AI EDUCATION

나만의
AI 직원을
만드는 법

LG U+ 리더 AI 업무자동화 심화교육

AI Agent Cowork Claude Code Digital Labor

SPEAKER

Speaker

김혜련 Kyra Kim (kyra@artetlab.com)

이노핏파트너스 프로젝트 교수

AI Automation Make.com Claude Code Cowork

저서

『당신의 첫 AI 직원』

서울경제경영출판사 · 2026

커뮤니티

GPTers 스터디장 (16~19,21기)

100X.MONSTER 운영

강의 이력

• LG AX Camp for Leaders (임원 교육)

• 멀티캠퍼스 — n8n AI 자동화 실전 (3일)

• 인천 체육회 — AI 실무 활용

• SKT Design Camp - AI 업무 구조화

“

도구 사용법이 아니라,
AI 직원을 채용하고 온보딩하는 과정을 체험한다.

오늘의 핵심 서사

오늘 만든 에이전트와 스킬은 내일부터 바로 쓸 수 있다

TODAY'S JOURNEY

오늘의 여정 (Today's Journey)

1

관찰

AI 직원이 일하는 모습을 눈으로 보다

Claude Code 시연

2

채용

나만의 AI 에이전트를 만들고, 스킬을 가르친다

Cowork 실습

3

성장

AI가 더 잘 일하게 만드는 법

컨텍스트 + PKM

4

확장

업무 말고, 진짜 궁금한 것 + 자동화

개인 스킬 + 스케줄

오늘 만든 AI 직원과 스킬은 내일부터 바로 쓸 수 있습니다

PERSPECTIVE

리더의 눈높이 (Executive Perspective)

기존 접근 (팀장급)

- 주간보고 자동화
- 매출 CSV 분석
- 경쟁사 조사
- PPT 만들기

오늘의 접근 (리더급)

- CEO 임원회의 대비 브리핑 생성
- 고객 이탈 리스크 스캔 + 방어 전략
- 경쟁사 움직임 → 우리 사업 영향도 분석
- 사업 포트폴리오 투자 우선순위 판단

"자동화"가 아니라 "의사결정 가속화"

01

CHAPTER

AI 직원이 일하는 모습을
눈으로 보다 (Observing AI at Work)

Claude Code 라이브 시연 | 50분

THE SHIFT

AI 챗봇 시대는
끝났습니다.

지금은 에이전트 시대입니다. 지시하면 알아서 파일 읽고, 분석하고, 결과물을 만듭니다.

CORE DIFFERENCE

챗봇 vs 에이전트 (Chatbot vs Agent)

챗봇

질문하면 답한다

비서에게 물어보는 것

에이전트

지시하면 알아서 파일 읽고, 분석하고, 결과물을 만든다

직원에게 일을 시키는 것

지금부터 이 직원이 일하는 과정을 투명하게 보여드리겠습니다

LIVE DEMO 1

skill-creator로 "CEO 브리핑" 스킬 생성 (Live Demo)

① Step 1: 업무 매뉴얼 세팅

CLAUDE.md에 역할/규칙 정의. "보고서 만들어라"가 아니라 "의사결정을 지원하라"

② Step 2: AI가 스스로 스킬을 만든다

/skill-creator 실행 → 대화형으로 스킬 정의 → AI가 구조를 잡고 초안 자동 생성

③ Step 3: /CEO브리핑 한 줄로 실행

매출 분석 → 고객 교차분석 → 경쟁사 참조 → CEO 예상 질문 도출 → 브리핑 보고서 자동 생성

CLAUDE.MD

AI 직원의 업무 매뉴얼 (CLAUDE.md)

# 역할
LG U+ B2B 사업부문 전략 분석 전문가.
부사장/그룹장급 리더의 의사결정을 지원한다.

# 규칙
- 핵심 인사이트와 의사결정 포인트를 먼저 제시
- 모든 수치는 전년/전분기 대비, 경쟁사 대비 비교 포함
- 리스크와 기회를 명확히 구분하여 제시
- "그래서 어떻게 해야 하는가"에 대한 제안을 반드시 포함

"보고서 잘 만들어라"가 아니라 "의사결정을 지원하라"

SKILL AUTO-GENERATION

AI가 만든 스킬 결과물 (Skill Auto-Generation)

# 스킬: CEO 임원회의 브리핑

## 실행 방법
1. 01-데이터/에서 매출 데이터 분석 (추이, 이상치, 성장/하락)
2. 04-고객/에서 이탈 리스크 고객 식별
3. 03-경쟁사/에서 최근 경쟁 동향 → 사업 영향도 분석
4. CEO가 물어볼 예상 질문 5개 도출
5. 각 질문별 답변 자료 + 근거 데이터 정리

## 결과물 기준
- 1페이지 핵심 요약 (3가지 의사결정 포인트)
- CEO 예상 질문 5개 + 각 답변 (근거 포함)
- 리스크 고객 목록 + 즉시 대응 필요 항목

7분 만에 나온 자료. 팀한테 시키면 하루. 다음 임원회의 전에는 이 한 줄이면 됩니다.

LIVE DEMO 2

같은 질문, 다른 답 (Context Matters)

"HD현대중공업이 경쟁사 제안을 받았다. 방어 전략을 세워줘."

Before: 맥락 없이

"가격 경쟁력 확보"
"관계 강화"
"부가가치 제안"

누구나 쓸 수 있는 일반론

After: 맥락이 있을 때

"월매출 950M, 계약 2026.05 만료, NPS 68"
"KT가 DX Platform으로 건설/조선 공략 중"
"IoT 번들링으로 전환비용 높이기"
"4월 내 CIO 미팅 세팅 제안"

AI 결과물의 품질 = 정리해둔 업무 맥락의 품질

LIVE DEMO 3

3명이 동시에 일한다 (Parallel Agents)

A

매출 심층 분석

Q2 중소기업 순감 구간 분석 + 회복 시나리오

B

이탈 리스크 추출

계약 만료 6개월 + NPS 75 미만 고객 + 방어 전략

C

경쟁사 영향 분석

SKT, KT B2B 전략 변화 → 주요 고객 영향

사람 3명이 각각 반나절씩 할 일을, AI 3명이 동시에 10분

이게 Digital Labor. 사람을 대체하는 게 아니라, 의사결정을 10배 빠르게.

TRANSITION

Claude Code vs Cowork

	Claude Code	Cowork
인터페이스	터미널 (검은 화면)	데스크톱 앱 (GUI)
설치 난이도	높음	앱 하나면 끝
핵심 흐름	계획 > 승인 > 실행	계획 > 승인 > 실행
결과물 품질	동일	동일

핵심 흐름은 완전히 동일. Cowork에는 이미 만들어진 전문가 플러그인도 있어 시작이 더 쉽습니다.

SUMMARY

AI 직원에게 필요한 3가지 (3 Essentials)

01

업무 매뉴얼

"누구인지, 어떻게 일하는지"

02

스킬

"이 업무는 이렇게 해라"

03

업무 데스크

"자료는 여기 있다"

그리고 한 명이 아니라 여러 명을 동시에 굴릴 수 있습니다

02

CHAPTER

나만의 AI 에이전트
만들기 (Build Your AI Agent)

Cowork 핸즈온 실습 | 60분

⬇ B2B 매출 데이터 (CSV) ⬇ 경쟁사 현황 (MD) ⬇ 고객사 리스트 (CSV)

실습 폴더 구조

LGU+_AI실습/
├── 01-데이터/
│   └── B2B_법인매출_2025.csv
├── 02-보고서/
│   └── (AI가 결과물 저장)
├── 03-경쟁사/
│   └── 경쟁사_B2B_서비스_현황.md
└── 04-고객/
    └── 주요_고객사_리스트.csv

바탕화면에 이 구조로 폴더를 만들고
다운로드한 파일을 넣어주세요

AGENT ARCHITECTURE

에이전트를 설계한다는 것 (What is Agent Design?)

에이전트 = 프로젝트 전체

글로벌 인스트럭션 + 프로젝트 지시사항 + 플러그인 + 커넥터 + 스킬 + 스케줄

에이전트

"그 직원 자체"

Cowork 프로젝트 전체

스킬

"할 줄 아는 일"

등록된 스킬 각각

플러그인

"전문 자격증"

설치된 플러그인

커넥터

"업무 시스템 접근"

Gmail, Slack 등

코드를 짜는 게 에이전트 설계가 아닙니다. 업무 매뉴얼을 주고, 스킬을 가르치고, 도구를 세팅하는 것 -- 이 전체가 에이전트를 설계하는 과정입니다.

* Plugin 등록: github.com/anthropics/knowledge-work-plugins (Team 계정 사용 시 해당 링크에서 수동 등록)

SETUP

글로벌 인스트럭션 세팅 (Global Instruction)

설정 > 협업 > 전역 지침 > 편집 -- 아래 내용을 복사해서 붙여넣기

PROMPT

4 lines

나는 LG U+ B2B 사업부문 [영업/기획/전략/사업] 소속 리더이다. 의사결정을 지원하는 분석이 필요하다. 보고서는 핵심 인사이트 먼저 제시하고, 수치는 전년/전분기/경쟁사 대비 비교를 필수로 포함한다. 한국어로 작성한다.

Chat

대화 모드

Cowork

업무 모드 -- 파일을 직접 만들고 수정

HANDS-ON

에이전트 온보딩 3단계 (Agent Onboarding)

① 프로젝트 생성 = "AI 직원 채용"

새 프로젝트 B2B_전략_에이전트 + 실습 폴더 연결

② 플러그인 = "전문 자격증"

Anthropic 공식 11종 (Sales, Marketing, Product Management...) 설치 즉시 사용

③ 프로젝트 지시사항 = "업무 매뉴얼"

역할, 업무 맥락, 결과물 기준, 폴더 구조를 한 번만 정의

PROJECT INSTRUCTIONS

프로젝트 지시사항 (Project Instructions)

프로젝트 설정 > 지시사항 -- 아래 내용을 복사해서 붙여넣기

PROMPT

18 lines

# 역할 나는 LG U+ B2B 사업부문 [영업/기획/전략/사업] 소속 리더이다. 나의 의사결정을 지원하는 전략 분석 전문가 역할을 수행한다. # 업무 맥락 - 주요 고객: 삼성전자, 현대차, SK하이닉스 등 대기업 + 중견기업 법인 - 제공 서비스: 전용회선, 클라우드, IoT, 보안 솔루션 - 현재 핵심 과제: 클라우드/IoT 신사업 확대, 고객 이탈 방지, 경쟁사 대응 # 결과물 기준 - "그래서 어떻게 해야 하는가"에 대한 제안을 반드시 포함 - 수치는 전년/전분기/경쟁사 대비 비교 필수 - 리스크와 기회를 명확히 구분 - 리더 의사결정에 필요한 수준으로, 핵심만 간결하게 # 폴더 구조 - 01-데이터/: 매출 데이터 - 02-보고서/: AI가 만든 결과물 - 03-경쟁사/: 경쟁사 자료 - 04-고객/: 고객사 정보

SKILL CREATION

첫 번째 스킬: 고객 이탈 리스크 스캔 (Skill Definition)

아래 프롬프트를 Cowork에 붙여넣기

PROMPT

18 lines

아래 내용으로 고객 이탈 리스크 스캔 스킬을 만들어줘. # 스킬: 고객 이탈 리스크 스캔 ## 목적 주요 고객 중 이탈 위험이 있는 고객을 조기에 식별하고 대응 방안을 제시 ## 실행 방법 1. 04-고객/에서 전체 고객 리스트를 읽는다 2. 01-데이터/에서 해당 고객들의 매출 추이를 분석한다 3. 이탈 리스크 판단 기준으로 분류한다: - 계약 만료 6개월 이내 - 매출 전분기 대비 하락 - NPS 75 미만 - 비고/이슈사항에 경쟁사 관련 언급 4. 리스크 고객별 방어 전략을 제안한다 5. 결과를 02-보고서/에 저장한다 ## 결과물 기준 - 리스크 등급별 고객 분류 (긴급/주의/관찰) - 각 고객별: 리스크 원인 + 방어 액션 1개 이상 - 즉시 미팅이 필요한 고객 Top 3 하이라이트

PRACTICE 1

에이전트 첫 출근 (First Execution)

▶ Plan: Cowork가 계획을 먼저 제시

스킬 파일의 실행 방법을 따라가며 구체적 계획 수립 → 검토 → 승인

⚙ Execute: 자율적으로 실행

고객 데이터 읽기 → 매출 교차 분석 → 리스크 분류 → 방어 전략

✓ Review: 결과물 확인

HD현대중공업이 "긴급"으로 나오는지? 등급 분류, 방어 액션, Top 3 검증

SKILL TEMPLATES

부문별 두 번째 스킬 (Department Skills)

본인 부문에 맞는 탭을 선택하고 복사하세요

아래 내용으로 고객 미팅 브리핑 스킬을 만들어줘. # 스킬: 고객 미팅 브리핑 ## 목적 특정 고객사 미팅 전, 거래 현황+이슈+제안 포인트를 종합 브리핑으로 정리 ## 실행 방법 1. 04-고객/에서 해당 고객사의 기본 정보를 읽는다 2. 01-데이터/에서 해당 고객사의 최근 매출 추이를 분석한다 3. 계약 현황, NPS, 이슈사항을 종합한다 4. 03-경쟁사/에서 해당 고객에게 접근 중인 경쟁사 동향을 확인한다 5. 미팅 아젠다 제안 + 제안 포인트 3가지를 도출한다 6. 02-보고서/에 "[고객사명]_미팅브리핑.md"로 저장한다 ## 결과물 기준 - 고객사 개요 (1페이지) - 최근 거래 현황 + 추이 차트 - 핵심 이슈 + 경쟁사 위협 - 미팅 아젠다 추천 + 제안 포인트 3가지

아래 내용으로 사업 영향 분석 스킬을 만들어줘. # 스킬: 사업 영향 분석 ## 목적 경쟁사의 특정 움직임이 우리 고객과 매출에 미치는 영향을 분석 ## 실행 방법 1. 03-경쟁사/에서 해당 경쟁사의 최근 전략 변화를 파악한다 2. 04-고객/에서 영향을 받을 가능성이 있는 고객을 식별한다 3. 01-데이터/에서 해당 고객들의 매출 규모와 의존도를 분석한다 4. 영향 시나리오 3가지 (최선/기본/최악)를 작성한다 5. 각 시나리오별 대응 전략을 제안한다 6. 02-보고서/에 저장한다 ## 결과물 기준 - 경쟁사 움직임 요약 - 영향 받는 고객 목록 + 매출 규모 - 시나리오 3가지 + 각 대응 전략 - 즉시 행동이 필요한 항목 하이라이트

아래 내용으로 포트폴리오 리뷰 스킬을 만들어줘. # 스킬: B2B 사업 포트폴리오 리뷰 ## 목적 B2B 4개 서비스(전용회선/클라우드/IoT/보안)의 투자 우선순위를 판단하는 자료 생성 ## 실행 방법 1. 01-데이터/에서 서비스별 매출, 영업이익률, 성장률을 분석한다 2. 03-경쟁사/에서 서비스별 경쟁사 대비 포지션을 비교한다 3. 04-고객/에서 서비스별 주요 고객 현황을 파악한다 4. 서비스별 BCG 매트릭스 (성장률 x 수익성) 분석을 수행한다 5. 투자 확대/유지/축소 추천 + 근거를 제시한다 6. 02-보고서/에 저장한다 ## 결과물 기준 - 서비스별 성과 요약 표 (매출, 이익률, 성장률, 경쟁사 비교) - BCG 매트릭스 분석 - 투자 우선순위 추천 + 각 근거 3가지 이상 - 1페이지 리더 요약

아래 내용으로 계약 갱신 전략 스킬을 만들어줘. # 스킬: 계약 갱신 전략 ## 목적 만료 임박 계약의 갱신 전략 수립 + 업셀링 기회 발굴 ## 실행 방법 1. 04-고객/에서 계약 만료 6개월 이내 고객을 추출한다 2. 01-데이터/에서 해당 고객들의 매출 추이와 서비스 이용 패턴을 분석한다 3. 03-경쟁사/에서 해당 고객에게 접근 가능한 경쟁사 서비스를 파악한다 4. 고객별 갱신 리스크 등급과 업셀링 기회를 평가한다 5. 갱신 전략 + 업셀링 제안을 작성한다 6. 02-보고서/에 저장한다 ## 결과물 기준 - 만료 임박 고객 목록 (만료일순 정렬) - 고객별: 갱신 리스크 등급 + 업셀링 기회 - 경쟁사 대비 우리 강점/약점 - 고객별 갱신 제안서 초안 (가격/서비스 번들링 옵션)

PRACTICE 2

복합 지시: 두 스킬을 동시에 (Multi-Skill Execution)

① 두 번째 스킬 만들기

영업: 고객미팅브리핑 / 기획: 사업영향분석 / 전략: 포트폴리오리뷰 / 사업: 계약갱신전략

② 복합 지시 실행

"두 스킬을 둘 다 참고해서 종합 분석해줘" → Cowork가 서브태스크로 분해 처리

③ 결과물 공유

1~2명 화면 공유. Claude Code 병렬 실행과 같은 원리, 보이는 방식만 다름

COWORK LAYERS

2교시 정리: Cowork 레이어 구조 (Layer Architecture)

레이어	역할	리더 비유
글로벌 인스트럭션	"나는 이런 사람이다"	입사 시 회사 문화/규칙
프로젝트 지시사항	"이 프로젝트에서는 이렇게"	부서 업무 매뉴얼
플러그인	전문 역할 패키지	전문 자격증/도구
스킬	반복 업무 자동화	구체적 업무 절차
스케줄	자동 반복 실행	정기 업무 캘린더

스킬과 플러그인을 계속 추가하면, 여러분 옆에 분석팀이 하나 생기는 겁니다

03

CHAPTER

AI가 더 잘 일하게
만드는 법 (Context Engineering)

컨텍스트 엔지니어링 + PKM | 45분

PARADIGM SHIFT

프롬프트 vs 컨텍스트 엔지니어링 (Prompt vs Context)

프롬프트 엔지니어링

매번 질문을 잘 쓰려고 노력
대화할 때마다 다시 설명
AI가 일반적 답변

컨텍스트 엔지니어링

업무 매뉴얼을 한 번 잘 만들어둠
파일에 지식이 축적, 자동 반영
AI가 우리 사업에 맞는 답변

AI를 잘 쓰는 사람 = 프롬프트를 잘 쓰는 사람이 아닙니다. 업무 맥락을 잘 정리해둔 사람입니다.

PKM FOR AI

PKM: AI가 읽는 업무 맥락의 기반

Personal Knowledge Management

컨텍스트 엔지니어링의 핵심은 결국 "내 업무가 정리되어 있느냐"입니다. 폴더 구조, 파일명, 문서 형식 — 이것이 AI가 읽는 업무 매뉴얼입니다.

PKM 없이 AI 쓸 때

• 매번 맥락을 처음부터 설명

• "내 스타일"을 반복 입력

• 과거 작업물 활용 불가

• 매 프로젝트가 새 출발

PKM 갖추고 AI 쓸 때

• 폴더 구조만 지정하면 자동 참조

• 프로젝트 지시사항이 자동으로 적용

• 관련 자료를 자동 큐레이션

• 이전 프로젝트의 지식이 축적 + 재활용

①

폴더 구조 = AI의 업무 범위

01-데이터/, 02-보고서/, 03-경쟁사/ → AI가 어디를 보면 되는지 안다

②

파일명 = AI가 내용을 추론하는 단서

B2B_법인매출_2025.csv → 이름만으로 데이터의 성격을 파악

③

지시사항 = AI의 업무 매뉴얼

2교시에서 작성한 프로젝트 지시사항이 바로 PKM의 핵심

PKM은 AI 시대의 '두 번째 뇌'가 아니라, AI 직원에게 주는 '회사 매뉴얼'입니다. 여러분이 2교시에서 만든 폴더 구조와 지시사항 — 그게 이미 PKM입니다.

CONTEXT LAYERS

컨텍스트가 쌓이는 구조 (Context Layers)

① 글로벌 인스트럭션

"나는 이런 사람이다" → 모든 세션에 적용

② 프로젝트 지시사항

"이 프로젝트의 규칙" → 프로젝트별 적용

③ 플러그인

"이 분야의 전문가처럼" → 도메인별 전문성

④ 스킬

"이 업무는 이렇게" → 업무별 자동화

⑤ 스케줄

"매주 월요일 아침에 자동 실행" → 완전 자동화

WHY OKR?

왜 OKR인가 (Verifiable Goals for AI)

AI는 코드도 짜고 분석도 하지만, "어디까지가 성공이고, 어느 방향이 진보인지" 정의하는 건 아직 사람의 영역입니다.

Before: 모호한 지시

"보고서 잘 만들어줘"

"경쟁사 분석 좀 해줘"

"깔끔하게 정리해줘"

AI가 "잘"의 기준을 모름 → 매번 다른 결과

After: OKR 기반 지시

O: 하반기 B2B 포트폴리오 의사결정 자료

KR1: 서비스별 수익성+성장률 매트릭스

KR2: 경쟁사 대비 시장점유율 비교표

KR3: 투자 추천 + 근거 3가지 이상

AI가 스스로 완료 기준을 판단 → 일관된 품질

"모호한 목표를 숫자로 바꾸는 능력"이 AI 시대 가장 중요한 리더의 역량입니다

OKR WRITING GUIDE

OKR 작성법 (How to Write OKR for AI)

O Objective: 방향을 정한다

한 문장으로, "무엇을 달성하려 하는가"를 명확히. 감성적이어도 됨.

예: "Q3 B2B 클라우드 사업의 투자 확대 여부를 판단한다"

KR Key Results: 숫자로 바꾼다

감성적으로 쓰지 말고 숫자, 날짜, 구체적 산출물로 치환. AI가 0~1.0 점수로 달성도를 판단할 수 있어야 함.

나쁜 KR

"경쟁사 대비 잘 분석"

"깔끔한 보고서"

"인사이트 도출"

좋은 KR

"SKT/KT 대비 시장점유율 비교표 포함"

"3페이지 이내, 표+차트 필수"

"투자 추천 + 근거 3가지 이상"

✓ 검증: AI가 스스로 확인한다

KR이 구체적이면, AI가 결과물을 만든 뒤 "이 기준을 충족했는가?"를 스스로 체크합니다. 팀원에게 일 시킬 때도 마찬가지 — OKR이 명확하면 결과물이 달라집니다.

OKR TEMPLATE

OKR 작성 + 스킬 업그레이드 (Skill Upgrade)

① 작성 예시 — 이런 식으로 쓰면 됩니다

O (Objective)

Q3 B2B 클라우드 사업의 투자 확대 여부를 판단한다

KR1

클라우드 매출 전년 대비 성장률 + 영업이익률 표 포함

KR2

SKT/KT 대비 클라우드 시장점유율 비교 차트 포함

KR3

투자 확대/유지/축소 3가지 시나리오 + 각 근거 3개 이상

② 본인 과제를 채워 복사하세요

OKR TEMPLATE

## 결과물 기준 (OKR) Objective: [의사결정 과제를 한 문장으로] KR1: [숫자/표/차트 등 검증 가능한 산출물] KR2: [비교 대상과 기준을 명시한 산출물] KR3: [시나리오 수 + 근거 수를 명시한 산출물]

UPGRADE PROMPT

기존 [스킬명] 스킬의 결과물 기준을 아래 OKR로 업그레이드해줘. Objective: [본인의 의사결정 과제] KR1: [여기에 KR1] KR2: [여기에 KR2] KR3: [여기에 KR3]

04

CHAPTER

업무 말고,
진짜 궁금한 것 (Beyond Work)

개인 관심사 실습 + 자동화 + 클로징 | 50분

PERSONAL USE

업무 아닌 것, 뭐든 시켜보세요 (Try Anything)

투자 분석

관심 종목의 재무 현황, 경쟁사 대비 포지션, 리스크 요인, 매수/매도/관망 추천

증권사 리포트 수준

여행 계획

오키나와 3박4일, 부모님 동반, 맛집+호텔 리뷰 기반 추천, 시간대별 일정표

이동 동선까지 포함

골프 연습

핸디캡 18 → 싱글 목표, 3개월 주차별 연습 플랜, 스윙 교정 포인트

집에서 할 수 있는 연습 포함

구조는 업무와 완전히 동일. 에이전트, 스킬, 업무 매뉴얼 -- 뭐든 됩니다.

LIVE DEMO

강사 시연: 이것도 됩니다 (Live Examples)

각 예시를 1~2분씩, 결과물의 첫 부분만 보여드립니다.

① 투자 분석

"엔비디아의 2025년 하반기 투자 전망을 분석해줘. 재무 현황, 경쟁사 대비 포지션, 리스크 요인, 매수/매도/관망 중 뭘 해야 하는지 추천해줘."

→ 투자 보고서가 나옵니다. 증권사 리포트 수준.

② 여행 계획

"이번 여름 가족이랑 오키나와 3박4일 여행 계획을 짜줘. 부모님 모시고 가니까 이동이 편해야 하고, 맛집이랑 호텔은 리뷰 기반으로 추천해줘."

→ 시간대별 일정표에 맛집, 이동 동선까지.

③ 골프 연습 계획

"내 핸디캡이 18인데, 올해 안에 싱글로 가고 싶어. 드라이버 평균 210야드, 아이언이 불안정해. 3개월 연습 계획을 주차별로 짜줘."

→ 주차별 연습 플랜에, 스윙 교정 포인트까지.

이 3가지, 전부 2교시에서 배운 것과 같은 방식입니다. Cowork에 시키면 됩니다.

PERSONAL PROMPTS

관심 가는 주제를 골라 Cowork에 입력하세요 (Personal Prompts)

투자 분석

엔비디아의 2025년 하반기 투자 전망을 분석해줘. 재무 현황, 경쟁사 대비 포지션, 리스크 요인, 그리고 매수/매도/관망 중 뭘 해야 하는지 추천해줘.

여행 계획

이번 여름 가족이랑 오키나와 3박4일 여행 계획을 짜줘. 부모님 모시고 가니까 이동이 편해야 하고, 맛집이랑 호텔은 리뷰 기반으로 추천해줘. 일정표를 시간대별로 만들어줘.

골프

내 핸디캡이 18인데, 올해 안에 싱글로 가고 싶어. 현재 드라이버 평균 210야드, 아이언이 불안정해. 3개월 연습 계획을 주차별로 짜주고, 집에서 할 수 있는 연습도 넣어줘.

건강

50대 남성인데, 최근 건강검진에서 콜레스테롤이 높게 나왔어. 식단 관리 계획이랑 주 3회 운동 루틴을 만들어줘. 현실적으로 바쁜 직장인이 실천 가능한 수준으로.

자녀 진로

대학교 3학년 아들이 경영학 전공인데 AI 관련 커리어에 관심이 있대. 졸업 후 진로 옵션 5가지를 분석해주고, 각 옵션별 준비해야 할 것과 타임라인을 만들어줘.

부동산

서울 강남/서초 지역 아파트 시장 전망을 분석해줘. 현재 매수 타이밍인지, 관망이 나은지, 최근 거래 동향과 정책 변화를 기반으로 판단 근거를 제시해줘.

독서

올해 읽어야 할 경영/리더십 도서 10권을 추천해줘. 각 책의 핵심 메시지를 3줄로 요약하고, 내 상황(B2B 사업부문 리더, AI 전환기)에 가장 도움 될 순서로 정렬해줘.

+

자유 주제를
직접 입력하세요

SKILL REGISTRATION

스킬 등록: 한 번 만들면 이름만 부르면 된다 (Register Your Skill)

방금 실습한 내용을 스킬로 등록하면, 다음에는 "이 스킬 실행해줘" 한 마디면 됩니다.

방법 1: 대화에서 바로 변환 (추천)

① Cowork에 입력

"지금까지 한 작업을 스킬로 만들어줘"

② 자동 생성 확인

Cowork가 스킬 파일을 자동으로 구조화

③ "내 스킬에 복사" 클릭

앱에 등록 완료. 끝.

방법 2: 직접 작성

SKILL EXAMPLE

# 스킬: 투자 종목 분석 ## 목적 관심 종목의 투자 판단 자료를 체계적으로 생성 ## 실행 방법 1. 해당 종목의 최근 재무 현황을 조사한다 2. 경쟁사 대비 포지션을 분석한다 3. 최근 3개월 주가 추이를 정리한다 4. 리스크 요인 3가지를 도출한다 5. 매수/매도/관망 추천 + 근거를 제시한다 ## 결과물 기준 - 1페이지 핵심 요약 - 재무 데이터 표 - 리스크 + 대응 시나리오

설정 > 기능 > 스킬 > 사용자 지정에서 업로드

구조가 2교시에서 만든 고객 리스크 스캔 스킬과 완전히 같습니다. 목적, 실행 방법, 결과물 기준 — 업무든 개인이든 동일.

AUTOMATION

스케줄 자동화 (Schedule Automation)

스케줄 설정 항목

이름	투자 종목 브리핑
설명	매일 아침 관심 종목 투자 분석
모델	소넷 (비용 효율)
빈도	매일
시간	오전 8시

예정됨 > 새 작업 > 저장 > "지금 실행"

업무용 스케줄 예시

스킬	빈도	시간
고객 이탈 리스크 스캔	매주 월	08:00
CEO 브리핑	매주 금	09:00
경쟁사 모니터링	매일	07:00

내일 아침 출근하면 분석이 이미 완성되어 있습니다. 여러분이 자고 있는 동안에도 AI 직원이 일합니다.

NEXT LEVEL

더 가보고 싶은 분들을 위해 (Claude Code Deep Dive)

Cowork에서 만든 스킬을 Claude Code에서 실행하면?

① 코드 실행이 투명하게 보인다

실시간 재무 데이터 수집, 차트 생성 과정이 터미널에 그대로 흐릅니다

② 여러 스킬을 동시에 실행

서브에이전트로 "투자 분석 + 경쟁사 분석 + 리스크 분석" 병렬 실행

③ skill-creator로 AI가 스스로 스킬을 만든다

1교시에서 보셨던 것. AI가 스킬을 설계하고 테스트까지 자동으로

Cowork가 오늘의 도구라면, Claude Code는 내일의 도구입니다. CEO가 쓰시는 도구가 바로 이것입니다.

KEY TAKEAWAYS

오늘의 성과 (Key Takeaways)

1. AI 에이전트를 만들었습니다 — 업무용 전략 분석 AI 직원

2. 업무 스킬을 가르쳤습니다 — CEO 브리핑, 고객 리스크, 사업 분석

3. 개인 스킬도 만들었습니다 — 투자, 여행, 골프, 뭐든

4. 하나의 구조로 업무와 개인 모두 커버됨을 체험했습니다

Digital Labor First — 실행 체크리스트

☐ 오늘 만든 업무 스킬로 다음 주 실제 업무에 활용

☐ 오늘 만든 개인 스킬을 집에서 한 번 더 돌려보기

☐ 스킬 파일 1개를 더 만들어서 에이전트의 역량 확장

☐ 팀원 1명에게 Cowork를 알려주고 함께 스킬 만들어보기

여러분은 오늘 AI 직원을 한 명 데리고 가십니다.

집에 가셔서 오늘 만든 스킬을 한 번만 더 돌려보세요. 그게 시작입니다.

Human Labor 전에 Digital Labor 먼저 — 업무에서도, 일상에서도.

나만의AI 직원을만드는 법

Speaker

김혜련 Kyra Kim (kyra@artetlab.com)

도구 사용법이 아니라,AI 직원을 채용하고 온보딩하는 과정을 체험한다.

오늘의 여정 (Today's Journey)

관찰

채용

성장

확장

리더의 눈높이 (Executive Perspective)

기존 접근 (팀장급)

오늘의 접근 (리더급)

AI 직원이 일하는 모습을눈으로 보다 (Observing AI at Work)

AI 챗봇 시대는끝났습니다.

챗봇 vs 에이전트 (Chatbot vs Agent)

챗봇

에이전트

skill-creator로 "CEO 브리핑" 스킬 생성 (Live Demo)

AI 직원의 업무 매뉴얼 (CLAUDE.md)

AI가 만든 스킬 결과물 (Skill Auto-Generation)

같은 질문, 다른 답 (Context Matters)

Before: 맥락 없이

After: 맥락이 있을 때

3명이 동시에 일한다 (Parallel Agents)

매출 심층 분석

이탈 리스크 추출

경쟁사 영향 분석

Claude Code vs Cowork

AI 직원에게 필요한 3가지 (3 Essentials)

업무 매뉴얼

스킬

업무 데스크

나만의 AI 에이전트만들기 (Build Your AI Agent)

에이전트를 설계한다는 것 (What is Agent Design?)

글로벌 인스트럭션 세팅 (Global Instruction)

에이전트 온보딩 3단계 (Agent Onboarding)

프로젝트 지시사항 (Project Instructions)

첫 번째 스킬: 고객 이탈 리스크 스캔 (Skill Definition)

에이전트 첫 출근 (First Execution)

부문별 두 번째 스킬 (Department Skills)

복합 지시: 두 스킬을 동시에 (Multi-Skill Execution)

2교시 정리: Cowork 레이어 구조 (Layer Architecture)

AI가 더 잘 일하게만드는 법 (Context Engineering)

프롬프트 vs 컨텍스트 엔지니어링 (Prompt vs Context)

프롬프트 엔지니어링

컨텍스트 엔지니어링

PKM: AI가 읽는 업무 맥락의 기반

PKM 없이 AI 쓸 때

PKM 갖추고 AI 쓸 때

컨텍스트가 쌓이는 구조 (Context Layers)

왜 OKR인가 (Verifiable Goals for AI)

Before: 모호한 지시

After: OKR 기반 지시

OKR 작성법 (How to Write OKR for AI)

OKR 작성 + 스킬 업그레이드 (Skill Upgrade)

업무 말고,진짜 궁금한 것 (Beyond Work)

업무 아닌 것, 뭐든 시켜보세요 (Try Anything)

투자 분석

여행 계획

골프 연습

강사 시연: 이것도 됩니다 (Live Examples)

관심 가는 주제를 골라 Cowork에 입력하세요 (Personal Prompts)

스킬 등록: 한 번 만들면 이름만 부르면 된다 (Register Your Skill)

스케줄 자동화 (Schedule Automation)

더 가보고 싶은 분들을 위해 (Claude Code Deep Dive)

오늘의 성과 (Key Takeaways)

나만의
AI 직원을
만드는 법

도구 사용법이 아니라,
AI 직원을 채용하고 온보딩하는 과정을 체험한다.

AI 직원이 일하는 모습을
눈으로 보다 (Observing AI at Work)

AI 챗봇 시대는
끝났습니다.

나만의 AI 에이전트
만들기 (Build Your AI Agent)

AI가 더 잘 일하게
만드는 법 (Context Engineering)

업무 말고,
진짜 궁금한 것 (Beyond Work)