우리 회사의 AI는 절차는 하는데,
판단은 못 합니다.

집합교육으로 함께 배우고,
변화관리로 각자의 업무에 적용합니다.

두 패키지는 하나의 흐름입니다. 집합교육에서 공통 언어와 실습 근거를 만들고, 그 근거로 선발된 AX 챔피언이 변화관리에서 현업 과제를 실제로 개선합니다.

프랩부터 변화관리까지, 네 단계로 지원합니다.

10개 주제는 낱개 강의가 아닙니다.
구축 → 방법론 → 원리로 이어집니다.

먼저 만들고, 그 경험을 방법론으로 정리하고, 다시 원리로 이해합니다. 같은 구조가 딥트윈에서도 반복됩니다.

딥트윈 — 사용하고, 설계를 이해하고, 자기 업무로 확장합니다.

7~10번 주제입니다. 오픈소스를 직접 써 본 뒤 그 설계를 논문 수준으로 이해하고, 마지막에는 자기 업무를 주제로 한 차례 적용해 봅니다.

실습에서 익힌 방식이
업무 개선의 절차가 됩니다.

집합교육은 프로젝트 기반 학습(PBL)으로 만드는 힘을 기르고, 변화관리는 업무 프로세스 개선(PI)으로 그 힘을 실제 성과에 씁니다. 네 가지 활동이 그대로 이어집니다.

선발된 챔피언이 현업 과제를
진단 · 구축 · 운영으로 끌고 갑니다.

챔피언 4명당 조교 1명을 지정하고, 계약 기간 동안 시간의 정함 없이 컨설팅과 구축 조력, 필요한 추가 교육을 지원합니다. 집합교육 없이 변화관리만 단독으로 시작할 수도 있습니다.

개인은 온라인 1:1로, 조직은 집합교육으로.

원어 그대로 쓰는 용어 7개.

번역하면 뜻이 흐려지는 용어는 원어를 그대로 씁니다. 대신 한 줄 해설을 항상 붙입니다.

딥트윈 (DeepTwin)

사람의 판단 차이를 증거로 모아, 검증을 통과한 것만 시스템 규칙으로 올리는 프레임워크

관제형 멀티에이전트

여러 AI가 역할을 나눠 일하고, 중요한 결정은 사람이 승인하도록 설계된 구조

관찰 계약 (Observability Contract)

나중에 "왜 이렇게 됐는지" 알 수 있도록, 무엇을 기록할지 미리 정해두는 약속

전문가 대안 수행 (Expert Alternative)

"나라면 이렇게 했을 것"이라는 사람의 대안. 정답이 아니라 진단 증거로 다룬다

경쟁 가설 진단

결과가 다른 이유를 '시스템 문제'와 '판단 차이'로 갈라서 동시에 세워보는 방법

메커니즘 개입 (Mechanism Intervention)

정답 문장을 베껴 넣지 않고, 정보 전달·검색·판단 기준 자체를 바꿔서 시험하는 방식

검증 사다리 (Validation Ladder)

같은 사례 재현 → 새 사례 전이 → 적용하면 안 되는 경계 → 기존 성능 회귀. 네 단계를 통과한 것만 규칙이 된다