2026.06.21 / 동준상.넥스트플랫폼
(AWS SAA, AWS AIF, GCP GenAI Leader)
스토리텔링 기반 AX 실습 시나리오
한국의 5년차 제조 기반 기업의 현실적인 업무 미션과 AX 솔루션 활용 시나리오 반영
넥스트실리콘(주) 팀별 업무 담당자
대표이사 (CEO) 박지훈
│
├── 경영지원팀 (5명)
│ └── 팀장: 이수연 (관리 담당자)
│
├── 영업마케팅팀 (7명)
│ └── 팀장: 강민준 (마케팅 담당자)
│
├── 사업기획팀 (4명)
│ └── 팀장: 정다은 (사업기획 담당자)
│
├── 연구개발팀 (10명)
│ └── 팀장: 김태호 (R&D 담당자)
│
└── 생산·품질팀 (26명)
└── 파트장: 오현식 (제조·품질 담당자)
1. 기업 개요
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 회사명 | 넥스트실리콘 주식회사 (NextSilicon Co., Ltd.) |
| 업종 | 반도체 소재 제조 — 실리콘 웨이퍼 연마·가공·코팅 (B2B) |
| 설립 | 2021년 3월 (경기도 화성시 동탄 테크노밸리) |
| 현재 | 창업 5년차 (2026년 기준) |
| 매출 | 연 102억 원 (2025 실적) |
| 직원 | 52명 (정규직 44명, 계약직 8명) |
| 주요 고객 | 국내 반도체 팹리스 3사, 대형 파운드리 협력사 2사, 일본 소재 업체 1사 (수출 개시) |
| 비전 | “나노미터 정밀도로 세계를 연결한다” |
| 미션 | 고품질 반도체 소재의 국산화·고도화를 통해 공급망 안정성에 기여한다 |
사업 영역
[Core Business]
├── 실리콘 웨이퍼 CMP(화학기계적 연마) 공정 서비스
├── 웨이퍼 표면 코팅·세정 처리
└── 소량 다품종 맞춤형 소재 가공 (연구소·스타트업 대상)
[Emerging Business — 2025~]
├── 공정 데이터 기반 품질 예측 서비스 (AI 도입 검토 중)
└── 일본·대만 소재 시장 수출 개시
2. 성장 단계별 타임라인
Year 0 — 창업 준비기 (2020)
- 삼성전자 소재 연구소 출신 공동 창업자 3인, 사업 아이디어 구체화
- 정부 창업 지원금 5억 원 확보 (중기부 TIPS 프로그램)
- 화성 동탄 소형 공장 임차 계약
핵심 문제: 시장 조사 방법론 부재, 창업팀 내 역할 혼선, 초기 투자자 설득용 사업계획서 작성 어려움
Year 1 — 창업 직후 혼돈기 (2021)
- 직원 12명으로 출발, 연매출 8억 원 (가동률 40%)
- 첫 B2B 납품 성사 (팹리스 A사, 월 300만 원 규모)
- 품질 클레임 2건 발생 → 공정 문서화 필요성 대두
- 야근·비효율 반복: “모든 문서가 사람 머릿속에 있다”
핵심 문제: 공정 표준화 부재, 영업 자료 없음, 채용 기준 없음, 커뮤니케이션 혼선
Year 2 — 생존·안정화기 (2022)
- 직원 22명, 연매출 28억 원 (가동률 68%)
- ISO 9001 인증 도전 → 문서화 폭발적 증가
- ERP 도입 검토 (SAP vs. 국산 솔루션)
- 핵심 인재 2명 이탈 → 지식 이전 체계 필요성 인식
핵심 문제: 문서 관리 체계 없음, 납기 지연 반복, 팀 간 정보 사일로
Year 3 — 성장·확장기 (2023)
- 직원 35명, 연매출 55억 원 (가동률 85%)
- 2번째 생산 라인 증설, 설비 투자 20억 원 (정책 자금 활용)
- 대기업 협력사 등록 성공 (파운드리 B사)
- 마케팅팀 신설, 홈페이지·카탈로그 첫 제작
- 야간 불량률 문제 → 데이터 기반 공정 관리 도입 검토
핵심 문제: 영업 파이프라인 관리, 기술 문서 영문화, 팀 간 협업 도구 통일
Year 4 — 도약·고도화기 (2024)
- 직원 44명, 연매출 82억 원
- 일본 소재 업체 파트너십 체결 (수출 준비)
- AI 도입 파일럿: 설비 이상 탐지 PoC 시작
- 사내 데이터 산재 문제 → 데이터 거버넌스 필요성 공감
- 임원진: CTO가 “AI 어시스턴트 도입” 지시
핵심 문제: 글로벌 커뮤니케이션 역량 부족, 설비 데이터 활용, 내부 지식 DB 부재
Year 5 — 현재: 글로벌 진입 준비기 (2025~2026) ← 기준 시점
- 직원 52명, 연매출 102억 원
- 일본 수출 본격화 (월 1.2억 원), 대만 타진 중
- AI 어시스턴트 도입 공식화: 각 부서 “AI 파일럿 담당자” 지정
- ChatGPT·Claude 업무 활용 시도 → 체계 없이 개인별 활용 중
- 대표이사 지시: “전 직원 AI 역량 내재화”
핵심 문제: 부서별 AI 활용 격차 극심, 글로벌 영업 자료 현지화, 설비 데이터 AI 연결, 보안 정책 미비
Year 6~7 — 글로벌 성장기 (2027~2028, 미래 예측)
- 목표 직원 80명, 연매출 200억 원
- 일본·대만·미국 3개 법인 설립 검토
- AI 기반 공정 자동화 완성 (MES + LLM 연동)
- 사내 AI 어시스턴트 플랫폼 자체 구축
- ESG 보고서 작성, 코스닥 상장 준비
핵심 문제: 멀티 법인 관리, 대규모 인재 채용·온보딩, 투자자 IR 자료, 지속가능성 보고
3. 조직 구성 (2026년 기준 · Year 5)
대표이사 (CEO) 박지훈
│
├── 경영지원팀 (5명)
│ └── 팀장: 이수연 (관리 담당자 · 핵심 인물 ①)
│
├── 영업마케팅팀 (7명)
│ └── 팀장: 강민준 (마케팅 담당자 · 핵심 인물 ②)
│
├── 사업기획팀 (4명)
│ └── 팀장: 정다은 (사업기획 담당자 · 핵심 인물 ③)
│
├── 연구개발팀 (10명)
│ └── 팀장: 김태호 (R&D 담당자 · 핵심 인물 ④)
│
└── 생산·품질팀 (26명)
└── 파트장: 오현식 (제조·품질 담당자 · 핵심 인물 ⑤)
4. 핵심 인물 5인 프로필
① 이수연 — 경영지원팀장 (관리 총괄)
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 나이 | 38세 |
| 학력 | 경영학과 졸업, 인사·노무 관련 자격증 보유 |
| 경력 | 중견 제조사 인사팀 7년 → 넥스트실리콘 창업 합류 (Year 1부터) |
| 담당 업무 | 인사·급여, 계약·법무 검토, 대내외 공문 작성, 이사회 보고자료, 총무 |
| AI 친숙도 | ★★☆☆☆ (기초 사용자 — ChatGPT로 이메일 초안 정도) |
| 성격 | 꼼꼼하고 책임감 강함. 실수를 극도로 싫어함. “검증되지 않은 것은 안 쓴다” |
| AI에 대한 태도 | 회의적이지만 배우려는 의지 있음. “시간 절약되면 써볼게요” |
반복되는 업무 고통:
- 매월 급여 명세서·근태 보고서 수작업 취합 (엑셀 10개 파일 병합)
- 계약서 검토 시 법률 용어 해석에 매번 외부 자문 요청
- 이사회 보고자료 PPT 작성에 매회 3일 소요
- 일본 거래처 공문 번역을 번역 업체에 외주 (건당 15만 원)
Year 5 핵심 미션: 일본 거래처 공문 대응 체계 구축 + 이사회 보고자료 자동화
② 강민준 — 영업마케팅팀장
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 나이 | 34세 |
| 학력 | 전자공학과 졸업 (기술 이해도 있음) |
| 경력 | 반도체 장비 업체 영업 5년 → 넥스트실리콘 영업팀 첫 입사 (Year 3) |
| 담당 업무 | 신규 고객 발굴, 제안서·견적서 작성, 기술 카탈로그, SNS·뉴스레터, 전시회 참가 |
| AI 친숙도 | ★★★☆☆ (중급 — Claude로 제안서 초안, Perplexity로 시장 조사) |
| 성격 | 외향적이고 속도 중시. “일단 해보자” 스타일. 완성도보다 타이밍 중시 |
| AI에 대한 태도 | 적극적 수용. 팀 내 AI 전도사 역할 자처 |
반복되는 업무 고통:
- 고객사별 맞춤형 제안서 작성에 2~3일 소요 (기술 스펙 반복 입력)
- 경쟁사 동향 조사를 수동으로 진행 (주 2회, 2시간)
- 일본 전시회(Semicon Japan) 참가용 영문·일문 자료 현지화 어려움
- 뉴스레터 발행 주기가 불규칙 (아이디어 부족, 콘텐츠 고갈)
Year 5 핵심 미션: 일본·대만 시장 진출용 현지화 영업 자료 제작 + AI 기반 고객 인사이트 추출
③ 정다은 — 사업기획팀장
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 나이 | 31세 |
| 학력 | 산업공학과 대학원 졸업 (데이터 분석 소양 있음) |
| 경력 | 컨설팅 펌 2년 → 넥스트실리콘 사업기획 (Year 3 합류) |
| 담당 업무 | 연간 사업계획 수립, 시장 분석, 투자 IR, 신사업 타당성 검토, KPI 관리 |
| AI 친숙도 | ★★★★☆ (고급 — 프롬프트 엔지니어링 관심, Python 기초 학습 중) |
| 성격 | 논리적이고 데이터 선호. 보고서 품질에 민감. “근거가 있어야 의사결정한다” |
| AI에 대한 태도 | 매우 적극적. 사내 AI 도입 TF 주도 |
반복되는 업무 고통:
- 글로벌 반도체 소재 시장 보고서 구매 비용 (건당 500만~2,000만 원)
- 사업계획 시뮬레이션 시 엑셀 모델 업데이트에 과도한 시간 소요
- IR 자료 작성 시 벤치마크 데이터 수집이 반복적·시간집약적
- 팀 내 인사이트 공유가 이메일 첨부파일로만 이루어짐
Year 5 핵심 미션: 글로벌 시장 AI 리서치 자동화 + 투자자 IR 자료 고도화
④ 김태호 — R&D팀장 (CTO 겸직)
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 나이 | 45세 |
| 학력 | 재료공학 박사 (KAIST) |
| 경력 | 삼성전자 소재연구소 13년 → 공동 창업자 (Year 0부터) |
| 담당 업무 | 신공정 개발, 특허 출원, 외부 연구 협력(POSTECH·한국재료연구원), 기술 로드맵 |
| AI 친숙도 | ★★☆☆☆ (회의적 사용자 — “AI가 재료 특성을 알겠어?”) |
| 성격 | 완벽주의적 공학자. 데이터와 실험을 신뢰. AI의 할루시네이션에 민감 |
| AI에 대한 태도 | 기술 보고서 작성·번역에는 수용, 공정 판단에는 불신 |
반복되는 업무 고통:
- 국내외 특허 문헌 검색에 주 8시간 이상 소요
- 영문 논문 읽기·요약에 비효율 (비영어권 연구자 컴플렉스)
- POSTECH 공동 연구 협약서·기술 보고서 영문 작성 어려움
- 설비 로그 데이터 수동 분석 (Excel, 수기 기록 혼재)
Year 5 핵심 미션: 특허·논문 AI 리서치 시스템 구축 + 설비 이상 데이터 분석 자동화
⑤ 오현식 — 생산·품질 파트장
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 나이 | 42세 |
| 학력 | 전문대 기계과 졸업, 품질관리 기사 자격증 |
| 경력 | 부품 제조사 현장 15년 → 넥스트실리콘 생산팀 (Year 1부터) |
| 담당 업무 | 생산 스케줄 관리, 품질 검사, 불량 원인 분석, 협력사 관리, 설비 유지보수 |
| AI 친숙도 | ★☆☆☆☆ (초보 — 스마트폰으로 네이버만 검색) |
| 성격 | 현장 중심, 말보다 행동. “눈에 보여야 믿는다”. 디지털 도구에 거부감 |
| AI에 대한 태도 | 강한 거부감 (“로봇이 현장을 알겠어?”) → 설득 필요 |
반복되는 업무 고통:
- 불량 발생 시 수기 작성 불량 보고서 → 사후 원인 추적 불가
- 협력사 납기 지연 시 수동 독촉 연락 (전화+문자 반복)
- 설비 유지보수 이력이 노트에만 기록 → 인수인계 불가
- 야간 교대 근무자에게 인수인계가 구두로만 이루어짐
Year 5 핵심 미션: 불량 보고서 디지털화 + 협력사 커뮤니케이션 자동화 (AI 보조)
5. 기업 내부 문화·환경 특성 (실습 설계 참고)
디지털 인프라 현황
| 도구 | 현황 |
|---|---|
| 이메일 | Google Workspace (Gmail) — 전사 |
| 문서 협업 | Google Drive (개인 폴더 중심, 체계 없음) |
| 메신저 | 카카오워크 (비공식 카톡 혼용) |
| ERP | 더존 iCUBE (생산·회계 기본 기능만 사용) |
| 설비 데이터 | PLC 로그 → 엑셀 수동 복사 (MES 없음) |
| 문서 저장 | 개인 PC + USB + 공유폴더 혼재 |
| AI 도구 | ChatGPT Free (개인), Claude Free (일부), Gemini (극소수) |
조직 문화 키워드
- 현장 우선주의: 회의보다 현장, 보고서보다 결과
- 인정 욕구: 대기업 출신 창업팀 → “우리도 할 수 있다” 심리
- 속도 vs. 품질 갈등: 영업팀(속도) vs. R&D·품질팀(품질) 상시 긴장
- 보수적 의사결정: CTO(김태호)가 새 도구 도입의 최종 관문
- 비용 민감: “이게 얼마나 ROI가 있어?” 항상 요구
6. 실습 시나리오 설계 원칙
사용 가이드
이 세계관 바이블은 강의 세션마다 다른 인물, 다른 시간축, 다른 업무 문제를 중심으로 시나리오를 뽑아 쓰도록 설계되었다.
활용 매트릭스 예시:
| 강의 세션 | 인물 | 시간축 | 시나리오 |
|---|---|---|---|
| Day 1 (AI 생태계 이해) | 정다은 | Year 5 현재 | “AI 도구 지형도 파악 미션” |
| Day 3 (멀티 LLM 비교) | 강민준 | Year 5 현재 | “일본 전시회 제안서 초안 3개 LLM 비교” |
| Day 7 (Filesystem MCP) | 오현식 | Year 5 현재 | “설비 로그 파일 자동 분석 워크플로” |
| Day 12 (GPT API) | 김태호 | Year 5 현재 | “특허 문헌 자동 요약 API 호출” |
| Day 16 (RAG 챗봇) | 이수연 | Year 5 현재 | “사내 계약서·공문 Q&A 챗봇” |
| Day 20 (최종 발표) | 전 인물 | Year 5→6 전환 | “AI 어시스턴트 통합 포트폴리오” |
스토리텔링 장치
- 에피소드 형식: 각 세션은 “오늘의 긴급 상황”으로 시작 → 해결 과정이 실습 흐름
- 감정선 유지: 각 인물의 AI 저항감·수용 변화가 강의 전반에 걸쳐 진행됨
- 연속성: Day 1에서 정다은이 조사한 AI 지형도가 Day 6의 Claude Projects 구성에 활용됨
- 현실 반영: 실패 에피소드 포함 (오현식의 첫 AI 도입 실패 → 재도전 성공)
이 문서는 강의 연차마다 업데이트됩니다.
2026 버전 기준 시점: Year 5 (창업 5년차, 연매출 102억, 글로벌 진입 준비기)
