AIwill

Education

기술을 배우는 교육에서,
문제를 해결하는 교육으로.

AIwill FDE 교육은 AI 도구 사용법을 익히는 데 머물지 않습니다. 산업과 업무를 이해하고, 문제를 발견하고, AI로 해결책을 만들어 실제 현장의 변화를 이끌어내는 FDE를 양성합니다.

경험은 전문성으로, 기술은 해결력으로, 배움은 현장의 변화로.

화면의 업무 흐름도를 짚어가며 교육생들과 문제해결 방법을 익히는 수업Education

AIwill FDE 교육철학

우리는 AI를 잘 쓰는 사람보다, 문제를 잘 해결하는 사람을 만듭니다.

AIwill은 기술 자체보다 현장을 이해하는 힘과 문제를 해결하는 힘을 중요하게 생각합니다.

태블릿과 자료를 앞에 두고 각자의 산업·직무 경험을 나누는 교육생들

01

경험을 전문성으로

개인이 가지고 있는 산업·직무 경험과 지식을 FDE의 핵심 경쟁력으로 발전시킵니다.

업무 흐름도를 펼쳐 놓고 해결해야 할 문제가 무엇인지 먼저 분석하는 모습

02

기술보다 문제를 먼저

어떤 AI를 사용할 것인가보다 어떤 문제를 왜 해결해야 하는가를 먼저 생각합니다.

노트북과 태블릿으로 해결책을 직접 만들어 보며 함께 확인하는 모습

03

배움보다 실행을 중요하게

알고 있는 것에서 끝나지 않고 직접 만들고, 적용하고, 실제 변화를 경험하게 합니다.

Core Competency

우리가 집중하는 FDE 핵심역량

AI 기술보다 중요한 것은, AI로 무엇을 해결할 수 있는가입니다. AIwill FDE 교육은 네 가지 핵심 역량에 집중합니다.

작업 현장에서 실무자와 함께 업무 자료를 살피는 모습

DOMAIN

현장을 보는 힘

산업 · 비즈니스 · 고객 · 업무프로세스 · 직무 전문성

대형 화면의 자동화 워크플로우를 설명하며 해결책을 구축하는 모습

BUILD

해결책을 만드는 힘

생성형 AI · Agent · 자동화 · 데이터 · SaaS · 노코드·로우코드 · 바이브코딩

업무 흐름 자료를 펼쳐 놓고 인터뷰하며 문제를 정의하는 모습

DISCOVERY

문제를 찾는 힘

인터뷰 · 관찰 · 업무분석 · 문제정의 · 원인분석

성과 그래프 화면 앞에서 태블릿으로 변화를 함께 확인하는 모습

IMPACT

변화를 만드는 힘

현장 적용 · 사용자 검증 · 개선 · 성과측정 · 정착 · 확산

AIwill FDE 교육방법론

배우고, 만들고, 현장에서 완성합니다.

AIwill FDE 교육은 강의를 듣고 수료하는 방식이 아닙니다. FDE의 역할을 이해하는 것부터 실제 현장의 문제를 해결하는 것까지 단계적으로 경험하며 성장하는 교육입니다.

AIwill FDE 교육방법론 — UNDERSTAND, LEARN, PRACTICE, FIELD LAB, GROW 5단계를 따라 성장 곡선이 상승하는 인포그래픽. 이해에서 끝나지 않고 현장의 변화까지.
↑01

UNDERSTAND

FDE를 이해하다

FDE의 역할과 사고방식, 산업과 업무의 구조를 이해합니다. AI를 배우기 전에 현장을 어떻게 바라보고 문제를 어떻게 찾아야 하는지부터 학습합니다.

FDE 이해 · 산업/직무 이해 · AX 사례

↑02

LEARN

문제해결 역량을 배우다

현장의 문제를 발견하고 해결하기 위해 필요한 핵심 지식과 기술을 배웁니다.

문제발견 · 진단 · 생성형 AI · 자동화 · 데이터 · Solution Build

↑03

PRACTICE

사례로 직접 풀어보다

실제 기업과 유사한 Case를 활용해 문제를 분석하고, 해결책을 설계하고, AI를 활용해 직접 만들어봅니다.

Case Mission · 팀 실습 · 모의 FDE 프로젝트

↑04

FIELD LAB

실제 현장에서 적용하다

기업·기관·소상공인 등 실제 현장을 만나 문제를 발견하고 솔루션을 만들어 업무에 적용합니다. 사용자의 피드백을 반영해 개선하면서 Real Problem을 Real Solution으로 바꾸는 경험을 합니다.

Real Company · Real Problem · Real Solution

↑05

GROW

FDE 전문가로 성장하다

현장 프로젝트의 결과와 성과를 확인하고 전문가 피드백을 통해 부족한 역량을 보완합니다. 프로젝트 경험과 결과물은 개인의 FDE 포트폴리오가 되고, 이후 FDE PRO 활동과 새로운 프로젝트 참여로 연결됩니다.

성과검증 · Feedback · Portfolio · FDE PRO

Curriculum

AIwill FDE 교육 커리큘럼

Track A · 대표 심화과정

청년 Tech FDE 전문가 과정

주요 교육대상 : 청년

교육시간 : 3개월 집중과정 · 12주 · 주 40시간 · 총 480시간

대형 화면의 워크플로우를 보며 토론하는 청년 교육생들
커리큘럼 자세히 보기
  • 1주UNDERSTAND

    FDE Foundation & Business

    FDE 역할, AX·DX 이해, 기업 비즈니스모델, 조직·직무 이해, 영업·마케팅·재무·HR·CS·운영 Workflow 분석

  • 2주UNDERSTAND

    Discovery & Problem Solving

    고객 인터뷰, 현장관찰, Workflow Mapping, Pain Point 발굴, Root Cause Analysis, Problem Framing, 요구사항 정의, Scope 설정

  • 3주LEARN

    Software & Data Foundation

    Python 심화, SQL, pandas, Git/GitHub, 데이터 전처리·분석, 데이터모델링, 파일·DB 처리

  • 4주LEARN

    Backend & Data Engineering

    REST API, FastAPI, DB, ETL/ELT, 데이터 Pipeline, Airflow/dbt 기초, 외부 API 및 SaaS 연동

  • 5주LEARN

    LLM Engineering

    LLM 구조, Prompt Engineering 심화, Structured Output, Function Calling, Tool Use, Context Engineering, API 기반 서비스 구현

  • 6주LEARN

    RAG & Enterprise Knowledge

    Embedding, Vector DB, Chunking, Retrieval, Hybrid Search, Reranking, 기업 문서 RAG, GraphRAG 기초, RAG Evaluation

  • 7주LEARN

    Agent & Automation Engineering

    AI Agent Architecture, Agentic Workflow, MCP, Tool Calling, Multi-Agent 기초, n8n·Make, 기업 업무 자동화

  • 8주LEARN

    AI Application Development

    바이브코딩, React/Web 기초, Streamlit, FastAPI 연계, 인증·DB, Dashboard, 내부 업무 App 및 AI 서비스 구축

  • 9주LEARN

    Cloud · DevOps · Production AI

    Docker, AWS/Cloud 기초, 배포, CI/CD 개념, Logging·Monitoring, 비용·성능 최적화, 보안·권한관리, 개인정보

  • 10주PRACTICE

    FDE Build Sprint

    실제 기업 Case를 활용해 Discovery → Architecture → Data → AI → App → Deploy까지 End-to-End 팀 프로젝트

  • 11주FIELD LAB

    Real Company FDE Project

    실제 기업 방문, 대표·직원 인터뷰, 업무 분석, Problem 정의, Solution Scope 및 KPI 합의, Prototype 개발

  • 12주FIELD LAB → GROW

    Build · Deploy · Impact

    기업 현장 적용, 사용자 테스트, 반복 개선, 성과 측정, Handoff, 운영 매뉴얼, Demo Day, FDE Portfolio

Track B

중소기업 FDE 전문가 과정 커리큘럼

주요 교육대상 : 현장경력자 (중장년)

교육시간 : 표준과정: 80시간 / 20차시 × 4시간 (주2회, 2.5개월)

제조 현장에서 태블릿과 모니터로 공정 데이터를 확인하는 모습
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  • 1UNDERSTAND

    FDE와 AX의 이해

    FDE의 역할, 기존 컨설팅·AI교육과의 차이, AX의 개념, AIwill FDE 철학과 현장 문제해결 방식

  • 2UNDERSTAND

    중소기업 비즈니스와 업무 이해

    기업의 사업구조·고객·조직·업무 프로세스 이해, 부서별 주요 Pain Point 파악

  • 3UNDERSTAND

    Discovery와 문제발견 방법론

    대표·직원 인터뷰, 반복·병목·오류·미실행 업무 찾기, AI 적용 가능성 판단, 우선순위 설정

  • 4LEARN

    생성형 AI와 FDE 업무 활용

    ChatGPT·Claude·Gemini 등 주요 생성형 AI, 고급 프롬프트, 리서치·문서·분석 활용

  • 5LEARN

    기업 지식과 AI 활용

    NotebookLM, RAG, 기업 문서·FAQ·내부지식 구조화, 환각과 정확성 관리

  • 6LEARN

    업무자동화와 Workflow 설계

    Make·n8n 등 자동화, 업무도구 연계, Trigger-Action 기반 Workflow 설계

  • 7LEARN

    바이브코딩과 업무도구 제작

    AI 기반 웹앱·내부업무도구 제작, 데이터 흐름과 사용자 화면 설계

  • 8LEARN

    AI Solution 설계와 Scope

    문제 → 사용자 → 기능 → 데이터 → 기술 → 결과물 설계, 구현 난이도와 효과 판단

  • 9LEARN

    안전한 기업 AI 활용

    개인정보·기업정보·저작권·보안·AI 결과 검증 및 내부 활용 기준

  • 10PRACTICE

    경비·정산 업무 자동화

    영수증 인식, 데이터 추출·검산, 시트 연계, 정산 프로세스 자동화

  • 11PRACTICE

    AI 지식관리·CS 챗봇

    반복문의 분석, FAQ 구조화, RAG 기반 답변, 기업 맞춤형 챗봇 구성

  • 12PRACTICE

    OSMU 콘텐츠 시스템

    USP·페르소나 정의, 원천 콘텐츠를 블로그·SNS·뉴스레터 등으로 확장하는 체계 구축

  • 13PRACTICE

    스마트워킹·회의 자동화

    회의 기록 → 요약 → 업무분류 → 일정·메일·업무배정 연계

  • 14PRACTICE

    FDE 모의 프로젝트

    가상기업을 대상으로 Discovery → Scope → Build → 사용자 시연까지 팀 프로젝트 수행

  • 15FIELD LAB

    기업 현장 Discovery

    실제 기업 방문, 대표·직원 인터뷰, 업무 관찰, 문제 후보 도출

  • 16FIELD LAB

    Problem Definition & Design

    문제 원인 분석, AI 적용성·효과·난이도 평가, 우선과제 선정 및 결과물 방향 합의

  • 17FIELD LAB

    Build Sprint

    팀 역할 분담을 통한 실제 Solution 구축, 내부 점검 및 기능 보완

  • 18FIELD LAB

    Validate & Deploy

    직원 직접 사용, 실제 업무 테스트, 오류·사용성·업무 적합성 개선

  • 19GROW

    Impact & Productize

    Before/After 측정, 업무시간·오류·활용률·효율성 확인, 재사용 가능한 Solution 구조화

  • 20GROW

    FDE Demo Day & Portfolio

    기업 결과 발표, 전문가·기업 피드백, 수행사례 정리, FDE PRO 활동 준비

Track C

소상공인 FDE 전문가 과정 커리큘럼

주요 교육대상 : 현장경력자 (중장년)

교육시간 : 추천 표준과정: 60시간 / 15차시 × 4시간 (주3회, 5주 과정)

매장에서 소상공인과 태블릿으로 운영 데이터를 함께 보는 모습
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  • 1UNDERSTAND

    소상공인 FDE의 역할과 이해

    FDE·컨설팅 역할, 소상공인 현장에서 기술보다 문제를 먼저 보는 방법

  • 2UNDERSTAND

    소상공인 비즈니스의 이해

    업종별 수익구조, 고객·매출·비용·운영 흐름, 주요 경영 Pain Point 이해

  • 3UNDERSTAND

    현장 상담·Discovery

    라포·경청·질문, 사장님의 요구와 실제 문제 구분, 관찰·인터뷰·문제진단

  • 4LEARN

    소상공인을 위한 생성형 AI

    생성형 AI, 프롬프트, 자료조사, 문서·보고서 작성, 컨설팅 업무 효율화

  • 5LEARN

    AI 상권·경쟁환경 분석

    공공데이터와 AI를 활용한 상권·경쟁점포·고객·트렌드 분석

  • 6LEARN

    매출·비용·고객 데이터 진단

    매출 흐름, 비용구조, 리뷰·VOC 분석, 고객 여정과 경영문제 진단

  • 7LEARN

    소상공인 AI 마케팅

    네이버 플레이스·블로그·SNS·검색광고, Canva·이미지·숏폼 제작

  • 8LEARN

    업무자동화와 AI 활용체계

    문의응대, 예약·고객관리, 콘텐츠 제작, 문서업무 등 간단한 자동화

  • 9PRACTICE

    분야별 Solution Lab

    영업·마케팅, 재무·정산, 경영개선·고객관리 분야별 실제 사례 문제해결

  • 10PRACTICE

    업종별 문제해결 Case Lab

    음식점·카페·미용·소매·서비스 등 업종별 Case 분석과 AI 적용

  • 11PRACTICE

    모의 FDE 컨설팅 ①

    상담 → 현황파악 → 문제정의 → 우선순위 → Solution 제안 Role Play

  • 12PRACTICE

    모의 FDE 컨설팅 ②

    실제 결과물 제작, 사장님 설명, 추가요구 대응, 컨설팅 결과 정리

  • 13FIELD LAB

    실전 현장실습 ① Discovery

    실제 점포 방문, 인터뷰·관찰·자료확인, 핵심 문제와 해결과제 선정

  • 14FIELD LAB

    실전 현장실습 ② Solution & Apply

    현장에서 즉시 활용 가능한 결과물 제작·적용, 사장님 테스트와 피드백 반영

  • 15GROW

    성과공유·FDE Portfolio

    현장 전후 변화 확인, 컨설팅 결과 발표, 전문가 피드백, 우수 Solution 공유

FDE는 강의실에서 완성되지 않습니다.

배우고, 직접 만들고, 실제 문제를 해결하며 현장에서 만들어낸 경험이 FDE의 전문성이 됩니다.

AIwill은 교육을 현장으로 연결하고, 현장의 경험을 새로운 FDE의 전문성으로 만듭니다.