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AX 전환 컨설팅 교육

1인 창업 기업·AI-Native 기업이 되기 위한 필수 역량과 Spec-Driven Development로 완성하는 경영·개발 통합 AX 전환 과정
유엔진 20년의 답: BPM → DDD/MSA → Agentic AI
AX 전환 컨설팅 교육

Why AX Transformation

1인 창업 기업, AI-Native 기업이 되기 위한 필수 역량

Lean AI Native Leaderboard에 오르는 기업들의 공통점은 AI를 핵심 생산수단으로 삼아 인당 매출을 극단적으로 끌어올렸다는 것입니다. 텔레그램은 직원 30명이 인당 약 483억원을, 미드저니는 40명이 인당 약 181억원을 만듭니다.
유엔진은 20년간 ‘사람을 늘리지 않고 성과를 늘리는 방법’에 답해온 회사입니다.

소규모 인원, 거대한 임팩트: 2025 AI-Native 기업 리더보드

소수 인원, 거대한 임팩트

텔레그램(30명, 인당 약 483억원), 미드저니(40명, 인당 약 181억원), 커서/애니스피어(20명, 인당 약 72억원). 이는 우연이 아니라 제품·유통·운영을 처음부터 소프트웨어로 설계한 결과입니다.

좁고 명확한 문제를 ‘코드 완성’, ‘고객 문의 해결’처럼 완결형 결과로 판매하는 것 — 그것이 1인 창업이 100명 회사의 성과를 내는 출발점입니다.

코딩의 종말, 명세(Spec)의 지배

코딩이 아닌 명세(Spec)가 핵심 자산이다

AI 코딩 능력은 70일마다 두 배씩 빨라지고 있습니다(무어의 법칙보다 5배). 구현의 병목은 사라지고 ‘의도의 병목’만 남습니다.

혼자서도 제품을 만들 수 있는 시대, 유일한 차별화는 Vibe Coding → Spec-Driven Development로의 전환 — 무엇을 만들지 정확히 정의하는 명세 역량입니다. 본 교육 두 트랙 모두를 관통하는 핵심 축입니다.

병목의 대이동: 구현은 공짜가 되었다

채용보다 자동화가 먼저다

구현 비용이 0에 수렴하면서 승부처는 ‘어떻게(How)’에서 ‘무엇을(What)’로 이동했습니다.

린 AI 네이티브 기업의 원칙은 단순합니다 — 불필요한 단계를 없애고, 입력·출력을 표준화하고, 기존 SaaS·AI로 처리한 뒤, 그래도 남는 병목에만 사람을 채용합니다. 사람은 가장 비싼 판단 자원이지 반복 처리 자원이 아닙니다.

새로운 생존자: 코더가 아닌 프로덕트 엔지니어

소수의 시니어 제너럴리스트가 여러 기능을 소유한다

코딩 실력, 공감 능력, 기획력의 교집합에 있는 ‘프로덕트 엔지니어’가 AI 시대의 생존자입니다.

작은 팀에서는 역할 사이의 전달 비용이 치명적입니다. 문제를 정의하고 직접 실행하며, 데이터와 고객 피드백을 읽고, 결과에 종단 간 책임을 지는 인재 — 그리고 그가 일하려면 정책·이력·문서가 흩어지지 않고 중앙화된 지식으로 관리되어야 합니다.

1인당 매출 600억 원: AI 네이티브 기업의 경제학

인당 매출이 새로운 경영 지표다

밤낮없이 자율적으로 일하는 에이전트 워크플로우를 구축한 AI 네이티브 기업은 이미 인당 매출액 600억원을 돌파했습니다.

앞으로 중요한 지표는 직원 수나 총매출이 아니라 인당 공헌이익, 자동 해결률, 인간 개입률, 실험 속도, 고객가치 도달 시간입니다.

AI 시대 개발자 선언문

AI 시대 개발자 선언문

① 우리는 코더가 아닌 지휘자다  ② 완벽함보다 속도다(30분 사이클)  ③ 모델이 항상 먼저다(UI보다 핵심 로직)  ④ 통합은 자동화한다  ⑤ 아키텍처는 진화한다.

본 교육은 이 다섯 가지 선언을 두 트랙 모두의 실습 기준으로 삼습니다.

이 모든 역량은 하나의 질문으로 수렴합니다 — “나(혹은 우리 조직)는 사람을 늘리지 않고도 매출을 늘릴 준비가 되어 있는가?”
AX 전환 컨설팅 교육은 경영진의 의사결정 트랙과 개발팀의 구현 트랙을 하나의 흐름으로 연결해, 그 답을 함께 만들어갑니다.


AX 전환 컨설팅 교육, 2개 트랙

‘명세(Spec)’라는 공용어로 연결된 경영 트랙과 개발 트랙 — 조직 전체가 같은 언어로 AX 전환을 실행합니다.

Track A · 수요자 (경영/의사결정자)

AI 도입 전략 & Frontier Firm 전환

4일(28시간) · 한국 기업 경영진, 혁신팀 리더 대상
AI Assistant → Digital Colleague → Autonomous Operation → Frontier Firm 전환

  • Microsoft Work Trend Index 2025 기반 조직 전환 로드맵
  • Process GPT 워크차트로 ‘명세’를 조직의 자산으로 만드는 법
  • AI 기본법(2025) 준수 & 24개월 ROI 실행계획
Track B · 공급자 (개발/구현)

Spec-Driven Development & ProcessGPT 플랫폼 구축

오픈소스 기반 엔터프라이즈 AI 에이전트 시스템 구축 마스터 코스
Agentic AI 기초 → MCP → A2A → 멀티 에이전트 → 통합 배포

  • ‘Spec-First’ 방법론으로 도메인 명세를 실행 코드로 전환
  • BPMN 기반 프로세스 엔진 + MCP·A2A 프로토콜 실습
  • Robo Architect 철학 기반 벤더 락인 없는 아키텍처 설계

교육의 특장점

📐

Spec-Driven Development

명세를 소스코드의 최상위 계층으로 다루는 방법론
⚙️

채용보다 자동화 우선 원칙

린 AI 네이티브 기업의 인당 매출 극대화 프레임워크
🏛️

Frontier Firm 전환

실전 24개월 로드맵 제공
🔗

MCP·A2A 멀티에이전트

오픈소스+SaaS 하이브리드 실습 환경 구축
⚖️

AI 기본법(2025) 준수

완전 준수 컴플라이언스 체계
🏢

국내 대기업 실사례

SK텔레콤·IBK기업은행·LG CNS 등 20년 실적 반영

Track A · 수요자 (경영/의사결정자)

세부 커리큘럼

Microsoft Work Trend Index 2025 기반, 4일간 조직 전체의 AI 도입 성숙도를 끌어올리는 실습 중심 과정

Day 1. AI Assistant 단계 – 개인 생산성 혁신

주요 학습 내용 및 활동(개념)

• Work Trend Index 2025와 Frontier Firm 인사이트: 선도기업의 3가지 특징과 AI 도입 모델
• AI Assistant 도구 실무 마스터: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot 4종 비교

실습

• CLEAR 프롬프트 엔지니어링: 실무 시나리오 자동화
• 즉시 적용 워크시트 및 성과 측정
🤖 결과물: 업무별 AI 도구 비교표 및 개인 생산성 워크시트

Day 2. Digital Colleague 단계 – 워크차트 혁신

주요 학습 내용 및 활동(개념)

• Process GPT 오픈소스·SaaS 하이브리드 마스터
• MCP 통합 및 Open WebUI 연동

실습

• 자연어 워크차트 설계: 역할 기반 자동화 프로세스 구현
• 부서 협업 실습 프로젝트
🤖 결과물: 인간-AI 협업 워크차트 1개

Day 3. Autonomous Operation – 에이전트 보스 실전

주요 학습 내용 및 활동(개념)

• 에이전트 보스의 7가지 실무: 훈련, 지식 관리, 성과 모니터링, 최적화, 예외 처리, 품질 관리, 확장 계획
• Neo4j 지식그래프·Supabase 실시간 대시보드

실습

• 완전 자율 운영 프로세스 구축/운영: 고객 서비스 센터, 영업 지원 시스템
• 10개 AI 에이전트 동시 관리 시나리오
🤖 결과물: 부서별 완전 자율 운영 프로세스 1개

Day 4. Frontier Firm 전환 전략과 컴플라이언스

주요 학습 내용 및 활동(통합)

• 24개월 전환 로드맵 / ROI 측정 프레임워크
• 국내 AI 기본법 준수 운영체계

실습

• 산업별 맞춤 실행계획 및 전사 적용 워크숍
• Track B 개발팀과의 ‘명세 인계’ 워크숍
🤖 결과물: 실행 가능한 24개월 AX 전환 로드맵 & 액션플랜

* 상황에 따라 일부 교육내용은 변동될 수 있습니다.


Track B · 공급자 (개발/구현)

세부 커리큘럼

Spec-First 방법론으로 Process GPT 오픈소스 플랫폼을 직접 구축하는 실습 중심 과정

Chapter 1. Agentic AI 기초 & ProcessGPT

주요 학습 내용 및 활동(개념)

• 기존 AI vs Agentic AI
• 마이크로소프트 에이전틱 AI 도입 3단계

실습

• ProcessGPT 환경 구축
• 에이전트 선언/학습/프로세스 생성
🤖 결과물: 작동하는 업무 자동화 에이전트 1개

Chapter 2. MCP 기반 툴 구현

주요 학습 내용 및 활동(개념)

• MCP 아키텍처
• FastMCP 프레임워크

실습

• Python Code Interpreter MCP 툴 개발
• 클라이언트 디버깅
🤖 결과물: ProcessGPT 연동된 Python 실행 환경 MCP 툴

Chapter 3. A2A 기반 에이전트 구현

주요 학습 내용 및 활동(개념)

• Agent-to-Agent 통신
• mem0 메모리 시스템

실습

• Python 코딩 A2A 에이전트 + mem0 지식/메모리 구현
• ProcessGPT 프로세스 A2A 변환
🤖 결과물: 학습 능력을 가진 Python 코딩 A2A 에이전트

Chapter 4. 멀티 에이전트 시스템 구축

주요 학습 내용 및 활동(개념)

• 멀티 에이전트 아키텍처
• CrewAI 프레임워크

실습

• 기획자→개발자→테스터 앱 개발 에이전트 팀
• Human-in-the-Loop
🤖 결과물: 간단한 앱을 자동 개발하는 멀티 에이전트 시스템

Chapter 5. 통합 및 온프레미스 배포

주요 학습 내용 및 활동(통합)

• ProcessGPT ↔ MCP ↔ A2A ↔ CrewAI 전체 연동
• Robo Architect 철학에 따른 벤더 락인 없는 아키텍처 검증

실습

• Docker Compose 전체 스택 실행
• Kubernetes 배포
🤖 결과물: 완전 작동하는 Agentic AI 시스템

* 상황에 따라 일부 교육내용은 변동될 수 있습니다.


수료 후 기대효과

🚀

기업의 디지털/AX 트랜스포메이션 가속화

📐

명세(Spec)를 조직의 자산으로 관리하는 역량

🔧

오픈소스 AI 에이전트 플랫폼 구축·커스터마이징 능력

💰

오픈소스 활용을 통한 비용 최적화 & 신뢰 기반 사업화 전략


교육 정보

두 트랙 모두 별도 신청이 가능하며, 하나의 조직에서 경영진과 개발팀이 함께 참여할 때 ‘명세’라는 공용어를 통한 시너지가 극대화됩니다.

📅
Track A · 경영/의사결정자
4일(28시간), 이론 40% + 실습 60%
대상: 한국 기업 경영진, 혁신팀 리더
👨‍💻
Track B · 개발/구현
1 Day 교육, 9:30~17:30 (총 7시간)
대상: 초급 이상 파이썬 개발자, 플랫폼 도입 검토 기술진
문의
help@uengine.org