AX 역량진단평가
AI교육 전에는 현재 역량을 진단하고교육 후에는 변화를 확인해야 합니다.
교육 배치를 위한 생성형 AI 활용역량 레벨테스트와교육 성과를 확인하는 AI 리터러시 역량평가.우리 조직에 어떤 진단이 필요한지 통합 안내서에서 확인하세요.
AX 역량진단평가 통합 안내서 받기통합 안내서 수록: 두 진단의 차이 · 활용 기준 · 평가 근거
같은 조직 안에서도,AI 활용의 출발점은 다릅니다.
같은 교육도 현재 수준에 따라 어렵거나, 적절하거나, 익숙하게 느껴집니다.
“용어부터 따라가기 어려운데…”
AI 입문 단계
“지금 업무에 바로 써볼 수 있겠다.”
업무 활용 단계
“이미 사용해본 기능이 많은데…”
자동화 시도 단계
같은 교육을 제공하기 전에, 구성원의 서로 다른 출발점부터 확인해야 합니다.
진단 결과는 확인에서 끝나지 않고,다음 교육의 기준이 됩니다.
하나는 현재 활용 수준을, 하나는 교육 전·후의 변화를 보여줍니다.
현재 수준 확인
생성형 AI 활용역량 레벨테스트
생성형 AI를 실제 업무에 활용하는 현재 수준을 확인하는 평가입니다.
평가 방식5개 영역 · 총 25문항
AI 개념·기능 이해윤리·보안·저작권프롬프트 설계출력 검증업무 적용·판단
레벨 결과 예시
Lv.4ExpertLv.3ProficientLv.2CompetentLv.1Beginner
개인 레벨 · 조직 수준 분포
역량 변화 확인
AI 리터러시 역량평가
AI를 이해하고 비판적으로 판단·활용하는 역량의 변화를 확인하는 평가입니다.
평가 방식2개 영역 · 총 31문항
기술적 이해 14문항응용과 성찰 17문항
결과 리포트 예시
개인별 PDF 리포트 · 수강생 전체 대시보드
두 진단의 상세 평가 기준과 활용 방법이 궁금하신가요?
AI 역량진단 활용 방법 보기우리 조직이 지금 해결해야 할 문제는 무엇인가요?
필요한 판단을 따라가면 어떤 진단을 활용해야 하는지 확인할 수 있습니다.
교육 전구성원의 현재 활용 수준을 나누고 적합한 교육을 배치해야 한다분반 · 교육 난이도 · 심화 대상 결정
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추천 진단생성형 AI 활용역량 레벨테스트
교육 후교육을 통해 AI 기본 역량이 얼마나 달라졌는지 확인해야 한다영역별 변화 · 보완교육 방향 확인
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추천 진단AI 리터러시 역량평가
교육 전·후교육 배치부터 성과 확인까지 하나의 기준으로 설계해야 한다현재 수준 진단 · 교육 운영 · 성과 측정
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추천 방식두 진단 병행
레벨테스트 + 리터러시 역량평가
평가 기준은 연구와 실증으로 검증했습니다.
기업교육에 활용할 수 있도록 이론적 근거와 현장 검증을 함께 거쳤습니다.
AI 리터러시 역량평가53명AI 교육 전문가 검토평가 항목의 적절성과 내용 검토
AI 리터러시 역량평가3회델파이 라운드전문가 합의를 통한 문항 정교화
생성형 AI 활용역량 레벨테스트268명재직자·실무자 파일럿실제 응답 데이터를 통한 검증
생성형 AI 활용역량 레벨테스트5회+반복 평가·문항 개선결과를 반영한 지속적인 보완
우리 조직에 필요한 AX 역량진단,통합 안내서에서 확인하세요.
두 진단의 차이부터 실제 교육 활용 기준까지 한 번에 확인할 수 있습니다.
통합 안내서 수록 내용
두 진단의 차이와 활용 시점
평가 영역과 실제 결과 예시
교육 설계·성과 확인 활용법
안녕하세요! 모두를 위한 AI 리터러시 교육 전문기업, 에이블런입니다!
오늘은 경동도시가스 임직원분들과 함께 진행한 생성형AI특강 기업교육 후기를 전해드립니다.
이번 교육은 제조·에너지 산업 현장에서 생성형 AI를 어떻게 현실적인 업무 도구로 활용할 수 있을지에 초점을 맞춘 과정이었습니다. 기술 트렌드를 소개하는 데 그치지 않고, 실제 업무 흐름 속에서 바로 써볼 수 있는 방식으로 AI를 이해하고 실습해보는 시간이었어요. 특히 제조업 특성상 안전, 데이터, 보고 체계가 중요한 만큼 AI를 ‘보조 도구’가 아닌 ‘업무 파트너’로 인식하는 전환점이 되도록 설계했습니다.
커리큘럼 소개
이번 경동도시가스 교육은 온라인에서 진행되었습니다. AI 리터러시를 기반으로 생성형 AI에 대한 이해를 다진 뒤, GPTs 실습과 AI 활용 데이터 분석까지 자연스럽게 이어지도록 설계된 것이 특징입니다. 전체 커리큘럼은 아래와 같습니다.
AI 리터러시
교육 초반에는 AI 리터러시를 중심으로, 생성형 AI를 무작정 활용하기보다 ‘어떤 상황에서, 어떤 목적으로 써야 하는지’를 함께 고민했습니다. 임직원분들은 생성형 AI가 만능 도구가 아니라 판단을 보조하는 도구라는 점을 이해하며, 업무에서 AI를 대하는 태도 자체가 달라졌다고 말씀해주셨습니다. 특히 제조업 환경에서 중요한 보안, 데이터 신뢰성, 결과 검증 관점에서 AI를 비판적으로 활용하는 시각을 갖게 된 점이 인상적이었습니다.
GPTs 실습
중반부에 진행된 GPTs 실습은 이번 교육에서 가장 반응이 뜨거웠던 파트였습니다. 단순히 만들어진 챗봇을 사용하는 것이 아니라, 각자의 업무를 기준으로 필요한 지식과 규칙을 담아 ‘나만의 GPTs’를 직접 설계해보는 과정이었는데요. 매뉴얼 검색, 보고서 초안 정리, 반복 문의 대응 등 실제 업무 시나리오를 기반으로 챗봇을 구현하며, 생성형 AI가 업무 효율을 어떻게 끌어올릴 수 있는지 자연스럽게 체감할 수 있었습니다.
AI 활용 데이터 분석
마지막으로 진행된 AI 활용 데이터 분석 세션에서는 데이터 전처리부터 인사이트 도출, 시각화까지 전 과정을 AI와 함께 경험해보았습니다. 복잡한 분석 기법보다는, 현업에서 자주 마주하는 데이터에 AI를 적용해 빠르게 흐름을 파악하고 의사결정에 참고하는 방식에 집중했습니다. 이를 통해 제조업체 생성형 AI 특강이 단순 자동화에 그치지 않고, 데이터 기반 의사결정까지 확장될 수 있다는 가능성을 확인하는 시간이었습니다.
이번 경동도시가스 교육은 생성형 AI를 ‘언젠가 써야 할 기술’이 아니라 ‘지금 바로 활용 가능한 도구’로 인식하게 만든 의미 있는 사례였습니다. 생성형AI특강을 통해 AI 리터러시를 다지고, GPTs 실습과 AI 활용 데이터 분석까지 이어지며 현업 적용 가능성을 구체적으로 그려볼 수 있었어요.
에이블런은 앞으로도 각 산업과 직무에 맞춘 제조업체 생성형 AI 특강을 통해, 교육 이후 실제 업무 변화로 이어지는 실전형 교육을 계속해서 만들어가겠습니다.
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