기업의 AI 도입은 도입 여부를 고민하는 단계를 지났습니다. 남은 질문은 도입한 AI를 어떻게 실제 성과로 바꾸느냐입니다. 프루퍼는 교육회사가 아니라 그로스 컨설팅 회사입니다. 현장에 들어가 직접 만들고 운영해 온 방식을 그대로 가르칩니다.
시중의 AI 교육 대부분은 도구 사용법을 알려주는 데서 멈춥니다. 수강생은 강의장에서는 감탄하지만 자리로 돌아오면 자기 업무에 무엇을 어떻게 붙일지 막막해합니다.
받은 과제만 처리하는 대신 현장에 들어가 진짜 문제를 다시 정의하고, 필요하면 앱과 서버와 AI까지 직접 만들어 운영효율을 끌어올립니다. 그래서 세 가지가 다릅니다.
실습 예제가 시연용이 아니라 현업에서 쓰던 것이며 강의에서 나온 피드백 또한 기업에 적용해드립니다.
진짜 문제를 다뤄 왔기 때문에 고객사 환경에 맞는 도구 또는 SI 를 중립적으로 권할 수 있습니다.
AI를 영업이익과 기업가치를 올리는 지렛대로 봅니다. 교육의 끝이 "우리 회사에 무엇을 적용할까"로 이어질 수 있도록 만듭니다.
프루퍼는 AI Native 기업입니다. 사내 시스템을 AI에 연결하는 도구를 직접 만들어 쓰고, 반복 업무를 자동화 워크플로로 돌리며, 흩어진 사내 지식을 AI가 활용하도록 구조화해 왔습니다. 남이 만든 커리큘럼을 전달하는 것이 아니라, 실제로 그렇게 일하는 회사의 방식을 공유합니다.
강의로 조직 전반의 AI 활용력을 끌어올리고, 해커톤으로 그 힘을 사내 실제 문제에 붙여 돌아가는 결과물을 만들고, 컨설팅으로 그 결과물을 실제 서비스와 성과로 연결합니다. 고객사는 필요한 지점부터 시작하면 됩니다.
임직원의 AI 활용력을 수준별로 끌어올리는 강의형 과정입니다. 조직의 AI 저변을 넓히는 가장 빠른 경로입니다.
생성형 AI의 기본기, 프롬프트 작성법, 업무 적용 감각, 보안과 윤리 기준을 다룹니다. 무엇이 되고 무엇이 안 되는지를 실패 사례로 짚어, 민감한 데이터나 규제 업무에서 선을 긋는 법까지 전달 드립니다.
사무직 실무자가 선택한 도구로 문서와 데이터와 보고서 업무를 자동화합니다. 고객사의 도구 환경에 맞춰 트랙을 고르고, 도구 사용법이 아니라 업무를 도구에 맞게 다시 설계하는 법에 초점을 둡니다.
타사의 사례가 아니라 현업의 실제 데이터와 문서로 실습합니다. 프루퍼가 사내 데이터를 구조화해 온 방식을 직무 맥락 설계에 적용해, 단발성 프롬프트가 아니라 조직에 남는 자산을 만듭니다.
Claude Code나 Cursor로 직접 만들고, 여러 에이전트를 엮어 설계하며, 사내 시스템을 AI에 연결합니다. 프루퍼가 실제로 구축해 운영하는 사내 도구를 교보재로 삼아, 시연에서 끝나지 않고 배포까지 가는 것을 목표로 합니다.
의사결정권자를 대상으로 AX 전략 판단, 투자 결정, 조직 도입 로드맵을 다룹니다. AI 도입을 비용이 아니라 영업이익과 기업가치의 지렛대로 보는 관점을 심고, 조직의 진짜 문제를 발굴합니다.
당사에서의 집합 강의와 실습을 기본으로 하고, 필요하면 온라인 송출을 병행합니다. 주강사 한 명에 분반별 기술튜터를 붙여 실습 밀도를 확보하고, 실습 결과물은 공유 보드로 모으며 사전과 사후 설문을 표준화합니다. 과정이 끝나면 각 조직이 뽑은 적용 후보를 회수해 다음 단계로 이어갑니다.
강의에서 배운 것을 사내 실제 문제에 붙여 돌아가는 결과물을 만드는 실전 과정입니다. 프루퍼가 기업 AI 심화 해커톤을 코치한 경험 위에 섭니다.
프루퍼는 실제로 배포하고 운영하는 회사라, 쓸 만한 결과물을 실제 서비스로 잇는 길을 압니다.
업무 시간을 얼마나 줄였는지, 실제 데이터로 돌아가는지, 다른 팀으로 넓힐 수 있는지를 봅니다.
막히는 지점에서 실제 구현을 함께 풉니다.
문제 발굴 워크숍으로 시작합니다. 각 팀이 AI로 없앨 반복 업무나 풀고 싶은 문제를 정하고, 프루퍼가 그 문제의 크기를 함께 가늠합니다. 킥오프에서 도구를 세팅하고 팀을 짜고 데이터를 준비한 뒤, 코치가 붙어 빌드를 돕습니다. 심사는 절감 시간, 완성도, 재사용성, 배포 적합성을 기준으로 하고, 유망한 결과물은 컨설팅 과정으로 넘겨 실제 서비스로 만듭니다.
AI 활용법을 가르치는 데 그치지 않고, 회사의 일하는 방식과 수익 구조를 AI로 다시 설계해 직접 만들고 운영합니다.
사업과 수익 구조를 다시 설계하고, 채용과 육성, 역할을 재편합니다. AI 도입을 조직의 관점에서 봅니다.
기획부터 앱, 서버, AI까지 직접 구현하고 검증합니다. 사내 도구와 에이전트를 만들고 데이터를 정비합니다.
현행 프로세스를 진단하고 AI 전환의 우선순위를 세워 파일럿을 설계합니다.
진단으로 시작해 파일럿으로 효과를 확인하고, 실행 단계에서 실제로 만들어 운영하며, 성과를 기업가치 관점에서 검증합니다. 프루퍼는 실무에 직접 참여하고, 비용은 프로젝트 참여와 성과 인센티브로 구성합니다. 단순한 컨설턴트가 아닌 협업 대상자로 기능합니다.
리더 과정에서 나온 우선순위와 해커톤에서 나온 결과물이 그대로 이 진단의 입력이 됩니다. 교육에서 찾은 문제를 컨설팅에서 실제 서비스로 만듭니다.
강의는 인원과 일수 기준으로, 해커톤은 기간과 코치 규모와 결과물 수준으로, 컨설팅은 프로젝트 참여와 성과 인센티브로 견적을 잡습니다. 어느 경우든 교육 예산을 실제 도구 자산과 성과로 잇는 경로를 함께 제시합니다.
확인하는 방법이 상품마다 다릅니다. AX 강의에서는 사전과 사후 설문을 같은 문항으로 돌리고 수강생이 공유 보드에 올린 실습 결과물을 함께 검토합니다. AX 해커톤에서는 절감 시간과 완성도, 재사용성, 배포 적합성으로 심사합니다. AX 컨설팅에서는 도입 뒤의 성과를 기업가치 관점에서 검증하고, 비용을 프로젝트 참여 대가와 성과 인센티브로 구성합니다. 성과가 나야 프루퍼의 몫도 나옵니다.
수강생 본인의 업무 자료로 실습하는 것이 원칙입니다. 이론을 설명한 다음에는 반드시 그 자료를 들고 실습하고, 만든 결과물을 공유 보드에 올려 서로 피드백을 받습니다. L3 직무 특화에서는 직무 조직 단위로 묶어 그 직무의 실제 데이터와 문서를 그대로 씁니다. 민감한 자료는 실습을 시작하기 전에 AI에 넣지 않을 자료로 정해 두고 더미 데이터로 대체합니다.
됩니다. 어느 과정이든 실습을 시작하기 전에 AI에 넣지 않을 자료의 목록과 더미 데이터 원칙을 먼저 정하고, AI에 입력하는 것이 곧 외부 전송이라는 전제를 수강생 전원에게 공유합니다. L1 AI 리터러시에서는 민감한 데이터와 규제 업무에서 선을 긋는 법을 실패 사례를 들어 설명합니다. 보안 정책 자체를 새로 세워야 하는 상황이라면 규제와 민감 데이터 환경에서도 AI를 도입하도록 설계하는 일까지 AX 컨설팅에서 맡습니다.
고객사가 쓰는 도구에 맞춰 트랙을 고릅니다. L2 도구 실무에서는 Claude, Copilot, Gemini 가운데 하나를 골라 진행하고, L4 파워유저와 에이전트에서는 수강생이 Claude Code나 Cursor로 직접 만듭니다. 프루퍼는 이 도구를 실무에서 다뤄 왔기 때문에 특정 도구에 얽매이지 않고 고객사 환경에 맞는 것을 중립적으로 권합니다. 아직 도구를 정하지 못했다면 무엇을 도입할지 고르는 일부터 함께 합니다.
집합 강의와 실습이 기본이고 여기에 온라인 송출을 병행합니다. 한자리에 모이는 인원은 실습을 그대로 하고, 떨어진 사업장의 인원은 송출로 같은 회차를 함께 듣습니다. 사업장이 몇 군데인지, 어느 인원을 모을 수 있는지를 AX 도입 상담에서 확인하고 회차 구성을 함께 정합니다.
AX 도입 상담이 먼저입니다. 조직 규모와 목표를 듣고 커리큘럼 초안과 견적, 일정을 함께 드립니다. 견적 기준은 상품마다 다릅니다. AX 강의는 인원과 일수로, AX 해커톤은 기간과 코치 규모와 결과물 수준으로, AX 컨설팅은 프로젝트 참여 대가와 성과 인센티브로 산정합니다. 도입 여부는 이것을 다 보신 다음에 정하시면 됩니다.