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AI를 도입한 조직과, AI로 일하는 조직은 무엇이 다를까요? AI 툴을 몇 개 도입하는 것과 조직의 실제 업무 방식이 AI 중심으로 달라지는 것은 전혀 다른 문제입니다. 해외 스타트업에서는 이미 AI를 특정 업무를 대신하는 도구로만 사용하지 않고, 기획하고 탐색하고 결과물을 만들고 다시 개선하는 전체 워크플로우 안에 자연스럽게 포함시키는 방식 을 실험하고 있습니다. 이번 다시보기에서는 영국 메드테크 스타트업에서 Product Designer로 일하고 있는 황소흠 님의 실제 경험 을 바탕으로, 글로벌 조직에서는 AI를 어떻게 업무에 적용하고 있는지 살펴봅니다. AI를 처음 사용하는 구성원이 조직 안에서 어떻게 활용 역량을 키워가는지, 같은 프롬프트를 사용해도 결과가 달라지는 이유는 무엇인지, 그리고 AI를 활용하는 과정에서 사람의 질문과 판단이 왜 계속 중요하게 남는지를 현업의 관점에서 확인해보세요. 1. 강연자 소개 이번 다시보기는 영국 메드테크 스타트업에서 Product Designer로 일하고 있는 황소흠 님의 실제 업무 경험을 바탕으로 진행됩니다. 황소흠 님은 맥킨지, 영란은행, 필립스 등 글로벌 조직에서 다양한 프로젝트를 수행했으며, 현재 영국 메드테크 스타트업에서 AI 도구를 활용해 사용자 경험을 설계하고 있습니다. 의료 현장에서 활용할 수 있는 AI 기반 어시스턴트를 기획·디자인하며, AI를 단순한 아이디어 도구가 아니라 실제 제품과 조직의 업무 흐름 안에서 활용하고 있습니다. 이번 세션에서는 특정 프롬프트나 AI 툴 사용법을 소개하기보다, AI가 실제 조직 안에 들어왔을 때 구성원의 업무 방식과 협업 방식이 어떻게 달라지는지 를 현장에서 경험한 사례를 중심으로 이야기합니다. 2. 이 다시보기를 추천하는 이유 AI를 사용하는 사람은 빠르게 늘고 있지만, 조직 전체가 AI와 함께 일하도록 만드는 것은 또 다른 문제입니다. 특히 기존에 AI를 많이 사용하지 않았던 구성원에게 새로운 도구를 제공한다고 해서 하루아침에 업무 방식이 바뀌지는 않습니다. 황소흠 님은 실제 조직 안에서 AI 활용 역량을 만드는 과정을 근육을 키우는 것과 비슷하다 고 설명합니다. 처음부터 완벽한 프롬프트를 작성하는 것이 중요한 것이 아니라, 실제 업무에서 AI를 반복적으로 사용하면서 결과를 확인하고, 다시 질문하고, 원하는 방향으로 개선하는 경험이 쌓여야 한다는 것입니다. 이번 다시보기를 통해 AI 도입을 단순한 툴 교육이나 프롬프트 교육으로 접근하기보다, 구성원이 AI를 실제 업무 안에서 활용할 수 있도록 만드는 과정 을 생각해볼 수 있습니다. 3. 이런 분께 추천해요 조직에 AI를 도입했지만 실제 업무 방식까지는 크게 달라지지 않았다고 느끼는 분 해외 스타트업에서는 AI를 실무에 어떻게 적용하고 있는지 궁금한 HR·조직 담당자 기획·디자인·개발 과정에서 AI를 더 적극적으로 활용하고 싶은 실무자 구성원의 AI 활용 역량을 어떻게 높여야 할지 고민하는 리더 프롬프트 작성법보다 실제 업무 안에서 AI를 활용하는 방법이 궁금한 분 AI가 사람의 역할과 협업 방식을 어떻게 바꾸고 있는지 현업 사례를 통해 확인하고 싶은 분 특정 AI 툴의 사용법이나 정답 프롬프트를 배우기보다, 실제 조직에서 AI를 어떻게 활용하고 적응해가는지 알고 싶은 분께 더 적합합니다. 4. 다시보기 주요 내용 이번 다시보기에서는 실제 글로벌 스타트업의 업무 경험을 중심으로, AI를 조직 안에서 활용할 때 나타나는 변화와 시행착오를 살펴봅니다. AI를 실제 조직의 업무 안에 적용하는 과정 AI를 특정 업무를 빠르게 처리하는 도구로만 사용하는 것이 아니라, 실제 제품 기획과 디자인, 협업 과정에서 어떻게 활용하고 있는지 살펴봅니다. 개인의 AI 활용을 넘어 여러 구성원이 AI를 업무 흐름 안에 포함시키기 위해 어떤 과정이 필요한지도 이야기합니다. AI를 처음 사용하는 구성원이 적응하는 방법 조직 구성원 모두가 처음부터 AI에 익숙한 것은 아닙니다. 특히 AI를 처음 사용하는 구성원은 실제 업무에서 반복적으로 활용하면서 조금씩 자신만의 사용 방식을 만들어가야 합니다. 새로운 도구를 한 번 교육하는 것보다, 조직 안에서 AI 활용 경험을 계속 쌓게 만드는 것이 왜 중요한지 살펴봅니다. AI 활용 역량은 하루아침에 만들어지지 않는 이유 AI를 잘 활용하는 능력은 정해진 명령어를 외우는 방식으로 만들어지지 않습니다. 결과를 확인하고, 부족한 부분을 발견하고, 다시 질문하면서 원하는 결과에 가까워지는 반복 과정이 필요합니다. 실제 업무에서 이러한 경험이 쌓이면서 구성원의 AI 활용 역량도 함께 높아집니다. 완벽한 프롬프트만으로 같은 결과를 만들 수 없는 이유 같은 프롬프트를 사용해도 AI 모델에 따라 결과가 달라질 수 있고, 어떤 추가 질문을 하는지에 따라서도 최종 결과물이 크게 달라질 수 있습니다. 따라서 좋은 결과를 만드는 데에는 최초의 프롬프트뿐 아니라, AI가 내놓은 결과를 보고 다음 질문을 결정하는 과정 이 중요합니다. AI와 일할수록 사람의 판단이 중요해지는 지점 AI가 결과물을 빠르게 만들어줄 수 있어도, 그 결과가 현재의 문제와 상황에 적합한지 판단하는 것은 여전히 사람의 역할입니다. 무엇을 질문할지, 어떤 결과를 선택할지, 어디를 더 개선해야 할지를 결정하는 능력이 AI를 실제 업무에 활용하는 과정에서 중요해지는 이유를 살펴봅니다. 글로벌 조직의 AI 활용 경험에서 얻을 수 있는 힌트 AI 활용 방식에는 모든 조직에 그대로 적용할 수 있는 하나의 정답이 존재하지 않습니다. 이번 세션에서는 영국 메드테크 스타트업에서 직접 AI를 활용하고 있는 실무자의 경험을 통해, 우리 조직에서는 AI를 어떤 방식으로 적용하고 구성원의 활용 역량을 어떻게 만들어갈 수 있을지 생각해볼 수 있는 힌트를 제공합니다. 5. 다시보기를 통해 얻어갈 수 있는 것 글로벌 스타트업에서는 AI를 실제 업무에 어떻게 활용하고 있는지 확인할 수 있습니다. AI를 처음 사용하는 구성원이 활용 역량을 만들어가는 과정을 이해할 수 있습니다. 좋은 AI 활용이 단순히 완벽한 프롬프트를 작성하는 것과 다른 이유를 알 수 있습니다. AI의 결과를 바탕으로 추가 질문하고 개선하는 과정이 왜 중요한지 이해할 수 있습니다. AI가 업무에 깊이 들어올수록 사람에게 어떤 판단과 역할이 더 중요해지는지 생각해볼 수 있습니다. 우리 조직에서 AI 활용을 확산시킬 때 어떤 관점으로 접근해야 하는지 힌트를 얻을 수 있습니다. 6. 시청 전 안내 본 다시보기는 특정 AI 툴의 기능이나 프롬프트 작성법을 단계별로 배우는 강의가 아닙니다. 영국 메드테크 스타트업에서 실제 AI를 업무에 활용하며 경험한 사례를 바탕으로, AI가 조직과 실무자의 일하는 방식에 어떤 변화를 만들고 있는지 를 살펴보는 세션입니다. AI 도입을 고민하고 있다면 현재 조직에서 AI가 어느 정도 활용되고 있는지, 구성원마다 활용 수준에는 어떤 차이가 있는지 떠올려보며 시청해보세요. 단순히 새로운 툴을 도입하는 것에서 한 단계 더 나아가, AI가 실제 업무 흐름의 일부가 되려면 무엇이 필요한지 생각해보는 데 도움이 됩니다. 7. 다시보기 영상 확인 방법 이벤트 신청 후 아래 경로에서 영상을 확인하실 수 있어요. 마이페이지 > 신청한 이벤트 ⚠️ 영상은 이벤트 신청일로부터 7일간만 제공됩니다. 기간 내에 꼭 확인해주세요.

👥 리더 소개 리아 브랜드 기획자 & 콘텐츠 전략가 12년차 프리랜서 → 3년차 솔로프리너 파티기획 → 브랜드기획 → 콘텐츠기획 하와이 관광청, 로컬 콘텐츠 기획 디지털노마드 커뮤니티 운영 가치찾기, 퍼스널브랜딩 등 함께한 수강생: 1800+ 이민정 PD 출신 콘텐츠 기획 및 제작 전문가 12년차 1인 사업가 (사실은대단한제작소) 콘텐츠 기획 및 제작/포토그래퍼/PM 디지털노마드 커뮤니티 빌더 80개 이상 프로젝트 진행 및 참여 클래스 101 강의 (with 참고살롱) (전) 케이블 방송국 PD 이벤트 소개 작년 7월에 진행했던 솔로프리너 부트캠프 1기 , 다시보기 형태로 공개합니다 🙌 혼자 일하고 싶은 마음은 있지만, 막상 시작하려고 하면 가장 먼저 막히는 지점이 있어요. “나는 어떤 일을 하는 사람이라고 설명해야 하지?” “내 경험을 어떻게 포트폴리오로 정리해야 하지?” “브랜드 방향성은 꼭 거창하게 정해야 하는 걸까?” “지금 가진 경험만으로도 솔로프리너로 시작할 수 있을까?” 이 부트캠프는 이런 고민을 가진 분들이 모여, 나의 경험을 정리하고, 일의 방향성을 잡고, 포트폴리오로 연결해보는 시간 이었어요. 단순히 “퍼스널 브랜딩을 해야 한다”는 이야기가 아니라, 지금까지 해온 일과 강점, 앞으로 받고 싶은 기회, 보여주고 싶은 이미지를 하나씩 정리하면서 나만의 일하는 방향 을 만들어가는 과정에 가까웠습니다. 💬 어떤 내용이 담겨 있나요? 솔로프리너를 시작하려고 할 때 가장 중요한 건, 무작정 SNS를 시작하거나 멋진 포트폴리오를 만드는 게 아니에요. 먼저 내가 어떤 일을 해왔고, 어떤 문제를 잘 풀고, 어떤 사람들에게 어떤 방식으로 도움을 줄 수 있는지를 정리해야 해요. 이번 다시보기에는 그 과정을 따라갈 수 있는 내용이 담겨 있습니다. Part 1. 솔로프리너로 시작하기 전, 나를 정리하는 법 브랜드를 만들기 전에 먼저 필요한 건 “나를 설명하는 언어”를 찾는 일이에요. 내가 해온 일, 반복해서 맡아온 역할, 사람들이 나에게 자주 기대했던 것, 내가 실제로 성과를 냈던 순간들을 바탕으로 나만의 강점과 방향성 을 정리합니다. 막연히 “나는 마케터예요”, “나는 디자이너예요”라고 말하는 대신, 어떤 문제를 해결하는 사람인지, 어떤 방식으로 일하는 사람인지, 어떤 기회와 잘 맞는 사람인지를 구체화하는 과정이에요. Part 2. 브랜드의 방향을 설정하는 법 브랜드 방향성은 거창한 슬로건을 만드는 일이 아니라, 앞으로 내가 어떤 일을 선택하고, 어떤 콘텐츠를 만들고, 어떤 사람들에게 보여질지를 정하는 기준에 가까워요. 이번 세션에서는 솔로프리너로 활동하기 위해 필요한 브랜드 방향성을 어떻게 잡을 수 있는지 다뤘습니다. 내가 제공할 수 있는 가치, 보여주고 싶은 전문성, 앞으로 연결되고 싶은 기회를 기준으로 방향을 정리하고, 이를 포트폴리오와 콘텐츠로 연결하는 방법을 함께 살펴봤어요. Part 3. 포트폴리오 발표와 피드백 부트캠프에서는 각자 작성한 포트폴리오를 공유하고 피드백하는 시간도 진행됐어요. 포트폴리오를 볼 때 어떤 부분이 잘 전달되는지, 어떤 부분이 아직 모호한지, 나의 강점이 더 잘 보이려면 어떤 구조가 필요한지 함께 이야기했습니다. 혼자 만들 때는 잘 보이지 않았던 부분도, 다른 사람의 시선으로 보면 훨씬 선명해지는 경우가 많거든요. 이번 다시보기에서는 솔로프리너를 준비하는 분들이 실제로 어떤 고민을 하는지, 포트폴리오에서 어떤 부분을 점검하면 좋은지 함께 확인하실 수 있습니다. 🎯 이런 분들께 추천해요 혼자 일하는 방식을 준비하고 있지만 어디서부터 시작해야 할지 막막한 분 내 경험과 강점을 포트폴리오로 정리하고 싶은 분 퍼스널 브랜딩이 필요하다는 건 알지만 방향을 못 잡고 있는 분 프리랜서, 1인 사업, 사이드 프로젝트를 준비 중인 분 나를 설명하는 문장과 일의 방향성을 더 명확하게 만들고 싶은 분 SNS나 콘텐츠를 시작하기 전에 먼저 나만의 기준을 정리하고 싶은 분 ✍️ 이 다시보기를 보고 나면 내가 어떤 일을 해온 사람인지 더 구체적으로 정리할 수 있어요. 나의 강점과 경험을 포트폴리오에 어떻게 담아야 할지 감을 잡을 수 있어요. 솔로프리너로 시작하기 위해 필요한 브랜드 방향성을 점검할 수 있어요. 혼자 막연히 고민하던 내용을 실제 실행 과제로 연결해볼 수 있어요. 📩 다시보기 영상 확인 방법 이벤트 신청 후 아래 경로에서 영상을 확인하실 수 있어요. 마이페이지 > 신청한 이벤트 > ‘시청하기’ 버튼 클릭 ⚠️ 링크는 이벤트 신청일로부터 7일간만 제공 됩니다. 기간 내에 꼭 확인해주세요!

지난 2월 말에 진행했던 이벤트, 다시보기 요청이 많아 영상으로 공개합니다 🙌 "미국에서 UX로 일한다"는 게 실제로 어떤 건지, 성공 스토리가 아니라, 그 안에서 겪은 선택과 고민과 시행착오를 솔직하게 풀어놓은 시간이었어요. 못 오셨던 분들, 한 번 더 보고 싶으신 분들 모두 환영합니다. 🗣️ 어떤 이야기가 담겨 있냐면요 UX 커리어를 이야기할 때 보통은 "이렇게 해서 성공했어요" 식의 이야기가 많잖아요. 근데 이 자리는 달랐어요. "그때 왜 그렇게 판단했는지" 를 중심으로, 실제 커리어의 분기점들을 하나씩 짚어나갔거든요. Part 1. 프레젠테이션 (30분) UX 전공이 아니어도 미국에서 UX로 살아남을 수 있는지에 대한 현실적인 이야기 글로벌 기업과 스타트업에서 UX 역할이 어떻게 달라지는지 시니어 단계에서 점점 중요해지는 판단 기준들 디자인 실력과는 별개로 평가에 영향을 주는 커뮤니케이션 요소들 화려한 포트폴리오 소개가 아니라, 그 선택의 순간마다 무엇을 보고 어떻게 판단했는지 그 과정을 솔직하게 공유했어요. Part 2. Q&A / 오픈 대화 (60분) 프레젠테이션보다 오히려 이 시간이 더 뜨거웠어요. 참여하신 분들의 질문 하나하나가 다들 공감하는 이야기들이었거든요. "영어가 문제였던 게 아니었어요. 기대치와 문화가 문제였죠." 미국 UX 취업의 현실, 영어와 커뮤니케이션의 어려움, UX로 전환하기 너무 늦은 시점이 있는지, 글로벌 조직에서의 보이지 않는 룰, 스타트업에서 UX가 살아남는 방법까지, 정리된 답보다 현실적인 경험과 생각을 솔직하게 나눈 시간이었어요. 🎯 이런 분들께 특히 추천해요 미국 또는 해외에서 UX로 일하고 싶은 분 UX 전공이 아닌데 커리어 전환을 고민 중인 분 글로벌 기업과 스타트업, 어떤 환경이 맞을지 감이 안 잡히는 분 시니어 이후 커리어 방향에 대해 막막한 분 영어와 문화 차이에서 오는 어려움을 겪고 있는 분 누군가의 실패와 고민도 포함된 솔직한 이야기가 듣고 싶은 분 📩 다시보기 영상 확인 방법 이벤트 신청 후 아래 경로에서 영상을 확인하실 수 있어요. 마이페이지 > 신청한 이벤트 > ‘시청하기’ 버튼 클릭 ⚠️ 링크는 이벤트 신청일로부터 7일간만 제공 됩니다. 기간 내에 꼭 확인해주세요!

AI로 바뀐 디자인 채용 시장, 회사는 이미 다르게 뽑고 있습니다 — 해외 기업 인터뷰 사례로 보는 디자인 과제 준비법 1. 리더 소개 👋 안녕하세요, 프로덕트 디자이너 황소흠입니다. 영란은행에선 디자인팀 초기 멤버로 금융 데이터 서비스를 설계했고, 맥킨지 디자인에서는 다양한 글로벌 프로젝트를 경험했습니다. 영국 메드테크 스타트업 Scarlet에서 AI 기반 UX 설계와 의료 규제에서 활용되는 AI 어시스턴트를 디자인해 왔고, 최근에는 또 다른 메디컬 AI 스타트업으로 합류를 앞두고 있습니다. 2. 이 세미나를 만든 이유 AI로 채용 시장이 조용히, 하지만 완전히 바뀌었습니다. 레이오프가 늘면서 시장엔 디자이너가 넘치고, AI 덕분에 포트폴리오와 이력서는 이제 누구나 잘 씁니다. 채용 담당자도 서류를 AI로 먼저 걸러내다 보니, 사람이 제 서류를 꼼꼼히 읽는 경우는 오히려 드물어졌고요. 그래서 회사들은 서류 대신 면접장에서 실전 디자인 과제를 던지는 방식 으로 채용 방식을 바꿨습니다. 문제는 지원자 대부분이 아직 이 변화를 모른 채, 예전 방식 그대로 이력서와 포트폴리오만 다듬고 있다는 겁니다. 저는 해외 기업 10곳 이상과 인터뷰하며 이 변화를 직접 몸으로 겪었고, 그 경험과 시행착오를 나누면 같은 상황에 놓인 분들이 준비 방향을 다시 잡을 수 있겠다는 생각으로 이 강의를 기획했습니다. 3. 이런 분께 추천해요 현재 (해외)취업을 준비하고 있거나, 해외 취업을 준비하고 싶은 디자이너 포트폴리오와 이력서는 다 완벽한데, 유독 면접에서 떨어지는 디자이너 해외 기업이 실제로 어떤 기준과 방식으로 디자이너를 평가하는지 궁금한 디자이너 연차가 쌓이며 시니어 포지션으로의 이직·전환을 준비 중인 디자이너 4. 진행 방식 00분 · 오프닝 간략한 리더 소개와 AI가 채용 시장을 어떻게 바꿔놓았는지 직접 제가 겪은 경험담을 위주로 설명드립니다. 10분 · 해외 기업 실제 인터뷰 과제 사례 10곳 넘는 해외 기업과의 인터뷰에서 실제로 받았던 디자인 과제 중 2~3개를 구체적으로 뜯어봅니다. 어떤 과제였고, 그 자리에서 무엇을 평가받았는지, 어떤 방식으로 답변을 해서 합격을 했는지 설명드립니다. 30분 · 디자인 과제 준비 팁 어디서도 들을 수 없는, 실제 해외 면접 현장에서 체득한 생생한 경험을 바탕으로 당장 적용할 수 있는 실전 디자인 과제 준비 팁 3가지를 알려드립니다. 50분 · Q&A 자유롭게 질문하는 시간입니다. 총 약 60분 진행됩니다. 사전에 궁금한 점을 한 가지만 정리해오셔도 훨씬 구체적인 이야기를 나눌 수 있습니다 5. 참여하면 얻어갈 수 있는 것 해외 기업 실전 인터뷰에서 나온 디자인 과제 사례 5~6개 AI로 바뀐 채용 시장에서, 지원자가 무엇을 다르게 준비해야 하는지에 대한 감각 서류만으로는 알 수 없는, 해외 기업이 면접에서 정말 보는 것 같은 고민을 하는 디자이너들과의 연결 6. 참여 전 안내 및 혜택 안내 예시 편하게 듣는 자리이니 부담 없이 참여해주세요. 궁금한 점을 미리 정리해오시면 Q&A 시간을 더 알차게 쓸 수 있습니다. 참여 확정 후 입장 링크는 마이페이지에서 확인 가능하며 이메일 또는 카카오톡으로 발송됩니다. 혜택 예시 해외 기업 실전 인터뷰에서 나온 디자인 과제 사례 5~6개 7. 자주 묻는 질문 (FAQ) Q. 질문을 미리 제출해야 하나요? A. 아니요, 당일 자유롭게 질문하시면 됩니다. 미리 생각해오시면 더 깊은 대화가 가능합니다. Q. 녹화본이 제공되나요? A. 이 이벤트는 실시간 대화를 기반으로 하며, 녹화본은 별도로 제공되지 않습니다. 8. 1:1 멘토링 세션 안내 이번 그룹 세션 외에도, 개인별 포트폴리오나 구체적인 면접 상황에 맞춰 깊이 있는 피드백을 원하시는 분들을 위해 1:1 멘토링을 상시 운영하고 있습니다. https://flexworkpro.io/career-hub/events/e3e2eea8-5b20-4426-bcd1-23628f0afb08

HR 업무를 AI로 자동화하고 싶지만, 어디부터 맡겨야 할지 막막하신가요? 이번 세션에서는 단순히 AI에게 질문하는 것을 넘어, 반복되는 HR 업무를 AI가 안정적으로 처리할 수 있는 업무 단위로 나누고, 이를 스킬로 만드는 기본 구조 를 살펴봅니다. 사내 규정 문의, 안내문 작성, 채용 지원서 검토, 각종 일정·기한 확인처럼 반복되지만 일정한 기준과 검토가 필요한 업무를 예시로, 어떤 업무가 스킬에 적합한지, 어떤 정보와 규칙을 넣어야 하는지, 결과를 어떻게 검증해야 하는지 알아봅니다. 이런 분께 추천해요 사내 규정 문의나 안내문 작성 같은 반복 업무가 계속 쌓이는 HR 담당자 AI를 쓰고 있지만 매번 질문하고 복사·붙여넣기 하는 방식에서 벗어나고 싶은 분 채용, 온보딩, 평가, 규정 관리 중 무엇부터 자동화해야 할지 고민인 분 AI가 만든 결과물을 실무에서 어떻게 검증해야 할지 궁금한 분 HR 업무에 맞는 AI 에이전트와 스킬의 구조를 처음부터 이해하고 싶은 분 세션에서 다루는 내용 1. HR 업무, 무엇부터 AI에게 맡겨야 할까 AI를 도입한다고 모든 HR 업무를 자동화할 수 있는 것은 아닙니다. 반복 방식이 명확하고 일정한 기준으로 처리할 수 있는 업무는 AI가 더 많은 부분을 맡을 수 있지만, 채용·평가·노무처럼 사람의 판단이 중요한 업무는 AI가 필요한 정보를 찾고 정리해 초안을 만들고, 담당자가 최종 검토하는 구조 가 필요합니다. HR 업무를 기준으로 다음과 같은 관점에서 자동화 후보를 구분해봅니다. 반복 빈도가 높은가 처리 기준을 명확하게 설명할 수 있는가 필요한 자료와 근거가 정해져 있는가 잘못된 결과가 나왔을 때 검토할 수 있는가 사람의 최종 판단이 필요한 영역은 어디인가 2. HR 업무를 AI 스킬로 만드는 구조 매번 같은 내용을 처음부터 설명하지 않으려면, AI에게 맡길 업무의 규칙·자료·처리 순서·검증 기준 을 일정한 형태로 정리해야 합니다. 이번 세션에서는 하나의 HR 반복 업무를 예시로 다음과 같은 스킬의 기본 구조를 살펴봅니다. AI가 맡을 업무 범위 정하기 필요한 자료와 참고 기준 정리하기 업무를 처리하는 순서 만들기 원하는 결과물 형식 정하기 확인해야 할 항목과 예외 조건 설정하기 사람이 최종 검토해야 하는 지점 정하기 어떤 업무를 예시로 사용할지는 실제 HR 업무에 적용하기 좋은 사례를 기준으로 선정해 진행합니다. 3. HR 반복 업무 자동화 사례 하나의 스킬만 만드는 것보다 중요한 것은 어떤 HR 업무를 같은 방식으로 확장할 수 있는지 이해하는 것 입니다. 세션에서는 다음과 같은 반복 업무 사례를 살펴봅니다. 사내 규정 및 제도 관련 Q&A 직원 대상 안내문·공지 초안 작성 채용공고 및 지원서 검토 보조 온보딩에 필요한 정보 정리 연차·교육·계약 등 주요 일정과 기한 확인 정기적으로 확인해야 하는 제도·규정 변경 사항 정리 반복되는 HR 문서 작성 및 검수 중요한 것은 AI가 사람을 대신해 최종 판단하는 것이 아니라, 담당자가 더 빠르게 판단할 수 있도록 필요한 정보와 초안을 준비하게 만드는 것 입니다. 4. 반복 업무를 스킬로 남기는 방법 한 번 잘 만든 업무 방식을 매번 다시 설명하지 않도록, 반복 가능한 형태로 남기는 방법을 소개합니다. 예를 들어 다음과 같은 업무가 각각 하나의 스킬이 될 수 있습니다. 사내 규정 문의 답변 HR 안내문 작성 채용공고 작성 및 검토 지원서 검토 보조 온보딩 체크 기한 및 일정 확인 제도·규정 변경사항 정리 각 업무마다 필요한 자료와 규칙은 다르지만, 업무 목적 → 참고 자료 → 처리 절차 → 결과물 → 검증 기준 이라는 기본 구조는 공통적으로 활용할 수 있습니다. 진행 방식 30분 온라인 실습·시연 세션입니다. Claude Cowork 화면에서 실제 HR 업무를 AI가 처리할 수 있는 단위로 나누고, 하나의 반복 업무를 스킬 형태로 구성하는 과정을 함께 살펴봅니다. 단순히 AI에게 질문하는 방법보다는, 어떤 자료를 참고하게 할지 → 어떤 순서로 처리하게 할지 → 어떤 결과물을 만들게 할지 → 무엇을 사람이 확인할지 를 설계하는 과정에 집중합니다. 이번 세션은 모든 HR 업무 자동화를 완성하는 시간이 아닙니다. 먼저 우리 팀에서 반복되는 업무를 찾고, AI에게 맡길 수 있는 구조로 바꾸는 기본 원리 를 이해하는 입문 세션입니다. 참여하면 얻어가는 것 우리 팀에서 AI로 먼저 자동화할 HR 업무를 고르는 기준 반복 업무를 AI가 처리할 수 있는 단위로 나누는 방법 HR 업무를 스킬로 만드는 기본 구조 AI에게 참고시킬 자료와 업무 규칙을 정리하는 방법 결과물의 정확성을 확인하기 위한 검증 기준 사내 규정 Q&A, 문서 작성, 채용, 기한 관리 등의 자동화 사례 AI가 맡을 일과 담당자가 최종 판단할 일을 구분하는 기준 다른 HR 업무에도 같은 구조를 확장하는 방법 참여 전 준비물 Claude 유료 계정 Claude Desktop 앱 설치 노트북 또는 데스크톱 환경 Claude Cowork 화면을 함께 보며 진행하므로, 사전에 Claude Desktop 앱을 설치해 주세요. 참여 전 안내 AI가 만든 결과물은 담당자의 검토 없이 바로 사용하면 안 됩니다. 특히 채용, 평가, 징계, 급여, 노무 판단처럼 개인의 권리나 회사의 중요한 의사결정과 연결되는 업무는 AI가 자료를 정리하고 초안을 만드는 역할까지만 맡기고, 사람이 최종적으로 판단해야 합니다. 이번 세션에서는 실제 임직원 이름, 주민번호, 급여, 평가, 징계 등 민감정보를 사용하지 않습니다. 실제 사내 자료를 AI와 연결할 경우에도 회사의 보안정책과 개인정보 처리 기준을 먼저 확인해야 합니다. 자주 묻는 질문 Q. 코딩을 알아야 하나요? A. 아닙니다. 이번 세션은 코딩 없이 Claude Cowork에서 HR 업무와 스킬의 구조를 이해하는 입문 세션입니다. Q. 노무 담당자가 아니어도 참여할 수 있나요? A. 참여할 수 있습니다. 사례는 HR 업무를 기준으로 진행되므로, 인사·채용·조직 운영 등 반복 업무를 담당하는 분께 특히 적합합니다. Q. 실제로 하나의 스킬을 완성하나요? A. 하나의 HR 업무를 예시로 스킬이 어떤 구조로 만들어지는지 살펴봅니다. 특정 회사에 바로 적용할 수 있는 완성형 에이전트를 구축하기보다는, 다른 업무에도 반복해서 적용할 수 있는 기본 구조를 이해하는 데 집중합니다. Q. 어떤 HR 업무를 예시로 진행하나요? A. 사내 규정 문의, 안내문 작성, 채용 관련 업무, 일정·기한 확인 등 반복성과 활용도가 높은 HR 업무 가운데 세션에 적합한 사례를 선정해 진행합니다. Q. AI가 만든 결과물을 바로 업무에 사용해도 되나요? A. 아닙니다. AI는 필요한 정보를 수집·정리하고 초안을 만드는 역할을 맡을 수 있지만, 실제 회사 규정과 상황에 적용하는 판단은 담당자가 확인해야 합니다. Q. Claude 유료 계정과 Desktop 앱이 꼭 필요한가요? A. 네. 이번 세션은 Claude Cowork 환경을 기준으로 진행하므로, 원활하게 따라오시려면 유료 계정과 Desktop 앱을 준비해 주세요.

Claude Code Maximalists 4주 실전 모임 모집 지금의 나를 관찰하고, 다른 사람의 방법을 실험하며 내 워크플로를 만듭니다 Claude Code를 혼자 쓰다 보면 이런 생각이 들 때가 있습니다. > 나는 Claude Code를 실제로 어떻게 쓰고 있을까? > 다른 사람들은 어떻게 쓰고 있을까? > 지금 내가 쓰는 방식이 최선일까? > 좋은 사용법을 알게 되어도 왜 내 습관으로 남지 않을까? 우리는 도구를 쓰는 동안 정작 자신이 그 도구를 어떻게 쓰는지는 자세히 보지 못합니다. 무엇을 반복하는지, 어디에서 막히는지, 언제 Claude Code를 믿고 언제 직접 개입하는지 알아야 개선도 시작할 수 있습니다. Claude Code Maximalists는 사용법을 듣고 끝나는 강의가 아닙니다. 먼저 자신의 평소 사용 방식을 관찰하고 언어화합니다. 여섯 명이 각자 관찰한 내용을 나누고 서로의 방법을 직접 적용해 본 뒤, 모임 밖에서도 새로운 방법을 찾아 시도합니다. 마지막에는 그 과정에서 자신의 작업 방식이 어떻게 달라졌는지 함께 돌아봅니다. 구경만 하는 사람 없이 모든 참가자가 매주 실행하고 공유합니다. > 이 모임은 현재 Claude Max를 구독 중인 사용자만 참여할 수 있습니다. 열린 커뮤니티와 유료 실전 모임 Claude Code Maximalists 커뮤니티 자체는 누구나 자유롭게 참여할 수 있는 무료 공간입니다. Discord의 공개 채널에서 Claude Code에 관한 질문, 경험과 자료를 나눌 수 있습니다. 이번에 모집하는 것은 커뮤니티 가입이 아니라, 최대 6명이 4주 동안 매주 실험하고 공유하는 유료 온라인 실전 모임 입니다. 참가가 확인된 분에게만 해당 기수의 전용 채널과 온라인 모임 접근 권한을 제공합니다. 4주 후 얻게 되는 것 - 자신이 Claude Code를 사용하는 습관과 반복되는 패턴을 구체적으로 알게 됩니다. - 현재 방식에서 잘되는 부분과 개선할 부분을 스스로 발견합니다. - 다른 사람들의 실제 Claude Code 워크플로를 구체적으로 볼 수 있습니다. - 마음에 드는 방법을 자신의 업무나 프로젝트에 직접 적용해 봅니다. - 시행착오를 바탕으로 자신에게 맞는 워크플로를 최소 2개 이상 만듭니다. - 혼자서는 발견하기 어려운 활용법과 개선점을 동료들의 피드백으로 찾습니다. 진행 방식 - 기간: 4주 - 일정: 매주 목요일 오후 10:00~11:30 - 참여 대상: Claude Max 구독자 - 인원: 최대 6명 - 참가비: 8만 원(4주 전체) 매주 90분 동안 다음과 같이 진행합니다. - 체크인: 10분 - 참가자 공유: 60분(6명 × 10분) - 질문과 상호 피드백: 15분 - 다음 주 실험 선택: 5분 주차별 프로그램 1주차 — 나는 Claude Code를 어떻게 쓰고 있었나 첫 모임 전, 평소처럼 Claude Code로 작업하면서 자기 자신을 관찰합니다. - 나는 어떤 상황에서 Claude Code를 시작하는가 - 처음에 어떤 맥락과 지시를 전달하는가 - 원하는 결과가 나오지 않으면 어떻게 대응하는가 - 어느 순간 직접 코드를 읽거나 수정하는가 - 반복해서 막히거나 귀찮다고 느끼는 지점은 어디인가 - 지금 방식에서 잘되고 있는 것은 무엇인가 1주차에는 잘 정리된 사용법이나 모범 사례를 발표하지 않습니다. 자신을 관찰하며 발견한 실제 습관, 판단, 막힘과 의외의 패턴을 공유합니다. “아, 나는 이렇게 쓰고 있었구나”를 알아차리는 것이 첫 번째 목표입니다. 모임이 끝나면 다른 참가자들이 공유한 내용 중 자신의 Claude Code 사용에 적용해 보고 싶은 방법을 한두 가지 고릅니다. 2주차 — 다른 사람의 방법을 내 사용에 적용해 봤다 1주차에 다른 참가자들이 공유한 내용 중 한두 가지를 골라, 일주일 동안 자신의 Claude Code 사용에 직접 적용해 봅니다. 2주차 모임에서는 방법 자체를 다시 설명하는 것이 아니라, 내가 직접 사용하며 겪은 경험과 변화를 공유합니다. - 누구의 어떤 방법을 선택했는가 - 내 Claude Code 사용의 어떤 상황에 적용했는가 - 평소 방식과 무엇이 달랐는가 - 직접 써보니 무엇이 잘됐고 무엇이 잘되지 않았는가 - 이 방법을 계속 사용할지, 사용한다면 어떻게 바꿀 것인가 3주차 — 모임 밖에서 새로운 방법을 찾아 써봤다 이번에는 배움의 범위를 모임 밖으로 넓힙니다. 공식 문서, 글, 영상, 다른 커뮤니티, 동료의 사례 등 외부에서 이전에 사용해 보지 않은 Claude Code 활용법을 찾아 자신의 작업에 직접 시도합니다. 3주차 모임에서는 외부 자료를 요약해 소개하는 데 그치지 않고, 실제로 사용해 본 경험을 공유합니다. - 어디에서 어떤 방법을 발견했는가 - 왜 이 방법을 시도해 보고 싶었는가 - 내 Claude Code 사용에 어떻게 적용했는가 - 직접 사용하며 무엇을 발견했는가 - 앞으로도 계속 사용할 것인가 4주차 — 무엇이 달라졌는가 4주 전과 지금의 Claude Code 사용 방식을 비교합니다. 앞으로 계속 사용할 워크플로와 버릴 방식을 정리하고, 서로의 최종 결과를 함께 회고합니다. ## 이런 분께 추천합니다 - Claude Max를 구독하고 있는 분 - Claude Code를 실제 작업에 사용하며 자신의 사용 방식을 개선하고 싶은 분 - 다른 사람의 구체적인 작업 과정을 보고 싶은 분 - 새로운 사용법을 아는 데서 그치지 않고 직접 적용해 보고 싶은 분 - 자신의 시행착오도 솔직하게 나눌 수 있는 분 - 4주 동안 매주 실험하고 공유할 수 있는 분 이런 분과는 맞지 않을 수 있습니다 - 발표나 과제 없이 다른 사람의 이야기를 듣기만 원하는 분 - Claude Max를 구독하고 있지 않은 분 - 4주 일정 중 대부분 참석하기 어려운 분 - 정답이나 완성된 강의를 기대하는 분 참여 약속 이 모임은 모든 참가자의 경험이 콘텐츠가 됩니다. 다음 약속에 동의하는 분만 신청해 주세요. 1. 매주 자신의 실험 결과를 10분 동안 공유합니다. 2. 첫 모임 전에 평소처럼 Claude Code로 작업하는 자신을 관찰하고, 발견한 패턴을 간단히 기록합니다. 3. 1주차에 공유된 다른 참가자의 방법 중 한두 가지를 골라 자신의 Claude Code 사용에 직접 적용해 봅니다. 4. 모임 밖에서 새로운 Claude Code 활용법을 찾아 실제 작업에 시도해 봅니다. 5. 부득이하게 불참할 경우 Discord에 글이나 짧은 영상으로 공유를 대신합니다. 6. 아래의 기록 및 외부 활용 원칙을 존중합니다. 기록 및 외부 활용 원칙 모임에서 나온 배움이 더 넓은 Claude Code Maximalists 커뮤니티에도 이어질 수 있도록, 운영자는 모임에서 발견된 활용법, 공통된 고민과 배움을 개인을 식별할 수 없게 정리하여 커뮤니티 콘텐츠와 다음 모임 안내에 활용할 수 있습니다. 다만 다음 내용은 당사자의 사전 동의 없이 외부에 공개하지 않습니다. - 참가자의 이름, 소속과 프로젝트 등 개인을 식별할 수 있는 정보 - 화면 캡처, 코드, 문서와 대화 원문 - 참가자의 발언을 그대로 옮긴 인용문 - 회사나 고객의 비공개 정보 - 모임 녹화물과 음성 참가자가 공유한 구체적인 사례를 이름, 화면 또는 원문과 함께 소개하고 싶을 때는 운영자가 별도로 동의를 구합니다. 참가자 역시 다른 사람의 구체적인 작업 내용과 대화를 당사자의 허락 없이 외부에 공유하지 않습니다. 외부 활용을 원하지 않는 내용은 공유할 때 미리 알려주면 공개 대상에서 제외합니다. 신청 안내 - 참여 자격: 신청일과 활동 기간 동안 Claude Max 구독 유지 - 모집 인원: 최대 5명 - 신청 기간: 2026년 8월 12일 자정까지 - 첫 모임: 2026년 8월 13일 오후 10:00 - 공개 Discord: https://discord.gg/vfJAKrWjd FlexWork에서 유료 모임을 신청한 뒤 공개 Discord에 입장해 유료 모임 참가 확인 채널에 FlexWork 닉네임을 남겨주세요. 신청과 결제가 확인되면 해당 기수 역할을 부여하고 전용 채널을 열어드립니다. 신청할 때 현재 하는 일, Claude Max 구독 여부, Claude Code 사용 경험, 4주 동안 개선하고 싶은 작업을 적어주세요. Discord 또는 이 모집글에 안내된 방법으로 소통하기 어려운 경우에는 FlexWork의 Claude Code Maximalists 커뮤니티 게시물로 문의해 주세요. 함께 사용법이 아니라 사용 경험을 나눠요 이 모임의 목표는 누가 더 많은 기능을 아는지 겨루는 것이 아닙니다. 다른 사람의 방법을 보고, 직접 써보고, 실패하고, 내 방식으로 바꾸는 것. 그렇게 4주 뒤 각자에게 실제로 남는 Claude Code 워크플로를 만드는 것이 목표입니다. 혼자 쓰던 Claude Code를 함께 실험해 보고 싶은 분을 기다립니다.

디자이너도 AI로 프로토타입을 만들 수 있을까요? 피그마에서 만든 디자인을 코드 기반 프로토타입으로 바꾸고, Cursor나 Claude Code와 함께 수정하고, 개발자에게 더 구체적으로 전달하는 방식이 빠르게 확산되고 있습니다. 이번 다시보기에서는 AI 프로토타이핑이 무엇인지 개념만 설명하지 않습니다. 디자인 토큰, 피그마 파일, 프로젝트 폴더, 로컬 서버, Cursor, Claude Code, Spline, 개발자 핸드오프까지 실제 업무 흐름에서 디자이너가 알아야 할 구조를 하나씩 살펴봅니다. 개발자가 되기 위한 시간이 아니라, 디자이너가 더 빠르게 실험하고 더 정확하게 소통하기 위한 AI 프로토타이핑 입문 세션 을 다시보기로 확인해보세요. 1. 강연자 소개 이번 다시보기는 미국 뉴욕의 글로벌 테크 기업에서 시니어 AI 프로덕트 디자이너 로 일하고 있는 이지원 님의 실무 경험을 바탕으로 진행됩니다. 이지원 님은 현재 AI 기반 제품을 디자인하며, 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우와 디자인 시스템, 글로벌 팀 협업을 중심으로 커리어를 쌓아가고 있습니다. 이전에는 국내 대기업과 다양한 스타트업에서 UX 디자이너로 일하며, 서비스 기획부터 제품 경험 설계까지 폭넓은 실무를 경험했습니다. MIT Media Lab에서 전액장학금으로 Engineering & Management 석사 과정을 수학했고, 수석 조기 졸업했습니다. 또한 iF Design Award, Red Dot Design Award, A’ Design Award 등 세계적인 디자인 어워드에서 수상하며 디자인 역량을 인정받았습니다. 이번 세션에서는 단순히 “AI가 디자인을 대신한다”는 이야기가 아니라, 실제 글로벌 프로덕트 조직에서 디자이너가 AI 프로토타이핑을 어떻게 업무에 적용하고 있는지 공유합니다. 피그마 디자인을 코드 기반 프로토타입으로 바꾸고, Cursor·Claude Code·디자인 토큰·Spline 등을 활용해 개발자와 더 정확하게 소통하는 과정을 실무자의 관점에서 풀어갑니다. 2. 이 다시보기를 추천하는 이유 AI 프로토타이핑은 이제 일부 개발자나 기술 친화적인 디자이너만의 실험이 아닙니다. 디자이너가 만든 화면을 코드 기반 프로토타입으로 빠르게 구현하고, 실제 인터랙션을 확인하고, 엔지니어에게 더 구체적인 형태로 전달하는 방식이 점점 중요해지고 있습니다. 하지만 많은 디자이너에게는 프로젝트 폴더, 터미널, 로컬 서버, GitHub, 디자인 토큰 같은 개념이 낯설고 어렵게 느껴집니다. 이번 다시보기는 AI 프로토타이핑을 “개발자의 일”로만 두지 않고, 디자이너가 자신의 업무 안에서 어디까지 활용할 수 있는지 현실적인 기준을 잡는 데 도움이 됩니다. 3. 이런 분께 추천해요 AI 프로토타이핑이 궁금하지만 개발 지식이 없어 시작을 망설이고 있는 디자이너 피그마 디자인을 더 빠르게 구현 가능한 프로토타입으로 바꿔보고 싶은 UX/UI 디자이너 Cursor, Claude Code, MCP, 디자인 토큰, 로컬 서버 같은 개념을 실무 맥락에서 이해하고 싶은 분 개발자에게 디자인을 더 정확하게 전달하고, 인터랙션이나 엣지 케이스를 더 구체적으로 보여주고 싶은 분 AI 시대에 디자이너가 어떤 역량을 더 키워야 하는지 고민하는 분 단순히 AI 툴 이름만 알고 싶은 분보다는, 실제 디자인 업무 흐름 안에서 AI 프로토타이핑을 어떻게 활용할 수 있는지 알고 싶은 분께 더 적합합니다. 4. 다시보기 주요 내용 이번 다시보기는 AI 프로토타이핑을 처음 접하는 디자이너도 전체 흐름을 이해할 수 있도록 , 실무 사례와 데모 중심으로 구성되어 있습니다. 개발 용어를 단순히 설명하는 것이 아니라, 피그마 작업 방식과 연결해 “디자이너가 실제로 어디까지 알고 활용하면 되는지”를 기준으로 정리합니다. AI 프로토타이핑의 기본 개념 피그마에서 만든 디자인을 AI를 활용해 코드 기반 프로토타입으로 바꾸는 흐름을 살펴봅니다. AI 프로토타이핑이 기존 피그마 프로토타입과 어떻게 다른지, 디자이너가 왜 코드 기반 프로토타입을 이해해야 하는지 설명합니다. 피그마 디자인을 AI가 이해하게 만드는 준비 과정 디자인 토큰, 컬러 스타일, 컴포넌트 이름, 아이콘 추출 방식 등을 다룹니다. AI가 디자인을 더 정확하게 이해하도록 하려면 왜 프레임과 레이어 이름을 정리해야 하는지, 아이콘은 왜 SVG로 별도 추출해야 하는지 살펴봅니다. 프로젝트 폴더와 로컬 서버 이해하기 AI가 만든 코드가 어디에 저장되고, 그 결과물을 어떻게 화면으로 확인하는지 설명합니다. 프로젝트 폴더, 터미널, npm run dev, localhost 같은 개념을 디자이너가 이해할 수 있는 방식으로 풀어봅니다. Cursor와 Claude Code를 활용한 프로토타입 제작 흐름 피그마 링크나 디자인 정보를 AI에게 전달하고, 원하는 개발 언어와 컴포넌트 라이브러리를 기준으로 프로토타입을 만드는 과정을 살펴봅니다. Cursor를 통해 Claude 모델을 활용하는 방식, Claude Code를 직접 사용하는 방식의 차이도 함께 설명합니다. AI가 만든 화면을 수정하고 개선하는 방법 AI가 만든 화면에서 수정하고 싶은 영역을 찾고, 해당 컴포넌트 이름이나 구조를 기준으로 수정 요청하는 방법을 다룹니다. 간격, 레이아웃, 배경색, hero content 영역 등 실제 화면 요소를 어떻게 지시하고 개선하는지 예시로 확인합니다. 디자인 시스템과 코드 재사용 디자인 토큰을 JSON 파일로 추출하고, 프로젝트 폴더에 넣어 AI가 디자인 시스템을 참고하게 만드는 방법을 설명합니다. Code Connect, GitHub, Storybook, 기존 소스 코드 연결을 통해 이미 검증된 컴포넌트를 재사용하는 방식도 소개합니다. 3D·모션 그래픽을 AI 프로토타입에 연결하는 방법 Spline에서 만든 3D 요소를 코드로 가져오고, Cursor나 Claude Code에 전달해 프로토타입에 삽입하는 흐름을 살펴봅니다. 단순 정적 화면을 넘어, 인터랙션과 모션을 가진 프로토타입으로 확장하는 방법을 설명합니다. 개발자 핸드오프와 협업 방식 AI 프로토타입을 개발자에게 어떻게 전달할지 다룹니다. 소스 코드, 로컬 서버 시연, Zoom 녹화, 피그마 추가 문서화 등 실제 협업에서 활용할 수 있는 핸드오프 방식을 소개합니다. AI 시대에 디자이너가 키워야 할 역량 AI 프로토타이핑이 디자이너의 역할을 어떻게 바꾸는지 이야기합니다. 문제 정의, 이해관계자 설득, 빠른 실험, 피드백 반영, PM·엔지니어와의 협업 능력이 왜 더 중요해지는지 정리합니다. 5. 다시보기를 통해 얻어갈 수 있는 것 AI 프로토타이핑이 실제 디자인 업무에서 어떻게 쓰이는지 이해할 수 있습니다. 피그마 디자인을 AI가 더 정확히 이해하도록 준비하는 방법을 알 수 있습니다. 디자인 토큰, SVG 아이콘, 프로젝트 폴더, 로컬 서버, Cursor, Claude Code 같은 핵심 개념을 디자이너 관점에서 정리할 수 있습니다. AI가 만든 프로토타입을 수정하고 반복 개선하는 기본 흐름을 배울 수 있습니다. 개발자에게 프로토타입을 더 구체적으로 전달하는 핸드오프 방식을 이해할 수 있습니다. AI 시대에 디자이너가 집중해야 할 문제 정의와 협업 역량을 다시 생각해볼 수 있습니다. 6. 시청 전 안내 본 다시보기는 개발자를 위한 코딩 강의가 아니라, 디자이너를 위한 AI 프로토타이핑 입문 세션입니다. 개발 경험이 없어도 시청할 수 있으며, 낯선 용어는 피그마 작업 방식에 비유해 쉽게 설명합니다. 시청 전 본인이 자주 사용하는 디자인 시스템, 피그마 컴포넌트, 프로토타입 핸드오프 방식에서 불편했던 지점을 떠올려보시면 내용을 더 잘 이해할 수 있습니다. 세션에서는 AI 프로토타이핑을 시작할 때 디자이너가 자주 헷갈리는 개념과 시행착오를 정리해드립니다. 7. 자주 묻는 질문 FAQ Q. 개발 지식이 없어도 시청할 수 있나요? A. 네. 개발 경험이 없어도 시청할 수 있습니다. 프로젝트 폴더, 터미널, 로컬 서버 같은 개념은 디자이너가 이해할 수 있는 방식으로 쉽게 설명합니다. Q. 코딩을 직접 배우는 강의인가요? A. 아닙니다. 코딩 문법을 배우기보다는, 디자이너가 AI 프로토타이핑을 업무에 활용하기 위해 알아야 할 흐름과 개념을 다룹니다. Q. Cursor나 Claude Code를 설치해야 하나요? A. 다시보기 시청만으로는 설치가 필요하지 않습니다. 다만 내용을 실제로 따라 해보고 싶다면 Cursor, Claude Code, Figma 파일, 프로젝트 폴더 세팅이 필요할 수 있습니다. Q. 피그마 디자인만 있으면 바로 완성도 높은 코드가 나오나요? A. 항상 그렇지는 않습니다. 디자인 토큰, 아이콘, 레이어 이름, 컴포넌트 구조가 정리되어 있을수록 AI가 더 정확하게 이해합니다. 세션에서는 이 준비 과정에서 자주 생기는 시행착오도 함께 다룹니다. Q. AI가 만든 코드를 개발자가 그대로 사용할 수 있나요? A. 현재는 대부분 참고용 또는 프로토타입용으로 활용되는 경우가 많습니다. 다만 디자인 의도, 인터랙션, 엣지 케이스를 더 구체적으로 전달하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. Q. 피그마 프로토타입과 AI 프로토타입은 어떻게 다른가요? A. 피그마 프로토타입은 화면 흐름을 보여주는 데 강점이 있고, AI 프로토타입은 실제 코드 기반으로 인터랙션과 다양한 상태를 더 구체적으로 실험할 수 있다는 장점이 있습니다. Q. 3D나 모션 그래픽도 다루나요? A. 네. Spline에서 만든 3D 요소를 코드로 가져와 AI 프로토타입에 연결하는 기본 흐름을 소개합니다. 깊은 3D 제작 강의라기보다는, AI 프로토타입에 3D·모션 요소를 연결하는 방법을 이해하는 데 초점을 둡니다. 8. 다시보기 영상 확인 방법 이벤트 신청 후 아래 경로에서 영상을 확인하실 수 있어요. 마이페이지 > 신청한 이벤트 > ‘시청하기’ 버튼 클릭 ⚠️ 링크는 이벤트 신청일로부터 7일간만 제공됩니다. 기간 내에 꼭 확인해주세요.

AI로 업무를 다시 설계하는 조직은 어떻게 일하는가 AI를 도입하는 조직을 넘어, AI로 업무를 다시 설계하는 조직으로 AI는 단순히 기존 업무를 대신하는 도구가 아니라, 업무를 수행하는 단위와 조직이 일하는 방식 자체를 바꾸고 있습니다. 예전에는 한 사람을 채용해야 해결할 수 있었던 업무도 이제는 AI와 내부 담당자, 외부 전문가의 조합으로 수행할 수 있습니다. 업무 단위가 작아지면서 인재를 활용하는 방식도 정규직 채용 중심에서 업무와 프로젝트 중심으로 변화하고 있습니다. 하지만 AI가 반복 업무와 산출물 제작을 맡는다고 해서 사람의 역할이 사라지는 것은 아닙니다. AI의 활용 범위가 넓어질수록 현업의 맥락을 해석하고, 방향을 결정하며, 결과에 책임지는 사람의 역할은 더욱 중요해집니다. 이번 세미나에서는 해외 스타트업의 AI 업무 재설계 사례와 실제 기업의 AX 사례를 통해 AI가 조직과 인재의 조건을 어떻게 바꾸고 있는지 살펴봅니다. 또한 글로벌 시장에서 확산되고 있는 Fractional Talent와 시간제 전문가 협업이 왜 새로운 인재 운영 전략으로 주목받는지도 함께 이야기합니다. 이런 분께 추천해요 정규직 채용만으로 빠른 실행과 필요한 전문성을 확보하는 데 한계를 느끼는 HR·조직 담당자 AI 시대에 맞춰 인재 전략과 조직 운영 방식을 새롭게 설계하고 싶은 리더 AI를 개별 도구가 아니라 실제 업무 프로세스와 협업 구조에 적용하고 싶은 분 Fractional Talent와 시간제 전문가 활용에 관심은 있지만 어디서부터 시작해야 할지 모르는 분 탑티어·글로벌 인재와 업무 단위로 유연하게 협업하는 방법이 필요한 조직 AI가 대체하는 업무와 사람이 계속 책임져야 하는 역할을 구분하고 싶은 분 세미나에서 다루는 내용 Part 1. 글로벌 조직은 AI와 어떻게 일하고 있는가? AI가 특정 업무를 대체하는 단계를 넘어, 업무를 수행하는 단위와 각 구성원의 역할까지 재편되고 있습니다. 해외 스타트업은 이미 AI를 조직 안에 내재화하고, 기획·디자인·개발의 협업 흐름을 새롭게 설계하고 있습니다. 이 세션에서는 실제 해외 사례를 중심으로 AI가 조직 내부의 워크플로우에 어떻게 적용되고 있는지 살펴봅니다. 단순한 AI 툴 도입을 넘어 워크플로우를 다시 설계한 해외 사례 AI로 달라지는 업무 단위와 기획·디자인·개발의 협업 방식 조직 안에서 AI, 내부 인력, 외부 전문가가 함께 일하는 구조 업무와 역할의 재편이 새로운 인재 전략으로 이어지는 이유 연사 | 황소흠 Product Designer, 영국 메드테크 스타트업 맥킨지, 영란은행, 필립스 등 글로벌 조직에서 다양한 프로젝트를 수행했습니다. 현재 영국 메드테크 스타트업에서 AI 도구를 활용해 사용자 경험을 설계하고 있으며, 의료 현장에서 사용할 수 있는 AI 기반 어시스턴트를 기획·디자인하고 있습니다. Part 2. AI 시대, 왜 채용 단위가 바뀌는가? 업무 단위가 작아지면 채용 단위도 달라집니다. 한 사람을 채용해 해결하던 업무를 AI와 분야별 전문가의 조합으로 수행할 수 있게 되면서, 정규직 중심의 채용 방식은 실행 속도와 전문성, 비용 측면에서 새로운 선택지를 요구받고 있습니다. 이 세션에서는 기존 채용 방식이 가진 한계를 살펴보고, 글로벌 시장에서 이미 확산되고 있는 Fractional Talent와 Nano Hiring을 소개합니다. 사람을 먼저 채용하는 방식에서 벗어나, 해결해야 할 업무를 먼저 정의하고 필요한 전문가와 협업하는 인재 전략을 다룹니다. 정규직 채용에서 발생하는 속도·전문성·비용의 트레이드오프 Fractional Talent와 Nano Hiring으로 살펴보는 글로벌 인재 활용 방식 한 명의 전문가가 여러 조직과 동시에 협업하는 구조 채용 중심에서 업무 중심으로 전환되는 인재 전략 시간제 전문가와 유연하게 협업을 시작하는 방법 연사 | 임태은 대표, 베러웍스(FlexWork) 글로벌 기업에서 20년 이상 현장 경험을 쌓았으며, 현재 각 분야 전문가와 글로벌 인재 3만 명의 네트워크를 기반으로 베러웍스를 운영하고 있습니다. 유연한 인재 활용과 시간제 전문가 협업 모델을 현장에서 설계해왔으며, 채용시장의 변화와 새로운 일하는 방식을 주제로 강연과 연구 활동을 이어가고 있습니다. Part 3. AI 시대, 대체되지 않는 인재와 조직의 조건 AI가 화이트칼라 업무의 반복 작업과 산출물 제작을 빠르게 수행하면서, 사람이 담당해야 하는 역할과 조직을 설계하는 방식도 달라지고 있습니다. 실제 기업의 AX 사례에서도 자료 생성과 반복 업무는 AI가 수행했지만, 현업의 맥락을 해석하고 최종 방향을 결정하는 역할은 여전히 사람이 담당했습니다. AI에 업무 수행 권한은 위임할 수 있지만, 결과에 대한 책임과 판단까지 넘길 수는 없습니다. 이 세션에서는 실제 AX 성공 사례를 바탕으로 AI가 대체할 수 있는 영역과 대체할 수 없는 영역을 구분하고, 사람과 AI가 함께 일하는 조직에 필요한 조건을 살펴봅니다. 실제 기업 AX 사례로 살펴보는 업무와 역할의 변화 AI가 대체하는 업무와 사람이 계속 담당해야 하는 역할 권한은 위임할 수 있지만 책임과 판단은 위임할 수 없는 이유 AI 시대에 필요한 인재의 역량과 조직 운영 방식 셀 네트워크 중심의 미래 조직과 HR 설계 방향 연사 | 이하늘 대표, 소프트스퀘어드(그릿지) 500건 이상의 디지털 프로젝트와 7,000명 규모의 개발자·교육 커뮤니티를 운영하며 기업의 인재 활용과 조직 운영 변화를 경험했습니다. 현재 Upstage, Anthropic, Microsoft 등 파운데이션 AI 기업과의 파트너십을 기반으로 AI MSP·AX 사업을 이끌며, 사람과 AI가 함께 일하는 조직 구조를 설계하고 있습니다. 이번 세미나에서 확인할 수 있는 것 AI 시대에 업무 단위와 조직 내 역할이 어떻게 변화하는지 해외 사례를 통해 확인할 수 있습니다. AI가 대체할 수 있는 업무와 사람이 계속 판단하고 책임져야 하는 역할을 구분할 수 있습니다. 정규직 채용 중심의 인재 운영 방식이 가진 한계와 전환이 필요한 이유를 이해할 수 있습니다. Fractional Talent와 시간제 전문가 활용이 글로벌 인재 전략으로 확산되는 배경을 살펴볼 수 있습니다. AI, 내부 구성원, 외부 전문가가 함께 일하는 조직 구조를 구체적으로 이해할 수 있습니다. 조직에 필요한 인재를 채용하는 것뿐 아니라, 필요한 업무를 중심으로 유연하게 활용하는 방법을 확인할 수 있습니다. AI 시대에 맞는 인재 전략을 다시 설계해보세요 더 많은 인력을 채용하는 것보다, 해결해야 할 업무를 정확히 정의하고 AI와 내부 구성원, 외부 전문가가 함께 일할 수 있는 구조를 설계하는 것이 중요해지고 있습니다. AI 시대에 필요한 조직과 인재의 조건, 그리고 업무 중심의 유연한 전문가 활용 방법을 이번 세미나에서 확인해보세요.

HR 업무 자동화의 첫 단계, AI 스킬 만들기 HR 업무를 AI로 자동화하고 싶지만, 어디부터 맡겨야 할지 막막하신가요? 이번 세션에서는 단순히 챗봇에 질문하는 것을 넘어, 반복되는 HR 업무를 AI 에이전트가 처리할 수 있는 구조로 나누어봅니다. 사내 규정 문의, 안내문 작성, 채용 지원서 검토, 기한 추적처럼 반복되지만 담당자의 판단이 필요한 업무를 어떻게 설계해야 하는지 실제 사례를 중심으로 살펴봅니다. 이런 분께 추천해요 사내 규정 문의나 안내문 작성 같은 반복 업무가 계속 쌓이는 HR 담당자 AI를 쓰고 있지만 매번 질문하고 복사·붙여넣기 하는 방식에서 벗어나고 싶은 분 채용, 온보딩, 평가, 규정 관리 중 무엇부터 자동화해야 할지 고민인 분 AI가 만든 답변을 실무에 써도 되는지, 어떻게 검증해야 할지 궁금한 분 HR 업무에 맞는 AI 에이전트와 스킬의 구조를 처음부터 이해하고 싶은 분 세션에서 다루는 내용 1. HR 업무, 무엇부터 AI에게 맡겨야 할까 AI를 도입한다고 모든 HR 업무를 자동화할 수 있는 것은 아닙니다. 반복이 많고 판단이 적은 업무는 자동화하고, 규정·채용·평가처럼 판단이 필요한 업무는 AI가 근거를 모아 초안을 만들고 사람이 최종 검토하는 구조가 필요합니다. HR 업무를 기준으로, 어떤 업무부터 시작해야 하는지 판단하는 기준을 살펴봅니다. 2. 노동법 개정 추적 실습: 원문 근거가 있는 답변 만들기 “연차는 이월되나요?”, “미사용 연차수당은 어떻게 처리하나요?”처럼 실무에서 자주 나오는 질문에 AI가 답할 때, 그럴듯한 답변만으로는 충분하지 않습니다. 이번 세션에서는 Claude Cowork에서 법제처 국가법령정보 OpenAPI를 활용해 근로기준법 조문, 고용노동부 해석, 판례를 확인하고, 그 원문을 근거로 답변을 만드는 과정을 함께 살펴봅니다. 노동법 질문을 업무 단위로 정리하는 방법 근로기준법 조문·고용노동부 해석·판례 원문 확인 근거 조항과 선고일을 인용한 답변·사내 안내문 초안 생성 최신 개정 반영 여부, 근거 인용, 추측 표현을 검토하는 검증 기준 AI가 근거를 수집하는 일과 담당자·노무사가 판단해야 하는 일의 구분 3. HR 반복 업무 자동화 사례 노동법·규정 문의 외에도 HR에는 반복되는 업무가 많습니다. 사내 규정 Q&A, 지원서 스크리닝, 연차촉진·의무교육 기한 추적 사례를 통해 AI 에이전트가 어떤 업무를 맡을 수 있는지 살펴봅니다. 중요한 것은 AI가 사람을 대신해 최종 판단하는 것이 아니라, 담당자가 더 빠르게 판단할 수 있도록 근거와 초안을 준비하는 것입니다. 4. 스킬로 반복 업무를 남기는 방법 매번 같은 요청을 새로 입력하지 않도록, 업무 규칙과 검증 기준을 스킬로 정리하는 방법을 소개합니다. 사내 규정 Q&A, 노동법 개정 추적, 안내문·통보문 작성, 채용공고 작성 등 HR 반복 업무가 어떤 구조로 스킬이 되는지 확인합니다. 사내 문서 연결과 Slack·Notion·Drive 커넥터 설정, 우리 회사 규정과의 실제 대조는 후속 워크숍에서 진행합니다. 진행 방식 30분 온라인 실습·시연 세션입니다. Claude Cowork 화면에서 실제 HR 업무 자동화 구조를 확인하고, 노동법 원문을 근거로 답변을 만들고 검증하는 흐름을 함께 따라갑니다. 단순히 AI에게 질문하는 방식이 아니라, 법령·해석·판례를 확인하고 인용 근거를 남기는 방식에 집중합니다. 이번 세션은 모든 HR 자동화를 완성하는 시간이 아닙니다. 먼저 우리 팀의 반복 업무를 구분하고, 노동법·규정 문의처럼 정확성과 검증이 중요한 업무를 AI와 사람이 어떻게 나누어 처리해야 하는지 이해하는 입문 세션입니다. 참여하면 얻어가는 것 우리 팀에서 AI로 먼저 자동화할 HR 업무를 고르는 기준 법제처 원문을 확인해 노동법 답변의 근거를 만드는 흐름 조문·해석·판례를 인용한 답변과 안내문 초안을 만드는 방식 AI 답변의 최신성·근거·추측 여부를 확인하는 검증 기준 사내 규정 Q&A, 채용 스크리닝, 기한 추적 자동화 사례 반복 업무를 스킬로 남기는 기본 구조 AI가 맡을 일과 담당자·노무사가 최종 판단할 일을 구분하는 기준 진행 방식 30분 온라인 세션으로 진행됩니다. 발표자가 Claude Cowork 화면에서 실제 HR 업무 자동화 구조와 사례를 시연합니다. 세션 중에는 개별 회사 자료나 개인정보를 업로드하지 않으며, 예시 자료를 기준으로 진행합니다. 이번 세션은 HR 자동화 전체를 구축하는 시간이 아닙니다. 먼저 어떤 업무를 자동화할 수 있는지, 어떤 구조와 검증 기준이 필요한지 이해하는 데 집중합니다. 사내 문서 연결, Slack·Notion·Drive 커넥터 설정, 우리 회사 규정 기반의 실제 에이전트 구축은 후속 워크숍에서 함께 진행합니다. 참여 전 준비물 Claude 유료 계정 Claude Desktop 앱 설치 노트북 또는 데스크톱 환경 Claude Cowork 화면을 함께 보며 진행하므로, 사전에 Claude Desktop 앱을 설치해 주세요. 참여 전 안내 AI가 만든 결과물은 담당자의 검토 없이 바로 사용하면 안 됩니다. 특히 채용, 평가, 징계, 급여, 노무 판단처럼 개인의 권리나 회사의 법적 판단이 걸린 업무는 사람이 최종적으로 판단해야 합니다. 이번 세션에서는 실제 임직원 이름, 주민번호, 급여, 평가, 징계 등 민감정보를 사용하지 않습니다. 사내 자료를 이후 활용할 경우에도 반드시 비식별화하고, 회사의 보안정책을 확인한 뒤 진행해 주세요. 자주 묻는 질문 Q. 코딩을 알아야 하나요? A. 아닙니다. 이번 세션은 코딩 없이 Claude Cowork의 화면과 구조를 이해하는 입문 세션입니다. Q. 노무 담당자가 아니어도 참여할 수 있나요? A. 참여할 수 있습니다. 다만 사례와 예시는 HR 업무를 기준으로 진행되므로, 인사·노무·조직 운영 업무를 담당하는 분께 특히 적합합니다. Q. 실제로 에이전트를 완성하나요? A. 이번 세션에서는 구조와 사례를 확인하고, 우리 팀의 우선 자동화 업무를 찾는 데 집중합니다. 사내 문서 연결, 스킬 설치, 검증 게이트와 커넥터 설정은 후속 워크숍에서 진행합니다. Q. AI가 만든 규정 안내문이나 답변을 바로 사용해도 되나요? A. 아닙니다. AI는 근거를 수집하고 초안을 만드는 역할을 맡을 수 있지만, 회사 규정과 실제 사실관계에 적용하는 판단은 담당자와 필요 시 노무 전문가의 검토가 필요합니다. Q. Claude 유료 계정과 Desktop 앱이 꼭 필요한가요? A. 네. 이번 세션은 Claude Cowork 환경을 기준으로 진행하므로, 원활하게 따라오시려면 유료 계정과 Desktop 앱을 준비해 주세요.

인스타그램 콘텐츠, 이제 자동 업로드까지 연결해보세요 콘텐츠를 만들 때마다 주제를 정하고, 카드뉴스 문구를 쓰고, 캡션을 작성하고, 이미지 파일을 준비하고, 다시 인스타그램에 업로드하는 과정 을 반복하고 있나요? 이번 워크숍은 인스타그램 콘텐츠 제작법을 설명하는 시간이 아닙니다. 내 계정에 맞는 콘텐츠 제작 흐름을 정리하고, Meta API 키를 연결해 콘텐츠를 자동 업로드하는 기본 프로세스 까지 함께 세팅해보는 실습형 워크숍입니다. 콘텐츠 초안 생성부터 업로드 전 검수, 최종 게시까지 이어지는 흐름을 직접 만들어보며, 다음 콘텐츠에도 반복해서 사용할 수 있는 인스타그램 운영 자동화 루틴 을 완성합니다. 1. 워크숍 소개 이번 워크숍은 콘텐츠 운영과 AI 자동화 흐름을 실제 업무에 적용하는 방식으로 진행됩니다. 단순히 AI로 카드뉴스 문구를 만드는 방법을 소개하는 것이 아니라, 콘텐츠가 발행되기까지의 전체 과정을 자동화 관점에서 다시 설계합니다. 주제 입력, 카드뉴스 문구 생성, 캡션 초안 작성, 이미지 파일 준비, 업로드 전 검수, Meta API 연결, 자동 게시까지 이어지는 과정을 하나의 워크플로우로 연결해봅니다. AI와 자동화 도구를 처음 다루는 분도 따라올 수 있도록, 실무자가 실제로 막히는 지점과 준비해야 할 항목을 기준으로 안내합니다. 2. 이 이벤트를 기획한 이유 인스타그램 운영이 어려운 이유는 콘텐츠 아이디어가 부족해서만은 아닙니다. 콘텐츠를 만들 때마다 주제를 정하고, 문구를 다듬고, 이미지를 준비하고, 캡션을 작성하고, 업로드까지 직접 처리해야 하기 때문입니다. 특히 꾸준히 발행해야 하는 계정일수록, 제작보다 반복 운영 과정에서 시간이 많이 소요됩니다. 이번 워크숍은 콘텐츠 제작 과정을 정리하는 데서 끝나지 않고, 업로드까지 이어지는 반복 작업을 자동화할 수 있는 기본 구조 를 직접 세팅하기 위해 기획되었습니다. 3. 이런 분께 추천해요 인스타그램 콘텐츠를 꾸준히 올리고 싶지만, 매번 업로드 준비가 밀리는 분 카드뉴스 문구와 캡션 작성은 어느 정도 하고 있지만, 게시 과정까지 자동화하고 싶은 분 브랜드 계정, 개인 브랜딩 계정, 커뮤니티 계정, 서비스 홍보 계정을 운영하는 분 콘텐츠 발행 과정을 AI와 자동화 도구로 정리해보고 싶은 마케터, 창업자, 운영자 Meta API 키, Instagram Graph API, 자동 업로드 같은 개념을 실제 흐름으로 이해하고 싶은 분 단순히 예쁜 카드뉴스를 만드는 법보다, 콘텐츠가 만들어지고 게시되기까지의 운영 프로세스를 자동화하고 싶은 분께 더 적합합니다. 4. 진행 방식 및 커리큘럼 본 워크숍은 설명과 실습을 함께 진행하는 방식 입니다. 참여자는 자신의 인스타그램 계정 또는 운영하려는 콘텐츠 주제를 기준으로, 콘텐츠 제작부터 자동 업로드까지 이어지는 기본 흐름을 직접 설계해봅니다. 1부. 인스타그램 콘텐츠 운영 흐름 진단하기 현재 콘텐츠를 만들고 게시할 때 어디에서 시간이 오래 걸리는지 점검합니다. 주제 선정, 카드 구성, 문구 작성, 캡션 작성, 이미지 제작, 업로드 전 검수, 수동 게시 과정 중 반복되는 병목을 찾아봅니다. 2부. 콘텐츠 제작 자동화 구조 이해하기 하나의 콘텐츠가 발행되기까지 필요한 과정을 단계별로 나눕니다. 주제 입력 → 카드뉴스 문구 초안 생성 → 캡션 초안 생성 → 이미지 파일 준비 → 업로드 전 검수 → 자동 업로드 로 이어지는 기본 흐름을 설명합니다. 3부. 내 계정에 맞는 콘텐츠 입력값 정리하기 AI가 일관된 결과물을 만들 수 있도록 계정의 주제, 타깃, 말투, 콘텐츠 목적, 피해야 할 표현, 자주 쓰는 구성 방식을 정리합니다. 이 단계에서는 자동 업로드 전에 필요한 기본 콘텐츠 정보도 함께 정리합니다. 예를 들어 게시물 제목, 카드뉴스 이미지 파일명, 캡션, 해시태그, 게시 전 확인사항 등을 어떤 형식으로 관리할지 정합니다. 4부. 카드뉴스 문구와 캡션 초안 만들기 하나의 주제를 입력했을 때 카드뉴스 제목, 카드별 핵심 문구, 본문 흐름, 캡션 초안이 생성되도록 프롬프트 구조를 함께 만들어봅니다. 이때 중요한 것은 “한 번 멋진 문구를 만드는 것”이 아니라, 다음 콘텐츠에도 반복해서 사용할 수 있는 입력값과 출력 형식을 정리하는 것입니다. 5부. 이미지 파일 준비와 업로드 전 검수 흐름 만들기 자동 업로드에 사용할 이미지 파일을 어떤 기준으로 준비해야 하는지 정리합니다. 카드뉴스 이미지 파일, 캡션, 해시태그, CTA, 오탈자, 민감 표현, 브랜드 톤을 업로드 전에 점검하는 검수 루틴을 세팅합니다. 자동 업로드는 검수 없이 바로 발행하는 것이 아니라, 게시 전 확인 단계를 거친 뒤 발행되도록 설계 합니다. 6부. Meta API 키 연결 구조 이해하기 인스타그램 자동 업로드를 위해 필요한 Meta 연결 구조를 설명합니다. Instagram Professional 계정, Facebook Page 연결, Meta Developer App, Access Token, Instagram 계정 ID, 게시 권한 등 자동 업로드에 필요한 기본 개념을 정리합니다. 참여자의 준비 상태에 따라 실제 키 연결 또는 예시 환경 기준의 세팅 흐름을 함께 확인합니다. 7부. 자동 업로드 프로세스 세팅하기 준비된 이미지와 캡션 데이터를 기준으로, Instagram에 게시물을 업로드하는 기본 프로세스를 세팅합니다. 이미지 URL 또는 업로드 가능한 이미지 파일을 준비하고, 캡션과 함께 게시 요청을 보내는 흐름을 살펴봅니다. 워크숍에서는 단일 이미지 게시를 기본으로 다루고, 이후 카드뉴스 캐러셀이나 릴스 업로드로 확장할 수 있는 구조도 함께 안내합니다. 8부. 다음 콘텐츠에도 반복 사용할 수 있는 운영 루틴 완성하기 워크숍에서 만든 흐름을 다음 콘텐츠에도 그대로 적용할 수 있도록 정리합니다. 최종적으로는 콘텐츠 주제 입력 → 문구·캡션 생성 → 이미지 준비 → 검수 → 자동 업로드 까지 이어지는 나만의 인스타그램 운영 자동화 루틴을 완성하는 것을 목표로 합니다. 5. 참여하면 얻어갈 수 있는 것 인스타그램 콘텐츠 제작부터 게시까지 이어지는 전체 흐름을 자동화 관점에서 이해할 수 있습니다. 주제 입력만으로 카드뉴스 문구와 캡션 초안까지 이어지는 기본 제작 흐름을 만들 수 있습니다. 자동 업로드 전에 필요한 이미지, 캡션, 해시태그, 검수 항목을 체계적으로 정리할 수 있습니다. Meta API 키를 활용한 인스타그램 자동 업로드 구조를 이해할 수 있습니다. 단일 게시물 기준의 자동 업로드 프로세스를 세팅하는 방향을 잡을 수 있습니다. 다음 콘텐츠에도 반복해서 사용할 수 있는 인스타그램 운영 루틴을 가져갈 수 있습니다. 6. 참여 전 준비물 이번 워크숍은 인스타그램 자동 업로드 세팅을 다루기 때문에, 아래 준비물이 필요합니다. 필수 준비물 인스타그램 계정 Instagram Professional 계정 전환 연결 가능한 Facebook Page Meta Developer 계정 실습에 사용할 이미지 파일 또는 카드뉴스 이미지 실습에 사용할 캡션 초안 또는 게시물 주제 Claude, Codex, Cursor 등 자동화 흐름을 실행할 수 있는 AI 도구 유료 계정 권장 준비물 본인이 운영 중인 인스타그램 계정의 콘텐츠 주제 자주 사용하는 브랜드 톤앤매너 또는 문구 예시 자주 쓰는 해시태그 목록 Canva, Figma 등 이미지 제작 도구 계정 Google Drive, Notion, 스프레드시트 등 콘텐츠 데이터를 정리할 도구 Meta Business Suite 또는 Meta Business 계정 접근 권한 미리 확인하면 좋은 것 내 인스타그램 계정이 개인 계정인지, Professional 계정인지 인스타그램 계정이 Facebook Page와 연결되어 있는지 내가 해당 Facebook Page와 Instagram 계정에 관리자 권한을 가지고 있는지 테스트 게시물을 올려도 되는 계정인지 실습 중 실제 게시를 원하지 않는 경우, 테스트용 이미지와 문구를 준비했는지 Instagram Professional 계정이 필요합니다. 기존 개인 계정은 Instagram 앱에서 Creator 또는 Business 계정으로 전환할 수 있으며, 자동 업로드 실습을 위해서는 Facebook Page 연결과 Meta Developer 설정이 추가로 필요합니다. 브랜드·서비스 계정은 Business 계정 전환을 권장합니다. 준비물이 모두 갖춰져 있지 않아도 참여는 가능합니다. 다만 실제 자동 업로드 연결은 Meta 계정 권한과 API 설정 상태에 따라 현장에서 완료되지 않을 수 있습니다. 이 경우 예시 환경을 기준으로 전체 흐름을 이해하고, 워크숍 이후 본인 계정에 적용할 수 있도록 안내합니다. 7. 참여 전 안내 및 혜택 본 워크숍은 인스타그램 콘텐츠 제작 실습이 아니라, 콘텐츠 운영 자동화와 자동 업로드 세팅 에 초점을 둡니다. AI 툴 사용 경험이 많지 않아도 참여할 수 있지만, 실습을 위해 Claude, Codex, Cursor 등 자동화 작업을 실행할 수 있는 유료 도구가 있으면 좋습니다. Meta API 연결은 계정 권한, 앱 설정, 토큰 상태에 따라 차이가 있을 수 있으므로, 모든 참여자가 현장에서 동일하게 게시까지 완료하는 것을 보장하지는 않습니다. 대신 자동 업로드를 위해 어떤 준비물이 필요하고, 어떤 순서로 세팅해야 하며, 어디에서 오류가 자주 발생하는지까지 실무 기준으로 정리해드립니다. 참여자는 워크숍을 통해 콘텐츠 제작·검수·업로드를 반복 가능한 흐름으로 만드는 기본 템플릿을 가져갈 수 있습니다. 8. 자주 묻는 질문 FAQ Q. 인스타그램 계정만 있으면 자동 업로드를 할 수 있나요? A. 일반 개인 계정만으로는 자동 업로드 세팅이 어렵습니다. Instagram Professional 계정 전환과 Facebook Page 연결, Meta Developer 설정이 필요합니다. Q. Meta API 키는 꼭 필요한가요? A. 네. 인스타그램 자동 업로드를 하려면 Meta API 접근 권한과 Access Token이 필요합니다. 워크숍에서는 이 구조를 이해하고, 준비 상태에 따라 연결 흐름을 확인합니다. Q. 워크숍에서 실제 게시물 업로드까지 하나요? A. 준비물이 갖춰진 경우 단일 이미지 게시 기준으로 자동 업로드 흐름을 실습할 수 있습니다. 다만 계정 권한, Meta 앱 설정, 토큰 상태에 따라 실제 게시까지 완료되지 않을 수 있습니다. Q. AI 툴 유료 계정이 꼭 필요한가요? A. 자동화 흐름을 직접 만들고 실행하려면 Claude, Codex, Cursor 등 실습에 사용할 수 있는 AI 도구 유료 계정이 있는 것이 좋습니다. 무료 계정만으로는 기능이나 사용량 제한 때문에 실습이 원활하지 않을 수 있습니다. Q. 카드뉴스 여러 장도 자동 업로드할 수 있나요? A. 가능합니다. 다만 워크숍에서는 단일 이미지 게시를 기본으로 다루고, 카드뉴스 캐러셀 업로드는 확장 구조로 안내합니다. Q. 릴스나 영상 업로드도 가능한가요? A. Meta의 Instagram Content Publishing API는 영상과 릴스 게시도 지원합니다. 다만 영상 규격, 파일 준비, 업로드 상태 확인 등 추가 조건이 있으므로 본 워크숍에서는 기본 개념과 확장 가능성 중심으로 다룹니다. Q. 코딩을 몰라도 따라갈 수 있나요? A. 네. 코딩 문법을 깊게 배우는 시간이 아니라, AI 도구와 Meta 연결 구조를 활용해 자동 업로드 흐름을 이해하고 세팅하는 데 초점을 둡니다. 다만 API 키, 토큰, 계정 권한 같은 기본 개념은 함께 다룹니다. Q. 내 실제 계정에 바로 적용해도 괜찮나요? A. 처음에는 테스트용 이미지와 문구로 실습하는 것을 권장합니다. 자동 업로드 프로세스가 정상적으로 작동하는지 확인한 뒤 실제 운영 계정에 적용하는 것이 안전합니다. 9. 다음 일정 예고 이후에는 블로그, 뉴스레터, 인스타그램 등 여러 채널의 콘텐츠를 하나의 소스에서 확장하고 자동 배포하는 콘텐츠 운영 자동화 심화 워크숍 이 이어질 예정입니다. 다음 기수 및 추가 일정은 신청자와 관심 등록자에게 우선 안내드릴 예정입니다.

"출근하면 브리핑이 먼저 와 있습니다. 시작 다음 날 아침, 첫 브리핑이 도착합니다. 3주를 완주하면 보증금은 크레딧으로 돌아오고, 퇴근 후에도 돌아가는 '내 일을 기억하는 AI 직원'이 손에 남습니다" Hermes Agent 자동화 챌린지 · 사전 미션 + 라이브 워크숍 3회 이 챌린지를 만든 이유 대표는 'AI가 중요하다'는 걸 몰라서 문제가 아닙니다. 직접 써보지 않은 대표는 AI에게 무엇을 시킬 수 있는지 어디에 사람을 붙여야 하는지 판단하기 힘듭니다. 그래서 도입 결정은 다른 사람의 말에 의존하게 됩니다. 그 사이에 대표의 시간은 매주 같은 보고 확인, 같은 자료 정리, 같은 리서치에 시간을 쓰고 있습니다. 이 챌린지는 '공부'를 시키지 않습니다. 대신 AI가 대표의 일상에 먼저 찾아오게 만듭니다. 매일 아침 브리핑이 도착하고, 반복 업무가 알아서 처리되는 경험... 그걸 3주 안에 대표가 직접 세팅합니다. 한 번 겪고 나면, 회사 어디에 AI를 붙여야 할지 스스로 보이기 시작합니다. 이런 분께 추천해요 ✓ AI가 중요한 건 알지만, 정작 직접 써본 적은 없는 대표 ✓ 반복 업무(브리핑·리포트·리서치)를 자동화하고 싶은 대표 ✓ 개발자 없이 내 손으로 AI를 내 업무에 붙여보고 싶은 대표 무엇으로 만드나요 - Hermes Agent 이번 챌린지의 도구는 Hermes Agent입니다. AI 연구사 Nous Research가 만든 오픈소스 에이전트로, 2026년 2월 공개 이후 가장 빠르게 성장하고 있는 AI 에이전트입니다. 데스크톱 앱으로 설치하고, 텔레그램으로 폰에서 일을 시키고, 예약 자동화로 매일 알아서 돌아가게 만듭니다. 프로그램 자체는 오픈소스이며, '두뇌' 역할을 하는 AI 모델 계정의 연결이 필요합니다. (아래 '참여 전 안내' 참고, 계정을 제공해드리지 않습니다) ※ 코딩 지식은 필요 없습니다. 데스크톱 앱으로 진행합니다. 참여 방식 - 완주 보증금 100,000원 신청 시 결제 · 완주하면 그대로 돌아옵니다. 보증금은 비용이 아닙니다. 끝까지 할 사람만 모으기 위한 약속입니다. 3회 미션을 모두 제출하면 보증금은 Flexwork 크레딧으로 전환됩니다. [신청 시 결제] → [3회 완주] → [크레딧 전환] 100,000원 보증금 미션 전부 제출 Flexwork에서 사용 ▶ 완주하면, 보증금 100,000원이 Flexwork 크레딧으로 전환됩니다. ▶ 중도 포기하면, 보증금은 환급·전환되지 않습니다. 챌린지 진행 방식 사전 미션 + 라이브 워크숍 3회 (온라인 · 회당 60분) 강의가 아니라 '같이 만드는' 워크숍입니다. 1, 2회차에 작동하는 자동화를 하나씩 만들고, 3회차에는 내 것으로 굳히는 것이 목표입니다. 개념 설명은 따로 하지 않고 만드는 과정에서 필요한 만큼만 다룹니다. ※ 신청 시 "자동화하고 싶은 반복 업무 1개"를 제출받아, 2회차에서 실제로 그 업무를 함께 자동화합니다. ※ 완주(보증금 전환) 기준은 1~3회차 미션 제출입니다. 사전 미션은 1회차 참여를 위한 준비 요건입니다. ─────────────────────────────────── [0번 미션] 시작 전: 설치하고 인증하기 1회차 전까지 Hermes Agent 데스크톱 앱을 설치해주세요. 과제 미션: 설치된 앱 화면을 캡처해서 인증 ─────────────────────────────────── [1회차] 첫 자동화: 매일 아침 브리핑 만들기 (입문) 첫 10분은 전원 설치 점검, 나머지 시간은 바로 '매일 아침 브리핑이 알아서 도착하는' 자동화를 함께 만듭니다. 에이전트의 '기억'과 '스킬'이 뭔지는 만드는 과정에서 자연스럽게 확인합니다. 과제 미션: 다음 날 실제로 도착한 아침 브리핑을 캡처해서 공유 ─────────────────────────────────── [2회차] 내 반복 업무 1개: 같이 자동화하기 (활용) 신청 시 제출하신 반복 업무(리서치 / 자료 정리·요약 / 주간 리포트 등)를 패턴별로 묶어 실제로 함께 자동화합니다. 슬랙을 연결해 1회차에 만든 아침 브리핑을 폰으로 받고, 폰에서 에이전트에게 일을 시키고 결과를 받아봅니다. 과제 미션: 내 반복 업무가 자동으로 처리된 결과 1건 공유 ─────────────────────────────────── [3회차] 스킬로 저장하고, 내 것으로 굳히기 (심화) 1, 2회차에서 만든 자동화를 '스킬'로 저장해 다음부터는 더 빠르고 안정적으로 돌아가게 만듭니다. 결과물 품질을 끌어올리는 고도화 (전달 형식, 빈도, 조건 추가)를 함께 진행하고 우리 회사에서 다음으로 자동화할 업무 시나리오를 직접 정의합니다. 최종 결과물 목표 매일 돌아가는 자동화 나만의 스킬 우리 회사용 자동화 시나리오 참여 전 안내 Hermes Agent 데스크톱 앱(맥·윈도우)으로 진행하며, 터미널 지식은 필요하지 않습니다. 참여 확정 시 사전 미션을 반드시 진행을 하셔야 워크샵 참여가 원활합니다. 1회차 전까지 설치를 마치고 앱 첫 화면 캡처를 인증해주세요. 모델은 OpenAI 구독 계정이나 Anthropic (Claude) API key 중 하나를 반드시 준비해주세요. 별도로 제공해드리지 않습니다. 메신저 연결 실습 시, 민감한 실계정 대신 테스트용 계정 사용을 권장합니다. 신청 시 "자동화하고 싶은 반복 업무 1개"를 적어주세요. 2회차에서 실제로 그 업무를 함께 자동화합니다. 자주 묻는 질문 (FAQ) Q. 코딩을 몰라도 따라갈 수 있나요? A. 네. 데스크톱 앱 설치부터 함께 시작합니다. 터미널이나 코딩 지식은 필요 없습니다. 다만 실습 중심이라 적극적인 참여가 필요합니다. Q. 컴퓨터 사양이 좋아야 하나요? A. 아니요. 호스팅 모델로 진행하므로 일반 노트북으로 충분합니다. Q. 보증금은 환급되나요? A. 3회 완주 시 보증금 100,000원이 Flexwork 크레딧으로 전환됩니다. 단, 중도 포기 시에는 전환되지 않습니다. Q. 내 회사 데이터가 외부로 새지 않나요? A. 에이전트는 내 컴퓨터에서 돌아갑니다. 연결하는 계정·자료는 대표님이 직접 통제하며, 강의 중에는 테스트 계정 사용을 권장합니다. Q. 강의가 끝난 뒤에도 계속 쓸 수 있나요? A. 네. 완주 시점에 작동하는 에이전트가 손에 남으며, 이후에도 직접 운영할 수 있습니다.

1. 리더 소개 이번 이벤트는 실제 개발 및 AI 도구 활용 경험을 바탕으로, 헤르메스를 업무 환경에 연결하는 과정을 안내하는 실습형 클래스입니다. 리더는 제품 개발, 업무 자동화, AI 도구 연동을 실제 업무에 적용해온 경험을 기반으로 이번 세션을 진행합니다. 단순히 기능을 소개하는 방식이 아니라, 참여자가 각자의 환경에서 헤르메스를 세팅하고 슬랙과 연결하는 흐름을 따라가며 직접 실행해볼 수 있도록 구성했습니다. 헤르메스는 Claude, Codex, Slack 등 여러 도구를 연결해 업무 요청을 실행 가능한 에이전트 흐름으로 확장할 수 있는 도구입니다. 이번 클래스에서는 복잡한 이론보다, 실제로 세팅하고 연결하는 과정에서 어떤 순서로 접근해야 하는지, 어떤 권한과 환경이 필요한지, 어디에서 자주 막히는지를 중심으로 다룹니다. 2. 이 챌린지를 만든 이유 AI 도구를 업무에 활용하고 싶다는 니즈는 많지만, 실제로 업무 환경에 연결하는 단계에서 멈추는 경우가 많습니다. 특히 헤르메스처럼 여러 도구를 연결하는 방식은 단순히 문서를 읽는 것만으로는 흐름을 파악하기 어렵습니다. Slack 권한, API 키, 모델 연결, 명령 실행 방식, 워크스페이스 설정 등 여러 단계가 이어지기 때문에 한 번 직접 세팅해보는 경험이 중요합니다. 이번 이벤트는 헤르메스를 소개하는 강의가 아니라, 실제로 각자의 환경에서 세팅을 시도해보고 슬랙에서 실행되는 흐름까지 확인해보는 실습형 클래스입니다. 목표는 거창한 자동화 시스템을 완성하는 것이 아니라, 헤르메스를 업무 환경에 연결하는 첫 실행 경험 을 만드는 것입니다. 3. 이런 분께 추천해요 이 이벤트는 이런 분께 추천합니다. 헤르메스를 실제 업무 환경에 연결해보고 싶은 분 Slack에서 AI 에이전트를 실행하는 구조를 직접 만들어보고 싶은 분 Claude, Codex 같은 AI 도구를 슬랙 업무 흐름에 붙여보고 싶은 분 반복 업무, 개발 요청, 콘텐츠 작업, 운영 업무를 AI 에이전트로 실행해보고 싶은 분 문서만 보고 따라 하기 어려웠던 세팅 과정을 함께 진행해보고 싶은 분 회사 또는 개인 프로젝트에서 AI 업무 자동화 환경을 구축해보고 싶은 분 단순 강의보다 직접 설정하고 실행하는 실습형 클래스를 선호하는 분 반대로 이런 분께는 맞지 않을 수 있습니다. 이미 헤르메스를 운영 환경에서 안정적으로 사용하고 있고, 고도화된 에이전트 설계나 복잡한 아키텍처 구성을 기대하시는 분께는 기초 세팅 중심으로 느껴질 수 있습니다. 4. 챌린지 진행 방식 이번 이벤트는 1회차 온라인 실습 클래스 로 진행됩니다. 참여자는 각자 노트북을 준비하고, 안내에 따라 헤르메스 세팅과 슬랙 연결 과정을 함께 진행합니다. 진행 흐름은 아래와 같습니다. 1단계. 헤르메스 구조 이해 헤르메스가 어떤 역할을 하는지, Claude/Codex/Slack과 어떻게 연결되는지 전체 구조를 이해합니다. 2단계. 실습 환경 확인 필요한 계정, 권한, 설치 환경, 슬랙 워크스페이스 상태를 확인합니다. 3단계. 헤르메스 기본 세팅 헤르메스를 실행하기 위한 기본 설정 흐름을 함께 진행합니다. 4단계. AI 도구 연결 구조 확인 Claude, Codex 등 AI 도구를 헤르메스와 연결할 때 필요한 기본 개념과 설정 포인트를 확인합니다. 5단계. 슬랙 연결 실습 슬랙 워크스페이스와 헤르메스를 연결하고, 슬랙에서 명령이 실행되는 흐름을 확인합니다. 6단계. 테스트 실행 간단한 요청을 슬랙에서 실행해보고, 헤르메스가 응답하거나 작업 흐름을 처리하는지 확인합니다. 7단계. 실무 적용 아이디어 정리 각자 업무에서 어떤 요청을 헤르메스로 자동화할 수 있을지 예시를 함께 정리합니다. 5. 참여하면 얻어갈 수 있는 것 이번 이벤트를 통해 아래 내용을 가져갈 수 있습니다. 헤르메스의 기본 구조 이해 헤르메스 초기 세팅 경험 슬랙과 AI 에이전트를 연결하는 실습 경험 Claude, Codex 등 AI 도구를 업무 흐름에 붙이는 기본 방향 Slack 기반 업무 자동화 구조에 대한 감각 세팅 과정에서 자주 막히는 지점과 해결 방향 내 업무에 적용 가능한 AI 에이전트 활용 아이디어 가장 중요한 결과물은 이것입니다. “헤르메스를 내 업무 환경에 연결하는 흐름을 직접 경험했다.” 이번 클래스는 단순한 기능 소개가 아니라, 실제 업무 자동화로 이어질 수 있는 첫 연결 경험을 만드는 데 집중합니다. 6. 참여 전 안내 및 혜택 참여 전 아래 내용을 확인해주세요. 온라인으로 진행됩니다. 실습형 클래스이므로 노트북으로 참여해주세요. 슬랙 계정 또는 접근 가능한 슬랙 워크스페이스가 필요합니다. 회사 슬랙은 앱 설치 권한이 제한되어 있을 수 있으므로, 가능하면 테스트용 슬랙 워크스페이스를 준비해주세요. 일부 과정에서 계정 생성, 권한 승인, API 키 또는 토큰 발급이 필요할 수 있습니다. 개인 환경, 권한 상태, 설치 환경에 따라 당일 진행 결과가 달라질 수 있습니다. 이번 클래스는 운영 환경 배포나 고도화된 에이전트 설계보다, 기본 세팅과 연결 흐름을 직접 경험하는 데 초점을 둡니다. API 비용은 사용한 토큰량과 선택한 모델에 따라 달라지며, 참가자 본인의 OpenAI 계정에 등록된 결제수단 기준으로 청구됩니다. 참가비는 4,900원 입니다. 실시간 실습형 이벤트 특성상, 신청 후 실제 참여율을 높이기 위한 노쇼 방지용 소액 참가비 로 운영됩니다. 참여자는 아래 경험을 얻어갈 수 있습니다. 헤르메스 세팅 순서 정리 실습 중 자주 발생하는 이슈 함께 논의 업무 자동화 적용 아이디어 예시 후속 실습으로 확장할 수 있는 방향 7. 자주 묻는 질문 FAQ Q. 개발 경험이 꼭 필요한가요? A. 필수는 아닙니다. 다만 설치, 권한 설정, 토큰 발급, 슬랙 앱 연결 등 기술적 설정 과정이 포함되어 있어 노트북으로 직접 따라 할 수 있는 환경이 필요합니다. Q. 당일에 연결이 완전히 안 되면 어떻게 되나요? A. 개인 환경, 권한, 설치 상태에 따라 결과가 다를 수 있습니다. 당일 완전한 연결이 어려운 경우에도 세팅 흐름, 체크 포인트, 다음에 이어서 진행할 수 있는 방향을 안내드립니다. Q. 참가비는 왜 있나요? A. 실시간 실습형 이벤트이기 때문에 신청 후 노쇼를 줄이기 위한 소액 참가비 4,900원으로 운영됩니다. Q. 녹화본이 제공되나요? A. 이번 이벤트는 실시간 실습 중심으로 진행되므로 라이브 참여를 권장하며, 녹화본은 제공되지 않습니다. Q. 어떤 업무에 활용할 수 있나요? A. 예를 들어 슬랙에서 개발 요청 정리, 코드 작업 요청, 콘텐츠 초안 작성, 리서치 요청, 문서 정리, 반복 운영 업무 요청 등을 AI 에이전트 흐름으로 확장해볼 수 있습니다. 8. 다음 일정 예고 이번 이벤트는 우선 1회차 실습 클래스 로 진행됩니다. 참여자 반응과 실습 중 많이 나온 질문을 바탕으로 이후에는 아래와 같은 후속 이벤트를 열 수 있습니다. 헤르메스로 슬랙 업무봇 만들기 Claude/Codex를 활용한 개발 업무 자동화 슬랙에서 콘텐츠 제작 요청 자동화하기 노션, 구글시트, 메일과 연결하는 업무 자동화 팀 단위 AI 에이전트 운영 구조 만들기 다음 일정은 플렉스웍 커뮤니티와 이벤트 페이지를 통해 안내드릴 예정입니다.