대기업 신입사원들은 생성형 AI를 ‘이렇게’ 배웁니다
코드잇이 대기업 신입사원을 대상으로 진행한 생성형 AI 심화 교육 사례를 소개합니다. AI Agent 툴, MCP, Cursor AI 바이브 코딩, GPTs 업무 자동화까지 최신 트렌드를 담은 커리큘럼으로, 모든 직군이 현업에서 바로 활용할 수 있는 인사이트를 제공합니다.
Aug 24, 2025
왜 생성형 AI 심화 교육이 필요했을까?
코드잇은 대기업 A사 신입사원들을 대상으로 생성형 AI 심화 교육을 맡게 됐습니다.
처음 교육 담당자님과 소통했을 때는 고민이 많으셨는데요.
- 이미 많은 신입사원들이 논문 리서치, 뉴스 요약, 데이터 분석, 영어 공부까지 생성형 AI를 일상적으로 활용하고 있었고, 심지어 Perplexity 같은 최신 툴도 잘 알고 있었습니다.
- 여기에 더해 직무도 마케팅부터 개발까지 워낙 다양하다 보니, “모든 직군에게 인사이트를 줄 수 있는 교육”이 필요하다는 게 담당자님의 가장 큰 걱정이었어요.
즉, 단순한 입문 과정이 아니라 모든 직군이 현업에 바로 사용할 수 있는 내용을 알려주는 심화 교육이 핵심 과제였던 거죠.
코드잇의 교육 설계 솔루션
먼저 코드잇은 사전 설문조사 내용을 분석하여 신입사원들이 어떤 수준에서, 어떤 툴을 활용하고 있는지부터 확인했는데요. 분석 결과, 단순 입문 과정은 의미가 없었습니다. 이미 다양한 툴을 다루는 참가자들이 많았기 때문에, 이번 교육은 중급~심화 커리큘럼으로 설계하는 것이 더 적합했죠. 그래서 최신 AI 트렌드를 반영한 4차시 맞춤형 과정을 마련했습니다.
1차시 : 다양한 AI Agent 툴 실습
첫 번째 세션에서는 다양한 에이전트 기반 툴을 다뤘는데요.
업무 목적에 특화된 전문 AI 툴을 어떻게 활용할 수 있는지 직접 실습을 통해 경험했습니다. 이 과정을 통해 “AI는 하나의 도구가 아니라, 상황과 목적에 따라 달리 선택하고 활용할 수 있다”는 인사이트를 얻을 수 있었습니다.
2차시 : MCP(Model Context Protocol) 입문
두 번째 세션에서는 최근 많은 주목을 받고 있는 MCP를 주제로 다뤘습니다.
“MCP란 무엇인가?”라는 기본 개념에서 시작해, AI 모델이 컨텍스트를 이해하고 답변을 생성하는 원리를 짚어봤는데요. MCP를 통해 외부 데이터 소스와 AI 모델을 연결하는 방법을 시연으로 보여주며 최신 AI 활용법을 쉽게 이해할 수 있도록 했습니다.
3차시 : Cursor AI로 경험하는 바이브 코딩
세 번째 세션은 가장 뜨거운 반응을 얻었던 바이브 코딩(Vibe Coding) 다뤘습니다.
Cursor AI를 활용해 자연어 기반으로 코딩하는 방식과 실제로 웹사이트를 구축하는 프로세스를 시연을 통해, 개발 직군뿐만 아니라 비개발 직군도 “코딩이 이렇게 접근 가능할 수 있구나”라는 깨달을 수 있는 시간이었습니다.
4차시 : GPTs로 나만의 업무 자동화 구축
마지막 세션에서는 GPTs를 활용한 업무 자동화에 집중했습니다.
반복적인 업무를 GPTs로 어떻게 자동화할 수 있는지, 그 과정에서 필요한 프롬프트 엔지니어링 방법을 학습했습니다. 직접 나만의 GPT를 만드는 실습까지 진행하면서, 단순히 기능을 배우는 것을 넘어 실제 현업에 적용할 수 있는 실행력을 키울 수 있는 시간을 가졌습니다.
💡 특이사항 : 이번 교육은 모든 실습을 모바일 중심으로 진행해야 했는데요. 코드잇은 강사진과 함께 여러 차례의 테스트를 거쳐 모바일에서 가능한 실습 방식을 설계했고, 일부 어려운 부분은 시연으로 대체하며 교육 몰입도를 높였습니다.
현장의 생생한 순간들
평균 200명 가까운 신입사원들이 한자리에 모인 강의실은 시작 전부터 활기가 넘쳤는데요. 인원이 많다 보니 ‘과연 원활하게 진행될 수 있을까?’ 하는 우려도 있었지만, 막상 교육이 시작되자 분위기는 빠르게 집중 모드로 바뀌었죠.
그중에서도 가장 뜨거운 반응을 이끌어낸 건 바이브 코딩 세션이었습니다.
Cursor AI를 통해서 자연어만으로 코드가 작성되며 웹사이트가 하나씩 완성되는 과정을 지켜보는 순간, 곳곳에서 탄성이 터져 나왔습니다. 최신 AI 트렌드를 직접 눈앞에서 목격하고 체험하는 시간이 된 거죠.
교육 성과
교육은 총 4회차로 이어졌는데요, 매 차시가 끝날 때마다 수강생과 담당자의 피드백을 꼼꼼히 반영하면서 점점 더 완성도를 높여갔습니다.
특히 교육 담당자님은 처음에 “심화 과정을 어떻게 풀어야 할지 고민이 많았다”고 솔직하게 말씀해 주셨는데요. 그런데 실제 진행 후에는 “바이브 코딩 세션에서 특히 높은 만족도와 반응을 확인할 수 있어 인상 깊었다”라는 피드백을 남겨주셨습니다.
왜 맞춤형 교육인가?
이번 사례가 보여주듯, 이제 생성형 AI 교육은 표준화된 커리큘럼으로는 충분하지 않습니다.
수강생의 사전 수준, 직무 배경, 목표에 맞게 커리큘럼을 세밀하게 설계해야 하고, 교육 중에도 계속 반응을 모니터링하며 업데이트해 나가야 합니다.
만약 우리 조직에는 어떤 교육이 맞는지 고민된다면, 코드잇에 문의하세요!
조직 맞춤형 AI 교육 파트너로 함께 설계해드리겠습니다:)
문의 메일: sales@codeit.com
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