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📋 LLM AI 툴 활용 교육 슬라이드 목차 설계안
부제: "AI에게 잘 시키는 법 — 실무자를 위한 프롬프트 & 워크플로우 완전 가이드"
🗂️ PART 0. 오프닝 (Slides 1~2)
Slide 1 — 표지 / 과정 소개
교육 목적: "AI를 쓰는 것"이 아니라 "AI가 일하게 만드는 것"
대상: 전 직책자 및 AX 과제 수행 인원
구성 개요 (5 Part / 총 N슬라이드)
Slide 2 — 이것만 알아도 80%다: 핵심 전제 3가지
AI는 당신이 준 정보만큼 답한다
AI는 틀린 답을 자신 있게 말한다
AI는 도구이지, 판단자가 아니다
세차장 사례 (첫 번째 이미지) 인용 — "목적이 빠지면 답이 달라진다"

🗂️ PART 1. AI는 어떻게 생각하는가? — LLM 작동 원리 이해 (Slides 3~5)
Slide 3 — LLM이란 무엇인가?
확률 기반 언어 예측 모델 (다음 단어를 예측하는 기계)
"지식"이 아니라 "패턴"을 학습
왜 같은 질문도 다르게 답하는가?
Slide 4 — AI가 잘하는 것 vs 못하는 것
잘하는 것 ✅	못하는 것 ❌
구조화된 글 작성	최신 실시간 정보
요약·번역·분류	수학 계산(복잡한 것)
패턴 인식	나의 의도를 알아서 읽기
코드 생성	사실 여부 보장
Slide 5 — AI의 "환각(Hallucination)" 현상 이해
왜 AI는 그럴듯하게 거짓말하는가?
사실 기반 질문과 창의 기반 질문의 차이
검증의 의무는 항상 사람에게 있다
🗂️ PART 2. 입력의 질이 출력의 질을 결정한다 — 프롬프트 설계 원칙 (Slides 6~11)
Slide 6 — 프롬프트란 무엇인가?
AI와 소통하는 "언어"
나쁜 프롬프트 vs 좋은 프롬프트 비교 예시 3가지
Slide 7 — [사례 1] 언어 선택: 한국어 vs 영어
왜 영어 입력이 더 정확한 경우가 있는가?
학습 데이터 불균형 (영어 데이터 압도적)
전문 용어·기술 용어의 영어 표현 풍부
실무 팁: 영어로 묻고, 한국어로 출력 요청
실습: 동일 질문 한/영 비교 결과 시연
Slide 8 — [사례 2] 정보의 완전성 — 맥락이 없으면 중의성이 생긴다
핵심 원리: "목적 + 상황 + 제약 조건"을 모두 포함하라
❌ "세차장에 갑니다. 걸어갈까요?" → 해석이 여러 개
✅ "세차하러 갑니다. 걸어갈까요?" → 명확한 답
실무 적용: 보고서 요청 시 "누가 읽는지", "어떤 포맷인지" 포함
Slide 9 — 5W1H 프롬프트 프레임
Who: 역할 설정 (예: "너는 제약업계 10년 경력의 마케터야")
What: 원하는 산출물 명시
Why: 목적·배경 설명
When/Where: 상황·컨텍스트 제공
How: 출력 형식 지정 (표, 글머리, 단계별 등)
Slide 10 — 출력 형식을 지정하라
형식을 안 주면 AI가 알아서 → 원하는 형태가 아닐 수 있음
형식 지정 예시:
"표로 만들어줘 (열: 항목명, 장점, 단점)"
"3줄 요약으로"
"결론 먼저, 근거는 번호 순으로"
Before/After 비교 슬라이드
Slide 11 — 역할 부여(Role Prompting) 기법
"너는 ○○이야" 선언의 효과
예: "너는 대웅제약 CFO야. 다음 데이터를 분석해줘"
역할에 따라 관점·깊이·어조가 달라짐
실습: 동일 데이터를 영업팀장 / 재무팀장 / CEO 역할로 분석
🗂️ PART 3. AI를 더 똑똑하게 쓰는 고급 기법 (Slides 12~16)
Slide 12 — 단계적 사고 유도 (Chain of Thought)
"단계별로 생각해줘 (Let's think step by step)" 의 마법
복잡한 문제일수록 단계를 나눠서 질문
예: 과제 선정 기준 적용 → 체크리스트 7개를 하나씩 순서대로
Slide 13 — 예시 제공 (Few-Shot Prompting)
"이런 식으로 해줘" — 예시 1~3개의 위력
출력 형식, 어조, 수준을 예시로 통제
[사례 3] 응용: 20260223_report_10.doc를 예시로 주면 → 동일 형식의 보고서 자동 생성
Slide 14 — 맥락 누적 활용 (Context Window 관리)
대화 길어질수록 앞 내용을 AI가 잊는다
중요한 조건은 대화 앞부분에 배치
새 대화 시작 시 "지금까지 정한 것" 요약 붙여넣기 습관
긴 문서 처리 시 분할 전략
Slide 15 — 반복 정제 (Iterative Refinement)
첫 번째 답이 완벽할 필요 없다
"더 간결하게", "3번 항목을 더 구체적으로", "전문적 어조로 바꿔줘"
AI와 대화는 초안 → 수정 → 확정 프로세스
실무 비유: AI는 탁월한 초안 작성자
Slide 16 — 파일·데이터 연동 활용
CSV, Excel, Word, PDF를 AI에게 먹이는 방법
[사례 3] 심화: 입력(신청 양식) + 기준(프로세스 문서) → 자동 평가 보고서
데이터 구조화의 중요성 (AI는 정형 데이터를 더 잘 처리)
실무 예시: 채용/과제 선정/성과 평가 자동화
🗂️ PART 4. 실수하지 않는 AI 활용법 — 신뢰·보안·윤리 (Slides 17~20)
Slide 17 — AI를 믿어야 할 때 vs 검증해야 할 때
믿어도 되는 경우: 형식 작업, 요약, 번역, 코드 생성
반드시 검증: 수치·통계, 법률·규정, 최신 정보, 사람 이름
"AI가 틀렸다"가 아니라 "내가 확인하지 않았다"
Slide 18 — 보안과 개인정보 — 무엇을 넣으면 안 되는가
사내 기밀 데이터, 개인식별정보(PII) 입력 금지
외부 AI 툴 vs 내부/사내 AI 툴 구분
가명화·익명화 후 활용 방법
실제 사고 사례 (삼성 반도체 등 타사 사례)
Slide 19 — AI 결과물의 저작권과 책임
AI 생성물의 법적 지위 (현재 기준)
출처 표기와 사실 확인의 의무
최종 결과물에 대한 책임은 항상 사람에게
대웅그룹 AI 활용 가이드라인 연계
Slide 20 — AI 환경에서의 직무 역량 재정의
AI 시대에 사라지는 역량 vs 더 중요해지는 역량
"AI에게 좋은 질문을 하는 능력" = 새로운 핵심 역량
프롬프트 엔지니어링은 선택이 아닌 기본기
🗂️ PART 5. 실전 적용 — 대웅 AX 과제와 연결 (Slides 21~24)
Slide 21 — 부서별 AI 활용 시나리오 맵
영업: 채권 현황 조회, 인사이트 자동 생성
마케팅: 대시보드 결산 자동 작성, 기사 초안 생성
재무/회계: 지출 증빙 검토 자동화
연구개발: 특허·논문 요약, 보고서 초안
HR: 채용 면접 분석, 교육 콘텐츠 생성
Slide 22 — AX 과제 신청 단계에서의 AI 활용
신청서 작성 시 AI 도움받기 (As-Is → To-Be 구조화)
과제 평가 기준에 맞는 자기검토 활용
실제 20260223.csv + AX추진프로세스.docx → 보고서 자동 생성 시연
Slide 23 — 나만의 AI 활용 루틴 만들기
Daily: AI 초안 작성 → 내가 검토·수정
Weekly: 반복 업무 프롬프트 템플릿화
Monthly: AI 활용 성과 측정 (시간 절감, 품질)
프롬프트 라이브러리 구축 권장
Slide 24 — 마무리: AI와 함께 일하는 미래
AI는 대체자가 아닌 증폭기(Amplifier)
잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람의 격차는 계속 벌어진다
지금 시작하는 것이 가장 빠른 것
Q&A / 다음 학습 자원 안내
📌 전체 구조 요약
Part	주제	슬라이드 수
0	오프닝 & 핵심 전제	2장
1	LLM 작동 원리 이해	3장
2	프롬프트 설계 원칙 (사례 1·2 포함)	6장
3	고급 활용 기법 (사례 3 포함)	5장
4	신뢰·보안·윤리	4장
5	실전 AX 적용	4장
합계		24장