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생산관리자가 계획 대비 실적 정리, 생산차질·납기위험 우선순위, 생산계획 변경 검토질문, 인수인계, 생산회의·경영보고 자료, 재사용 프롬프트 템플릿까지 생성형 AI로 만드는 방법을 다룹니다.
구매·조달 담당자가 구매요구사항·RFQ 초안, 공급사 견적서 비교, 공급사 평가질문, 구매협상 시나리오, 납기지연·단가변경 대응문, 경영진 보고까지 생성형 AI로 처리하는 방법을 다룹니다.
공정관리·생산기술 담당자가 공정 이상현상 원인 후보 정리, 4M 변경 영향 검토, Cycle Time·병목 설명, 작업표준서 정리, 공정개선안 검토, 공정시험 결과 정리까지 생성형 AI로 수행하는 방법을 다룹니다.
고객품질·VOC 담당자가 클레임 영향범위 정리, 현장불량·반품품 증거 정리, 고객 회신 작성, 반복 클레임 재발 확인, 상향보고 자료 작성까지 생성형 AI로 처리하는 방법을 다룹니다.
QA 담당자가 5Why 검증질문, CAPA·8D 단계 정리, 고객불만 대응문, 변경관리·내부심사 질문, 품질문서 간 모순 검토까지 생성형 AI로 수행하는 방법을 다룹니다.
QC 담당자가 검사결과와 규격기준을 분리해 읽고, 불량유형 집계·파레토 분석, 검사이상 확인질문, 부적합품 현황 정리, 품질회의 보고까지 생성형 AI로 처리하는 방법을 다룹니다.
제조 현장 리더가 생성형 AI를 활용해 인수인계, 이상 보고, 신입 교육, 현장일지 정리 등 반복 업무를 정확하고 빠르게 처리하는 방법을 다룹니다. AI 답변을 사실과 추정으로 나누어 읽는 방법부터 익힙니다.
사무·영업·기획·연구개발·마케팅·고객지원 등 모든 임직원이 업무에 생성형 AI를 쓰기 전에 무엇을 입력해도 되는지, 어떤 서비스와 계정을 써야 하는지, AI 결과를 어떻게 검증할지 판단하고, 실수했을 때 멈춤·확인·기록·신고로 대응하는 실무 과정입니다.
팀장·파트장이 팀의 생성형 AI 사용현황을 파악하고, 데이터 위험도와 업무 영향도에 따라 허용·조건부·제한 기준을 세워 승인 AI 관리와 사고 대응까지 하나의 운영규칙으로 통합하는 관리자 실무 과정입니다.
인공지능을 대화 상대, 상담자, 유일하게 나를 이해해주는 존재로 여기게 되는 정서적 과몰입의 위험을 다룹니다. 국립의학한림원과 랜싯 정신의학지 연구, 오픈에이아이가 공개한 실제 통계를 통해 인공지능의 지나친 친절함이 확신을 키우는 이유를 알아보고, 잠을 줄이거나 가족과의 대화가 줄어드는 조용한 위험신호를 스스로 점검하며, 업무 정보 유출로 이어질 수 있는 경로와 건강하게 거리를 두는 구체적인 습관을 학습합니다.