AI Agent 과정 신규런칭
AI 활용 교육,
그 다음 단계는 무엇일까요?
AI를 ‘쓰는 단계’를 넘어, 이제 반복 업무를 맡기는 단계로 넘어갈 차례입니다.
개인 활용을 조직 자동화로 확장하는 AX 심화 과정을 설계합니다.
2026 New
AI Agent 과정 보러가기AI Agent 과정 신규런칭
AI 활용 교육,
그 다음 단계는
무엇일까요?
AI를 ‘쓰는 단계’를 넘어, 이제 반복 업무를 맡기는
단계로 넘어갈 차례입니다.
개인 활용을 조직 자동화로 확장하는
AX 심화 과정을 설계합니다.
데이터도 많고, AI도구도 늘었고, 교육도 했는데
조직의 일하는 방식은 왜 그대로일까요?
대부분은 ”조직의 문제와 단계에 맞지 않는 교육”을 선택했기 때문입니다.
데이터다이빙은 일률적인 교육 제공 대신, 함께 조직의 위치를 파악하고
데이터와 AI로 일하는 방식의 Next Step을 설계합니다.
조직들은 이미, 같은 단계에 있지 않습니다.
AI와 데이터를 쓰는 방식은 조직마다 다릅니다.
중요한 건 하나입니다.
데이터다이빙이 정의하는 AX성숙단계
STEP 0
AI·데이터 교육을 아직 도입하지 않았거나, 도입 필요성을 내부에서 설득 중
STEP 1
교육은 했지만 개인 경험에 머물러, 업무 방식은 그대로
STEP 2
AI 교육이나 실험은 있었으나,
개인의 자발적 활용에 머물러 있고 팀 단위 업무에는 반영되지 않은 단계
STEP 3
AI 활용을 더 확장하고 싶지만,
데이터가 흩어져 있거나 정리·접근·활용 기준이 없어 실제 확장이 막혀 있는 단계
STEP 4
데이터와 AI 활용이 업무 프로세스에 통합되어 반복적으로 운영되고 있으며,
이를 고도화·최적화하는 과제가 남아 있는 단계
⚠️
이미 STEP3~4에 진입한 조직들도 존재합니다.
지금 어떤 선택을 하느냐에 따라 조직간의 격차는 더 벌어질 수 있습니다.
[ 데이터다이빙이 제안하는 교육과정 Track ]
AX성숙단계에 따라 설계하는 커리큘럼
조직의 AX 성숙 단계가 다른데, 같은 커리큘럼으로 같은 변화를 기대할 수는 없습니다.
데이터다이빙은 조직의 현재 단계와 문제에 따라, 커리큘럼을 다르게 설계합니다.
데이터다이빙의 커리큘럼 트랙
Track 1. 생성형 AI Track
STEP 0-2 조직에 주로 적합
Track 2. Data Track
STEP 0, 3, 4 조직에 주로 적합
Track 3. AI Agent Track
STEP 3-4 조직에 주로 적합
Track 4. PBL Track
STEP 3-4 조직에 주로 적합
“AI 기술을 우리 회사에서는
어떻게 활용해야 할지 모르겠습니다.
유즈케이스가 필요해요.”
이런 조직에 적합합니다
AI 교육은 했는데, 몇 명만 쓴다
업무 속도는 조금 빨라졌지만 체감이 약하다
AI를 실제 일에 제대로 쓰고 싶다
AI Track 상세내용 보러가기
“AI를 더 쓰고 싶은데, 데이터가 정리돼 있지 않아 한계를 느낍니다.”
“실무 데이터를 가지고 분석을 하고 싶은데,
현실적으로 데이터 분석을 하는 방법을 모르겠습니다.”
이런 조직에 적합합니다
데이터는 쌓이는데, 의사결정에 잘 쓰이지 않는다
AI를 쓰려니 데이터 구조 정리부터 막힌다
데이터를 어떻게 정리하고 활용해야 할지 모르겠다
분석이나 통계를 시도해봤지만, 실무에 잘 연결되지 않는다
데이터 분석 역량을 조직 차원에서 만들고 싶다
Data Track 상세내용 보러가기
“AI를 도구로 쓰는 걸 넘어,
반복 업무를 대신 처리하게 만들고 싶습니다.”
이런 조직에 적합합니다
AI 활용이 특정 사람에게만 묶여 있다
반복 업무를 자동화하고 싶다
AI 활용을 조직의 자산으로 남기고 싶다
AI Agent Track 상세내용 보러가기
“교육은 했는데, 왜 우리 조직은 여전히 달라지지 않을까요?”
“배운 내용을 우리 조직 과제로 연결해 끝까지 완성해보고 싶습니다.”
이런 조직에 적합합니다
교육은 만족스러웠지만, 업무 변화로 이어지지 않는다
몇 명만 쓰고 팀/조직 단위로 확산되지 않는다
AI·데이터·자동화를 실제 과제로 완성하고 싶다
결과물을 조직 자산(템플릿·매뉴얼·워크플로우)으로 남기고 싶다
DX/AX 성과를 보여줘야 하는 TF·추진 조직이다
PBL Track 상세내용 보러가기
조직의 상황에 따라 세가지 트랙 중 하나의 트랙 내 과정, 또는 여러 트랙 내 과정들을 연계하여 설계합니다.
[ 데이터다이빙 Best 과정 ]
조직의 단계와 목적에 맞는 교육설계를 위해
다양한 과정이 준비되어 있습니다.
엑셀과 ChatGPT를
활용한 업무자동화 과정
파이썬과 생성형AI를
활용한 데이터분석 과정
데이터분석
모델링 과정
AI Agent 과정
엑셀과 ChatGPT를
활용한 업무자동화 과정
파이썬과 생성형AI를
활용한 데이터분석 과정
데이터분석
모델링 과정
AI Agent 과정
산업 특화 생성형AI활용교육
직무 특화 생성형AI활용 교육
특정 툴 (ex. MS 코파일럿) 특화 교육
임원/리더 대상 교육
신입사원 교육
핵심인재 대상 교육
레벨별 교육
AI 기초 교육(온/오프라인)
AI 활용 경진대회
PBL과정
개발직군 대상 생성형AI활용 교육
사내 툴 개발 및 활용교육(개발외주)
레벨별 교육
핵심인재양성 과정
멘토링 과정
데이터 리터러시 과정
데이터 활용 경진대회
노코드 활용 교육
로우코드 활용 교육
멀티 에이전트 제작 교육
핵심인재양성 과정
맞춤형 에이전트 개발
워크숍
현업 과제 코칭
멘토링
스터디
캡스톤 프로젝트
[ 진행 프로세스 ]
데이터다이빙의 교육은
이렇게 설계되고, 이렇게 진행됩니다.
진단 / 사전조사부터 시작합니다.
– 설문과 인터뷰로 조직의 AX 단계와 목표를 먼저 파악합니다.
조직에 딱 맞는 맞춤형 과정을 설계합니다.
– “조직의 AX성숙도·산업·직무·사내 환경”을 다방면으로 고려 후 반영하여, 같은 주제라도 다른 구성으로 설계합니다.
내부 AX 전문가 집단이 콘텐츠를 개발합니다.
– 외부 강사에게 콘텐츠 개발 외주를 하지 않습니다.
내부 전문가가 상시 업데이트되는 최신 콘텐츠를 직접 개발해, 노후 콘텐츠와 품질 편차 문제를 줄입니다.
– 별도의 콘텐츠 개발팀이 존재하기 때문에,
고객사별 워크플로우와 구체적 니즈를 더 적극적으로 반영한 실습형 콘텐츠 설계가 가능합니다.
산업·주제·일정을 고려하여 강사를 선정합니다.
– 주제 전문성이나 강의력 중 하나만 뛰어난 강사가 아니라, 두 가지 기준을 모두 충족해 콘텐츠를 100% 이상 전달할 수 있는 강사만 선정합니다.
사내 환경을 고려해 교육을 안정적으로 운영합니다.
– 보안·네트워크 환경을 반영해 현장 이슈 없이 교육에 집중할 수 있게 합니다.
교육 이후까지 연결합니다.
– 역량 향상도를 점검하고 실무에 바로 쓸 수 있는 참고 활용 자료를 제공합니다.
※ 전체 단계는 교육과 개발이 모두가 가능한 AX/DX전문가인 교육PM이 프로젝트 단위로 전담하여 진행하며,
맞춤형 콘텐츠 개발 단계에서는 내부 콘텐츠 개발 팀 및 필요시 특정 도메인 전문가와 협업하여 맞춤형 콘텐츠를 개발합니다.
진단 / 사전조사부터 시작합니다
설문과 인터뷰로 조직의 AX 단계와 목표를 먼저 파악합니다.
조직에 딱 맞는 맞춤형 과정을 설계합니다
조직의 AX성숙도·산업·직무·사내 환경”을 다방면으로 고려 후 반영하여, 같은 주제라도 다른 구성으로 설계합니다.
내부 AX 전문가 집단이 콘텐츠를 개발합니다
내부 전문가가 상시 업데이트되는 최신 콘텐츠를 직접 개발해 노후 콘텐츠와 품질 편차 문제를 줄입니다.
별도의 콘텐츠 개발팀이 존재하기 때문에, 고객사별 워크플로우와 구체적 니즈를 더 적극적으로 반영한 실습형 콘텐츠 설계가 가능합니다.
산업·주제·일정을 고려하여 강사를 선정합니다
주제 전문성이나 강의력 중 하나만 뛰어난 강사가 아니라, 두 가지 기준을 모두 충족해 콘텐츠를 100% 이상 전달할 수 있는 강사만 선정합니다.
사내 환경을 고려해 교육을 안정적으로 운영합니다
보안·네트워크 환경을 반영해 현장 이슈 없이 교육에 집중할 수 있게 합니다.
교육 이후까지 연결합니다
역량 향상도를 점검하고 실무에 바로 쓸 수 있는 참고 활용 자료를 제공합니다.
※ 전체 단계는 교육과 개발이 모두가 가능한 AX/DX전문가인 교육PM이 프로젝트 단위로 전담하여 진행하며,
맞춤형 콘텐츠 개발 단계에서는 내부 콘텐츠 개발 팀 및 필요시 특정 도메인 전문가와 협업하여 맞춤형 콘텐츠를 개발합니다.
[ 산업별 특화과정 ]
산업별 업무 구조를 이해한
AX 교육을 설계합니다.
통신특화
사례 보러가기 →
금융/증권 특화
사례 보러가기 →
보험 특화
사례 보러가기 →
제약 특화
사례 보러가기 →
건설 특화
사례 보러가기 →
IT 특화
사례 보러가기 →
제조/유통 특화
사례 보러가기 →
에너지 특화
사례 보러가기 →
공공행정 특화
사례 보러가기 →
[ 교육 후기 ]
입소문과 추천으로 이어진 기업교육
후기가 증명합니다.
데이터다이빙의 기업교육은 광고보다 추천으로 먼저 알려졌습니다.
다양한 조직과 산업의 담당자 및 수강생들이 직접 전한 후기입니다.
그룹사에서 AI 교육 오프라인, 온라인 다 제공해줘서 들어봤었는데, 보험업에서 활용되는 사례랑은 너무 달라서 솔직히 좀 실망이었는데, 이번 강의는 완전 우리 업을 이해하고 이를 기반으로 만들어져서 정말 바로 적용할 수 있는 최고의 콘텐츠입니다.
S보험사 영업 본부장
[생성형AI를 활용한 보험영업관리 과정] 수강
교육 내용 너무 알차게 진행해주셔서 감사합니다!
사내에서 들은 교육 중에 가장 좋았습니다.
직접 실무를 예를 들어 진행해서 이해가 잘되었습니다.
K화장품 ODM사 실무진
직무별 사내 GPT 업무활용 과정 수강생
교육이 끝난 후 바로 사무실서 적용해봤는데, 실제로 적용해 볼 수 있다는 것이 놀라웠습니다. … 통계 관련 일을 하고 있지만 도메인 지식이 부족해 벽에 부딪힐 때가 많았는데, 이번 교육을 통해 그 점을 극복한 것이 제일 좋았습니다.
공공기관 실무진
AI 데이터 사이언스 인재양성 과정 수강생
업무에 매우 유익 할 것 같습니다.
각종 용역 비용을 세이브 할 수 있을 것 같고,
현업에서 직원들과 공유 할 계획입니다.
H건설사 소장
건설업 특화 생성형AI활용 업무효율화 과정
너무나도 만족스럽고, 신문명에 한발짝 다가가는 느낌입니다.
…(중략)…이런 자기개발 및 업무역량 강화를 혼자서 할 여력이 잘 없는 경우가 대부분인데 회사 차원에서 직원들의 역량강화에 힘 써주어 너무나도 감사히 잘 들었습니다. 좋은 기회를 제공해주신만큼 좋은 성과로 보답하겠습니다.
H 제조사 실무진
[Power BI 활용 데이터 시각화 과정] 수강
“다른 교육과 달리 업계 특성을 반영한 맞춤형 교육이 가능했습니다. 교육 이후 실제 업무에 바로 적용할 수 있는 내용들이 많았습니다.”
B 제조사
AI 프로젝트 리더
“다른 교육과 달리 업계 특성을 반영한 맞춤형 교육이 가능했습니다. 교육 이후 실제 업무에 바로 적용할 수 있는 내용들이 많았습니다.”
B 제조사
AI 프로젝트 리더
“다른 교육과 달리 업계 특성을 반영한 맞춤형 교육이 가능했습니다. 교육 이후 실제 업무에 바로 적용할 수 있는 내용들이 많았습니다.”
B 제조사
AI 프로젝트 리더
“다른 교육과 달리 업계 특성을 반영한 맞춤형 교육이 가능했습니다. 교육 이후 실제 업무에 바로 적용할 수 있는 내용들이 많았습니다.”
B 제조사
AI 프로젝트 리더
“다른 교육과 달리 업계 특성을 반영한 맞춤형 교육이 가능했습니다. 교육 이후 실제 업무에 바로 적용할 수 있는 내용들이 많았습니다.”
B 제조사
AI 프로젝트 리더