열심히 달려도 제자리인 느낌이에요.
세상은 점점 빨라지는데, 도구만 바뀌고 내 일하는 방식은 그대로. 무엇부터 손대야 할지 모르겠습니다.
ONE-DAY CLASS · 3시간
AI를 '써보는' 사람에서 'AI로 일하는' 사람으로, 하루 만에.
도구 하나를 소개하는 수업이 아닙니다. AI를 동료처럼 부리는 감각을 잡고, 하네스·컨텍스트·루프라는 세 가지 축으로 AI에게 일을 맡기는 방법을 3시간 안에 익힙니다. 마지막엔 경매 한 건을 처음부터 끝까지 AI와 함께 처리하는 실전 사례로 마무리합니다.
3시간 집중 세션
오프라인 실습 중심
코딩 지식 불필요
실제 URL 결과물
- 180분
- 오프닝부터 실전 사례까지 압축한 하루 세션
- 3축
- 하네스 · 컨텍스트 · 루프 엔지니어링
- 5파트
- 기초·시장·비교·생산성·실전으로 이어지는 흐름
- 1건
- 경매 한 건의 일생으로 배우는 실전 통합 데모
이런 고민, 있으셨죠?
AI는 써봤는데, 왜 매번 결과가 들쑥날쑥할까요.
GPT, Claude, Gemini… 뭘 언제 써야 하죠?
모델 이름과 '규모' 이야기는 많이 들었지만, 정작 내 업무엔 어떤 걸 어떻게 골라야 하는지 기준이 없습니다.
한 번은 잘 나오고, 한 번은 엉뚱해요.
같은 도구인데 결과 편차가 큽니다. 운이 아니라 '방법'으로 품질을 끌어올리는 법을 배우고 싶습니다.
이 수업의 뼈대
AI를 '동료'로 만드는 네 가지 능력을 배웁니다.
Harness Engineering
하네스 — 모델에 고삐를 씌우기
전문가의 노하우를 규칙과 틀로 바꿔 AI에게 씌웁니다. 같은 케이스라도 흔들리지 않고 원하는 품질로 나오게 만드는 방법입니다.
Context Engineering
컨텍스트 — 맥락을 챙겨 주기
AI를 '두 번째 뇌'로 쓰는 법. 필요한 자료·배경·기준을 제때 넣어 주어, AI가 내 상황을 알고 답하게 만듭니다.
Loop Engineering
루프 — 목표를 주고 반복시키기
한 번의 지시가 아니라, 목표를 주고 계획·실행·자체 점검을 스스로 돌게 합니다. 결과의 완성도를 올리는 핵심 습관입니다.
Model Selection
용도별 도구 고르기
비싼 최고 모델과 빠른 모델을 언제 쓰는지, 두 AI에게 서로 비교·검증시키는 법까지. 상황에 맞는 선택 기준을 세웁니다.
수강 전 → 후
하루가 지나면, AI를 대하는 태도가 바뀝니다.
Before · 수강 전
- 검색하듯 질문하고, 나온 대로 복붙한다
- 결과가 나쁘면 AI 탓을 하고 포기한다
- 어떤 모델을 써야 할지 늘 헷갈린다
- '코딩은 개발자만' 이라고 생각한다
After · 수강 후
- 역할·기준·자료를 묶어 '작업 지시'를 한다
- 루프와 검증으로 품질을 스스로 끌어올린다
- 업무별로 맞는 모델을 근거를 갖고 고른다
- 말과 샘플만으로 간단한 도구를 직접 만든다
180분 커리큘럼
실제 슬라이드 흐름을 5개 파트로 따라갑니다.
- 도구가 아니라 동료로 쓰는 관점
- 인류가 지식을 쌓고 물려준 방식
- 뇌의 한계, 그리고 AI로 사라지는 한계
- 달려도 제자리인 시대의 생존법
- 헷갈리는 용어 정리 — 규모의 진짜 의미
- 데이터(읽은 양)와 규모의 관계
- 여러 단계로 '생각'하기, 번역·코딩·시험
- ChatGPT는 어떻게 답을 만드나
- 누구도 본 적 없는 속도의 변화
- 전략 자산이 된 모델 경쟁
- SEO 다음은 GEO — 노출 전략의 이동
- 기능 하나짜리 앱·SaaS의 위기
- 자연어만으로 AI가 직접 앱을 만든다
- 바이브코딩으로 직접 만든 것들
- 해고와 1인 유니콘이 동시에
- 겔만 망각 효과와 전문성의 귀환
- 타이핑 말고 말로 시키기
- 설명 말고 샘플 주기
- 두 AI에게 비교·검증시키기
- 경매 한 건의 일생 — 통합 실전 데모
직접 보고, 따라 만듭니다
추상적인 이야기로 끝내지 않습니다.
Live Demo
경매 한 건의 일생
물건 발굴부터 권리 분석, 예상 낙찰가 추정까지 — 경매 한 건을 AI와 함께 처음부터 끝까지 처리하는 통합 데모를 봅니다.
Vibe Coding
말로 만든 미니 도구
코드 문법 대신 원하는 결과를 설명하는 것만으로, 실제로 열리는 URL을 가진 웹 도구·미니게임이 만들어지는 과정을 확인합니다.
Compare
두 AI 교차 검증
같은 과제를 서로 다른 모델에 맡기고, 결과를 비교·검증시키는 실습. 어떤 도구가 어떤 일에 강한지 감각으로 익힙니다.
추천 대상
이런 분이라면, 하루가 가장 짧게 느껴질 거예요.
- AI를 써봤지만 매번 결과가 들쑥날쑥한 직장인
- 기획·마케팅·운영 업무를 AI로 자동화하고 싶은 실무자
- 투자·리서치 공부에 AI를 제대로 붙여보고 싶은 분
- 개발 지식 없이 간단한 도구를 직접 만들어보고 싶은 분
- 팀에 AI 활용 문화를 빠르게 전파해야 하는 리더
- 정규반 등록 전에 큰 그림을 먼저 잡고 싶은 분
자주 묻는 질문
수강 전에 가장 많이 묻는 것들
코딩을 전혀 몰라도 따라갈 수 있나요?
네. 문법 수업이 아니라 AI에게 요구사항을 설명하고 결과를 다듬는 실습 중심입니다. 바이브코딩 파트도 '말로 시키는' 방식이라 코딩 경험이 없어도 괜찮습니다.
원데이와 정규반은 뭐가 다른가요?
원데이는 큰 그림과 감각을 잡는 하루 입문입니다. 정규반은 4주 동안 실제 업무 소재를 가져와 반복 실습하고, URL이 있는 결과물을 남기는 과정입니다.
노트북이나 준비물이 필요한가요?
오프라인 실습 중심 세션이라 노트북이 있으면 함께 따라 하기 좋습니다. 계정·환경 준비는 시작 전에 안내드립니다.
수업 자료는 어디서 볼 수 있나요?
수업은 슬라이드를 함께 보며 실습하는 방식으로 진행됩니다. 발표 자료는 수업 중에 함께 보며, 필요한 참고 자료는 수강생에게 별도로 안내드립니다.
다음 단계
하루로 감을 잡았다면, 4주로 습관과 결과물을 만드세요.
원데이 클래스는 시작점입니다. 실제 업무에 붙이는 반복 실습은 정규반에서 이어집니다.