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예산이 넉넉하지 않다면 — 8시간 리터러시부터 시작하는 단계적 AI 교육
처음부터 크게 시작할 필요는 없습니다. 전 직원 8시간 리터러시로 출발해 실무 생산성, 조직 도입으로 넓혀가는 단계적 구성과, 한정된 예산에서 효과를 키우는 운영 방법을 정리했습니다.
고객 응대가 달라진다 — CS·챗봇 과정이 남기는 스크립트와 시나리오
담당자마다 답이 달라지고 같은 질문에 매번 새로 답하는 CS 업무. NUGUNA 출강 4개 과정이 남기는 응대 스크립트·FAQ 템플릿·챗봇 시나리오를 정리했습니다.
AI 이해 역량: 원리를 알면 AI가 틀리는 지점이 보인다
다음 말 예측, 학습 시점, 컨텍스트 한도, 도구별 기능 차이 — AI가 그럴듯하게 틀리는 네 가지 원리와 업무에서 피하는 습관, 무료 AI 역량평가로 내 이해 수준을 확인하는 방법을 정리했습니다.
공공기관 AI 활용 준비도 점검: 가이드라인·보안·교육, 무엇부터 할까
국정원 보안 가이드라인부터 행안부 공공부문 AI 도입·활용 가이드까지, 쌓여 온 지침을 부서 기준으로 옮기는 순서와 AI 도입 진단 제도·거버넌스 영역으로 기관의 준비도를 점검하는 방법을 정리했습니다.
금융·보험 조직의 AI 활용 준비도 — 규제 산업일수록 진단이 먼저인 이유
금융·보험 조직은 고객·신용정보를 다루기 때문에 AI 활용보다 사용 기준·업무용 계정·검증 절차가 먼저 서야 합니다. 금융위원회 규제 흐름과 함께 조직 진단으로 준비도를 확인하는 법을 정리했습니다.
협회·비영리 단체의 AI 도입 진단, 적은 인원으로 시작하는 현실적인 방법
회원 안내문·사업 보고서·제안서·후원자 소통에 AI를 쓰기 시작한 협회·비영리 단체를 위해 개인정보, 예산·지원 제도 확인, 상근자와 자원봉사자 격차, 1페이지 가이드 만들기를 진단 기준으로 정리합니다.
AI 교육, 과정부터 고르면 실패하는 이유 — 조직 진단이 먼저인 5가지 근거
AI 교육이 현업 변화로 이어지지 않는 5가지 패턴(수준 불일치·적용 업무 부재·사용 기준 부재·실행 주체 부재·측정 부재)을 데이터로 짚고, 12문항 조직 진단이 각 실패를 교육 전에 어떻게 드러내는지 설명합니다.
직원 절반이 이미 AI를 쓴다 — 회사가 모르는 사이 생기는 일
국내 근로자 51.8%가 업무에 생성형 AI를 쓰고, AI 사용자의 78%는 개인 도구를 가져와 씁니다. 사용 비율·계정·기준의 조합으로 드러나는 '관리되지 않는 AI 사용' 위험과 금지보다 기준을 먼저 세워야 하는 이유를 정리했습니다.
AI 역량평가의 사각지대와 숨은 역량 — 자기평가와 실제 판단의 차이 읽는 법
자신 있는 영역일수록 확인을 건너뛰는 이유와 연구 근거, AI 역량평가의 50%p·25%p 차이 표시가 뜻하는 것, 사각지대·숨은 역량별로 결과를 받은 뒤 할 일을 정리했습니다.