이번 AI 실무 활용 과정 개요
에너지 산업 조직 리더를 위한 AI 실무 활용 역량 강화 과정입니다.
- AI 시대, 에너지 현장을 이해하고 의사결정을 고도화하는 리더십 과정
- 에너지 산업 리더를 위한 AI의 작동 방식 이해, 실무적 문제 해결 활용 방법
교육 목표
- AI를 업무 자동화 도구가 아닌 ‘문제해결 및 의사결정 조력자’로 인식 전환
- 발전·에너지 현장에 AI를 어디까지, 어떻게 적용할 수 있는지 판단 역량 확보
- 현장 문제를 AI 친화적으로 정의하고 지시하는 리더십 체득
- AI를 활용한 운전·정비·계획 수립 의사결정 실습 경험
교육 대상
- SK 나래에너지서비스
리더급 임직원 (팀장, 파트장, 현장 책임자, 관리직)
교육 기획
- 박기진 대표
AI 실무 활용 강연자
- 넥스트플랫폼 동준상 대표
커리큘럼 요약 (4H)
| 주제 | 방식 |
|---|---|
| P1. AI 활용 관점 전환 | 강의 + 짧은 실습 |
| P2. AI를 ‘업무 조력자’로 쓰는 법 | 실습 중심 |
| P3. AI 기반 현장 문제 정의 | 사례 + 실습 |
| P4. 운전·정비·계획 수립 실습 | 워크북 실습 |
P1. AI 활용 관점 전환
핵심 메시지
“AI는 전문가를 대체하지 않는다.
전문가의 사고를 확장하는 조력자다.”
주요 내용
- 생성형 AI가 잘하는 일 / 못하는 일
- AI 도입 실패 사례의 공통점
→ 문제 정의가 틀렸다 - 에너지·발전 산업에서 AI 활용 포인트
- 반복 보고
- 패턴 분석
- 시나리오 비교
- 의사결정 보조
미니 실습
- “내 업무 중 AI에게 맡겨도 되는 일 / 안 되는 일” 구분하기
P2. AI를 업무 조력자로 활용하기
실습 주제
리더의 질문이 바뀌면, 조직의 실행이 바뀐다
실습 시나리오
- AI에게 지시하는 방식 비교
- ❌ “이거 요약해줘”
- ✅ “현장 책임자 관점에서 리스크 중심으로 요약해줘”
- AI를 활용한:
- 회의 전 사전 브리핑
- 보고서 초안 생성
- 의사결정 옵션 정리
실습 도구
- ChatGPT / Copilot / Gemini (회사 정책에 맞춰 선택)
P3. AI 기술을 활용한 현장 문제 정의
핵심 프레임
문제 정의 → 정보 구조화 → 판단 기준 설정
에너지 현장 문제 예시
- 설비 이상 발생 시
- 효율 저하 원인 분석
- 유지보수 시점 판단
- 운전 조건 변경 검토
실습
- 실제 현장 상황을 가정하여
AI가 이해할 수 있는 문제 정의 문장으로 재작성
“문제가 명확해지면,
AI는 생각보다 훨씬 쓸모 있어진다.”
P4. 운전·정비·계획 수립 실습
실습 시나리오 (워크북 기반)
실습 1. 운전 시나리오 판단
- 조건 변경 시 예상 영향 분석
- AI에게 비교 시나리오 요청
실습 2. 정비 계획 수립
- 과거 정비 이력 요약
- 정비 시점 옵션별 리스크 정리
실습 3. 리더 의사결정 보조
- “지금 결정하지 않으면 발생 가능한 문제는?”
- “현장 기준 vs 경영 기준 비교”
실습용 워크북 구성 (요약)
Part 1. AI 관점 점검
- 나의 업무 중 AI 활용 가능 영역 체크리스트
Part 2. 리더용 프롬프트 템플릿
- 현장 보고용
- 의사결정 비교용
- 리스크 점검용
Part 3. 에너지 현장 시나리오 실습
- 운전 / 정비 / 계획 수립 3종
Part 4. 우리 조직 적용 계획
- “우리 팀에서 바로 활용할 수 있는 AI 활용 전략 3가지”
이 과정의 차별점
- 리더 관점에서 일상적 또는 중요한 의사결정 방법으로서 AI 활용법 이해
- 에너지·발전 산업에 직접 연결되는 실습 시나리오
- 개론 >> 워밍업 >> 현업 적용까지 설계된 워크북
- AI 전환을 준비하는 조직 리더에게 필요한 사고 프레임 제공
