[기업교육 후기] 송암시스콤 Claude Code·AI 멀티에이전트 실습 교육 | AI 팀원을 만드는 8시간

안녕하세요. AI워크디자이너이자 AG브릿지 대표 유장휴입니다.

최근 송암시스콤 임직원분들을 대상으로 '클로드로 구축하는 멀티에이전트 전략' 8시간 실습 교육을 진행했습니다.

이번 교육은 단순히 생성형 AI에 질문하고 답변을 얻는 방법을 배우는 시간이 아니었습니다.

내 업무를 AI에게 맡기고, 여러 AI 에이전트가 서로 역할을 나누어 일하는 업무 시스템을 직접 설계하는 과정이었습니다.

교육의 출발점은 하나의 질문이었습니다.

"내일 아침 9시, AI 팀원에게 가장 먼저 맡길 일은 무엇인가요?"

이 질문을 중심으로 Claude Cowork, Claude Code, Skill, MCP, 서브에이전트, 바이브코딩까지 실제 업무에 연결하는 과정을 다뤘습니다.

[사진 1. 송암시스콤 Claude AI 활용 교육 표지 슬라이드]

1. 생성형 AI 교육, 이제는 '활용'에서 '업무 설계'로

기업에서 생성형 AI를 활용하는 방식이 달라지고 있습니다.

처음에는 이메일을 작성하거나 보고서를 요약하고 아이디어를 얻는 정도였다면, 이제는 반복 업무를 AI에게 맡기고 업무 흐름 자체를 자동화하는 단계로 확장되고 있습니다.

예를 들어 매주 작성하는 업무 보고서가 있다고 가정해 보겠습니다.

기존에는 담당자가 여러 파일을 열어 데이터를 확인하고, 주요 내용을 정리하고, 보고서와 발표 자료를 만들었습니다.

하지만 AI 에이전트를 활용하면 다음과 같은 구조를 설계할 수 있습니다.

• 자료 수집 에이전트: 필요한 정보를 모읍니다.
• 분석 에이전트: 데이터를 분석하고 특이사항을 찾습니다.
• 작성 에이전트: 분석 결과를 보고서로 정리합니다.
• 검토 에이전트: 누락과 오류를 확인합니다.
• 사람: 최종 결과를 검토하고 의사결정을 내립니다.

이처럼 AI가 역할을 나눠 협업하는 방식을 **멀티에이전트(Multi-Agent)**라고 합니다.

이번 송암시스콤 교육에서는 이러한 업무 구조를 이해하고 직접 설계하는 데 초점을 맞췄습니다.

[사진 2. AI 팀플레이 시대와 멀티에이전트 구조 슬라이드]

2. 송암시스콤 맞춤형 8시간 실습 교육

교육 주제: 클로드로 구축하는 멀티에이전트 전략

교육 대상: 송암시스콤 임직원

교육 시간: 총 8시간

교육 방식: 실습 중심 기업 맞춤형 교육

이번 교육에서는 세 가지 목표를 설정했습니다.

첫째, Claude Cowork와 Claude Code의 차이를 이해하고 업무에 적합한 도구를 선택하는 것.

둘째, 반복 업무에 필요한 지침과 규칙을 Skill과 프로젝트 설정으로 체계화하는 것.

셋째, 여러 AI가 역할을 분담하는 멀티에이전트 구조와 업무용 도구를 직접 만들어 보는 것이었습니다.

특히 교육 초반부터 결과물을 명확하게 제시했습니다.

오늘 교육을 마치면 가져갈 것

① 내가 맡길 업무가 정의된 AI 팀

② 내 업무에 활용할 수 있는 간단한 도구

③ 팀원과 공유할 수 있는 결과물

④ 내일부터 AI에 맡겨볼 업무 한 가지

이론을 많이 아는 것보다 교육이 끝난 뒤 실제 업무에서 무엇을 바꿀 수 있는지가 중요하다고 생각하기 때문입니다.

[사진 3. 오늘의 Finish Line 슬라이드]

3. Claude Cowork로 문서와 데이터를 분석하다

첫 번째 주요 실습은 Claude Cowork를 활용한 문서 및 데이터 분석이었습니다.

직장인들이 시간을 많이 사용하는 대표적인 업무 중 하나가 여러 자료를 읽고 비교한 뒤 보고서를 작성하는 일입니다.

이번 과정에서는 PDF, 엑셀, CSV 등 다양한 형식의 자료를 AI가 분석하도록 하고 다음과 같은 업무를 실습하도록 구성했습니다.

• 여러 문서의 핵심 내용 정리
• 엑셀과 CSV 데이터 분석
• 자료 간 차이점과 이상값 확인
• 분석 결과를 보고서 형태로 구성
• 반복적인 문서 작업의 효율화

여기서 중요한 점은 AI에게 단순히 "요약해 줘"라고 요청하는 수준을 넘어선다는 것입니다.

자료의 특성, 분석 기준, 결과물의 형식까지 정해 주면 AI를 보다 체계적인 업무 도우미로 활용할 수 있습니다.

4. 매번 반복하는 지시를 Skill로 만들다

생성형 AI를 사용하면서 자주 겪는 불편함이 있습니다.

"지난번에도 설명했는데 또 처음부터 알려줘야 하네?"

매번 동일한 작업 방법과 결과물 형식을 설명한다면 업무 효율은 생각보다 높아지지 않습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 다룬 것이 바로 Claude Skill입니다.

Skill은 반복적으로 사용하는 지침과 작업 절차 등을 재사용할 수 있도록 정리한 기능입니다.

예를 들어 우리 회사의 보고서 작성 원칙, 문서 검토 기준, 데이터 분석 절차 등을 Skill로 구성할 수 있습니다.

또한 Claude Code에서는 CLAUDE.md 파일을 활용해 프로젝트의 작업 규칙과 맥락을 관리하는 방법을 살펴봤습니다.

이렇게 업무 규칙을 체계화하면 AI가 작업할 때 일관된 기준을 참고하도록 만들 수 있습니다.

핵심은 좋은 프롬프트를 한 번 작성하는 것이 아니라, 반복해서 사용할 수 있는 업무 자산으로 만드는 것입니다.

5. 여러 AI가 역할을 나눠 일하는 멀티에이전트 실습

이번 교육의 핵심은 멀티에이전트 구조 설계였습니다.

하나의 AI에게 모든 업무를 지시하는 대신, 각자의 역할을 가진 AI 에이전트가 협업하도록 만드는 것입니다.

실습에서는 세 가지 개념을 연결했습니다.

Skill = 전문 업무 수행에 필요한 능력과 절차

MCP = 외부 도구 및 데이터와의 연결

서브에이전트 = 개별 업무를 담당하는 AI 역할

예를 들어 총괄 AI가 업무를 전달하면 조사 에이전트는 정보를 수집하고, 분석 에이전트는 핵심 내용을 정리하고, 작성 에이전트는 보고서를 만듭니다.

이후 검토 에이전트가 결과를 점검하도록 설계할 수 있습니다.

이 구조에서 중요한 것은 AI가 모든 일을 무조건 처리하도록 하는 것이 아닙니다.

어떤 업무를 AI에 맡길 것인지, 어떤 단계에서 사람이 확인해야 하는지, 최종 의사결정은 누가 할 것인지를 명확히 정하는 것입니다.

AI의 역할을 나누는 것만큼 사람의 역할을 설계하는 것도 중요합니다.

[사진 4. 업무 Manager와 조사·검증·작성 Agent 구조]

6. Claude Code로 업무용 웹 도구 만들기

이번 교육에서는 AI 에이전트뿐 아니라 **바이브코딩(Vibe Coding)**도 함께 다뤘습니다.

바이브코딩은 자연어로 원하는 기능을 설명하고, AI의 도움을 받아 코드를 작성하고 개선하는 개발 방식입니다.

예전에는 간단한 사내 업무 도구를 하나 만들기 위해서도 개발 지식이나 외부 개발자의 도움이 필요했습니다.

하지만 이제는 Claude Code를 이용해 업무용 도구의 초기 버전을 만들어 볼 수 있습니다.

이번 과정에서는 다음과 같은 업무 도구를 예시로 활용했습니다.

• 파일을 업로드하면 데이터를 분석하는 도구
• 반복적으로 사용하는 업무 문서를 처리하는 도구
• 데이터를 시각화하는 대시보드
• 분석 결과를 정리해 보여주는 웹 화면

또한 기능 구현에서 끝나지 않고, 오류 수정과 화면 개선, 결과물 공유, 계정 및 비밀번호와 같은 보안 유의사항까지 함께 다뤘습니다.

AI를 활용하는 수준에서 나아가 직접 업무 도구를 설계하고 만드는 경험을 제공하는 데 의미가 있었습니다.

[사진 5. Claude Code가 할 수 있는 업무 슬라이드]

7. AI를 배우는 것보다 중요한 것은 업무에 적용하는 것

기업교육을 진행하면서 가장 중요하게 생각하는 부분은 실제 업무 적용 가능성입니다.

교육 시간에 새로운 도구를 경험하는 것도 의미 있지만, 그것만으로 회사의 일하는 방식이 바뀌지는 않습니다.

중요한 것은 교육이 끝난 이후입니다.

"매일 반복하는 업무 중 AI에게 맡길 수 있는 일은 무엇일까?"

"우리 팀에서 가장 많은 시간을 사용하는 보고 업무를 자동화할 수 있을까?"

"여러 AI가 역할을 나누면 업무 효율을 높일 수 있을까?"

이런 질문을 실제 업무에 연결해야 합니다.

이번 교육의 마지막에도 AI를 잘 다루는 것 자체가 목표는 아니라는 점을 강조했습니다.

"AI를 잘 사용하는 것이 목표가 아닙니다. 사람과 AI가 어떻게 역할을 나누고 함께 일할지 설계하는 것이 목표입니다."

앞으로 기업에 필요한 인재는 단순히 AI에게 질문을 잘하는 사람이 아니라, 업무를 분석하고 AI가 수행할 수 있는 형태로 재설계하는 사람이라고 생각합니다.

[사진 6. AI 팀플레이 시대가 열린다 - 마무리 슬라이드]

8. 우리 회사에도 이런 교육이 필요하다면?

AG브릿지는 기업과 기관의 업무 환경에 맞춰 생성형 AI 교육, Claude Code 실습, AI 에이전트 및 업무자동화 교육을 운영하고 있습니다.

정해진 도구의 기능을 일방적으로 설명하는 교육보다는 조직의 실제 업무를 분석하고, 그 업무를 AI와 함께 수행할 수 있도록 설계하는 교육을 지향합니다.

다음과 같은 기업에 특히 추천합니다.

• 생성형 AI 기초 교육 이후 심화 실습이 필요한 기업
• Claude Code를 실제 업무에 도입하려는 조직
• 반복적인 문서 작성과 데이터 분석 업무가 많은 부서
• 사내 AI 에이전트 구축을 검토하는 기업
• 개발자가 아닌 실무자도 업무 도구를 만들도록 지원하려는 조직
• AI 도입을 개별 직원의 활용에서 조직 차원의 업무 시스템으로 확장하려는 기업

교육은 조직의 AI 활용 수준과 실제 업무를 고려해 2시간 특강부터 4시간, 6시간, 8시간 실습 과정까지 맞춤형으로 구성할 수 있습니다.

AI 도입의 출발점은 거창한 시스템이 아니라, 내일 아침 AI에게 맡길 업무 하나를 정하는 것일 수 있습니다.

그 하나의 업무가 반복되고, 연결되고, 시스템이 되면 조직의 일하는 방식도 달라질 수 있습니다.

송암시스콤 임직원 여러분께 감사드립니다.

앞으로도 AG브릿지는 사람과 AI가 함께 일하는 업무 환경을 만들어 가겠습니다.

생성형 AI·Claude Code·AI 에이전트 기업교육 문의

AG브릿지 | 대표 유장휴

AI워크디자이너 · 생성형 AI 강사 및 컨설턴트

• 교육 분야: 생성형 AI 업무 활용, Claude Code, AI 에이전트, 멀티에이전트, 업무자동화, 바이브코딩
• 교육 형태: 기업 맞춤형 특강 및 실습 워크숍
• 홈페이지: https://www.agbridge.kr
• 유튜브: 슈퍼휴먼X (@superhumanxxx)

기업·기관의 교육 목적과 참여자의 업무에 맞는 실습 과정을 제안해 드립니다.

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