AI LEADERSHIP LAB

AI를 읽고, 만들고, 조직을 바꾸는 경영자를 위한 프로그램

Program Map

경영자에게 필요한 AI 역량,
 세 단계

PROGRAM 01 — READ

AI를 읽는 경영자

빅테크의 움직임과 AI 산업의 구조를 이해합니다. 뉴스가 아니라 뉴스를 해석하는 지도를 갖습니다.

얻는 것뉴스가 바뀌어도 흔들리지 않는 AI 산업 지도

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PROGRAM 02 — BUILD

AI를 만드는 경영자

작은 서비스를 직접 만들어보며 AI의 가능성과 한계를 체감합니다. CEO Vibe Coding Lab.

얻는 것AI에게 일을 설명하고 결과를 검증하는 감각

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PROGRAM 03 — LEAD

AI 조직을 설계하는 경영자

사람과 AI 에이전트의 역할, 리더십, 업무 구조를 다시 설계합니다. Agentic HR & Leadership.

얻는 것사람과 에이전트가 함께 일하는 조직의 원칙

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Program 01 — READ

AI를 읽는 경영자

빅테크 전략으로 이해하는 AI의 본질

뉴스를 많이 전달하지 않습니다.
다음 뉴스를 스스로 해석하게 만들어드립니다.

AI 강의를 여러 번 들었는데도 엔비디아, 오픈AI, 앤트로픽, 구글, 마이크로소프트가 어떤 관계로 경쟁하고 있는지 명확하지 않은 경우가 많습니다. 모델, 반도체, 클라우드, 데이터, 디바이스, 플랫폼과 에이전트가 각각 따로 설명되기 때문입니다.

이 과정에서는 개별 제품의 기능보다 각 기업이 AI 산업에서 차지하고 있는 위치와 전략을 살펴봅니다. 한 번 구조를 이해해두면, 새로운 모델과 뉴스가 등장해도 훨씬 빠르게 맥을 잡을 수 있습니다.

이런 분들에게 적합합니다

  • AI 강의를 들었지만 개념이 파편적으로 남아 있는 대표와 임원
  • 기술 전공자가 아니어서 AI 전략 회의가 부담스러운 경영자
  • 매일 AI 뉴스를 보지만 무엇이 중요한지 판단하기 어려운 분
  • 조직에 AI를 도입해야 하지만 어디서부터 질문해야 할지 모르는 분

커리큘럼


모듈식 구성 — 조직에 맞게 선택·조합합니다

"김윤이 대표의 설명은 트렌드를 클래식으로 만듭니다." — 시간이 흐를수록 가치가 빛나는 흐름 해석력을 경험하세요.

Foundation AI는 왜 갑자기 이렇게 강해졌는가비기술 경영자를 위한 이론 핵심 — 수학·코딩 없이, 꼭 필요한 개념만 ＋
  • 생성형 AI와 기존 AI는 무엇이 다른가
  • 언어모델은 실제로 무엇을 학습하는가
  • 토큰, 파라미터, 학습과 추론의 차이
  • 컴퓨팅 자원이 성능과 비용을 결정하는 이유
  • 멀티모달, 추론 모델, 컨텍스트와 메모리
  • 챗봇과 AI 에이전트의 차이
  • AI는 왜 그럴듯하게 틀리는가
  • 모델·애플리케이션·에이전트·인프라의 관계
구성 안내4회 핵심 과정만 수강할 수도 있지만, 비기술 경영자에게는 Foundation을 포함한 5회 구성을 권장합니다.
Session 1 엔비디아 — AI 산업의 도로와 공장을 장악한 기업반도체 기업이 아니라 생태계로 읽어야 산업이 보입니다 ＋
  • AI에서 GPU가 중요한 이유
  • CUDA와 개발 생태계의 의미
  • 학습 시장에서 추론 시장으로의 이동
  • 데이터센터와 AI 인프라 경쟁
  • 엔비디아의 경쟁력은 칩인가, 생태계인가
  • 반도체 공급망과 국가 AI 전략
경영자 질문우리 회사가 AI를 도입할 때, 모델 비용보다 먼저 확인해야 하는 인프라와 운영 조건은 무엇인가?
Session 2 오픈AI와 앤트로픽 — 모델 경쟁에서 '일의 운영체제' 경쟁으로성능 점수만 비교하면 전략의 차이를 놓칩니다 ＋
  • 두 기업의 출발점과 전략의 차이
  • 소비자 시장과 기업 시장
  • 모델 성능, 안전성, 비용과 사용성
  • 코딩 에이전트가 중요한 이유
  • 챗봇에서 업무 실행 시스템으로의 변화
  • 기업은 하나의 모델을 선택해야 하는가
경영자 질문우리 조직은 가장 성능 좋은 모델을 써야 하는가, 업무에 가장 적합한 모델 조합을 찾아야 하는가?
Session 3 구글 — 검색회사가 AI 시대에 가장 강력할 수 있는 이유모델·인프라·유통을 동시에 가진 유일한 회사 ＋
  • Gemini와 구글 AI 전략
  • TPU와 자체 인프라의 의미
  • 검색은 AI 시대에도 살아남을 수 있는가
  • Workspace와 기업 업무의 변화
  • Android와 디바이스 배포력
  • 모델 성능보다 유통과 접점이 중요한 이유
경영자 질문기존 사업을 지키는 것과, AI로 기존 사업을 파괴하는 것 중 무엇을 먼저 해야 하는가?
Session 4 마이크로소프트·애플·메타 — AI의 최종 승부처는 어디인가승자가 반드시 가장 좋은 모델을 만든 기업일 필요는 없습니다 ＋
  • 마이크로소프트의 기업용 AI 전략과 Copilot
  • 애플의 디바이스·개인정보 활용 방식
  • 온디바이스 AI가 중요한 이유
  • 메타의 오픈 모델 전략
  • 모델이 평준화된 이후 남는 경쟁력
  • 특정 AI 사업자에 종속되지 않는 방법
경영자 질문AI 시대의 경쟁우위는 기술에서 나오는가, 고객 접점과 업무 데이터에서 나오는가?

※ 모든 세션에는 간단한 실습과 질의응답이 동반될 수 있습니다.

수강 후 달라지는 것

  • AI 뉴스를 산업 지도 안에 배치할 수 있습니다
  • 새로운 모델이 등장해도 중요도를 스스로 판단할 수 있습니다
  • 개발자와 기술 책임자에게 더 구체적인 질문을 할 수 있습니다
  • 우리 회사가 집중할 AI 영역과 기다려야 할 영역을 나눌 수 있습니다

Program 02 — BUILD

AI를 만드는 경영자

CEO Vibe Coding Lab

해보지 않은 경영자는,
무엇을 지시해야 하는지도 알기 어렵습니다.

경영자가 개발자가 될 필요는 없습니다. 그러나 AI로 무엇을 만들 수 있는지, 어떤 지시가 좋은 결과를 만드는지, 어디에서 오류와 비용과 보안 문제가 발생하는지는 알아야 합니다.

이 과정은 코딩 문법을 배우는 개발 수업이 아닙니다. 자연어로 업무를 정의하고, AI에게 요구사항을 전달하고, 결과를 검증하며 작은 프로토타입을 완성하는 경영 훈련입니다.

진행 구성

정의→ 요구→ 제작→ 검증→ 판단

문제를 기능이 아닌 업무 흐름으로 정의하기

"앱을 만들어주세요"가 아니라 — 누가, 언제, 어떤 정보를 바탕으로, 어떤 결정을 내리는지를 정의합니다.

자연어로 요구사항 작성하기

목적, 사용자, 입력 데이터, 핵심 기능, 예외 상황과 완료 기준을 포함한 경영자용 미니 PRD를 작성합니다.

AI와 함께 프로토타입 만들기

바이브코딩 도구를 활용해 간단한 웹 서비스나 업무용 도구를 직접 제작합니다.

실패시키고 검증하기

정상 작동 장면만 보지 않습니다. 오류, 잘못된 데이터, 애매한 지시와 권한 문제를 넣어 시스템이 어디에서 무너지는지 확인합니다.

도입 여부 판단하기

완성된 프로토타입을 기준으로 — 개발할 것인가, 구매할 것인가, 제휴할 것인가, 보류할 것인가를 판단합니다.

실습 프로젝트 예시


참여 기업·직무에 맞춰 변경됩니다
  • 경쟁사와 시장 뉴스를 정리하는 경영자 대시보드
  • 회의 내용을 의사결정 메모로 바꾸는 도구
  • 고객의 소리와 상담 기록을 분류하는 서비스
  • 사내 자료를 찾아 답변하는 지식 에이전트

결과물

  • 실제로 작동하는 간단한 프로토타입
  • 업무 흐름도와 기능 정의서
  • AI에 일을 위임하기 위한 질문 체크리스트
  • 90일 이내 실행 가능한 AI 실험 과제

Program 03 — LEAD

AI 조직을 설계하는 경영자

Agentic HR & Leadership

AI 시대의 리더는 사람만 관리하지 않습니다.
사람과 에이전트의 일을 함께 설계합니다.

AI가 조직에 들어오면 기존 업무를 조금 더 빠르게 하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 어떤 일은 사람이 맡고, 어떤 일은 AI가 보조하고, 어떤 과정은 에이전트가 연속적으로 수행해야 합니다. 직무, 리더십, 평가, 학습, 변화관리의 기준도 함께 바뀌어야 합니다.

이 과정은 AI 도구를 HR에 적용하는 방법을 넘어, 사람과 에이전트가 함께 일하는 조직의 운영 원칙을 다룹니다.

커리큘럼


모듈식 구성 — 조직에 맞게 선택·조합합니다
Module 1 직무가 아니라 일을 다시 나눈다인원 감축보다 먼저 해야 할 업무 재설계 ＋
  • 직무와 태스크의 차이
  • 자동화, 보조, 증강과 자율 실행
  • 사람에게 남겨야 할 판단과 관계 업무
  • AI에 맡기기 적합한 업무를 찾는 기준
  • 사람과 에이전트 사이의 업무 인수인계
  • 새로운 역할과 직무의 등장
Module 2 에이전트 시대의 리더십일을 잘하는 리더에서, 일을 설계하는 리더로 ＋
  • 사람과 AI에 서로 다른 방식으로 위임하기
  • AI 결과를 신뢰할 때와 의심할 때
  • 결정 권한과 책임 소재
  • 리더가 직접 AI를 사용해야 하는 이유
  • 관리자 역할은 줄어드는가, 더 중요해지는가
  • 사람과 에이전트를 함께 운영하는 Agent Boss의 조건
Module 3 AI 변화관리와 조직문화교육을 해도 현업에서 사용하지 않는 이유 ＋
  • 구성원의 저항과 불안을 다루는 방법
  • 통제와 실험의 균형
  • 실패해도 안전한 AI 실험 환경
  • AI Champion과 현업 리더의 역할
  • 일회성 변화관리에서 지속적 변화 역량으로
  • AI 활용을 평가와 보상에 연결하는 방법
Module 4 HR 제도의 재설계채용부터 평가·학습·직원경험까지 ＋
  • 채용과 역량 기준의 변화
  • 온보딩과 사내 지식 전달
  • 개인별 학습과 리스킬링
  • 성과평가와 AI 기여도의 측정
  • 핵심인재와 후계자 관리
  • 개인정보, 편향, 투명성과 책임
Lab HR Agent Lab실제 HR 업무 하나를 골라 에이전트 프로토타입을 직접 제작 ＋
  • 채용공고·인터뷰 질문 설계 에이전트
  • 신입사원 온보딩 지식 에이전트
  • 리더의 면담과 피드백을 지원하는 코칭 에이전트
  • 직원 의견을 주제별로 분석하는 에이전트
실습 후 검토기술 구현보다 데이터 접근, 개인정보, 책임 주체와 현업 적용 가능성을 함께 검토합니다.

최종 결과물

  • 조직 주요 업무에 대한 Human–AI 역할 지도
  • AI 시대의 리더십 행동 원칙
  • HR 제도별 변화 우선순위와 변화관리 계획
  • HR 에이전트 프로토타입 + 90일 조직 전환 로드맵
Why Different

이 강의가 다른 이유

기능보다 구조를 설명합니다

어떤 버튼을 눌러야 하는지가 아니라, 왜 이 기술이 등장했고 산업과 조직을 어떻게 바꾸는지를 설명합니다.

어렵게 말하지 않지만, 얕게 설명하지 않습니다

기술을 단순화하되 중요한 원리와 한계는 생략하지 않습니다.

경영자의 질문을 중심으로 진행합니다

기술자의 관점이 아니라 투자, 조직, 고객, 인재와 경쟁우위의 관점에서 AI를 다룹니다.

최신 뉴스는 바뀌어도, 프레임은 남습니다

강의 시점의 최신 사례를 반영하되, 일회성 정보가 아닌 장기적으로 사용할 판단 기준을 제공합니다.

Formats

운영 형태

모든 프로그램은 모듈식입니다. 아래 형태를 기본으로, 기업의 산업·AI 도입 수준·참가자 직급·현재 추진 과제에 맞춰 내용을 재구성합니다.

형태구성시간
Executive Keynote특강 핵심 트렌드와 경영자 관점의 시사점을 압축 전달. 사장단 회의, 임원 세미나, 기업 행사에 적합합니다. 90분–2시간
Executive Series정규 과정 READ 4회 핵심 과정, 또는 Foundation Module을 포함한 5회 과정. 경영진이 같은 구조로 AI를 이해하게 됩니다. 4–5회
Half-day Lab반일 실습 강의와 간단한 바이브코딩 실습을 결합한 체험형 과정. 3.5–4시간
Full-day Workshop종일 집중 업무 정의부터 프로토타입 제작, 검증과 실행계획까지 완주하는 집중 과정. 6–7시간
Corporate Custom기업 맞춤 세 프로그램의 모듈을 조합해 기업 전용 커리큘럼으로 설계. Agentic HR & Leadership 심화 과정 포함. 협의
Feedback

수강생들의 이야기

교육 이후 AI 활용 성과를 인정받아 승진했습니다. 막연했던 AI가 실제 업무 언어로 바뀐 게 가장 컸습니다.

— 국내 대기업 G사 법무팀장

김윤이 교수님의 강의는 언아더레벨! 주변에 추천 많이 하고 있습니다. 후회하지 않으실 거예요.

— 국내 대기업 S사 경영기획실 부장

For Whom

추천 대상

AI를 아는 것과
AI로 조직을 움직이는 것은 다릅니다

AI를 읽는 힘에서 시작해, 직접 만드는 감각을 거쳐, 조직을 이끄는 판단으로 연결합니다. 실제 진행은 조직의 니즈를 듣고 모듈을 조합해 설계합니다.

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