40명 대기업 워크샵 2일 — AXPERT × 대기업 실제 기록

"2일 만에 40명을 실습까지 끌고 간다고요?"

대기업 HRD가 AI 교육을 외주로 돌리지 않고, 내부 사업부서 40명을 2일 만에 실습 완주까지 끌고 간 방법. 대기업 AX교육 현장 기록을 공개 가능한 범위에서 정리합니다.

본 글의 수치·표현은 대기업 공개 승인 범위 내 정성 중심. 재무·담당자 실명·비공개 세부는 영업 미팅에서만 별도 공유합니다.

왜 대기업였나

대기업은 리테일·패션·F&B를 중심으로 계열사 수십 개를 운영하는 대기업입니다. HRD가 마주한 특수성은 세 가지였습니다.

1. 직무 이질성 — 같은 사내에서도 MD·디자이너·매장운영·CS·재무가 전혀 다른 AI 활용 시나리오를 요구함
2. 현장 중심 조직 — 사무직보다 매장·현장 근무자 비중이 높아 "영상 시청 후 개인 학습" 모델이 약함
3. 속도 압박 — 경쟁 리테일의 AI 도입 속도를 분기 단위로 따라가야 함

이 세 제약이 합쳐지면서, HRD는 "영상 강의 구매"가 아니라 **"2일 안에 실제 산출물까지 만드는 집중 워크샵"**을 찾고 있었습니다.

7 Phase 구조 — 2일간 무엇을 했나

[1일차]
P0 세팅 체크리스트     (axpert, 10분)
P1 AI 개념 + 라이브 데모 (aistudio, 30분)
P2 전원 동시 빌드       (aistudio, 55분)
P3 Antigravity 개선 루프 (antigravity, 70분)

[2일차]
P4 2일차 최종 빌드      (antigravity, 90분)
P5 Vercel 배포          (vercel, 30분)
P6 발표 + 클로징        (axpert, 40분)

각 Phase는 웹 브라우저 위에서 실제로 동작합니다. 영상을 틀어놓지 않습니다.

• P0 세팅 (10분) — 계정·Extension·권한을 한 번에 점검. 40명이 같은 출발선에 서는 데 10분이면 충분.
• P1 AI 개념 + 라이브 데모 (30분) — 강사가 AI Studio에서 첫 프롬프트를 던지는 과정을 실시간 투영. "저게 되네" 가 시작 스위치.
• P2 전원 동시 빌드 (55분) — 개념 설명 직후, 40명이 각자 본인 업무 데이터로 동일한 워크플로우를 빌드. Extension이 옆에서 하이라이트·다음 스텝·제보 채널을 동시에 가동.
• P3 Antigravity 개선 루프 (70분) — 1차 결과물을 가지고 개선 도구로 반복. "한 번 만든 것"을 "내가 쓸 수 있는 것"으로 끌어올리는 단계.
• P4 2일차 최종 빌드 (90분) — 1일차 경험 + 개선 루프를 바탕으로 본인 업무의 핵심 산출물 1건을 완성.
• P5 Vercel 배포 (30분) — 로컬이 아니라 실제 URL로 배포. "내가 만든 게 인터넷에 올라간다" 체험 지점.
• P6 발표 + 클로징 (40분) — 팀별 3분 발표 + 프롬프트 공유. 이날의 결과물이 사내 공용 자산으로 편입.

강사가 현장에서 본 3가지 의외의 지점

(a) 초급자가 왜 빠르게 따라왔나

예상은 "중급자 중심 진도, 초급자는 뒤처질 것"이었습니다. 실제로는 정반대였습니다. 초급자가 P2 전원 동시 빌드 구간부터 속도를 올렸습니다.

원인은 Extension의 보조강사 효과입니다. 강사는 40명 전체를 동시에 볼 수 없지만, Extension은 개별 화면에서 다음 클릭 위치·다음 프롬프트·막혔을 때 제보 버튼을 상시 노출합니다. 초급자는 "손 들기 부담" 없이 한 클릭으로 도움을 요청했고, 중급자는 자기 속도로 앞서갔습니다.

(b) 완주율 높은 Phase와 이탈 지점

완주율이 가장 높았던 구간은 P2, P5, P6. 공통점은 "내 결과물이 즉시 눈에 보이는 단계"였습니다.

• P2 — 첫 AI 결과물을 내가 본 순간
• P5 — 내가 만든 게 URL로 배포된 순간
• P6 — 동료 앞에서 발표한 순간

이탈 징후가 관찰된 구간은 P3 Antigravity 개선 루프였습니다. 이유는 "처음 만든 결과물이 이미 만족스러워서 개선 동기가 약한" 케이스가 있었기 때문. 이 학습이 반영되어 P3에는 "개선 전/후 비교 단계"가 추가되었습니다.

(c) 교육 후 내부에 남은 자산

2일이 끝난 뒤 조직에 남은 것은 세 가지였습니다.

1. 발표 결과물 40건 — 각자의 업무에 맞춘 AI 워크플로우 1건씩
2. 프롬프트 라이브러리 — P6 클로징에서 팀별로 공유한 프롬프트 템플릿 모음이 사내 공용 자산으로 편입
3. 내부 챔피언 후보군 — 교육 중 속도가 빠르거나 다른 참여자를 자발적으로 도운 4~5명이 자연스럽게 드러남. HRD는 이들을 다음 분기 사내 확산의 앵커로 지정

교육 직후 관찰된 변화 (정성)

재무 수치 대신 행동 변화로 기록합니다.

• 질문 flow의 변화 — "이거 AI로 되나요?"가 "이 프롬프트가 더 나을까요?"로 바뀜. 질문의 해상도가 올라간다는 신호.
• 자기 업무 즉시 적용 — 워크샵 종료 후 2~3일 이내에 자기 팀 업무에 적용한 사례가 복수 부서에서 관찰됨. 주간 보고서·고객 응대 초안·상품 기획 프롬프트 등.
• 팀 내 전파 — 워크샵에 참여하지 않은 같은 팀 구성원에게 참여자가 자발적으로 가르치는 행동이 나타남. 이것이 장기적으로 사내 확산의 가장 강력한 동력.

다른 기업에도 적용 가능한가

업종 적합성:

• 리테일·패션·F&B — 본 케이스와 동일 구조로 바로 적용 가능
• 제조·엔지니어링 — 기술 문서·PR 리뷰·안전 체크 시나리오로 Phase 내용 교체
• 금융·보험 — 보안 가이드라인을 P0 세팅에 추가 반영
• IT·스타트업 — P3 개선 루프 비중을 늘리고 P5 배포 단계 심화

규모:

• 20~40명 — 현 7 Phase 구조 표준 적합
• 40~100명 — 강사 2명 운영 + 조별 서브 MC 구조로 확장
• 100명+ — 분반 운영 권장 (반당 40명 기준)

필수 선행 조건:

1. IT 인프라 — 외부 AI 서비스(Claude, AI Studio, Vercel 등) 접속 허용, Chrome Extension 설치 가능 환경
2. 경영진 스폰서십 — 최소 임원급 1명의 명시적 지지. "이 2일이 업무 시간으로 인정된다"는 신호가 완주율을 결정
3. 실제 업무 데이터 — 참여자가 가져올 수 있는 본인 업무 문서/데이터. 예시 데이터로는 체화 효과가 1/3 수준으로 떨어짐

결론 — 교육은 "끝"이 아니라 "출발"

2일짜리 워크샵의 진짜 성과는 2일 안에서 결정되지 않습니다. 교육 종료 시점에 무엇이 조직 안에 남는가가 결정합니다.

대기업 40명 워크샵이 남긴 것은 40개의 결과물, 1개의 프롬프트 라이브러리, 4~5명의 내부 챔피언 후보였습니다. 이 셋이 있어야 다음 분기에 교육비 없이도 AI 활용이 확산됩니다.

귀사는 어떻게 적용할 수 있는가

AXPERT B2B팀은 40명 워크샵 수준의 맞춤 제안서를 영업일 3일 내 작성합니다.

• 문의: enterprise@axpert.net
• B2B 상세: /enterprise
• 1페이지 요약 PDF: 미팅 시 별도 공유 (수치·계약 조건 포함)

AXPERT 포지셔닝: "영상을 보지 않고, 실제 서비스에서 만들면서 배운다." 귀사의 HRD 환경·직무 구성·규모에 맞춘 7 Phase 조정안을 제안드립니다.