Jay.TechLog (동준상.넥스트플랫폼)

핵심 요약 (Executive Summary)

ChatGPT와 Claude AI를 단순한 대화형 도구를 넘어 실무적인 소프트웨어 제작 및 업무 시스템 설계 도구로 활용하기 위한 두 가지 핵심 교육 과정. 총 40시간(각 과정 20시간)으로 구성된 이 교육은 ‘AI로 만들고(ChatGPT)’, ‘AI로 일하는(Claude)’ 방법론의 차이를 명확히 제시.

• ChatGPT 과정: 프로그래밍 경험과 관계없이 AI를 개발 파트너로 삼아 기획부터 배포까지 ‘AI 웹앱 및 업무도구’를 직접 제작하는 바이브 코딩(Vibe Coding) 역량 강화에 집중.
• Claude AI 과정: 기존의 업무 프로세스를 분석하고 AI를 워크플로우에 결합하여, 단순 보조를 넘어선 **’AI 업무 시스템’**을 구축하는 설계 역량에 초점.
• 최종 목표: 사용자가 단순히 AI에게 질문하는 수준을 넘어, AI와 함께 결과물을 창조하고 자신의 업무 환경을 재설계하는 ‘AI 실무 전문가’ 역량 확보.

이번 포스트의 목차

• P1. ChatGPT x Claude 실무활용 전체 과정 개요
• P2. Claude 실무활용 – 프로젝트 수행 예시/산출물

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P1. ChatGPT x Claude 실무활용 전체 과정 개요

1.1 ChatGPT 실무활용 VOD 시리즈: AI 웹앱 및 업무도구 제작

이 과정은 생성형 AI를 활용해 실제 작동하는 소프트웨어를 만드는 ‘제작’의 영역을 다루며, 사용자는 아이디어 발굴부터 실제 웹 서비스 배포까지의 전 과정을 경험

교육 철학 및 핵심 개념

• 핵심 철학: “AI와 함께 웹앱·AI 업무도구를 만든다.”
• 바이브 코딩(Vibe Coding): 자연어를 기반으로 코드를 생성하고, AI에게 요구사항과 맥락(Context)을 전달하여 소프트웨어를 구현하는 새로운 방식의 개발 방법론

단계별 학습 여정 (Phase 01~05)

1. 기획 (Phase 01): 생성형 AI 기반의 소프트웨어 제작 방식 변화를 이해하고, 업무상의 페인 포인트(Pain Point)를 발견하여 MVP(최소 기능 제품) 기획서를 작성
2. 설계 (Phase 02): 정보 구조(IA)와 사용자 흐름(User Flow)을 설계하고 UI/UX 프로토타이핑을 진행
3. 구현 (Phase 03): 바이브 코딩을 통해 기능을 구현하며, LLM API를 연결하여 문서·이미지·데이터를 이해하는 AI 기능을 앱에 통합합니다. 데이터 저장(CRUD) 기능도 포함
4. 고도화 및 배포 (Phase 04): AI를 활용한 디버깅, 보안 검증(API Key 보안, 프롬프트 인젝션 방지)을 거쳐 Git과 Vercel을 이용해 실제 웹에 배포
5. 최종 프로젝트 (Phase 05): 실제 업무 문제를 해결하는 완성도 높은 AI 웹앱을 제작하고 결과를 검증

기대 결과물

학습자는 AI 업무 문서 분석기, 회의록 분석기, 데이터 분석 대시보드 등 실제 작동하는 AI 웹앱 또는 업무도구를 확보

1.2 Claude 실무활용 VOD 시리즈: AI 기반 업무 혁신 및 시스템 설계

Claude 과정은 새로운 앱 제작보다는 현재 수행 중인 업무 자체를 AI 중심으로 재설계(Redesign)하는 ‘최적화’와 ‘시스템화’에 집중

교육 철학 및 핵심 개념

• 핵심 철학: “AI를 실제 업무 프로세스에 연결하고 고도화한다.”
• 시스템적 접근: 단순 프롬프트 작성을 넘어 맥락(Context), 지식(Knowledge), 워크플로우(Workflow), 도구(Tool)를 결합한 지속 가능한 업무 체계를 구축

단계별 학습 여정 (Phase 01~05)

1. 업무 분석 (Phase 01): 기존 업무 프로세스에서 반복·병목 지점을 발견하고 AI 적용 가능성을 분석하여 업무를 구조화
2. 지식 관리 (Phase 02): Claude Projects를 활용해 지식 베이스(Knowledge Base)를 구축하고 여러 문서를 연결하여 분석하는 전문 AI 업무 공간을 구현
3. 결과물 제작 (Phase 03): Claude Artifacts를 활용해 인터랙티브한 보고서, 표, 계산 도구 등 업무 결과물을 생성하고 데이터를 정제
4. 연결 및 자동화 (Phase 04): 반복 업무를 AI 워크플로우로 설계하고, MCP(Model Context Protocol)를 통해 외부 도구 및 데이터와 AI를 연결하는 에이전틱(Agentic) 환경을 이해
5. 시스템 프로젝트 (Phase 05): 실제 업무 프로세스를 선정하여 프로젝트, 아티팩트, 워크플로우가 결합된 통합 AI 업무 시스템을 구축

기대 결과물

학습자는 시장 조사, 고객 대응, 영업 제안 등 특정 업무가 자동으로 수행되거나 효율적으로 보조되는 AI 워크플로우 및 업무 시스템을 완성

1.3 과정 비교 분석: ChatGPT vs Claude AI

두 과정은 사용되는 기술 스택과 지향하는 실무 목표에서 뚜렷한 차별점

구분	ChatGPT (제작 중심)	Claude AI (시스템 중심)
핵심 철학	AI로 만든다	AI로 일하는 방식을 바꾼다
출발점	문제와 제품 아이디어	기존 업무 프로세스
핵심 역량	바이브 코딩 (Vibe Coding)	컨텍스트 & 워크플로우 엔지니어링
주요 활동	기획, 설계, 개발, 디버깅	분석, 구조화, 연결, 고도화
AI의 역할	AI 개발 파트너	AI 업무 파트너
핵심 기술	Web, API, Data, AI	Projects, Artifacts, Workflow, MCP
최종 결과물	AI 웹앱 및 업무도구	AI 워크플로우 및 업무 시스템

1.4 결론 및 실무적 시사점

본 교육 과정이 제시하는 핵심은 생성형 AI 시대에 필요한 역량이 단순히 ‘좋은 질문을 던지는 것’에서 ‘AI와 함께 시스템을 설계하고 구현하는 것’으로 진화

• ChatGPT 과정은 아이디어를 실제 소프트웨어로 전환하는 기술적 실천력을 강조하며, 코딩 지식보다 요구사항을 정확히 전달하고 검증하는 능력을 배양
• Claude 과정은 개별 업무를 시스템적 관점에서 재구성하여 AI가 지속적으로 업무에 참여할 수 있는 구조를 설계하는 역량을 강조

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P2. Claude 실무활용 – 프로젝트 수행 예시/산출물

블루 클라우드 로보틱스 (AI 실무활용 예시 기업)
https://nextplatform.net/blue-cloud-robotics/

블루 클라우드 로보틱스(BCR) 설정을 확인했습니다. Nordvik 서사와 5명의 캐릭터, “기술은 있지만 정보가 사람·엑셀에 흩어져 있다”는 공통 고민을 축으로 잡아 설계했습니다.

• ChatGPT 과정과의 차별화 — “앱을 만든다”가 아니라 “흩어진 업무를 하나의 시스템으로 재설계한다”는 틀을 각 주제에 넣었습니다. Code/Design도 단발 제작이 아니라 워크플로우의 한 부품으로 배치했습니다.
• Cowork · Design · Code 분산 배치 — 특정 기능에 쏠리지 않게 Projects/RAG, Artifacts, Research까지 섞었습니다.
• Nordvik 사건으로 연결 — 여러 주제가 스웨덴 문의라는 하나의 사건을 다른 각도에서 다루도록 했습니다.
• 검토자(human-in-the-loop) 명시 — AI 초안과 사람 확정을 구분하는 BCR 원칙을 유지했습니다.

2.1 제품 지식 베이스 + 사내 Q&A 시스템

(담당: 연구개발팀·이은우 / Projects · RAG · Artifacts)

• 좌절점: 직원마다 다른 매뉴얼·개발자 메모를 참고해 같은 질문에도 답이 제각각.
• Claude 해법: 승인된 최신 제품 자료(마스터 3종·매뉴얼 3개)를 Project Knowledge로 묶고, Project Instructions에 “출처 없는 답변 금지” 규칙을 넣어 단일 진실 공급원(single source of truth)을 구축.
• 산출물·검토자: 사내 제품 Q&A 어시스턴트 / 연구개발팀 승인.
• → 첫 실습이자 이후 모든 실습의 기반이 되는 시스템입니다.

2.2 영문 고객 문의 처리 워크플로우

(담당: 심수정 / Cowork · MCP(메일) · Workflow)

• 좌절점: 시차 속에서 사양·가격·납기가 뒤섞인 영문 문의가 밤새 쌓임.
• Claude 해법: Cowork 예약 태스크로 아침마다 “밤새 온 문의 → 요구사항 구조화 → 누락 정보 표시 → 담당자 배정 → 영문 답장 초안”까지 준비. 심수정은 출근 후 검토·발송만.
• 산출물·검토자: 요구사항 표 + 영문 메일 초안 / 심수정 확정 후 발송.

2.3 고객 업종별 제품 소개자료 · 슬라이드

(담당: 김지수 / Design · Artifacts)

• 좌절점: 기술 설명 위주 자료라 고객 관심을 얻기 어렵고 시각 자료가 부족함.
• Claude 해법: Claude Design으로 고객 업종별 활용 장면과 A200 영문 원페이저·소개 슬라이드를 캔버스에서 반복 수정. Nordvik 제출용 자료 완성.
• 산출물·검토자: 영문 소개자료·슬라이드 / 연구개발팀(기술 정확성)·심수정(고객 관점).

2.4 생산·품질 데이터 대시보드

(담당: 이은우 / Code · Artifacts · 데이터 분석)

• 좌절점: A200 재검사 증가 원인을 알기 어렵고, 생산일보·검사 CSV·작업 메모가 날짜·불량코드 형식까지 제각각.
• Claude 해법: Code로 흩어진 파일을 정제·표준화하는 스크립트를 만들고, 공정·기간·부품 로트별 불량률을 인터랙티브 대시보드(Artifact)로 시각화.
• 산출물·검토자: 데이터 정제 스크립트 + 불량 분석 대시보드 / 이은우.

2.5 할인 시나리오 수익성 계산기

(담당: 박민재 / Artifacts(인터랙티브))

• 좌절점: 고객이 할인을 요청해도 제품·고객별 수익성 영향을 즉시 확인하기 어려움.
• Claude 해법: 확정 원가·가격표를 바탕으로 할인율 슬라이더가 달린 인터랙티브 계산 도구 제작. Nordvik 견적 할인 요청을 그 자리에서 검토.
• 산출물·검토자: 수익성 비교 계산기 / 박민재 수치 검증.

2.6 고객 문의 관리 웹앱 MVP

(담당: 심수정·영업마케팅팀 / Code)

• 좌절점: 문의 이력과 처리 상태가 Excel에 흩어져 후속 조치가 누락됨.
• Claude 해법: 문의 등록·담당자·기한·상태를 관리하는 경량 웹앱을 바이브코딩으로 구현. 2번 워크플로우가 만든 데이터가 흘러들어가는 영속 저장소 역할.
• 산출물·검토자: 고객 문의 관리 MVP / 심수정.
• → ChatGPT 과정의 바이브코딩과 달리, 기존 워크플로우를 담는 그릇으로 위치시켜 시스템 관점을 유지합니다.

2.7 주간 경영 브리핑 자동화

(담당: 김민호·박민재 / Cowork(예약) · Projects · Workflow)

• 좌절점: 부서별 보고를 합쳐 쟁점을 정리하는 데 시간이 오래 걸리고 의사결정이 대표에게 집중됨.
• Claude 해법: Cowork 예약 태스크가 매주 영업·생산·재무 자료를 종합해 쟁점과 실행과제를 정리하고, 지난주 실행과제 진척까지 추적.
• 산출물·검토자: 주간 경영 브리핑 + 실행과제 트래커 / 김민호.

2.8 북유럽 시장·경쟁사 리서치 워크플로우

(담당: 김지수·심수정 / Research · Projects)

• 좌절점: 북유럽 시장과 경쟁 제품 정보가 부족한 채로 Nordvik에 대응해야 함.
• Claude 해법: Research 모드로 경쟁 액추에이터·시장 규제·고객 업종을 조사하고, 출처를 검증해 Project에 구조화된 리서치 노트로 축적. 반복 문의 때 재사용.
• 산출물·검토자: 시장·경쟁 리서치 노트 / 김민호·심수정.

2.9 회의록 → 실행과제 추적 시스템

(담당: 김민호 / Cowork · Artifacts)

• 좌절점: 결정사항이 이메일·Teams·회의록에 흩어져 무엇을 누가 언제까지 하기로 했는지 추적이 안 됨.
• Claude 해법: 회의록에서 결정·할 일·담당자·기한을 추출해 실행과제 트래커로 전환하고, 다음 회의 전 미완료 항목을 자동 리마인드.
• 산출물·검토자: 실행과제 트래커 / 김민호.

2.10 BCR AI 업무 시스템 통합 설계

(담당: 전 부서·김민호 / 전체 통합 — 최종 프로젝트)

• 좌절점: 개별 도구는 생겼지만 서로 연결되지 않아 여전히 손으로 옮기는 작업이 남음.
• Claude 해법: 1~9번을 하나의 흐름(고객 문의 → 자료 확인 → 콘텐츠·제안서 → 생산·원가 검토 → 고객 대응 → 경영 보고)으로 엮은 아키텍처를 설계. Context + Knowledge + Projects + Artifacts + Workflow + MCP 결합의 결론부.
• 산출물·검토자: AI 업무 시스템 아키텍처 설계서 + 시연 / 전 부서.

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기능·인물 커버리지 요약

구분	주제 번호
Projects / RAG	1, 8
Claude Design	3
Claude Code	4, 6
Artifacts(인터랙티브)	4, 5
Claude Cowork(에이전트·예약)	2, 7, 9
Research 모드	8
MCP / Connectors · Workflow	2, 7
통합 시스템(캡스톤)	10