기업 성과로 이어지는
AI 교육 커리큘럼
기업의 AI 도입은 도입 여부를 고민하는 단계를 지났습니다. 남은 질문은 도입한 AI를 어떻게 실제 성과로 바꾸느냐입니다. 프루퍼는 평범한 교육회사가 아닌 그로스 컨설팅 기업입니다. 현장에 들어가 직접 만들고 운영해 온 방식을 그대로 가르칩니다.
- Claude
- ChatGPT
- Gemini
- Claude Code
- Antigravity
- Codex
예산은 이미 집행되었는데,
일하는 방식은 그대로인가요?
시중의 AI 교육 대부분은 도구 사용법을 알려주는 데서 멈춥니다. 수강생은 강의장에서는 감탄하지만 자리로 돌아오면 자기 업무에 무엇을 어떻게 붙일지 막막해합니다.
남은 질문은 도입한 AI를 어떻게 실제 성과로 바꾸느냐입니다. 교육의 끝이 '우리 회사에 무엇을 적용할까'로 이어지지 않으면, 집행된 예산은 자산으로 남지 않습니다.
'기업가치를 증명합니다'를
교육에 그대로 옮겨 드립니다.
받은 과제만 처리하는 대신 현장에 들어가 진짜 문제를 다시 정의하고, 필요하면 앱과 서버와 AI까지 직접 만들어 운영효율을 끌어올립니다. 그래서 세 가지가 다릅니다.
강의만 하는 강사가 아닌 전문 FDE
실습 예제가 시연용이 아니라 현업에서 쓰던 것이며 강의에서 나온 피드백 또한 기업에 적용해드립니다.
실무를 고려한 솔루션 선택
진짜 문제를 다뤄 왔기 때문에 고객사 환경에 맞는 도구 또는 SI를 중립적으로 권할 수 있습니다.
기업가치를 끌어올리는 지렛대
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 시작해 컨설팅을 넘어
AI Native 업무환경까지
강의로 조직 전반의 AI 활용력을 끌어올리고, 해커톤으로 그 힘을 사내 실제 문제에 붙여 돌아가는 결과물을 만들고, 컨설팅으로 그 결과물을 실제 서비스와 성과로 연결합니다. 마지막에는 임직원이 쓰는 업무툴을 연동해 AI Native 업무환경을 구축하고 나옵니다. 고객사는 필요한 지점부터 시작하면 됩니다.
리더 세션에서 나온 우선순위와 해커톤에서 나온 결과물이 그대로 컨설팅 진단의 입력이 됩니다. 컨설팅에서 정한 업무와 업무툴 목록은 업무환경 구축의 설계도가 됩니다. 각 단계의 산출물이 다음 단계의 재료가 되기 때문에, 과정이 끝나도 조직에 자산이 남습니다.
사내 AI 교육을 전 직원 리터러시부터
파워유저 양성까지
임직원의 AI 활용력을 수준별로 끌어올리는 강의형 과정입니다. 조직의 AI 저변을 넓히는 가장 빠른 경로입니다.
AI 리터러시
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.
도구 실무
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.
직무 특화
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.
파워유저와 에이전트
고객사 스택에 맞춰 Claude Code, Google Antigravity, Codex 가운데 하나를 골라 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.
의사결정권자부터 움직여야
조직이 따라옵니다
임직원 과정만으로는 조직이 바뀌지 않습니다. 도입을 결정하는 자리에서 먼저 관점을 맞추고, 강의를 실습이 살아 있는 형태로 운영해야 교육이 자산으로 남습니다.
리더 세션
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.
팀이 자기 업무를 들고 오는
사내 AI 해커톤
강의에서 배운 것을 사내 실제 문제에 붙여 돌아가는 결과물을 만드는 실전 과정입니다. 프루퍼가 기업 AI 심화 해커톤을 코치한 경험 위에 섭니다.
시연에서 끝나지 않습니다
프루퍼는 실제로 배포하고 운영하는 회사라, 쓸 만한 결과물을 실제 서비스로 잇는 길을 압니다.
심사 기준은 데모가 아니라 밸류
업무 시간을 얼마나 줄였는지, 실제 데이터로 돌아가는지, 다른 팀으로 넓힐 수 있는지를 봅니다.
코치가 실전 빌더
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.
AX 컨설팅으로 진단부터
운영까지 맡습니다
AI 활용법을 가르치는 데 그치지 않고, 회사의 일하는 방식과 수익 구조를 AI로 다시 설계해 직접 만들고 운영합니다.
비즈니스와 조직
사업과 수익 구조를 다시 설계하고, 채용과 육성, 역할을 재편합니다. AI 도입을 조직의 관점에서 봅니다.
개발과 구축
기획부터 앱, 서버, AI까지 직접 구현하고 검증합니다. 사내 도구와 에이전트를 만들고 데이터를 정비합니다.
진단과 전환
현행 프로세스를 진단하고 AI 전환의 우선순위를 세워 파일럿을 설계합니다.
AX 특화 서비스
- 프루퍼가 사내에서 쓰는 AI 기반 개발 방식을 고객사 조직에 이식합니다.
- 고객사의 사내 시스템과 문서, 데이터를 AI에 연결하는 도구를 구축합니다.
- 사내에 흩어진 지식과 데이터를 AI가 활용하도록 구조화합니다.
- 반복 업무를 실제 자동화 워크플로로 구현합니다.
- 규제와 민감 데이터 환경에서도 AI를 도입하도록 설계합니다.
참여 방식
진단으로 시작해 파일럿으로 효과를 확인하고, 실행 단계에서 실제로 만들어 운영하며, 성과를 기업가치 관점에서 검증합니다. 프루퍼는 실무에 직접 참여하고, 비용은 진단 범위와 산출물, 실제 투입 일수를 기준으로 구성합니다. 단순한 컨설턴트가 아닌 협업 대상자로 기능합니다.
리더 세션에서 나온 우선순위와 해커톤에서 나온 결과물이 그대로 진단의 입력이 됩니다. 진단에서 정한 업무와 업무툴 목록은 다음 단계인 AI Native 업무환경 구축의 설계도가 됩니다.
쓰던 업무툴 그대로
AI Native 업무환경으로
교육과 컨설팅에서 정한 것을 현장에서 실제로 돌아가게 만들고 나옵니다. 임직원이 이미 쓰는 업무툴을 사내망과 계정 정책 안에서 Claude와 연동하고, 필요한 것은 추가해, 회사 맥락 위에서 일하는 환경을 구축합니다.
- Slack
- Google Drive
- 메일, 캘린더
- 그룹웨어, 사내 시스템
업무툴에서 생산되는 대화, 문서, 결정을 회사의 개념과 관계로 정리한 지식 구조
- 고객
- 제품
- 조직
- 결정
- 규정
- 업무 절차
- 컨텍스트
- 기록
온톨로지를 읽고 답하고 만듭니다
조직별 권한 안에서 일합니다
현장에서 임직원이 쓰는 업무툴을 사내망과 계정 정책 안에서 Claude와 연결합니다.
흩어진 대화와 문서를 회사 개념과 관계로 정리해 기업 온톨로지를 구축합니다.
각 업무툴이 온톨로지에 기록을 더하고, 동시에 온톨로지를 꺼내 쓰도록 세팅합니다.
임직원이 온톨로지 기반으로 일하도록 조직별 권한과 작업 규칙을 세팅하고, 돌아가는 것을 확인한 뒤 나옵니다.
채널에서 내린 결정과 Drive의 문서가 온톨로지의 고객, 제품, 업무 절차에 연결됩니다. 임직원이 Claude에 물으면 그 연결을 근거로 답하고, 새로 정한 것은 다시 온톨로지에 기록됩니다. 담당자가 바뀌어도 조직의 맥락이 사람에게 묶이지 않습니다.
필요한 단계부터 시작합니다
강의는 인원과 일수 기준으로, 해커톤은 기간과 코치 규모와 결과물 수준으로, 컨설팅과 구축은 진단 범위와 산출물 기준으로 견적을 잡습니다. 어느 경우든 교육 예산을 실제 도구 자산과 성과로 잇는 경로를 함께 제시합니다.
교육 이후에
기업에 남는 것
자주 묻는 질문
교육이 끝나고 효과는 무엇으로 확인합니까.
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, 그 검증 결과를 다음 단계의 판단 근거로 그대로 넘겨 드립니다.
실습은 우리 회사 업무 자료로 합니까.
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.
사내 보안 정책상 외부 AI 도구를 쓰기 어렵습니다. 그래도 됩니까.
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. 보안 정책 자체를 새로 세워야 하는 상황이라면 규제와 민감 데이터 환경에서도 AI를 도입하도록 설계하는 일까지 AX 컨설팅에서 맡습니다.
우리가 이미 쓰는 AI 도구가 있는데 그 도구로 가르칩니까.
고객사가 쓰는 도구에 맞춰 트랙을 고릅니다. L2 도구 실무에서는 Claude, Copilot, Gemini 가운데 하나를 골라 진행하고, L4에서는 Claude Code, Google Antigravity, Codex 가운데 고객사 스택에 맞는 도구로 직접 만듭니다. 아직 도구를 정하지 못했다면 무엇을 도입할지 고르는 일부터 함께 합니다.
사업장이 흩어져 있는데 온라인으로 할 수 있습니까.
집합 강의와 실습이 기본이고 여기에 온라인 송출을 병행합니다. 한자리에 모이는 인원은 실습을 그대로 하고, 떨어진 사업장의 인원은 송출로 같은 회차를 함께 듣습니다. 회차 구성은 AX 도입 상담에서 함께 정합니다.
견적과 일정은 언제 나옵니까.
AX 도입 상담이 먼저입니다. 조직 규모와 목표를 듣고 커리큘럼 초안과 견적, 일정을 함께 드립니다. AX 강의는 인원과 일수로, AX 해커톤은 기간과 코치 규모와 결과물 수준으로, AX 컨설팅과 업무환경 구축은 진단 범위와 산출물, 실제 투입 일수로 산정합니다. 도입 여부는 이것을 다 보신 다음에 정하시면 됩니다.
성과로 이어지는 기업 AI 교육 업체를
찾고 계셨다면.
강의, 해커톤, 컨설팅, AI Native 업무환경 구축. 어느 지점부터 시작할지 함께 정해봅시다.