데이터다이빙 AI Agent Track
혹시 AI활용이, “개인이 알아서 쓰는”
수준에 머물러 있나요?
이제 선도 조직은 “업무 전체를 위임하는”
단계로 넘어가고있습니다.
임직원 대부분 AI 툴은 이미 다뤄봤습니다.
그런데 막상 업무에서는 자동화는 개인 실험에 그치고,
반복 업무는 여전히 사람 손에 남아 있습니다..
AI 에이전트 Track은 ‘툴을 배우는 교육’이 아니라
AI가 반복 업무 흐름을 맡도록, 직접 자동화 프로토타입을 만드는 과정입니다.
데이터다이빙 AI Agent Track에서
No-Code부터 Multi-Agent까지,
조직 환경에 맞게 구현합니다.
#AI에이전트
#업무자동화
#조직자동화
#워크플로우자동화
#Agentic Workflow
#프로토타입완성
#SingleAgent
#MultiAgent
#RAG
#온톨로지
#사내문서연동
#보안환경맞춤
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#LowCode
#n8n
#Opal
#CopilotStudio
#GoogleAIStudio
#핵심인재TF
#핵심인재교육
#신입사원교육
#PBL코칭
What is AI Agent?
AI Agent는 ‘답변하는 AI’가 아닙니다.
업무를 ‘끝내는(Finish)’ AI입니다.
생성형 AI의 경우 ChatGPT와 같은 대화형 챗봇이 당신의 질문에 “말”로 대답한다면,
AI Agent는 당신의 목표를 이해하고 “행동”으로 완수합니다.
단순한 대화를 넘어, 도구(Tool)를 사용해 실질적인 업무를 수행하는 주체입니다.
Step 1
목표/맥락 이해
(Perception)
단순 명령어가 아닌, 업무의 의도와 맥락을
파악하고 계획을 세웁니다.
Step 2
정보 수집/정리
(Research)
스스로 인터넷을 검색하거나, 사내 DB/문서를 찾아 필요한 데이터를 확보합니다.
Step 3
판단 및 실행
(Action)
부족한 정보는 다시 찾고, 엑셀/이메일/API등 도구를 직접 제어해 실행합니다.
Step 4
결과물 완성
(Deliverable)
대화가 아닌 ‘완료된 파일, ‘발송된 메일’, ‘등록된 일정’을 남깁니다.
“이것을 AI Agent라고 합니다.”
이제는 AI와 “대화”하는 단계에서 AI에게 “일을 맡기는 단계”로 넘어가야 합니다.
Agent는 미래가 아니라 지금 당장 구현 가능한 업무 파트너입니다.
[ AI Agent Track의 필요성 ]
이미 생성형 AI를 적극적으로 도입한 조직은
단순히 AI와 대화(Assistant)하는 단계를 넘어,
업무를 위임(Agent) 하는 단계로 빠르게 이동하고 있습니다.
AI Agent는 아직 먼 이야기가 아닙니다.
이미 시작됐습니다.
과반수의 기업(58%)이 1년 내 AI 에이전트 도입을 준비 중이며,
일부 조직은 이미 검토 단계를 넘어 구현 단계에 진입했습니다.
기초 역량을 갖춘 조직일수록 지금이 ‘다음 단계로 이동할 타이밍’이며,
이 시점의 실행 속도가 향후 격차를 결정합니다.
[ 데이터다이빙 AI Agent Track 결과물 ]
교육이 끝나면
우리 조직에 이런 결과물이 남습니다.
AI 에이전트 Track은 교육의 목표를 “이해”가 아니라 “완성”으로 둡니다.
그래서 수료 이후에도 계속 쓰일 수 있도록 결과물을 운영 가능한 형태로 정리합니다.
구분
생성형 AI Track (Foundation)
AI Agent Track (Advanced)
핵심 가치
개인의 업무 효율화
조직의 업무 효율화
조직 단계
STEP 0–2
STEP 3–4
목표
질문을 잘해서 완료된 결과를 얻는 것
(프롬프트 작성이 낮선 입문~실무자)
조직 병목 업무 자동화 구축
실습 방식
직무·산업 시나리오 기반 실습
조직 병목 해결을 위한 AI Agent 구축 실습
교육 산출물
실무 활용 템플릿/프롬프트
AI Agent 워크플로우 /코드/챗봇
👉 그래서 선택 기준은 단순합니다.
생성형 AI Track이 임직원 개개인의 ‘AI 기초 체력(Literacy)’을 만드는 필수 과정이라면,
AI 에이전트 Track은 그 역량을 바탕으로 ‘조직의 업무 시스템(Automation)’을 구축하는 심화 과정입니다.
우리 조직은 어느 쪽이 더 맞을까요?
Track 선택 가이드
☑️ 생성형 AI Track부터 추천합니다
✓
팀별로 AI 활용 수준이 달라서 기본 활용을 먼저 표준화해야 한다
✓
AI를 실무에 적용할 유즈케이스/시나리오가 더 필요하다
✓
툴은 도입했지만, 업무 적용률이 낮고 체감이 약하다
✅ AI 에이전트 Track이 더 적합한 조직
✓
임직원들이 AI를 쓰긴 하지만, 반복 업무는 여전히 사람이 처리하고 있다
✓
AI 활용이 특정 담당자에게만 묶여 있고, 조직 차원의 확산 구조가 없다
✓
“업무 자동화”를 해보고 싶지만, 어디서부터 어떻게 설계해야 할지 막막하다
[ 데이터다이빙 AI Agent Track 커리큘럼 ]
모든 조직이
같은 AX 성숙도에 있지는 않습니다.
AI 툴을 쓰는 수준이 비슷해 보여도, 업무 자동화는 조직마다 출발점이 전혀 다릅니다.
- 무엇부터 Agent로 만들지 적용 시나리오가 안 잡히는 조직
- 흐름은 그렸지만 구현 단계에서 막히는 조직
- 핵심 인재를 집중 육성해야 하는 조직
- 팀 단위 적용 모델이 필요한 조직
그래서 AI 에이전트 Track은 조직의 상황에 맞게 시작할 수 있도록 설계되었습니다.
#No-Code Agent 실습
#Low-Code 자동화 확장
#Code/RAG 심화
#Multi-Agent
#Agentic Workflow 구축
그런데, 어느 레벨 부터 시작해야할까요?
보안 환경 / 연동 범위 / 개발 역량에 따라 최적의 시작점과 과정 조합은 달라집니다.
우리 조직에 맞는 ‘과정 설계안’이 필요하다면,
데이터다이빙 전문 PM이 각 조직에 맞는 Track 및 커리큘럼을 함께 고민해드리겠습니다.
인기과정
실제로 기업에서 가장 많이 찾는 AI Agent Track 과정
GPTs/Gems를 활용한 나만의 비서 만들기
Opal을 활용한 A-Z자동화 AI Agent 만들기
N8N을 활용한 복잡한 엑셀 데이터 업무 자동화하기
Copilot Studio를 활용한 사내 보안 특화 업무 AI Agent 만들기
바이브코딩과 Langchain을 활용한 RAG 특화 AI Agent 만들기
GPTs/Gems를 활용한
나만의 비서 만들기
Opal을 활용한 A-Z
자동화 AI Agent 만들기
N8N을 활용한 복잡한
엑셀 데이터 업무 자동화하기
Copilot Studio를 활용한
사내 보안 특화 업무
AI Agent 만들기
바이브코딩과 Langchain을
활용한 RAG 특화 AI Agent 만들기
AI Agent Track 과정 프로세스
AI가 일을 ‘알아서 처리’하게 만들기 위해서는
반드시 거쳐야 할 단계가 있습니다.
AI 에이전트 Track은 툴을 배우는 순서가 아니라,
업무 자동화를 완성하는 순서로 설계되어 있습니다.
Step 1
AI Agent 구조 이해
- 챗봇과 Agent의 차이
- Tool / Workflow 개념 이해
Step 2
설계 감각 확보(따라하기)
- 업무를 Task로 분해
- 입력/출력/판단/예외처리 설계
Step 3
본인 업무 특화 워크플로우 구현
Agent 구축 전 본인 업무에 맞는
워크플로우를 직접 만들어 보기
Step 4
AI Agent 만들어보기
과정별로 다양한 Tool 을 활용해
프로토타입을 만들어보기
데이터다이빙 AI Agent Track 결과물
교육이 끝나면
우리 조직에 이런 결과물이 남습니다.
AI 에이전트 Track은 교육의 목표를 “이해”가 아니라 “완성”으로 둡니다.
그래서 수료 이후에도 계속 쓰일 수 있도록 결과물을 운영 가능한 형태로 정리합니다.
우리 조직 업무 기반 자동화 프로토타입 (Agent Workflow)
반복 업무에 바로 쓰는 프롬프트·템플릿 세트
반복 업무에 바로 쓰는 프롬프트·템플릿 세트
품질을 흔들리지 않게 만드는 검증 체크리스트
사내 공유용 배포 패키지 (사용 가이드 포함)
[ 데이터다이빙 AI Agent Track 차별점 ]
일관성 있게 돌아가는 AI 에이전트 자동화를 위한
데이터다이빙만의 핵심 차별점
AI Agent 과정은 툴을 잘 아는 것만으로는 완성되지 않습니다.
업무를 어떻게 정의하고, 그 흐름을 어떻게 끝까지 연결하느냐에
따라 결과가 완전히 달라지기 때문입니다.
데이터다이빙은 AI Agent가 실제 업무를 맡는 구조를 만드는 데
필요한 조건을 기준으로 이 과정을 설계·운영해온 조직입니다.
우리 조직의 실제 업무 흐름을 기준으로 시작합니다.
- 예제나 샘플 업무가 아닌 우리 조직의 반복 업무를 자동화 대상으로 선정합니다.
- 단순 실습이 아니라 “이 업무를 Agent가 맡아도 되는가”부터 판단합니다.
‘구현 가능한 단위’로 업무를 쪼개는 방법부터 잡습니다.
- 업무를 Task로 분해하고 입력/출력/판단/예외처리 구조를 설계합니다.
- 구현이 막히는 지점을 사전에 제거합니다.
No-Code로 끝날지, Low-Code/Code로 확장할지 ‘현실적으로’ 설계합니다.
- “무조건 개발”이 아니라, 조직 환경에 맞게 최적 경로를 제안합니다.
- No-Code → Low-Code → Code를 단계적으로 확장할 수 있게 구성합니다.
예외/리스크까지 고려해 ‘현업 적용 가능성’을 높입니다.
- 자동화는 늘 예외 케이스가 발생합니다.
- 데이터다이빙은 단순 데모가 아니라, 예외·품질·검증 관점까지 포함해 설계/구현 방향을 잡습니다.
우리 조직에서도 AI가 반복 업무를
맡게 만들 수 있을까요?
가능합니다. 다만 자동화는 “툴”이 아니라
업무 흐름(Workflow)을 어떻게 정의하고
설계하느냐에서 결정됩니다.
자주 묻는 질문
Q. 코딩을 못 하는 문과생/비개발자도 ‘자동화 에이전트’를 만들 수 있나요?
A. 네, 가능합니다. 데이터다이빙은 No-Code(Opal, GPTs)부터 Low-Code(N8N) 툴까지 다양한 커리큘럼을 보유하고 있습니다.
복잡한 코딩 없이도 논리적 설계만으로 ‘이메일 발송 자동화’, ‘뉴스 크롤링 요약’ 에이전트를 직접 구현할 수 있도록 지도합니다.
Q. 아직 사내에 AI를 써본 사람이 많지 않습니다. 바로 Agent Track을 해도 될까요?
A. ‘생성형 AI 활용 직무역량 강화(Track 01)’ 과정을 먼저 추천해 드립니다. Agent를 잘 설계하려면 기본적인 프롬프트 엔지니어링 역
량이 필수입니다. 임직원들의 AI 활용도가 낮다면, [기본/입문 과정]을 통해 기초 리터러시를 먼저 확보한 후 Agent Track으로 넘어오
는 것이 가장 효과적입니다. (두 트랙을 연계한 로드맵 설계도 가능합니다.)
Q. 보안이 중요한 금융/공공/대기업입니다. 내부 데이터를 써도 되나요?
A. 조직의 보안 환경에 맞춰 툴을 선정해 드립니다. 외부 클라우드 사용이 어렵다면 Azure/AWS 기반의 실습이나, 사내 보안 정책을 준
수하는 Copilot Studio, 혹은 로컬 설치형(On-premise)에서 활용 가능한 n8n을 활용한 커리큘럼으로 구성합니다. 이미 다수의 금융/
공공기관 교육 경험을 보유하고 있습니다.
Q. 개발자들을 위한 심화 과정(LLM 구축 등)도 포함되나요?
A. 네, 개발 직군을 위한 전용 모듈이 준비되어 있습니다. Python과 LangChain을 활용한 RAG 시스템 구축, API 연동 챗봇 개발 등 실
제 개발자들이 현업에 바로 적용할 수 있는 [개발 특화 과정]이 별도로 구성되어 있습니다. 비개발자와 개발자 트랙을 분리하여 운영 가
능합니다.