료·코드를 납품하는 협력사 입장에서, AI를 어디까지 어떻게 활용할 것인가에 대한 내용입니다.

• 발주처 자료를 외부 모델에 넘기지 않고 처리하는 패턴
• 사내 GPT 환경 또는 로컬 모델 구축 시의 선택지
• 협력사 내부에서 AI 도입 가이드라인을 만드는 프레임워크
• 외부 모델 사용 시 필수 체크리스트 — 발주처 NDA·보안 약관과의 정합성

이 부분은 현장에서 함께 그려보아야 의미가 있는 내용이라, 강의 안에서 직접 다루고 있습니다. 보안 정책 안에서도 AI를 안전하게 활용할 방법은 충분히 존재합니다.

이런 분께 추천드립니다

• 발주처 보안 정책 안에서 임직원의 AI 활용도를 끌어올리고자 하는 협력사 인사·교육팀
• 부서별 도입 우선순위를 정해야 하는 AI 업무 전환 · DT 추진 임원
• 발주처 NDA·보안 약관과 AI 도구 사용을 정합시켜야 하는 IT · 보안 담당자

특히 SK · 삼성 · LG · 현대 등 대기업과 거래하는 협력사 환경에서, 발주처 보안 정책 준수와 사내 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.

→ 상담 문의 보내기 | 강의 카탈로그 PDF 받기

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

도입 전에 정리할 것

협력사 교육은 발주처의 신뢰를 해치지 않는 선을 분명히 해야 합니다. 권앤컴퍼니는 보안 경계를 먼저 세우고, 그 안에서 번역·정리·보고서 초안 같은 즉시 효과가 나는 업무부터 교육합니다.

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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