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.

안녕하세요, 권앤컴퍼니의 권기현입니다. 이번에는 SK 하이닉스 협력사 직군 대상으로 진행한 AI 리터러시 과정을 소개하려고 합니다. 어떻게 설계했고, 무엇을 다뤄고, 협력사 환경에서 어떤 점이 특히 중요했는지에 대한 기록입니다.

기업 AI 교육을 검색하다 이 페이지에 도착하셨다면, 발주처 보안 환경과 사내 AI 활용 사이에서 비슷한 고민을 갖고 계실 가능성이 높습니다.

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.

이 강의는 위 세 가지 질문에 협력사 환경에 맞는 답을 제시하는 과정으로 설계되었습니다.

한 줄 요약

발주처 보안 정책 안에서, 다음 날 출근해서 바로 켤 수 있는 도구·프롬프트·체크리스트를 들고 가실 수 있도록 구성했습니다.

다섯 가지 모듈로 나누어 진행했습니다

1. LLM 리터러시 — 어느 모델을 언제 쓸지부터 정리

업무에 AI를 도입할 때 가장 먼저 무너지는 부분이 여기입니다. 한 가지 도구만 알고 시작하면 모든 일에 같은 망치를 휘두르게 됩니다.

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.

2. 데이터 분석 — 엑셀이 어려웠던 분도 30분 만에 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·교육 담당자
• 부서별 도입 우선순위를 정해야 하는 AX · 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.

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

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