한국GPT협회

AI 리서치·보고서 작성 기업교육

자료를 찾는 것과 보고서를 쓰는 것은 원래 한 흐름인데, 대개 따로 놉니다. 조사한 결과가 문서로 이어지는 경로를 만듭니다.

교육 시간
7시간 · 7차시
교육 대상
보고서·기획서를 쓰는 모든 직무
권장 인원
15~25명
사용 도구
ChatGPT · Gemini · Claude · Perplexity · NotebookLM

WHY

이런 상황이시라면

공통적으로 들리는 현장의 목소리입니다.

자료는 모았는데 보고서로 옮기는 데 또 하루가 갑니다

조사 결과가 여기저기 흩어져 있어 다시 읽으며 정리해야 합니다. 조사와 작성이 따로 놉니다.

AI 로 쓴 티가 나서 그대로 못 씁니다

문장은 매끄러운데 우리 회사 톤이 아니고, 근거 없이 단정하는 대목이 있습니다. 결국 다시 씁니다.

분량이 매번 튑니다

같은 지시를 해도 어떤 항목은 세 문단, 어떤 항목은 열 문단이 나옵니다. 통제가 안 됩니다.

표와 그래프 만드는 데 시간이 더 걸립니다

내용은 다 만들었는데 시각화와 서식 맞추기에 반나절을 씁니다.

DESIGN

이 과정을 이렇게 설계했습니다

같은 주제라도 어떻게 짜느냐에 따라 교육이 끝난 뒤 남는 것이 달라집니다.

01

한 주제를 일곱 차시 내내 가져갑니다

차시마다 다른 예제를 쓰지 않습니다. 참가자가 실제로 써야 하는 보고서 주제 하나를 골라 조사부터 발표본까지 그것만 밀고 갑니다.

02

목차 먼저, 본문은 나중에

본문부터 시키면 분량이 튀고 논리가 흔들립니다. 목차를 받아 사람이 고친 다음 항목별로 생성하면 통제가 됩니다. 이 순서 하나가 결과를 크게 바꿉니다.

03

산출물이 다음 차시의 입력이 됩니다

각 차시 결과를 파일로 저장하고 다음 차시가 그 파일을 재료로 씁니다. 교육이 끝나면 폴더 하나에 조사 원본부터 발표본까지 순서대로 쌓여 있습니다.

한 주제를 7시간 동안 끝까지완료
입력
참가자 본인의 담당 주제예제가 아니라 실제 조사해야 하는 것
1
교차 리서치
같은 프롬프트를 4개 AI에
결과 .md ×4
2
자산화
번호 규칙으로 폴더에 정리
다시 검색되는 아카이브
3
보고서
목차 검토 후 본문 생성
경영진 보고 초안
4
발표본
시각화 · 스크립트 · 예상 질문
PPTX + Q&A
다음 조사 때백지에서 시작축적분에서 시작

산출물이 다음 차시의 입력이 되는 구조입니다. 교육이 끝나면 폴더 하나에 조사 원본부터 발표본까지 순서대로 쌓여 있습니다.

CURRICULUM

커리큘럼

7시간 · 7차시 · 매 차시 실습 · 1인 1노트북 — 시간·심화 범위·실습 과제는 사전 조사 후 조정합니다.

1차시

60분

내용

  • 지시문과 맥락 분리, 기호로 조건·기준을 구조화하기
  • 퓨샷 — 우수 문서를 마크다운 구조로 재활용해 품질 재현
  • 마크다운은 AI 와 문서 도구를 잇는 중간 언어

사례 및 실습

  • 업무 지시형 프롬프트를 기호로 구조화해 작성
  • 잘 쓴 사내 문서를 퓨샷 샘플로 넣어 톤 재현
  • AI 답변을 손실 없이 .md 로 저장하고 서식 확인

2차시

60분

심층 리서치 — 도구와 프롬프트

ChatGPT · Gemini · Perplexity

내용

  • GPT 검색 · Gemini 검색 · Deep Research · Perplexity 의 특성
  • 리서치 목적·범위를 대화로 확정하는 3단계 설계
  • 메타 프롬프팅 — 프롬프트를 만드는 프롬프트

사례 및 실습

  • 주제·목적 두 줄로 리서치 프롬프트를 설계시키기
  • 생성된 프롬프트의 범위·관점을 직접 보완
  • 본인 주제로 첫 리서치 실행

3차시

60분

4개 AI 교차검증

ChatGPT · Gemini · Claude · Perplexity

내용

  • 모델마다 결과가 갈리는 지점과 그 이유
  • 공통 · 한 곳에서만 · 상충 세 칸으로 나눠 정리
  • 정량 데이터는 교차검증 후 범위로 제시

사례 및 실습

  • 같은 프롬프트를 4개 AI 에 실행하고 .md 로 저장
  • 네 결과를 첨부해 통합 지시로 대조 노트 생성
  • 상충 항목의 원문 출처를 열어 확인

4차시

50분

내용

  • 내가 올린 자료 안에서만, 출처와 함께 답하는 구조
  • 과거 보고서·회의록·시장 리포트를 지식으로 묶기
  • 인용 근거를 클릭해 원문으로 바로 확인

사례 및 실습

  • 업무 PDF·URL 을 올려 출처 붙은 요약 만들기
  • 지난 자료에 “예전에 뭐라 했지” 물어보기
  • 요약과 FAQ 를 뽑아 보고서 재료로 정리

5차시

70분

내용

  • 목차 설계 → 사람 검토 → 본문 생성 원칙
  • 항목별 목적·분량·표 사용 여부를 지정하는 분량 통제
  • 톤앤매너 3요소와 회사 용어집 결합

사례 및 실습

  • 통합 노트로 목차 생성 후 직접 손보기
  • 항목별 분량·형식을 지정해 본문 생성
  • 회사 용어집을 넣어 조직 문체로 맞추기

6차시

70분

자료 시각화와 문서 변환

HTML · Python · MConverter · Word VBA

내용

  • 마크다운 표와 HTML 표를 상황에 따라 나눠 쓰기
  • 파이썬·HTML 로 그래프 그리기
  • 마크다운 → Word 변환과 제목 스타일 기반 자동목차

사례 및 실습

  • 보고서 데이터로 비교표와 추이 차트 생성
  • 마크다운 초안을 Word 로 변환하고 서식 적용
  • 문서 안 모든 표 서식을 매크로로 일괄 정리

7차시

70분

발표본과 예상 질문

Claude · HTML → PPTX

내용

  • 보고서 → HTML 발표자료 생성과 레이아웃·디자인 통제
  • HTML → PPTX 변환 시 유의점
  • 슬라이드별 스크립트와 Q&A 준비

사례 및 실습

  • 보고서를 발표본으로 변환하고 구성 손보기
  • 슬라이드별 발표 스크립트 생성
  • 예상 질문 10개와 답변 요지 준비

2일 14시간 과정으로 확장하면 팀 프로젝트 2시간과 발표·피드백 2시간이 추가됩니다. 조별로 실무 주제를 정해 처음부터 끝까지 수행하고 발표합니다.

차시별 상세 — 무엇을 배우고 무엇을 만드는가

011차시 · 60분

프롬프트와 마크다운 — 기본기

AI 의 출력 언어를 읽고, 원하는 문서 골격을 지시로 만들 수 있어야 그다음이 됩니다.

ChatGPT

LEARNING OBJECTIVES

  • 지시문과 맥락을 분리하고 기호로 조건을 구조화할 수 있다.
  • 퓨샷으로 우수 문서의 구조와 톤을 재현할 수 있다.
  • 마크다운을 읽고 원하는 문서 골격을 지시로 만들 수 있다.
지시문과 맥락 분리무엇을 시키는지와 어떤 상황인지를 나눠 적습니다. 섞이면 AI 가 무엇이 요구인지 헷갈립니다
기호로 구조화하이픈으로 조건을 나열하면 여러 제약을 동시에 전달할 수 있습니다. 줄바꿈은 Shift+Enter
퓨샷잘 쓴 문서 한두 건을 마크다운 구조로 넣으면 그 품질이 재현됩니다. 설명하는 것보다 정확합니다
마크다운의 위치AI 생성 → 마크다운 정리 → Word·HWP 변환. 문서 자동화의 기본 흐름입니다

실습

업무 문서를 구조화된 프롬프트로

  1. 1

    본인이 자주 쓰는 문서 하나를 골라 지시문과 맥락을 나눠 적습니다.

  2. 2

    출력 형식까지 제목 수준으로 지정해 요청합니다.

    구조화된 문서 요청.md실제 사용하는 프롬프트
    # 역할
    너는 우리 조직의 보고서 작성 담당자다.
    
    # 지시
    아래 정보를 바탕으로 부서 공지문을 작성하라.
    
    # 입력 정보
    - (여기에 항목을 하이픈으로 나열)
    
    # 출력 형식 — 제목 수준을 지켜서 작성
    ## (제목2) 제목을 한 줄로
    ### (제목3) 개요
    - 개요 항목은 '-' 불릿으로
    ### (제목3) 세부 내용
    1. 단계는 번호 목록으로
    ### (제목3) 유의사항
    - 주의는 '-' 불릿으로
  3. 3

    답변을 .md 로 저장하고 서식이 유지되는지 확인합니다.

산출물구조화된 업무 문서 프롬프트 + .md 저장 습관

022차시 · 60분

심층 리서치 — 도구와 프롬프트

일반 검색과 심층 리서치는 결과물의 성격이 다릅니다. 목적에 따라 나눠 씁니다.

ChatGPT · Gemini · Perplexity

LEARNING OBJECTIVES

  • 도구별 특성을 구분하고 용도에 맞게 나눠 쓸 수 있다.
  • 리서치 목적과 범위를 대화로 확정할 수 있다.
  • 메타 프롬프팅으로 상세 프롬프트를 설계시킬 수 있다.
도구 분업빠른 사실 확인은 검색, 여러 소스를 읽어 정리하는 건 Deep Research, 출처 추적은 Perplexity
3단계 설계무엇을 알고 싶은지 → 어디까지 볼 것인지 → 어떤 형태로 받을 것인지를 순서대로 정합니다
메타 프롬프팅주제와 목적 두 줄만 주고 상세 프롬프트를 AI 가 설계하게 합니다. 빠뜨리는 항목이 적습니다
검증 가능성공개 자료 기반으로 조사 범위를 잡습니다. 검증할 수 없는 소스는 보고서에 못 씁니다

실습

리서치 프롬프트를 만드는 프롬프트

  1. 1

    주제와 목적을 두 줄로 적어 프롬프트 설계를 요청합니다.

    01 리서치 프롬프트를 만드는 프롬프트.md실제 사용하는 프롬프트
    아래 주제로 심층 리서치를 진행할거야.
    리서치를 지시하는 상세한 프롬프트를 작성해줘.
    
    - 주제 : (조사할 대상과 관점)
    - 목적 : (이 조사로 무엇을 판단하려는지)
  2. 2

    받은 프롬프트에서 범위와 관점을 직접 보완합니다. 대개 항목이 여섯 개쯤 나옵니다.

  3. 3

    본인 주제로 한 번 실행해 결과 분량과 깊이를 확인합니다.

산출물본인 주제의 심층리서치 프롬프트

033차시 · 60분

4개 AI 교차검증

같은 프롬프트를 네 곳에 돌려 대조합니다. 공통은 신뢰하고 차이는 원문을 확인합니다.

ChatGPT · Gemini · Claude · Perplexity

LEARNING OBJECTIVES

  • 모델별 결과 차이를 읽고 해석할 수 있다.
  • 공통·상충 항목을 나눠 신뢰 수준을 판단할 수 있다.
  • 정량 데이터를 범위로 제시할 수 있다.
왜 갈리는가학습 시점·검색 소스·요약 성향이 다릅니다. 갈린다는 것 자체가 확인할 지점을 알려 줍니다
통합 원칙단순 요약 금지, 중복 제거 후 통합, 상충은 비교하고 판단 근거 제시, 추정치와 사실 구분
정량 데이터숫자가 모델마다 다르면 범위로 제시합니다. 하나를 골라 단정하지 않습니다
저장 규칙결과를 번호 붙여 .md 로 저장합니다. 어느 모델이 뭐라 했는지 되짚을 수 있어야 합니다

실습

4개 AI 결과를 하나로 통합

  1. 1

    같은 프롬프트를 네 도구에 각각 실행하고 결과를 저장합니다.

    리서치 원본 폴더5개 파일
    MD01 리서치 프롬프트.md재실행용
    MD03-1 결과_ChatGPT.md약 8,000자
    MD03-2 결과_Gemini.md약 6,400자
    MD03-3 결과_Claude.md약 7,100자
    MD03-4 결과_Perplexity.md출처 링크 42건

    네 결과를 그대로 이어 붙이지 않습니다. 다음 단계에서 대조해 통합합니다.

  2. 2

    네 결과를 첨부해 통합 지시로 대조 노트를 만듭니다.

    04 통합 지시 프롬프트.md실제 사용하는 프롬프트
    첨부된 4개 AI 의 심층 리서치 결과를 통합해
    경영진 보고용 종합 보고서의 재료를 만들어라.
    
    # 통합 원칙
    - 단순 요약 금지. 중복 제거 후 통합한다.
    - 상충하는 분석은 비교하고 판단 근거를 제시한다.
    - 정량 데이터는 교차검증 후 범위로 제시한다.
    - 추정치와 사실을 구분해 표기한다.
    
    # 출력
    1. 네 결과가 모두 언급한 항목
    2. 한 곳에서만 나온 항목 (어느 모델인지 표기)
    3. 서로 어긋나는 항목과 그 내용
    4. 추가 확인이 필요한 지점
  3. 3

    상충 항목으로 표시된 것만 골라 원문 출처를 열어 확인합니다.

산출물통합 리서치 노트 + 원본 4종

044차시 · 50분

기존 자료 분석 — 사내 문서 활용

밖에서 찾아오는 것만이 리서치가 아닙니다. 이미 사내에 있는 자료가 더 중요할 때가 많습니다.

NotebookLM

LEARNING OBJECTIVES

  • 내가 올린 자료 안에서만 답하게 해 환각을 통제할 수 있다.
  • 과거 자료를 새 보고서의 근거로 다시 쓸 수 있다.
  • 인용 근거를 원문으로 되짚어 확인할 수 있다.
소스를 한정한다인터넷 전체가 아니라 내가 올린 문서 안에서만 답하게 하면 지어낼 여지가 크게 줄어듭니다
무엇을 올릴까과거 보고서 · 회의록 · 시장 리포트 · 사내 규정. 반복해서 찾아보는 것부터
출처 확인답변의 인용 표시를 누르면 원문 위치로 갑니다. 이 확인 없이 보고서에 옮기지 않습니다
보안사내 문서를 올릴 때의 기준선. 반출 가능 범위를 사전에 확인합니다

실습

사내 자료를 근거로 묶기

  1. 1

    업무 관련 PDF·URL 을 올립니다. 과거 보고서가 있으면 함께 넣습니다.

  2. 2

    출처가 붙은 답변으로 핵심 결론을 정리합니다.

    올린 자료에 묻기답변 완료

    이 자료들에서 시장 규모 추정치가 어떻게 나오는지, 서로 다르면 차이도 알려줘.

    PDF산업협회_2026전망.pdfPDF증권사_섹터리포트.pdf
    NotebookLM
    올린 자료 검색 중…근거 2건
    1산업협회 2026 전망표3 · p.22
    2증권사 섹터 리포트p.8
    두 자료의 추정이 다릅니다. 산업협회는 2026년 4조 2천억으로, 증권사는 3조 8천억으로 잡았습니다. 차이는 산정 범위 때문입니다 — 협회는 부품 시장을 포함했고 증권사는 완제품만 계산했습니다.차이의 원인까지 짚어 냄
    메시지를 입력하세요
  3. 3

    요약과 자주 나올 질문(FAQ)을 뽑아 보고서 재료로 정리합니다.

산출물출처 인용 자료 요약 + FAQ

055차시 · 70분

보고서 구조화 — 목차 먼저

이 순서 하나가 결과를 크게 바꿉니다. 본문부터 쓰면 분량이 튀고 논리가 흔들립니다.

ChatGPT · Claude

LEARNING OBJECTIVES

  • 목차 → 검토 → 본문 순서로 보고서를 통제할 수 있다.
  • 항목별 지정으로 분량과 형식을 예측 가능하게 만들 수 있다.
  • 톤앤매너 3요소로 사내 문체에 맞출 수 있다.
목차 먼저본문을 바로 시키면 길이와 깊이가 매번 다릅니다. 목차를 고친 다음 항목별로 생성합니다
분량 통제“3문단, 표 1개, 결론 먼저”처럼 항목마다 구체적으로 지정합니다
톤앤매너 3요소역할 · 문장 규칙 · 서술과 표의 비율. 이 셋을 고정하면 담당자가 달라도 문체가 유지됩니다
회사 용어집사내 약어·직책·부서명을 함께 주면 고쳐 쓸 일이 크게 줄어듭니다

실습

목차부터 본문까지

  1. 1

    통합 노트를 첨부해 목차만 먼저 생성합니다. 본문은 아직 쓰지 않게 막습니다.

    05 목차 생성.md실제 사용하는 프롬프트
    첨부한 통합 리서치 노트로 보고서 목차를 설계하라.
    
    - 본문은 쓰지 마라. 목차와 각 장의 목적만 제시한다.
    - 각 장에 예상 분량(문단 수)과 표·차트 필요 여부를 적는다.
    - 결론이 앞에 오는 구조로 배치한다.
    - 근거가 약한 장은 "추가 조사 필요"로 표시한다.
  2. 2

    목차를 직접 손봅니다. 순서를 바꾸거나 장을 합치는 판단은 사람이 합니다.

  3. 3

    확정된 목차로 항목별 본문을 생성합니다. 한 번에 다 시키지 않고 장 단위로 나눕니다.

  4. 4

    톤앤매너 프롬프트와 회사 용어집을 넣어 문체를 맞춥니다.

산출물보고서 초안 1건

066차시 · 70분

자료 시각화와 문서 변환

표·차트를 만들고 사내 서식 문서로 옮기는 구간. 대개 여기서 시간을 가장 많이 씁니다.

HTML · Python · MConverter · Word VBA

LEARNING OBJECTIVES

  • 상황에 맞는 방식으로 표와 차트를 만들 수 있다.
  • 마크다운 초안을 사내 서식 Word 문서로 변환할 수 있다.
  • 문서 서식 정리를 일괄 처리할 수 있다.
표 만들기단순 표는 마크다운, 셀 병합·조건부 강조가 필요하면 HTML 코딩 표
그래프파이썬(matplotlib)이나 HTML 로. 축·범례·해상도를 지정해 보고서 규격에 맞춥니다
Word 변환제목 스타일이 유지돼야 자동목차가 붙습니다. 표 구조가 깨지는 지점과 대처
서식 일괄 적용문서 안 표가 스무 개면 손으로 못 맞춥니다. 매크로 코드는 AI 가 씁니다

실습

보고서를 완성 문서로

  1. 1

    보고서의 비교 항목을 표로 만듭니다. 강조가 필요하면 HTML 표로 갑니다.

  2. 2

    추이·비중 데이터를 차트로 그립니다. 축 범위와 색상까지 지정합니다.

  3. 3

    마크다운 초안을 Word 로 변환하고 제목 스타일 기반 자동목차를 넣습니다.

  4. 4

    문서 안 모든 표의 서식을 매크로로 일괄 정리합니다.

    표 서식 일괄 정리.md실제 사용하는 프롬프트
    Word VBA 매크로를 작성해줘.
    
    현재 문서의 모든 표에 아래 서식을 일괄 적용한다.
    1. 머리글 행 — 배경 연회색, 굵게, 가운데 정렬
    2. 본문 행 — 숫자는 오른쪽, 텍스트는 왼쪽 정렬
    3. 표 전체 — 가로선만 얇게, 세로선 없음
    4. 표 아래 8pt 여백
    
    표가 하나도 없으면 메시지를 띄우고 종료한다.

산출물표·차트가 들어간 Word 보고서

077차시 · 70분

발표본과 예상 질문

보고서를 만들고 나면 발표가 남습니다. 슬라이드·스크립트·예상 질문까지 준비합니다.

Claude · HTML → PPTX

LEARNING OBJECTIVES

  • 보고서를 발표자료로 변환하고 분량·레이아웃을 통제할 수 있다.
  • 슬라이드별 발표 스크립트를 만들 수 있다.
  • 예상 질문을 미리 뽑아 약한 지점을 보완할 수 있다.
발표본 변환슬라이드 수·장당 메시지 수·시각 요소를 지정. 지정하지 않으면 글이 빽빽한 슬라이드가 나옵니다
PPTX 변환HTML 발표본을 PPTX 로 옮길 때 폰트·도형이 깨지는 지점과 대처
발표 스크립트슬라이드별로 무슨 말을 할지. 발표 시간을 주면 분량을 맞춰 줍니다
예상 질문보고서를 첨부해 “이 보고를 받는 사람이 던질 질문”을 뽑습니다. 약한 지점이 드러납니다

실습

발표본 · 스크립트 · Q&A

  1. 1

    보고서를 첨부해 발표본을 생성합니다. 슬라이드 수와 장당 메시지를 지정합니다.

  2. 2

    슬라이드별 발표 스크립트를 뽑고 발표 시간에 맞춰 분량을 조정합니다.

  3. 3

    예상 질문과 답변 요지를 준비하고, 답하기 어려운 항목을 확인합니다.

  4. 4

    약한 지점으로 지목된 항목을 보완해 발표본을 마무리합니다.

    교육 종료 시점 산출물6개 파일
    MD01 리서치 프롬프트.md재실행 가능
    MD03-1~4 결과.md4개 AI 원본
    MD05 통합 리서치 노트.md대조 정리
    DOC08 보고서.docx표·차트 포함
    PPT09 발표본.pptx스크립트 포함
    MD10 예상질문.md10건 · 답변 요지

    폴더 하나에 조사 원본부터 발표본까지 순서대로 쌓입니다. 다음 보고서는 여기서 시작합니다.

산출물발표본(PPTX) + 스크립트 + 예상 Q&A

OUTCOME

교육이 끝났을 때 남는 것

산출물 목록은 종료 시점에 정리해 교육 담당 부서에 전달합니다. 다음 예산 협의에 그대로 쓰실 수 있습니다.

참가자 전원

담당 주제의 조사 원본 · 보고서 · 발표본

리서치·보고서 프롬프트 세트와 자료 축적 규칙

교육 담당 부서

참가자별 산출물 목록 (종료 시점 전달)

HONEST

검토 단계에서 미리 말씀드리는 것

맞지 않는다고 판단되면 그대로 말씀드립니다. 시작하고 나서 알게 되면 서로 손해입니다.

보고서 주제가 정해지지 않은 경우

실습을 본인 주제로 진행하므로 사전에 주제를 받습니다. 정해지지 않으면 예제로 진행하게 되고, 그러면 교육 후 재현이 어려워집니다.

사내 자료를 외부에 올릴 수 없는 경우

외부 공개 자료 조사는 사내 정보를 내보내지 않아 그대로 진행됩니다. 4차시 사내 문서 분석은 범위를 조정합니다.

AI 가 결론을 내주기를 기대하시는 경우

판단은 작성자가 합니다. 이 과정이 줄이는 건 판단하기 전까지의 수집·정리·문서화 시간입니다.

7시간이 부족하다고 판단되는 경우

2일 14시간으로 확장하면 팀 프로젝트와 발표·피드백이 추가됩니다. 조직 규모와 목표에 따라 상담에서 정합니다.

목적별 다른 과정

두 축을 조합해 구성할 수도 있습니다.

FAQ

자주 묻는 질문

Q교육 시간은 어떻게 되나요?

최소 2시간 특강부터 24시간(8시간씩 3일) 과정까지 조정합니다. 다만 실습 산출물까지 가려면 최소 8시간을 권합니다. 4시간 이하로는 도구를 알게 되는 데서 끝납니다.

Q몇 명까지 들을 수 있나요?

실습 중심이면 25명 이내를 권합니다. 그 이상이면 강사가 개별 화면을 봐드릴 수 없어 실습이 시연으로 바뀝니다. 시연 위주 특강은 인원 제한이 덜합니다.

Q우리 회사 자료를 AI에 넣어도 되나요?

보안 정책에 따라 다릅니다. 외부 도구 반입이 어려운 경우 사내에서 가능한 방식으로 커리큘럼을 조정합니다. 사전 조사 때 반드시 확인하는 항목입니다.

Q출장 교육도 가능한가요?

전국 어디든 방문합니다. 온라인 실시간 교육도 가능하고, 두 방식을 섞어 진행한 사례도 많습니다.

Q부서마다 하는 일이 달라도 괜찮을까요?

오히려 그 편이 낫습니다. 실습 과제를 직무별로 나누기 때문입니다. 다만 한 회차에 3~4개 부서 정도로 섞는 것을 권합니다. 너무 많이 섞으면 공통 과제를 잡기 어렵습니다.

Q교육이 끝나고 막히면 물어볼 데가 있나요?

교육 후에도 질문할 수 있는 커뮤니티를 운영합니다. 활용 매뉴얼도 함께 제공합니다.

CONTACT

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아직 정하지 않으셨어도 됩니다

부서 구성과 지금 하고 계신 업무만 알려주시면, 저희가 커리큘럼 초안과 견적을 만들어 보내드립니다. 사전 조사부터 함께 진행합니다.

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급하시면 전화가 가장 빠릅니다. 상담 전 무료 수준진단도 이용하실 수 있습니다.

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