AI 교육·컨설팅 전문기업 콥스랩(대표 류태선)은 보안과 규제 요건이 높은 기업 및 공공기관을 대상으로 폐쇄망·온프레미스 환경에 최적화된 맞춤형 생성형 AI 교육을 강화하고 있다고 밝혔다.
최근 기업과 공공기관의 생성형 AI 도입이 확대되면서, 교육 수요 역시 단순한 ChatGPT 활용법을 넘어 실제 조직 내부에서 안전하게 운영 가능한 AI 활용 체계를 구축하는 방향으로 고도화되고 있다. 특히 금융, 제조, 공공, 헬스케어, 대기업 계열사 등 보안 요구가 높은 조직에서는 외부 서비스 사용 제약을 고려한 현실적인 AI 교육과 실습 환경에 대한 필요성이 커지고 있다.
콥스랩에 따르면 2026년 상반기 AI 교육 시수는 전년 동기 대비 약 40% 증가했으며, 교육 사업 매출도 약 17% 성장했다. 회사 측은 이 같은 성장 배경으로 기업 맞춤형 생성형 AI 교육 확대, 실무형 프로젝트 교육 강화, 폐쇄망 및 온프레미스 환경 대응 역량 강화 등을 꼽았다.
콥스랩은 이러한 변화에 대응해 ChatGPT 및 생성형 AI 활용 교육을 비롯해 RAG, AI Agent, Multi Agent, MCP(Model Context Protocol), 바이브코딩, LangChain, LangGraph, 사내 AI 챗봇 구축, LLM 평가 및 운영 교육 등으로 과정을 확대하고 있다. 특히 최근에는 내부 문서 검색, 사내 데이터 기반 질의응답, 반복 업무 자동화, 사내 시스템 연계형 AI 서비스 구현 등 실질적인 업무 혁신과 연결되는 교육 문의가 증가하고 있다.
회사는 보안 환경이 까다로운 조직을 위해 목업 데이터와 맞춤형 실습 구조를 제공하고, 각 기업의 보안 정책과 데이터 활용 기준을 반영한 교육 시나리오를 설계하고 있다. 이를 통해 외부 API 활용이 제한되거나 인터넷이 차단된 폐쇄망 환경에서도 실효성 있는 생성형 AI 교육을 운영할 수 있도록 지원한다는 방침이다.
교육 방식 역시 일반 강의형이 아니라 프로젝트형 중심으로 운영된다. 교육 시작 전 참여자의 직무, 개발 경험, 디지털 역량, 현업 과제를 진단하고, 이를 토대로 난이도와 실습 목표를 설계한다. 비개발자 대상 과정은 문서 작성, 데이터 분석, 반복 업무 자동화, AI 활용 시나리오 설계 등 현업 실무에 초점을 맞추고 있으며, 개발자 대상 과정은 RAG 기반 검색 시스템, Agent 기반 서비스 설계, 사내 연동 개발, LLM 평가 및 운영 구조 수립 등 심화된 기술 과정을 제공한다.
또한 콥스랩은 기업 내부에서 실제로 활용 가능한 산출물을 남기는 데도 주력하고 있다. 교육 참가자들은 조직의 업무 문제를 바탕으로 자동화 흐름을 설계하고, 사내 적용이 가능한 AI 프로토타입이나 업무 개선 결과물을 도출하는 방식으로 학습하게 된다. 이를 통해 단발성 교육이 아니라 교육 이후 실행까지 연결되는 실전형 AI 역량 강화를 지원하고 있다.
류태선 콥스랩 대표는 “기업의 생성형 AI 교육은 이제 단순한 도구 체험이 아니라 보안 환경과 업무 현실을 반영한 실행 중심 교육으로 진화하고 있다”며 “앞으로도 폐쇄망, 온프레미스, 공공·대기업 환경에 맞춘 맞춤형 AI 교육을 지속 확대하고, Agent, MCP, RAG, 바이브코딩 등 최신 기술을 반영한 커리큘럼을 통해 기업의 AI 전환을 실질적으로 지원하겠다”고 말했다.
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