AI 교육·컨설팅 전문기업 콥스랩은 기업의 생성형 AI 활용 수요가 고도화됨에 따라 Agent, MCP, RAG 중심의 실무형 교육 과정을 강화하고 있다고 밝혔다. 최근 기업 교육 시장은 단순한 AI 도구 체험을 넘어 실제 업무 자동화와 내부 서비스 구현 역량을 확보하는 방향으로 빠르게 전환되고 있다.
콥스랩에 따르면 2026년 상반기 AI 교육 시수는 전년 동기 대비 약 40% 증가했으며, 같은 기간 교육 사업 매출도 약 17% 성장했다. 기업과 공공기관을 중심으로 생성형 AI를 현업에 직접 적용하려는 수요가 늘면서 교육 내용 역시 기초 이해 중심에서 실행 중심으로 이동하고 있다는 설명이다.
특히 최근 교육 현장에서는 문서 작성이나 자료 조사 등 기본 활용 단계를 넘어, 보다 구조화된 시스템 연계와 자동화 구현에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 AI Agent를 활용한 업무 자동화, MCP 기반 외부 도구 및 사내 시스템 연동, RAG 기반 정보 검색 체계 구축 관련 문의가 확대되고 있다.
콥스랩은 이러한 변화에 맞춰 ChatGPT 및 생성형 AI 활용 교육은 물론 RAG, AI Agent, MCP(Model Context Protocol), 바이브코딩, LangChain, LangGraph 등으로 교육 범위를 넓히고 있다. 최신 기술을 소개하는 데 그치지 않고, 기업별 데이터 환경과 업무 흐름을 반영해 실제 적용 가능한 형태로 커리큘럼을 설계하는 것이 특징이다.
RAG 교육은 사내 문서와 데이터 자산을 기반으로 필요한 정보를 검색·활용하는 구조를 이해하고 구현하는 데 초점을 맞춘다. Agent 교육은 여러 도구를 연결해 반복 업무를 자동화하거나 단계별 작업 흐름을 설계하는 실습 중심으로 운영되며, MCP 교육은 다양한 시스템과 AI를 유기적으로 연결하는 방식을 다룬다.
교육 방식도 일반 강의형보다는 프로젝트형 중심으로 운영된다. 교육 시작 전 참여자의 직무, 디지털 역량, 개발 경험, 현업 과제를 사전에 진단한 뒤 이를 토대로 난이도와 실습 목표를 조정한다. 이를 통해 비개발자부터 개발자, 사내 AI 추진 담당자까지 각자의 수준에 맞는 학습이 가능하도록 지원하고 있다.
비개발자 과정은 반복 업무 자동화, 데이터 정리, 보고서 작성, AI 활용 시나리오 설계 등 현업 실무에 초점을 맞추고 있다. 개발자 과정은 RAG 기반 검색 시스템, Agent 기반 서비스 설계, LLM 평가 및 운영, 사내 서비스 연계 개발 등 보다 심화된 주제를 중심으로 구성해 기업별 기술 수요에 대응하고 있다.
류태선 콥스랩 대표는 “기업의 AI 교육은 이제 단순한 활용법 습득이 아니라 실제 업무 프로세스 개선과 서비스 구현 역량을 확보하는 단계로 나아가고 있다”며 “앞으로도 Agent, MCP, RAG 중심의 심화 과정을 지속 확대하고, 각 기업 환경에 맞는 맞춤형 인공지능 교육을 통해 현업 적용 성과를 높여 나가겠다”고 말했다.
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