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AI 교육·컨설팅 · Step 01 인식

Agentic AI가
일으키는 진짜 변화

「일의 해체」 — 직무는 사라지지 않습니다. 작업이 사라집니다.

AI를 도입한 조직은 많습니다. 그런데 작년과 무엇이 달라졌습니까? 도구는 샀지만 일하는 방식은 그대로인 조직을 위한 60~90분 특강. 전사 임직원 대상, 대면·비대면 병행으로 진행합니다.

90분 구성 보기
60~90분
전사 특강
100명+
대규모 강연 가능
병행
대면 · 비대면
20년
문제해결 방법론

Agentic AI란

쓰는 도구에서
맡기는 대상으로

Agentic AI가 바꾼 것은 성능이 아니라 사람과 AI의 관계입니다. 그리고 그 관계의 변화가 왜 '일의 해체'로 이어지는지, 세 단계로 설명합니다.

  1. 01

    생성형 AI는 도구였습니다

    사람이 작업을 손에 쥔 채 도구를 꺼내 씁니다. 초안을 뽑고, 번역하고, 요약합니다. 일의 주인은 여전히 사람이고, 도구를 잘 쓴다고 일이 바뀌지는 않습니다.

  2. 02

    에이전트는 위임 대상입니다

    목표를 주면 스스로 순서를 정하고, 도구를 골라 쓰고, 결과를 확인합니다. 사람은 지시하고 승인합니다. 다만 위임에도 수준이 있습니다 — 순서를 사람이 고정하면 워크플로우, 순서까지 AI가 정하면 에이전트입니다. 실무 성과의 상당수는 아직 앞쪽에서 납니다. 어느 쪽이든, 맡기려면 먼저 "무엇을 맡길지" 정해야 합니다.

  3. 03

    그래서 일을 해체합니다

    "기획"이나 "영업" 같은 덩어리는 맡길 수 없습니다. 뭉쳐 있던 내 일을 작업 단위로 갈라내야 비로소 경계가 보입니다. 그 갈라내는 행위가 해체입니다.

분해되어 흩어진 기하학적 블록 — 뭉쳐 있던 일이 작업 단위로 갈라지는 모습
덩어리진 일은 맡길 수 없습니다. 갈라야 보입니다.

해체하면 넘길 작업과 쥘 작업이 갈립니다.
직무는 사라지지 않습니다 — 직무를 이루던 작업의 구성이 바뀝니다.

이런 상황

익숙하지 않으신가요?

AI 도입을 추진하는 조직의 교육·인사 담당자가 반복해서 마주치는 세 장면입니다.

  • 노트북과 인쇄된 차트 보고서가 놓인 책상 — 반복되는 문서 업무
    Scene 01

    작년에도 AI 교육을 했다

    도구 강의는 이미 여러 번 진행했습니다. 만족도도 나쁘지 않았습니다. 그런데 강의실을 나서면 업무는 그대로입니다. 올해는 무엇을 다르게 해야 할지 모르겠습니다.

  • 회의실에서 자료를 검토하는 경영진
    Scene 02

    위는 재촉하고 아래는 불안해한다

    경영진은 AI 전환을 올해 과제로 걸었습니다. 임직원은 "그래서 내 자리는?"을 묻습니다. 두 이야기를 한자리에서 다룰 언어가 없습니다.

  • 각자 다른 화면을 보며 일하는 사무실 구성원들
    Scene 03

    활용 수준이 제각각이다

    누구는 매일 쓰고 누구는 손도 대지 않습니다. 공식 도구는 일부만 쓰고, 개인 계정은 대부분 씁니다. 조직에 쌓이는 것이 없습니다.

도구는 도입했는데 일하는 방식은 그대로라면,
빠진 것은 도구가 아니라 일을 다시 나누는 언어입니다.

숫자가 말하는 것

AI를 도입한 조직에서
실제로 벌어지고 있는 일

이 강연은 전망이 아니라 이미 측정된 실패에서 출발합니다. 전 세계 기업이 같은 지점에서 멈춰 서 있습니다.

  • 78.4%

    필요하다고 답한 기업

    그러나 실제로 업무에 AI를 도입한 기업은 30.6%. 제조업 23.8%, 서비스업 53%로 업종 격차가 두 배를 넘습니다.

    대한상공회의소 · 산업연구원 · 국내 500개사 (2024.8)

  • 95%

    아무런 수익도 얻지 못한 조직

    모델 성능의 문제가 아니었습니다. AI가 실제 업무의 맥락으로 들어가지 못한 것이 원인이었습니다.

    MIT Project NANDA · The GenAI Divide (2025.7)

  • 10%↓

    에이전트를 확장한 업무 기능

    23%가 에이전트를 확장 중이라 답했지만, 어떤 업무 기능에서도 확장 비율이 10%를 넘지 못했습니다.

    McKinsey · The state of AI in 2025 (2025.11)

기업용 AI 시스템은 어디에서 사라지는가

  • 도입을 검토한 조직 60%
  • 파일럿까지 간 조직 20%
  • 프로덕션에 도달한 조직 5%

흔히 “95%가 파일럿에서 좌절했다”고 말합니다. 그러나 원문이 말하는 것은 다릅니다. 대부분은 파일럿에 닿지도 못했습니다. 검토는 60%가 했지만 파일럿은 20%, 프로덕션은 5%였습니다. 실패는 마지막 단계에서 일어나지 않습니다. 훨씬 앞에서, 무엇을 맡길지 정하지 못한 채로 일어납니다. ＊MIT Project NANDA, The GenAI Divide (2025.7), p.3. 자체 개발·벤더 판매를 아우른 기업용 시스템을 검토한 조직 기준.

도입률만 보면 놓치는 것이 있습니다. 한국 기업의 73%는 가장 정교한 AI 활용 사례가 “지원·요약·초안작성 및 분석·추천” 수준에 머물러 있고, 자율 운영 단계에 이른 곳은 0%입니다. 도구를 샀는지가 아니라 얼마나 깊이 맡기고 있는지가 문제입니다. ＊삼일PwC, AI performance study (2026.4). 한국 응답 기업 41곳 · 대기업·상장사 중심 표본.

확장을 멈추게 하는 것은 기술이 아닙니다. 맥킨지의 다른 조사에서는 응답자의 약 3분의 2가 에이전트 확장의 최대 장벽으로 보안·리스크를 꼽았습니다. 에이전트 시대의 문제는 AI가 틀린 말을 하는 데 그치지 않고 틀린 행동을 실제로 실행한다는 데 있습니다. 그래서 무엇을 맡길지 정하는 일은 곧 어디에 경계를 둘지 정하는 일이 됩니다. ＊McKinsey, State of AI trust in 2026 (2026.3).

한편 Anthropic Economic Index는 AI 사용을 직무가 아니라 작업 단위로 측정합니다. 기업이 API로 업무에 붙인 경우 작업을 통째로 위임하는 자동화가 77%였던 반면, 개인이 쓰는 Claude에서는 사람을 확장하는 증강이 우세했습니다. 기업에서는 이미 작업 단위의 위임이 일어나고 있다는 뜻입니다. ＊Anthropic Economic Index. 기업 API 77%는 2025년 8월 데이터 기준이며, 이후 판에서 비율은 계속 갱신됩니다.

그리고 에이전트를 만드는 회사조차 자사의 공식 엔지니어링 문서에 이렇게 씁니다.
“우리는 가능한 가장 단순한 해법을 먼저 찾고, 필요할 때만 복잡도를 높이기를 권한다. 그것은 에이전틱 시스템을 아예 만들지 않는 것을 의미할 수도 있다.” — Anthropic, Building Effective Agents

무엇이 다른가

문제해결 전문가의 시선으로
바라본 Agentic AI

  • Q1

    이 강연은 어디에서 출발합니까?

    전망이 아니라 이미 측정된 실패에서 출발합니다. 문제해결은 언제나 현상 확인에서 시작하기 때문입니다. MIT·맥킨지·대한상공회의소의 데이터로 실패의 구조를 먼저 분해하고, 왜 95%의 조직이 아무런 수익도 얻지 못했는지 이해한 다음에야 나머지 5%의 방식을 이야기합니다.

  • Q2

    AI 교육은 이미 여러 번 했습니다. 무엇이 다릅니까?

    도구가 아니라 일을 다룹니다. "AI로 무엇을 할 수 있는가"가 아니라 "우리 일에서 무엇을 맡길 것인가"에서 출발합니다. 20년간 현장의 문제를 정의해 온 사람에게 AI 도입은 새로운 기술 문제가 아니라 익숙한 문제정의 문제입니다.

  • Q3

    강연이 끝나면 조직에 무엇이 남습니까?

    신기함이 아니라 내 직무를 해체해 보는 관점이 남습니다. 이 강연은 특정 도구의 사용법을 한 줄도 다루지 않습니다. 도구는 6개월이면 바뀌지만, 일을 작업 단위로 갈라 보는 눈은 다음 도구에도 그대로 쓰입니다. 그래서 이 강연은 유행이 지나도 폐기되지 않습니다.

Agentic AI는 새로운 기술이지만,
"무엇을 맡길 것인가"는 20년 된 문제입니다.

강연 구성

세 개의 질문에
세 개의 파트로 답합니다

문제해결의 순서 그대로 진행합니다 — 현상을 확인하고(진단), 문제를 다시 정의하고(해체), 그 답을 사람의 자리로 되돌립니다(귀결). 60분·120분 구성은 각 파트의 깊이를 조정해 설계합니다.

  1. 01

    진단 — 같은 도구를 샀는데 왜 결과가 갈렸나

    필요하다고 답한 기업은 78.4%, 실제로 도입한 기업은 30.6%. 도입한 기업 사이에서도 결과는 다시 갈립니다. 조직의 95%가 아무런 수익도 얻지 못한 이유를 모델이 아니라 일하는 방식에서 찾아 데이터로 분해합니다.

    • 국내 도입 현황과 글로벌 실패 데이터
    • 실패의 세 가지 구조 — 도구·통합·섀도 AI

    0~25분 · 진단

  2. 02

    해체 — 무엇을 맡기고 무엇을 남길 것인가

    Agentic AI가 바꾼 것은 성능이 아니라 관계입니다. 도구는 쓰는 것이고, 에이전트는 맡기는 것입니다. 맡기려면 먼저 일을 작업 단위로 갈라야 합니다. 20년간 현장의 문제를 정의해 온 방법론이 여기서 작동합니다.

    • 도구 · 워크플로우 · 에이전트 — 자율성의 세 수준
    • 직무 → 작업 → 목적과 수단의 분리
    • 맡길 수 있는 작업과 없는 작업, 그리고 가드레일

    25~60분 · 해체

  3. 03

    귀결 — 남는 작업, 그리고 남는 사람

    사라지는 작업과 남는 작업의 성격은 다릅니다. AI가 반복을 흡수할수록 공감·판단·창의성에 기대는 작업의 비중이 커집니다. 개인은 맡길 것을 정하는 사람이 되고, 조직은 직무가 아니라 작업 단위로 전환을 설계해야 합니다.

    • 증강과 자동화 — 작업 단위로 본 변화
    • 내일 아침 무엇을 해체할 것인가

    60~90분 · 귀결

강사

AI를 해설하는 사람이 아니라,
매일 AI로 실무를 하는 문제해결 전문가

Agentic AI가 지금 하려는 일은 새롭지 않습니다. 숙련자의 감을 재현 가능한 구조로 옮기는 일 — 20년간 문제해결 전문가로서 AI 없이 해온 일입니다. 그리고 지금은 그 일을 AI와 함께 합니다.

신정호 박사 — 이트리즈 대표

신정호 박사 · 이트리즈 대표

"AI는 목적이 아니라 수단입니다. 진짜 가르쳐야 할 건 무엇을 맡길지 정하는 관점입니다."

KAIST 기계공학 박사(2005). 학위 과정 중 독일 베를린공대 설계방법론 연구실에서 문제해결 방법론을 익혔고(2002–2004), 귀국 후 LG전자 생산기술원에서 트리즈팀 리더로 근무하며 냉장고·청소기 양산 라인의 병목을 숙련자의 감이 아닌 구조화된 방법론으로 풀어냈습니다(국내외 특허 28건). 2012년 이트리즈를 창업해 지금까지 500곳 이상의 기업·대학·공공기관에 문제해결 교육과 컨설팅을 제공했습니다. CBS 세상을 바꾸는 시간 15분·YTN 생각이 바뀌는 의자·TEDxUNIST 등에서 강연했으며, 그리고 지금은 AI를 가르치는 데 그치지 않고 매일 AI로 실무를 합니다 — 지금 보고 계신 이 사이트를 Claude Code로 직접 개발해 운영하고, Make.com으로 업무를 자동화하며, 기업 현장에 사내 전용 지능형 챗봇과 DX·AX 전환을 설계합니다. 강연의 모든 사례는 남의 이야기가 아니라 직접 만들고 실패해 본 이야기입니다.

  • 300회+기업 강의
  • 4.8/5.0강연 만족도
  • 500+기업·기관
  • 20년+문제해결 경력

＊ 강의 횟수와 만족도는 이트리즈 강연 전체 기준입니다.

강사 이력 자세히 보기 →

형태와 대상

시간과 청중에 맞춰
구성을 다시 짭니다

프레임과 데이터는 그대로 두고, 사례와 깊이를 조정합니다. 강연장 대면과 사업장 비대면 송출을 병행할 수 있습니다.

  • 60분 · 임팩트

    진단과 전환에 집중하는 압축 구성. 경영진 조찬 강연이나 정기 사내 행사의 기조 강연에 적합합니다.

  • 90분 · 표준

    5막 전체를 온전히 다루는 기본 구성. 전사 임직원 대상 대규모 강연에 가장 많이 선택됩니다.

  • 120분 · 확장

    4막에 개인 실습 시간을 더해, 참가자가 자기 직무를 직접 작업 단위로 분해해 봅니다.

대상은 전사 임직원·경영진·팀장 트랙으로 나누어 사례를 재구성합니다. 사전에 조직의 AI 도입 현황과 임직원이 실제로 갖고 있는 질문을 공유해 주시면, 그 질문에 답하는 방향으로 강연을 설계합니다.

강연 · 매체 이력

  • CBS 세바시 487회
  • YTN 생각이 바뀌는 의자
  • TEDxUNIST
  • APEC-KIPO 컨퍼런스
  • 기업·대학·공공기관 500+
  • 강연 만족도 4.8/5.0

FAQ

도입 검토 전,
많이들 물어보시는 6가지

  • 01 몇 명까지 가능하고, 일정은 어떻게 협의하나요?

    강연형 구성이라 인원 상한이 사실상 없습니다. 전사 임직원 100명 이상 규모의 대강당 진행과 사업장 비대면 송출 병행 모두 가능합니다. 일정은 희망하시는 날짜 후보를 두세 개 주시면 조율합니다. 강연료는 시간·대상·녹화 재사용 범위에 따라 달라지므로 개요를 알려주시면 견적을 함께 보내드립니다.

  • 02 임직원의 AI 이해 수준이 제각각인데 괜찮습니까?

    오히려 그런 조직을 위해 설계했습니다. 이 강연은 특정 도구의 사용법이나 프롬프트 기법을 다루지 않으므로 사전 지식이 필요하지 않습니다. 다루는 것은 "내 직무는 어떤 작업들로 이루어져 있는가"이고, 이 질문은 AI를 매일 쓰는 사람과 한 번도 써보지 않은 사람 모두에게 똑같이 새롭습니다. 전사 임직원 대상 강연에 적합한 이유입니다.

  • 03 대면과 비대면을 병행할 수 있습니까?

    가능합니다. 강연장 대면 진행과 사업장·현장 비대면 송출을 병행하는 형태로 다수 진행해 왔습니다. 실습이나 조별 활동에 의존하지 않는 강연형 구성이므로 비대면 참가자의 경험 손실이 거의 없습니다. 녹화 및 사내 재사용 범위는 사전에 협의합니다.

  • 04 우리 회사·업종에 맞게 조정됩니까?

    네. 강연을 관통하는 프레임과 데이터는 업종과 무관하게 유지하되, 공감 장면과 사례는 귀사의 산업·직무에 맞춰 새로 구성합니다. 사전에 조직의 AI 도입 현황과 임직원이 실제로 갖고 있는 질문을 공유해 주시면, 그 질문에 답하는 방향으로 사례를 재배치합니다. 시간은 60분·90분·120분으로 조정 가능합니다.

  • 05 강연을 들으면 조직에 무엇이 달라지나요?

    세 가지 변화가 순서대로 일어납니다. SEE — AI를 사용하는 도구가 아니라 일을 맡기는 대상으로 보게 됩니다. SPLIT — 내 직무를 작업 단위로 분해해 보는 시선을 갖습니다. SHIFT — 무엇을 맡기고 무엇을 남길지 판단할 언어를 얻습니다. 단순한 지식 전달이 아니라 진단에서 분해를 거쳐 판단으로 이어지는 흐름입니다.

  • 06 어떤 방법론에 기반합니까?

    구조화된 문제해결 방법론에 기반합니다. 강사는 KAIST 기계공학 박사로 독일 베를린공대 설계방법론 연구실을 거쳐 LG전자 생산기술원에서 트리즈팀 리더로 근무하며 양산 현장의 문제를 방법론으로 풀어냈고, 2012년 이트리즈 창업 이후 500곳 이상의 기업·대학·공공기관에서 문제해결 교육과 컨설팅을 수행했습니다. 강연의 뼈대는 트리즈(TRIZ)를 포함한 문제정의·기능분석 계열의 방법론이지만, 강연에서는 방법론의 이름이 아니라 그것이 만들어내는 판단을 다룹니다.

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특강 다음의
선택지

특강이 관점을 바꾼다면, 워크숍은 손을 움직이게 하고 컨설팅은 조직에 정착시킵니다.

  • 클로드 실무 워크숍

    클로드로 정한 조직을 위한 4시간 집중 실습. '일의 해체'로 맡길 일을 가르고 그날 산출물로 만듭니다.

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  • DX·AX 컨설팅

    어디에 AI를 먼저 꽂을지 진단하고, 4~8주 안에 첫 파일럿과 실측 리포트까지.

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  • 트리즈 기업특강

    문제를 푸는 조직의 사고 체계. 40가지 발명 원리로 모순을 해결합니다.

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Agentic AI 특강 | 일의 해체

우리 조직, 내일부터 일을 다르게 나눕니다

강연 일정과 대상 인원을 알려주시면 조직에 맞춰 구성을 설계해 드립니다.

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  • 비용 상담 무료 · 맞춤 견적
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