KMA 한국능률협회
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KMA SPECIAL

KMA AI AGENT
개발 워크숍

AI 전환은 교육으로 끝나지 않습니다.
KMA는 현업에 적용 가능한 AI 에이전트를 만들고 현업 적용도까지 검증합니다.

  • 1 DAY

    8시간 실습 및 개발
  • 2 WEEKS

    사후 케어 & 추가 튜닝
  • 3 MONTHS

    KPI & 현업 적용도 분석
  • 4 EXPERTS

    HRD & AI 전문가 투입

CONCEPT

인간의 역량을 키우는 HRD에서,
AI 에이전트의 역량을 키우는 ARD

AI 에이전트는 이제 단순한 도구가 아니라 디지털 동료로서 조직의 자원이 되고 있습니다. 사람이 하던 일의 일부를 넘겨받아 실제로 업무를 수행하고, 성과에 기여합니다.

그렇다면 질문은 달라져야 합니다. "어떤 AI 기술을 도입할 것인가"가 아니라, "이 에이전트를 우리 조직의 자원으로 어떻게 키울 것인가"입니다.

KMA는 이를 ARD(AI Resource Development)로 정의합니다. 64년간 사람의 역량을 길러온 인재개발 방법론을 AI에이전트에 맞게 적용하여, 설계하고·배치하고·성과를 측정하고·개선하는 사이클로 관리합니다.

AI 기업은 개발에 집중하지만, KMA는 조직에 집중합니다. 에이전트를 만드는 것은 시작일 뿐입니다. 그것이 조직에 어떻게 안착하고 어떤 성과를 내는지 측정할 수 있어야, 비로소 새로운 일하는 방식이 됩니다.

에이전트를 조직의 자원으로 보고 사이클로 관리합니다. 에이전트를 조직의 자원으로 보고 사이클로 관리합니다.

KMA INSIGHT

현재 AI 교육의 가장 큰 한계는
성과를 측정할 수 없다는 것입니다.

많은 기업들이 AI 교육에 투자를 하지만, 실제 업무가 얼마나 변화하였는지 답하지 못합니다.
교육 만족도는 있어도 현업 적용도는 없기 때문입니다.
AI 전환이 멈추는 지점이 바로 여기에 있습니다.

AI 교육 도입 후 겪는 어려움

[출처] KMA 기업교육 담당자 대상
AI 교육 운영 이슈 조사

  • 교육 후 실제 업무 변화 측정 불가

    68%

  • 투자 대비 성과(ROI) 설명 곤란

    61%

  • 교육 종료 후 활용 중단

    54%

  • 우리 업무에 맞는 과제 도출 어려움

    47%

경영진이 AI 투자 결정 시 요구하는 것

[출처] KMA AX 진단 수행 기업 인터뷰
·25-26년 100건+ 수행 기준

  • 명확한 ROI 산출 근거

    72%

  • 실제 작동하는 결과물 확인

    65%

  • 도입 후 지속 활용 여부

    58%

  • 업무 시간 절감의 정량적 증빙

    51%

KMA AI 에이전트 개발 워크숍은 현업에 활용 가능한 도구를 만들고,
3개월 뒤 도구가 실제로 업무를 개선하고 있는지 데이터로 검증합니다.

KMA INSIGHT

AX를 위한 3가지 약속

진정한 AI 전환을 위하여
KMA는 진단하고, 만들고, 검증합니다.

  • BEFORE · DIAGNOSE

    사전 니즈 조사

    워크숍 전, 컨설턴트가 직접 팀의 업무를
    분해하고 시간을 측정합니다.
    690만 건 워크플로우 데이터에 기반해
    자동화 가능 지점을 먼저 찾습니다.

    우리 조직에 맞는 과제 확정
  • WORKSHOP · BUILD

    개발 워크숍 & 사후 케어

    8시간 중 4시간 이상을 실습에 씁니다.
    종료 후에도 2~4주간 Q&A 추가 튜닝 1회를 지원해 현업에서 실제로 돌아가는 상태까지 끌어올립니다.

    작동하는 결과물 보장
  • AFTER · VALIDATE

    현업 적용도 검증

    워크숍 초기에 KPI를 미리 설정해두고,
    2~3개월 후 실제 활용 이력을 분석합니다.
    사용자와 더불어 에이전트 자체를 측정해
    AI 투자 ROI 숫자를 보여드립니다.

    KMA만의 차별화 지점

ARD PROGRAM

진단부터 현업 적용도 검증까지,
하나의 여정으로 성과를 만들어냅니다.

단계별로 명확한 산출물이 남습니다.
검증을 통해 AI 에이전트의 활동을 분석합니다.

STEP 1 · 사전 진단

온라인 사전 미팅 &
니즈 분석

  • 고객사 반복업무·니즈 사전 파악
  • 직무 Task 분해 및 소요시간 측정
  • 자동화 가능 지점 도출
  • 워크숍 실습 주제 확정
  • KPI 지표 사전 설정

산출물

업무 진단 결과 실습 주제·KPI 정의
STEP 2 · 개발 워크숍

AI 에이전트
빌드 워크숍

  • 고객사 방문·최대 10명
  • 직무 Task 분석 및 SOP 설계
  • Agent 빌드 실습 (4시간+)
  • 워크플로우 구성 및 결과물 생성
  • 산출물 정리·핸드오프

산출물

작동하는 AI Agent Prompt Pack·SOP
STEP 3 · 사후 케어

현업 안착 지원

  • Slack·메일·통화 Q&A 운영
  • 실사용 중 이슈 대응
  • 추가 튜닝 1회 포함
  • 프롬프트·워크플로우 고도화
  • 담당자 인수인계

산출물

안정화 완료 에이전트
STEP 4 · 적용도 검증

현업 적용도 조사

  • 사전 설정 KPI 기준 대조
  • 에이전트 처리 건수 DB 축적·분석
  • 절감 시간 > FTE 환산
  • AI 투자 ROI 산출
  • 확산 로드맵 제안

산출물

현업 적용도 ROI 리포트
워크숍이 끝나면 반드시 결과물이 남습니다.

워크숍이 끝나면 반드시 결과물이 남습니다.

최소 1개 이상의 작동하는 AI 에이전트 + Prompt Pack + SOP·운영 가이드 산출물은 고객사 소유이며, NDA를 기본 체결합니다.

TIMETABLE

1Day 워크숍 8시간 타임테이블

우리의 문제를 AI로 개선하는 AI Agent 빌드 워크숍을 진행합니다.
단순 시연을 넘어 직접 우리의 AI 동료를 만들어갑니다.

1일·8시간 (09:00-18:00) 고객사 방문 진행 최대 10명 실습 4시간+
오프닝 09:00 - 09:30 09:00 - 09:30
오리엔테이션·사전진단 온라인 미팅 주제 공유
1교시 09:30 - 12:00 09:30 - 12:00
고객사 현황 리뷰 & AI 자동화 개념 설명 & 직무 Task 분석 & 표준업무절차(SOP) 설계
점심 12:00 - 13:00 12:00 - 13:00
점심 시간
2교시 13:00 - 16:00 13:00 - 16:00
Agent 빌드 실습 ① - Prompt Pack·Custom GPT / Claude Project 등으로 자동화 실습
3교시 16:00 - 17:30 16:00 - 17:30
Agent 빌드 실습 ② - 워크플로우 구성·샘플데이터 기반 Agent 결과물 생성
클로징 17:30 - 18:00 17:30 - 18:00
산출물 정리 · 핸드오프 전달 · 사후 케어 Q&A 안내

실 구축(실습) 시간

오프닝·강의·클로징

SIGNATURE · 현업 적용도 검증

사용자와 더불어
에이전트를 측정합니다

기존 AI 교육 평가는 사람에게 묻습니다. '도움이 됐는지', '만족했는지'를 묻습니다.
하지만 그것만으로는 3개월 뒤에도 실제 도움이 되고 있는지, 쓰이고 있는지를 알 수 없습니다.

KMA는 AI Agent가 업무 도구로서 제 몫의 성과를 내고 있는가를 측정합니다.
이를 위해 워크숍 초기부터 AI Agent의 KPI 지표를 설계합니다.

측정은 끝나고 따라오는 것이 아니라, 처음부터 함께 설계되어야 하는 것입니다.
교육 목적은 연계된 평가 지표를 설계하고, 콘텐츠를 만든 뒤 성과를 검증하듯
KMA는 AI Agent도, 인재육성의 관점에서 측정합니다.

예를 들어 CS 챗봇이라면 처리 건수가 KPI가 되어 해당 데이터를 DB로 축적하도록
설계해두고, 2~3개월 후 실제 성과 데이터를 확인합니다.

소규모 워크숍이라도 ROI가 제시되면 다음 투자 결정이 쉬워집니다.
그리고 이 리포트는 다음 과제를 함께 찾는 자리가 됩니다.

  • 01

    KPI 사전 설정

    워크숍 초기에 측정 지표를 정의하고, 처리 건수가 DB로 축적되도록 설계
  • 02

    활용 이력 분석

    2~3개월 후 축적된 데이터로
    실제 처리 건수와 절감 시간을 환산
  • 03

    ROI 리포트 제공

    투자 대비 성과를 경영진
    보고 가능한 형태로 정리해 전달
  • 04

    확산 로드맵 제안

    검증된 결과를 바탕으로
    다음 적용 영역과 확산 방향을 함께 설계

PROVEN CASES

직무별로 검증된
AI 에이전트 개발 사례

AI 전문가들이 실제 기업 환경에서 구축한 Agent 개발 사례입니다.
워크숍을 통해 기대 이상의 결과물을 도출해 냅니다.

  • 영업

    주문·처리 자동화 Agent

    90% ↓

    주문 1건당 처리 시간

    80% ↓

    오주문·오발송

  • 마케팅 · 콘텐츠

    콘텐츠 생성·캠페인 Agent

    2~3배

    인당 처리량 확대

    50~70% ↓

    초안 작성 시간

  • 마케팅 · 퍼포먼스

    회원관리·CRM 자동화 Agent

    95%

    수기 입력 시간 제거

    0건

    오발송 · 누락

  • CS · 운영

    다채널 응대 Agent

    70% +

    단순 문의 자동 응대

    30초

    응답 시간 이내

  • 경영기획

    BI·의사결정 Agent

    95% ↓

    데이터 수집 · 정제 수작업

    80% ↓

    데이터 확보 리드타임

  • 직무 공통

    AI 기반 전사 ERP

    90% ↓

    요약 · 기록 수작업

    85% ↓

    후속 업무 · 응대 누락

AI 전문가 주요 레퍼런스

  • 롯데백화점 VIP 고객·상품 관리 시스템
  • 삼성화재 GA 보험사 AI 챗봇
  • 쌍용건설 AI PoC 프로젝트
  • 금융그룹 계열사 사내 AI 웹 시스템
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  • SH 서울주택도시개발공사 임직원 AI 실습
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크몽 AI 파트너 전문가 풀 기반 · 과제 성격에 따라 최적 전문가를 매칭합니다.

KMA 한국능률협회 x kmong
  • 64

    KMA 인재개발 노하우

  • 690만+

    크몽 플랫폼 누적 개발 거래

  • 60+

    대응 가능한 산업 수

  • 100건+

    25~26 AX 진단·수행

KMA의 교육으로, 부서원이 직접
우리 부서만의 AI 에이전트를 만들고
조직에 안착시킵니다.

외주로 받은 에이전트는 조직에 남지 않습니다.
KMA의 64년 인재개발 역량과 크몽의 690만 건 개발 데이터를 바탕으로,
부서원이 스스로 만들고 운영할 수 있는 역량까지 함께 남깁니다.

산업·직무별 워크플로우 DB 기반 진단

연간 100여 개 AI 교육 프로젝트 수행

KT·현대모비스·SK하이닉스·신세계 등 검증 실적

HRD 방법론을 에이전트에 맞게 적용하는 ARD 접근

결과로 증명하는 AI Agent 개발 워크숍으로
진정한 AI 전환을 만들어 보세요

KMA 인재개발센터 | contact@kma.or.kr