직무 적용

AX Signal 직무 Lab: 데이터·디지털기획 실무

IT·디지털·데이터, 서비스기획, PM/PO가 실제 직무 산출물을 만들며 AI 활용 방식을 체득하는 직무별 AX Lab 과정입니다.

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Description

프로그램 개요

AX Signal 직무 Lab: 데이터·디지털기획 실무

IT·디지털·데이터, 서비스기획, PM/PO가 실제 직무 산출물을 만들며 AI 활용 방식을 체득하는 직무별 AX Lab 과정입니다.


이 과정이 필요한 이유

AX Signal 과정은 진단 결과를 교육 우선순위와 현업 적용 과제로 연결하기 위한 실습형 교육입니다. 점수 해석에 머무르지 않고, 참여자가 실제 업무에 가져갈 산출물을 완성하는 데 초점을 둡니다. AX Signal 직무 Lab: 데이터·디지털기획 실무 과정은 AX 진단 축과 현업 과제를 연결해 교육 후 바로 활용할 결과물을 만드는 과정입니다.


추천 대상

IT·디지털·데이터, 서비스기획, PM/PO

  • AI 전환 교육을 진단 결과와 연결해 설계해야 하는 조직
  • AX Signal 직무 Lab: 데이터·디지털기획 실무 주제를 실제 업무 산출물로 훈련하고 싶은 팀
  • 강의식 교육보다 실습·피드백·적용계획이 필요한 대상자

학습 목표

  • 데이터·디지털기획 실무의 핵심 개념과 현업 적용 기준을 설명한다.
  • AI 도구를 활용해 과제정의서, 요구사항 시트 초안을 작성하고 개선한다.
  • 현업 적용계획과 사후 점검 기준을 작성한다.
  • AI 활용 결과물을 검토 기준에 따라 개선한다.
  • 현업 적용을 위한 실행계획을 수립한다.

기대 효과

  • 직무별 실제 산출물을 교육 시간 안에 만들어 봅니다.
  • AI 활용이 추상적 도구 사용이 아니라 업무 결과물 개선으로 연결됩니다.
  • 부서별 적용 과제와 후속 실행안을 확보합니다.

AX 축

AX7 · 직무별 업무 장면에서의 AI 활용 수준 / AX4 · 데이터 해석·요약·시각화 활용 수준

CRS 과정

CRS-03 직무별 AI 적용 Lab 과정

Curriculum

교육 모듈

M1. 디지털 과제 정의와 사용자 문제 정리 서비스·시스템 개선 과제를 사용자 문제, 비즈니스 목표, 제약조건 관점에서 정의합니다.
M2. 요구사항 도출과 구조화 이해관계자 요청을 기능 요구, 비기능 요구, 데이터 요구, 운영 요구로 구분해 정리합니다.
M3. 사용자 시나리오와 업무 흐름 작성 사용자 여정, 업무 프로세스, 예외 상황을 정리하고 요구사항과 연결합니다.
M4. 우선순위와 리스크 검토 효과, 난이도, 비용, 의존성, 보안 리스크 기준으로 요구사항 우선순위를 검토합니다.
M5. 과제정의서와 요구사항 시트 완성 현업 협의에 사용할 과제정의서, 요구사항 목록, 우선순위 기준을 완성합니다.

FAQ

자주 묻는 질문

Q. 진단 결과와 이 과정은 어떻게 연결되나요?
A.

AX Signal 직무 Lab: 데이터·디지털기획 실무은 AX Signal 진단 축과 연결된 교육입니다. 진단 결과를 개인 평가로 사용하기보다 교육 우선순위와 현업 적용 과제를 정렬하는 기준으로 활용합니다.

Q. 이 과정은 어떤 대상에게 적합한가요?
A.

IT·디지털·데이터, 서비스기획, PM/PO에게 적합합니다. 세부 대상은 직무, 직급, 교육 목적에 따라 사전 협의 후 조정할 수 있습니다.

Q. 교육 후 어떤 산출물이 남나요?
A.

주요 산출물은 과제정의서, 요구사항 시트, 직무별 실습 산출물, 현업 적용 개선안입니다. 교육 종료 후 바로 현업에서 참고하거나 수정해 사용할 수 있도록 정리합니다.

Q. 실습에 실제 회사 자료가 필요한가요?
A.

필수는 아닙니다. 민감정보는 사용하지 않고, 비식별 샘플·공개 가능한 개인 업무 예시·강사 제작 가상 사례로도 운영할 수 있습니다.

Q. 시간과 커리큘럼을 조정할 수 있나요?
A.

가능합니다. 기본 기준은 8시간 / 1일 과정이며, 2시간 특강, 4시간 워크숍, 8시간 실습형, 프로젝트형 과정으로 조정할 수 있습니다.

Q. 온라인 또는 혼합형으로도 운영할 수 있나요?
A.

기본 운영 방식은 오프라인 워크숍 / 고객사 맞춤형입니다. 조직 상황에 따라 온라인, 오프라인, 혼합형 운영 가능 여부를 사전 협의해 결정합니다.

Client company

함께한 기업

LGCNS
LGU+
LG히다찌
우리금융그룹
우리에프아이에스
한국출판문화산업진흥원
(주)삼성전자
Thermo Fisher Scientific
한국관광공사
부산정보산업진흥원
캐딜락
KSA한국표준협회
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