실제 개개인의 업무에 맞춰 바로 쓸 수 있는 결과물을 만드는 교육이라 유익했습니다. 단순 AI 개념 설명에서 끝나지 않고, 제 업무에 맞는 에이전트와 툴을 직접 개발할 수 있어서 좋았습니다. 교육과정은 제 업무에 필요한 에이전트나 툴이 무엇인지 먼저 파악하고, 어떻게 개발해나갈 것인지 의논하며, 이를 바탕으로 직접 개발해나가는 순으로 짜임새 있게 진행되었습니다. 이러한 과정 중간중간에 문제가 생기거나 아이디어가 막힐 때 1:1로 직접적인 조언을 받아 문제를 해결할 수 있었던 점이 특히 좋았습니다. 예를 들어 PPT 에이전트의 개발 중 에이전트가 내놓은 결과물의 디자인과 구성에 대해 불만족스러운 경험을 하고 있었는데, 어떻게 해결할지 갈피를 전혀 못 잡고 있던 차에 강사님으로부터 "인포그래픽"이라는 개념을 배웠고, 이 개념을 접목해 큰 개선을 이끌어 낼 수 있었습니다. 이 교육을 통해 기존에 단순히 AI 챗봇을 사용하는 것에서 나아가, AI가 어떻게 구성되어 있는지 그 생태계를 파악하며 나에게 맞춰 어떻게 개발하고 활용할 수 있는지를 배웠습니다. 이러한 일련의 경험을 통해 앞으로 혼자서도 AI 에이전트를 구축하고 활용하면서 부딪히는 문제를 스스로 해결할 수 있는 능력을 갖추게 된 것이 가장 큰 수확입니다.

반복적인 업무를 자동화 했음 ( 데이터 정리), 1시간 정도 걸리던 일을 5분으로 절약함.

체계적으로 구조를 익혀가는 동시에 개개인의 트러블슈팅도 각각 해주셔서 좋았음.

교육 이전에는 AI에 대한 불신이 매우 컸기 때문에 AI를 챗봇 수준으로만 활용하고 업무 관련 사항은 직접 검증하고 정리하는 방식을 선호하였음. 현재는 오히려 AI가 세밀한 것을 검증/보고하고 흐름을 보면서 다음 단계를 결정/지시하는 구조로 업무 방식이 바뀌었고, 불신이 든다면 신뢰할 수 있는 방식을 어떻게 구현할 것인가를 고민하고 다시 AI를 통해 해결할 수 있게 되면서 더욱 활용도가 높아지게 됨. 결과적으로 직접 수작업으로 했다면 월간 약 12일에 달하는 업무 시간을 절약할 수 있었음.

제 모든 반복 업무마다 적절한 에이전트를 구축하여 업무를 맡기게 되었다는 점이 크게 바뀌었습니다. 리서치 에이전트를 통해 논문 분석 및 신규 타겟 검토, 실험 설계 등에 도움을 받았고, 이렇게 정리된 데이터들을 PPT 에이전트와 Report 에이전트를 통해 발표자료와 보고서로 가공했습니다. 며칠이 걸릴 테스크를 몇 시간 단위의 일로 줄일 수 있던 것이 큰 성과입니다.

예전에는 검토를 하기 위해 여러 파일을 펼쳐 놓고 눈으로 대조하고, 값을 직접 입력하고, 그래프를 하나하나 만들었습니다. 지금은 AI로 만든 프로그램이, 넣은 자료를 원하는 형태로 기계적으로 정리해 주기 때문에, 검토를 위한 밑작업 시간이 거의 사라졌습니다. 파일만 저장하면 정리가 끝나 있어서 판단만 하면 되는 상태가 되었습니다.