AI를 잘 쓰는 직원 한 명은 더 이상 '도구를 잘 쓰는 사람'이 아닙니다. 문의, ERP, 데이터, 문자, 메일, 마케팅, 보고서, 내부 페이지를 연결해 회사의 업무 구조를 바꾸는 사람입니다.
커머스는 상품 등록과 CS를 자동화합니다. 전문직은 문서 검토와 리서치를 바꿉니다. 제조업은 발주, 재고, 견적, 생산 데이터의 흐름을 다시 설계합니다. 이제 AI는 '해도 되는 옵션'이 아니라, 회사의 기본 운영 방식이 되고 있습니다.
고객 문의를 수집하고, 의도를 분류하고, 상담 이력을 요약하고, 담당자에게 필요한 정보만 전달합니다.
고도몰, 오프라인 ERP, 엑셀, 메일, 카카오, 문자 데이터를 한 흐름으로 묶어 2차 자동화를 만듭니다.
상태가 바뀌면 알림이 나가고, 고객군이 바뀌면 메시지가 발송되고, 성과는 자동으로 정리됩니다.
이력서 요약, 지원자 비교, 면접 질문 생성, 내부 규정 검색처럼 사람이 반복하던 사전 작업을 줄입니다.
회의록, 업무 지시, 시장 조사, 경쟁사 분석, 내부 보고서 초안을 빠르게 만들고 검토 시간을 줄입니다.
외부 판매용 플랫폼이 아니라 내부 담당자가 쓰는 페이지라면, AI와 낮아진 개발 허들이 엄청난 무기가 됩니다.
아닙니다. 적어도 내부 업무 자동화라면 답이 달라졌습니다.
우리는 외주를 많이 해본 개발사입니다. 그래서 더 확실히 말할 수 있습니다. 지금은 외주사가 고객사의 도메인 지식을 힘들게 학습하는 것보다, 이미 도메인 지식을 가진 내부 핵심 인물이 낮아진 개발 허들을 넘어 직접 시스템화하는 편이 훨씬 빠르고, 장기적으로 훨씬 저렴합니다.
분명히 지금 대표님의 회사 안에도 있습니다. ChatGPT와 Claude를 만져보고, 간단한 페이지나 결과물을 만들어보며, "이거 조금만 더 알면 우리 회사 업무를 바꿀 수 있을 것 같은데"라고 느끼는 사람. 대표님이 해야 할 일은 그 사람에게 도구와 교육을 지원하는 것입니다.
혼자서 매출, CS, 마케팅, 정산, 발송, 보고까지 처리해야 한다면 자동화는 선택이 아니라 생존 장치입니다. 개발자가 아니어도 내 사업의 흐름을 시스템으로 바꾸는 법을 배웁니다.
직원에게 AI 결제만 해주는 것으로는 부족합니다. 막히는 지점을 넘어 실제 업무 자동화 결과물을 만들 수 있도록 '개발 배경지식'과 '구조를 보는 법'을 심어줘야 합니다.
엑셀, 메일, 카카오, ERP, 쇼핑몰, 문서 사이를 매일 오가며 병목을 가장 잘 아는 사람. 바로 그 사람이 자동화 담당자가 될 때 성과가 가장 빠르게 나옵니다.
이미 AI를 쓰고 있지만 어딘가 막히는 사람. API, OCR, DB, 관리자 페이지, 워크플로우, 비정형 데이터 처리의 큰 그림을 잡아 답답함을 해소합니다.
단순 개발 강의는 많습니다. 하지만 비개발자가 4주 만에 개발자의 모든 지식을 가져갈 수는 없습니다. 그리고 그럴 필요도 없습니다.
AI 시대의 비개발자에게 필요한 건 HTML 태그를 외우는 것이 아니라, 데이터가 어디에서 들어오고, 어디에 저장되고, 어떤 조건에서 무엇이 실행되고, 사람이 어디에서 승인해야 하는지 설계하는 능력입니다.
AI는 나무를 보는 데 필요한 세부를 도와줍니다. 우리는 숲을 보는 법을 가르칩니다.
목표는 "강의를 들었다"가 아닙니다. 수강생이 회사 안에서 실제로 자동화 후보를 찾고, 작은 관리자 페이지와 데이터 흐름을 만들고, AI와 도구를 연결해 결과물을 내는 것입니다.
프론트엔드, 백엔드, DB, API, 서버, 웹훅, 크롤링, OCR, 자동화 도구의 역할을 비개발자 언어로 정리합니다. 개발자가 되기 위한 공부가 아니라, AI에게 일을 제대로 시키기 위한 구조를 배웁니다.
문의, 주문, 정산, 재고, 보고, HR, 마케팅 업무를 입력·처리·저장·알림·승인 구조로 쪼갭니다. "뭘 자동화할지"가 아니라 "어떤 순서로 자동화해야 ROI가 큰지"를 잡습니다.
정형 데이터와 비정형 데이터를 다루고, API가 있는 경우와 없는 경우를 나눠 접근합니다. 안 되는 것처럼 보이는 업무도 우회 경로, 브라우저 자동화, OCR, 메일 파싱, 시트 연동 등으로 해결하는 사고방식을 배웁니다.
복잡한 SaaS나 대규모 플랫폼이 아니라 내부에서 쓰는 페이지, 내부 ERP, 자동 보고, 알림 시스템을 만드는 방향으로 마무리합니다. 수강 후에도 스스로 개선할 수 있도록 점검표와 운영 기준을 세웁니다.
강의는 단순한 도구 사용법이 아닙니다. 회사 안의 데이터를 묶고, 자체 ERP를 만들고, 전사 업무를 관리하고, 결국 매출까지 끌어올리는 흐름을 직접 손에 쥡니다.
흩어진 엑셀·시트·문서를 우리 회사 데이터 구조에 맞춰 통합. 외주 의존 없이 내부에서 직접 설계합니다.
거대한 SaaS가 아니라 우리 회사 흐름에 정확히 맞는 가벼운 내부 ERP. 만들고 바로 고칠 수 있는 사람이 회사 안에 생깁니다.
고객 문의, 주문, 정산, 마케팅, HR이 한 흐름으로 묶이고 각 단계에서 무엇이 막혔는지 즉시 보입니다.
반복 업무가 줄고 의사결정이 빨라지면서, 결국 회사 매출이 따라옵니다. 실제 수강생 중에는 매출이 10배 증가한 사례도 있습니다.
강의에서 끝나지 않습니다. 수강생이 회사로 돌아가 직접 만든 결과물이 매출 지표까지 흔든 사례들입니다.
회사 전반의 반복 업무를 묶고 사람은 판단에만 집중하는 구조로 전환.
리스크 점검과 대량 업로드 흐름을 자동화해 운영 부담을 절반 이하로.
흩어진 플랫폼 데이터를 한 곳에서 본다 = 의사결정 속도가 달라진다.
채널별로 흩어진 데이터를 묶어 고객 행동 양식을 한 화면에서 분석.
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고객이 원하는 것이 SaaS, 대규모 플랫폼, 복잡한 트래픽 처리, 보안 요구가 큰 서비스라면 여전히 전문 개발사의 역할이 큽니다. 하지만 내부 관리자용 페이지, 내부 ERP, 업무 자동화, 데이터 연결이라면 이야기가 다릅니다.
이 강의는 AI 툴 사용법을 나열하는 강의가 아니라, 회사 안에서 실제 자동화 결과물을 만들 수 있도록 판단 기준과 구현 감각을 심어주는 과정입니다.
가능합니다. 다만 단순 사용법 강의는 아닙니다. 비개발자가 AI에게 일을 제대로 시키기 위해 꼭 알아야 하는 개발 배경지식을 압축해서 다룹니다. 목적은 개발자가 되는 것이 아니라, 회사 업무를 시스템화할 수 있는 사람이 되는 것입니다.
목표 자체가 실전 적용입니다. 문의, 데이터 통합, 내부 관리자 페이지, 알림, 메일, 문자, OCR, 비정형 데이터 처리처럼 실제 회사에서 자주 막히는 주제를 기준으로 배웁니다.
오히려 좋습니다. 내부 담당자가 구조를 이해하면 외주사와의 커뮤니케이션 품질도 올라갑니다. 무엇을 맡기고, 무엇은 내부에서 직접 만들고, 무엇은 AI로 처리할지 판단할 수 있습니다.
커머스, 전문직, 제조업, 교육, 콘텐츠, B2B 서비스 등 업종보다 중요한 것은 반복 업무, 데이터 흐름, 담당자 병목이 있는지입니다. 그것이 있다면 적용 지점은 반드시 있습니다.
네. 강의 내용은 물론, 수강 후 실제 업무에 적용하다 막히는 부분까지 기간 무제한 무상으로 답변드립니다. 제가 아는 범위라면 언제든 부담 없이 문의해주세요. 강의의 진짜 효과는 수강 후 6개월에 나타난다고 보고, 그 시점까지 함께합니다.
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세상은 이미 이런 방식으로 바뀌고 있습니다. 경쟁사는 직원들의 AI 역량을 강화시키고, 내부 자동화 실험을 시작하고, 작은 결과물을 쌓고 있습니다. 지금 필요한 것은 더 많은 회의가 아니라, 시도하는 사람에게 제대로 된 방향과 지원을 주는 것입니다.
프로젝트 404