96% 구현 성공
누적 2,011건 중
96% 성공적으로 구현
끝까지 완성해내는 성공률
고객사의 보안·업무 환경 안에서,
비개발자도 포기하지 않고 끝까지 완성합니다. 멘토링을 거친 프로젝트의 96%가 실제 현업에 성공적으로 안착합니다.
구성원이 만든 AI Agent를
조직의 자산으로
남기는 AI 교육
어디서 시작하든 끝은 같습니다.
현업에서 돌아가는 AI Agent를 남깁니다.
173개 기업에서
2,011개의 결과를 만들었습니다.
173개
기업
2,011개
현업 Use-case
96%
과제 구현 성공률
74%
교육 후 연내 재구매율
구성원이 만든 AI Agent가
조직에 남는 세 가지 이유
903건 구현
제조 L사 한 곳에서,
2026 설문 기준 (1,200명)
86,000시간 절감
단 한 곳에서 쏟아진 903개의 AI Agent
임직원 1,200명이 참여한 단 하나의 기업 안에서 903건의 AI Agent가 만들어졌습니다. 여러 회사에 흩어진 사례가 아니라, 한 조직 안에서 반복적으로 재생산된 성과입니다.
7,000시간 절감
단 하나의 use-case,
팀 전체가 사용한 결과 (연간 기준)
한 사람이 만들면, 모두의 시간이 된다
한 명이 만든 AI 도구를 팀 전체가 함께 쓰면서, 연간 7,000시간의 업무가 사라졌습니다. 개인의 실습이 끝이 아니라, 조직 전체의 생산성으로 이어집니다.
교육의 결과는 수료증이 아닌,
지금 현업에서 돌아가는
AI Agent입니다.
구성원이 업무 도메인 지식과
AI 원리를 결합해 직접 만든 AI Agent
(조직이 안전하게 쓸 수 있는 수준)
Type 1단순반복작업 자동화
글로벌 고객사 요구사항서 자동 번역
Before
수시로 받는 해외 제안 요청서를
수기로 번역 및 내부 양식에 정리
After
제안요청서가 수집되면,
자동으로 번역 후 내부 양식에 맞춰 저장
80시간/월
1시간/월
* 실제 진행한 참여자의 결과물을 재구성한 예시입니다.Type 1단순반복작업 자동화
이상 징후 실시간 감지 및 보고 자동화
Before
내부 시스템 오류 기록을 수기로
확인/분석하여 원인 보고서를 작성
After
오류 기록 다운로드부터 분석,
보고서 발송까지 프로세스 자동화
24시간/일
2시간/일
* 실제 진행한 참여자의 결과물을 재구성한 예시입니다.Type 2데이터 기반 판단과제
사내 장애·이슈 해결 이력 검색 AI 챗봇
Before
과거 이슈와 유사한 이슈 발생 시 히스토리를
수기로 찾아보며 대응
After
이슈 대응 데이터를 학습시킨 챗봇으로
유사한 이슈 발생 즉시 대응
7시간/주
0.1시간/주
* 실제 진행한 참여자의 결과물을 재구성한 예시입니다.Type 2데이터 기반 판단과제
B2B 영업 데이터 통합 관리 플랫폼
Before
지점별 영업/상담 데이터가
산재되고 관리가 어려움
After
전국 지점과 담당자별 영업/상담
정보를 통합 관리하는 시스템 구축
500시간/연
250시간/연
* 실제 진행한 참여자의 결과물을 재구성한 예시입니다.Type 3AI 콘텐츠 생산
고객 맞춤형 제안서 자동 생성 시스템
Before
제안서 작성 시, 매번 제목, 이미지 등 콘텐츠를 새로 배치
After
초기 데이터를 입력하면 템플릿에 맞춰
자동으로 슬라이드를 생성
96시간/월
64시간/월
* 실제 진행한 참여자의 결과물을 재구성한 예시입니다.Type 3AI 콘텐츠 생산
신제품 안내 페이지 자동 제작 시스템
Before
고객이 빠르게 읽어볼 수 있는 영업 자료를
효율적으로 생성하는 것이 어려움
After
첨부한 디자인 구성 자료(ppt, 워드 등)에 맞는
맞춤형 html 웹페이지 제작 및 자동 발송
160시간/월
5시간/월
* 실제 진행한 참여자의 결과물을 재구성한 예시입니다.Type 1단순반복작업 자동화
글로벌 고객사 요구사항서 자동 번역
Before
수시로 받는 해외 제안 요청서를
수기로 번역 및 내부 양식에 정리
After
제안요청서가 수집되면,
자동으로 번역 후 내부 양식에 맞춰 저장
80시간/월
1시간/월
* 실제 진행한 참여자의 결과물을 재구성한 예시입니다.Type 1단순반복작업 자동화
이상 징후 실시간 감지 및 보고 자동화
Before
내부 시스템 오류 기록을 수기로
확인/분석하여 원인 보고서를 작성
After
오류 기록 다운로드부터 분석,
보고서 발송까지 프로세스 자동화
24시간/일
2시간/일
* 실제 진행한 참여자의 결과물을 재구성한 예시입니다.Type 2데이터 기반 판단과제
사내 장애·이슈 해결 이력 검색 AI 챗봇
Before
과거 이슈와 유사한 이슈 발생 시 히스토리를
수기로 찾아보며 대응
After
이슈 대응 데이터를 학습시킨 챗봇으로
유사한 이슈 발생 즉시 대응
7시간/주
0.1시간/주
* 실제 진행한 참여자의 결과물을 재구성한 예시입니다.Type 2데이터 기반 판단과제
B2B 영업 데이터 통합 관리 플랫폼
Before
지점별 영업/상담 데이터가
산재되고 관리가 어려움
After
전국 지점과 담당자별 영업/상담
정보를 통합 관리하는 시스템 구축
500시간/연
250시간/연
* 실제 진행한 참여자의 결과물을 재구성한 예시입니다.Type 3AI 콘텐츠 생산
고객 맞춤형 제안서 자동 생성 시스템
Before
제안서 작성 시, 매번 제목, 이미지 등 콘텐츠를 새로 배치
After
초기 데이터를 입력하면 템플릿에 맞춰
자동으로 슬라이드를 생성
96시간/월
64시간/월
* 실제 진행한 참여자의 결과물을 재구성한 예시입니다.Type 3AI 콘텐츠 생산
신제품 안내 페이지 자동 제작 시스템
Before
고객이 빠르게 읽어볼 수 있는 영업 자료를
효율적으로 생성하는 것이 어려움
After
첨부한 디자인 구성 자료(ppt, 워드 등)에 맞는
맞춤형 html 웹페이지 제작 및 자동 발송
160시간/월
5시간/월
* 실제 진행한 참여자의 결과물을 재구성한 예시입니다.Type 1단순반복작업 자동화
글로벌 고객사 요구사항서 자동 번역
Before
수시로 받는 해외 제안 요청서를
수기로 번역 및 내부 양식에 정리
After
제안요청서가 수집되면,
자동으로 번역 후 내부 양식에 맞춰 저장
80시간/월
1시간/월
* 실제 진행한 참여자의 결과물을 재구성한 예시입니다.Type 1단순반복작업 자동화
이상 징후 실시간 감지 및 보고 자동화
Before
내부 시스템 오류 기록을 수기로
확인/분석하여 원인 보고서를 작성
After
오류 기록 다운로드부터 분석,
보고서 발송까지 프로세스 자동화
24시간/일
2시간/일
* 실제 진행한 참여자의 결과물을 재구성한 예시입니다.Type 2데이터 기반 판단과제
사내 장애·이슈 해결 이력 검색 AI 챗봇
Before
과거 이슈와 유사한 이슈 발생 시 히스토리를
수기로 찾아보며 대응
After
이슈 대응 데이터를 학습시킨 챗봇으로
유사한 이슈 발생 즉시 대응
7시간/주
0.1시간/주
* 실제 진행한 참여자의 결과물을 재구성한 예시입니다.Type 2데이터 기반 판단과제
B2B 영업 데이터 통합 관리 플랫폼
Before
지점별 영업/상담 데이터가
산재되고 관리가 어려움
After
전국 지점과 담당자별 영업/상담
정보를 통합 관리하는 시스템 구축
500시간/연
250시간/연
* 실제 진행한 참여자의 결과물을 재구성한 예시입니다.Type 3AI 콘텐츠 생산
고객 맞춤형 제안서 자동 생성 시스템
Before
제안서 작성 시, 매번 제목, 이미지 등 콘텐츠를 새로 배치
After
초기 데이터를 입력하면 템플릿에 맞춰
자동으로 슬라이드를 생성
96시간/월
64시간/월
* 실제 진행한 참여자의 결과물을 재구성한 예시입니다.Type 3AI 콘텐츠 생산
신제품 안내 페이지 자동 제작 시스템
Before
고객이 빠르게 읽어볼 수 있는 영업 자료를
효율적으로 생성하는 것이 어려움
After
첨부한 디자인 구성 자료(ppt, 워드 등)에 맞는
맞춤형 html 웹페이지 제작 및 자동 발송
160시간/월
5시간/월
* 실제 진행한 참여자의 결과물을 재구성한 예시입니다.80시간/월
1시간/월
Type 1단순반복작업 자동화
글로벌 고객사 요구사항서 자동 번역
Before
수시로 받는 해외 제안 요청서를 수기로 번역 및 내부 양식에 정리
After
제안요청서가 수집되면, 자동으로 번역 후 내부 양식에 맞춰 저장
24시간/일
2시간/일
Type 1단순반복작업 자동화
이상 징후 실시간 감지 및 보고 자동화
Before
내부 시스템 오류 기록을 수기로 확인/분석하여 원인 보고서를 작성
After
오류 기록 다운로드부터 분석, 보고서 발송까지 프로세스 자동화
7시간/주
0.1시간/주
Type 2데이터 기반 판단과제
사내 장애·이슈 해결 이력 검색 AI 챗봇
Before
과거 이슈와 유사한 이슈 발생 시 히스토리를 수기로 찾아보며 대응
After
이슈 대응 데이터를 학습시킨 챗봇으로 유사한 이슈 발생 즉시 대응
500시간/연
250시간/연
Type 2데이터 기반 판단과제
B2B 영업 데이터 통합 관리 플랫폼
Before
지점별 영업/상담 데이터가 산재되고 관리가 어려움
After
전국 지점과 담당자별 영업/상담 정보를 통합 관리하는 시스템 구축
96시간/월
64시간/월
Type 3AI 콘텐츠 생산
고객 맞춤형 제안서 자동 생성 시스템
Before
제안서 작성 시, 매번 제목, 이미지 등 콘텐츠를 새로 배치
After
초기 데이터를 입력하면 템플릿에 맞춰 자동으로 슬라이드를 생성
160시간/월
5시간/월
Type 3AI 콘텐츠 생산
신제품 안내 페이지 자동 제작 시스템
Before
고객이 빠르게 읽어볼 수 있는 영업 자료를 효율적으로 생성하는 것이 어려움
After
첨부한 디자인 구성 자료(ppt, 워드 등)에 맞는 맞춤형 html 웹페이지 제작 및 자동 발송
* 실제 진행한 참여자의 결과물을 재구성한 예시입니다.
실제 수강한 실무자들의
후기로 증명합니다.
성장하는 기업의 실무자들은 이미 포텐스닷을 통해
문제를 해결하고 성과를 만들어내고 있습니다.
비개발자인 제가
직접 자동화를 경험하면서,
현업에 AI를 어떻게 적용할지
고민해 볼 수 있었어요.
비개발자도 직접 자동화를 구현할 수 있다는 게 신기했어요. 실무에서 바로 쓸 수 있는 툴과 교육 내용으로 구성되어 있어서, AI를 현업에 어떻게 적용할지 고민해 볼 수 있는 기회가 됐어요. 앞으로 꾸준히 사용하면서 다양한 아이디어를 접목하면 업무 생산성도 높일 수 있을 것 같아요.
실습에서 제작한 결과물을
실제 진행 중인
프로젝트에서
활용할 수 있다는 점이 좋았어요.
실제 업무 아이템으로 직접 효율화를 해보니, 이 결과물이 현업에서 어떤 긍정적인 효과를 낼지 기대돼요. 구현하다 막힌 부분은 전문가와 함께 해결할 수 있어서 좋은 경험이 됐어요. 특히 지금 진행 중인 프로모션과 바로 연계해 실무에 즉시 활용할 수 있다는 점이 더욱 의미 있었어요.
우리 조직은 어디에 있습니까?
아직 대화창에 지시만 하는 조직도,
이미 Claude Code·Codex로 위임을 시작한
조직도 같은 축 위에 있습니다.
포텐스닷은 현재 위치에서 시작해, 팀·조직이
함께 쓰는 결과물을 만드는 Lv3까지 갑니다.
Lv 1개인 · 지시하기
일부 구성원이 단순 질문으로
활용하는 수준
팀에서 공유하는 AI 도구가 없고,
일부 구성원이 각자 대화창에 질문·지시하는 수준
시작 프로그램
역할별 리터러시 · 1 Day Build시작 프로그램 : 역할별 리터러시 · 1 Day Build
역할별 리터러시 · 1 Day Build시작 프로그램 : 역할별 리터러시 · 1 Day Build
Lv 2팀 · 자동화→위임
반복 업무 자동화·데이터
분석에
AI를 쓰기 시작
Claude Code·Codex 등
에이전트 도구를
도입했거나 검토 중인 단계로,
팀이 함께쓰는
도구를 만들고 싶은 상황
시작 프로그램
맞춤형 실습 + 핸즈온 멘토링시작 프로그램 : 맞춤형 실습 + 핸즈온 멘토링
맞춤형 실습 + 핸즈온 멘토링시작 프로그램 : 맞춤형 실습 + 핸즈온 멘토링
Lv 3조직 · 완성·공유
사내 공통 AI 과제 추진 조직이
공용 AI Agent 배포를 계획
팀·부서 공용 AI Agent를 배포·운영하려하고,
조직 현안을 AI 과제로 정의할 추진 조직이 있음.
시작 프로그램
PBL · 파워유저시작 프로그램 : PBL · 파워유저
PBL · 파워유저시작 프로그램 : PBL · 파워유저
Lv마다 HRD가 답해야 할
질문이 다르고,
프로그램도 다릅니다.
프로그램 구성·시간·커리큘럼 상세는
도입 문의 후 미팅에서 안내합니다.
Lv1개인 · 지시하기
AI가 우리 업무에 왜 필요한가?
- 프로그램
- 역할별 리터러시 (임원·팀장·실무자) · 1 Day Build 워크숍 · POTA (전사 온라인, AI Agent 기반 100% 맞춤형 실습)
- 결과물
- 하루 안에 1인 1 Use-case
- 스킬 키워드
- 프롬프트 3요소할루시네이션 통제VBA 자동화파일 일괄 처리
Lv2팀 · 자동화→위임
AI 도입,
실제로 성과가 나는가?
- 프로그램
- 맞춤형 실습교육 + 핸즈온 멘토링 (12h)
- 결과물
- 팀에서 작동하는 자동화·어시스턴트
- 스킬 키워드
- Claude CodeContext EngineeringMCP 연동RAG·에이전트 설계
Lv3조직 · 완성·공유
어떻게 비즈니스 임팩트로
연결할 것인가?
- 프로그램
- PBL · AI/데이터 파워유저 양성 (5주)
- 결과물
- 팀/부서 공용 AI Agent와 내재화 인력
- 스킬 키워드
- Workflow Decomposition과제 정의배포·운영 원칙보안·데이터 마스킹
Lv1개인 · 지시하기
AI가 우리 업무에 왜 필요한가?
- 프로그램
- 역할별 리터러시 (임원·팀장·실무자) · 1 Day Build 워크숍 · POTA (전사 온라인, AI Agent 기반 100% 맞춤형 실습)
- 결과물
- 하루 안에 1인 1 Use-case
- 스킬 키워드
- 프롬프트 3요소할루시네이션 통제VBA 자동화파일 일괄 처리
Lv2팀 · 자동화→위임
AI 도입,
실제로 성과가 나는가?
- 프로그램
- 맞춤형 실습교육 + 핸즈온 멘토링 (12h)
- 결과물
- 팀에서 작동하는 자동화·어시스턴트
- 스킬 키워드
- Claude CodeContext EngineeringMCP 연동RAG·에이전트 설계
Lv3조직 · 완성·공유
어떻게 비즈니스 임팩트로
연결할 것인가?
- 프로그램
- PBL · AI/데이터 파워유저 양성 (5주)
- 결과물
- 팀/부서 공용 AI Agent와 내재화 인력
- 스킬 키워드
- Workflow Decomposition과제 정의배포·운영 원칙보안·데이터 마스킹
규모는 운영 실적으로,
효과는 역량 판정으로 보입니다.
2024 KOREA HRD AWARD
프로그램 구성·시간·커리큘럼 상세는
도입 문의 후 미팅에서 안내합니다.
1,200명
단일 고객사 연중 운영 (30차수)
4.60/ 5
223차수 전체 과정 만족도
59%
223차수 전체 NPS
만족도 설문이 아니라, 배운 것을 다시 해낼 수 있는가(재현성)와
새 문제에 적용할 수 있는가(적용)를 실제 AI 대화창 과제로 판정하고, 리포트를 제공합니다.
포텐스닷 자체 개발 역량 진단 프로그램 제공 예정
FAQ
A.가능합니다. Lv1에서 시작합니다. 1 Day Build 워크숍으로 하루 안에 1인 1 Use-case를 만들고, 채팅형 도구만 허용된 환경에서도 자동화 구조를 대화창·VBA·노코드로 구현하는 커리큘럼을 갖고 있습니다.
A.Lv2·Lv3 프로그램에 해당합니다. Context Engineering, MCP 사내 도구 연동, 에이전트 설계, 팀 공용 Agent의 배포·운영 원칙을 다룹니다. 도구 사용법이 아니라, 만든 것을 팀·조직이 쓰는 형태로 완성하는 역량입니다.
A.단일 고객사에서 1,200명 30차수 과정을 연중 운영하고 있습니다. 29차수 평균 과정 만족도 4.69, 현업 적용도 4.54, NPS 70.8%입니다.
A.고객사가 허용한 도구와 보안 환경 안에서 구현합니다. 교육 전 보안환경을 조사해 과제를 설계하고, 채팅형 도구만 허용된 환경에도 대응한 경험이 있습니다. 사내 데이터를 외부로 내보내지 않는 설계가 기본입니다.
A.위 결과물 중 연 7,000시간·800시간을 절감한 시스템은 비개발자가 개발자 지원 없이 완성한 것입니다. 누적 과제 구현 성공률은 96%입니다.
구성원이 만든 첫 AI Agent를
조직의 자산으로 남기는 일,
우리 조직의 현재 위치에서
포텐스닷과 시작하세요.