4 Week AI-native Work Redesign Lab

AI 사용자에서,
AI 운영자로.

본인 업무를 4주 동안 에이전트 시스템으로 재설계합니다. AI-native 전환의 시작.

5월9일 시작 강남 오프라인 소수정예 선착순 128만원

01 · The Shift

일하는 방식이
바뀌고 있습니다.

2026년, 모든 과정에 AI를 전제로 설계하고 일하는 사람과 조직이 등장합니다.

그들은 AI에게 묻지 않습니다. 일을 맡깁니다.

답을 하는 AI에서, 일을 끝내는 AI로.

프롬프트를 던지면 에이전트가 알아서 일을 끝냅니다.

검색하고, 최저가로 가격을 비교하고, 승인과 결제를 끝낸 뒤
결과를 사용자에게 보고합니다.

검색 비교 결제/승인 전달 에이전트 워크플로우

용어 1 / 정의

일반 AI

답을 줍니다.

질문하면 답을 돌려줍니다.
다음 단계는 사람이 다시 판단하고 직접 실행합니다.
대화 한 번, 결과 한 번.

용어 2 / 정의

AI Agent

일을 끝냅니다.

검색하고, 최저가로 가격을 비교하고, 승인과 결제를 끝낸 뒤 사용자에게 보고합니다.
완결된 결과만 가져옵니다.
사람은 확인과 결정에 집중합니다.

유행이 아닙니다. 생존의 격차입니다.

이제 신생 기업은 AI-native로 시작합니다.

같은 결과를 위해 필요한 인력과 자원이 자릿수부터 다르기 때문입니다.
어떤 방향이던, 일하는 방식이 뿌리째 바뀌고 있습니다.

01

에이전트 오케스트레이터

사람은 처음부터 AI 에이전트를 지휘하는 자리에서 시작합니다.

02

전환 또는 교체

기존 기업들은 경쟁력을 확보하기 위해 IT 기업으로 체질을 개선하거나, 인력을 AI 역량 중심으로 전면 재편하고 있습니다.

용어 3 / 정의

새로 등장한 사람

AI-native.

AI가 업무의 기본값이 된 방식, 그리고 그렇게 일하는 사람.

필요할 때 AI를 꺼내 쓰는 것이 아니라, 모든 업무의 시작점에 AI 에이전트를 두는 것을 의미합니다. 일이 생기면 에이전트가 먼저 초안을 잡고 기초 설계를 수행하며, 사람은 그 결과를 확인하고 최종 의사결정을 내리는 데 집중합니다.

Google: 미래 기업은 이렇게 변합니다.

구글 클라우드가 AI Agent 2026 Report에서 정리한 다섯 가지 변화입니다.

사람이 하는 일과 에이전트가 하는 일이 다시 정의됩니다.
어떤 산업에 있든, 이 변화는 이미 시작됐습니다.

01

Agents for every employee

사람은 지휘 · 검수, 실행은 에이전트가.

02

Agents for every workflow

일은 사람 → 시스템 → 사람의 판단으로 흐른다.

03

Agents for your customers

고객이 묻기 전에 에이전트가 먼저 응대한다.

04

Agents for security

보안 알림에서 스스로 대응한다.

05

Agents for scale

인재 업스킬링이 기업의 핵심 동력이 된다.

기업이 바뀌면, 업무도 바뀝니다.
여러분의 업무는 어디쯤 와 있나요?

세상은 이미 AI-native로 옮겨가고 있습니다.

아직 이른 지금이 기회입니다.
4주간 실제 내 업무를 에이전트 기반으로 다시 설계하고, 지금 전환을 시작하세요.

02 · DNA Shift

AI-native는 어떻게 되는 것인가요?

AI-native 전환은 다음 6개 축이 변해야합니다. 4주간 본인 업무 안에서 이 축을 직접 옮깁니다.

Mindset 일에 임하는 사고방식의 변화
Axis 01

오케스트레이터

Orchestrator Mindset

직접 실행하는 사람이 아니라, 여러 AI 에이전트가 일하도록 지휘하고 검수하는 사람.

Axis 02

AI 우선주의

Reflexive Build

새로운 업무를 받을 때 "AI가 먼저 어디까지 할 수 있을까?"를 먼저 묻는 습관.

Craft 에이전트에게 일을 맡기는 실제 기술
Axis 03

컨텍스트 엔지니어링

Context Engineering

AI가 제대로 일할 수 있도록 문서, 히스토리, 기준, 도구를 컨텍스트로 정리하는 능력.

Axis 04

스펙 기반 지시

Spec-Driven Delegation

한 번 쓰고 버리는 프롬프트가 아니라, 다시 실행 가능한 업무 지시서와 기준을 만드는 방식.

Axis 05

에이전트 스킬 빌딩

Skill Authoring

반복되는 노하우를 개인의 감각에 묶어두지 않고, 재사용 가능한 AI 작업 단위로 패키징하는 능력.

System 최종 산출물이 시스템으로 굳어지는 단계
Axis 06

산출물 중심 자동화

Artifact-First Pipeline

채팅 기록이 아니라, 편집·공유·버전 관리가 가능한 실제 산출물 중심으로 업무를 운영하는 방식.

03 · Curriculum

4주 커리큘럼

사전 안내와 환경 세팅은 별도 영상으로 안내합니다.

매주 수업 후 미션이 부여되며, 약 2~4시간 집중해서 과제할 수 있는 시간이 필요합니다.

  1. QO QO Lab · Boarding
    W01 Foundation
    W02 Tooling
    Class
    Foundation
    Gate
    A · 01
    Mission
    지시서 1건
    Hours
    2–4h
    Week 01 · Boarding DEP

    Foundation

    에이전트와 일하기

    • AI 에이전트 환경 설계와 최적화
    • Claude Code CLI로 시작하기
    • 컨텍스트 모으기
    • iteration + variation
  2. QO QO Lab · Boarding
    W02 Tooling
    W03 Orchestrate
    Class
    Tooling
    Gate
    B · 02
    Mission
    자동화 1건
    Hours
    2–4h
    Week 02 · In Flight VIA

    Tools

    에이전트에게 도구 쥐여주기

    • MCP의 역할 이해하기
    • Filesystem·Browser·Notion 등으로 에이전트 활동 범위 넓히기
    • 본인 업무 자동화 1건을 에이전틱 시스템으로 설계하기
    • 파일럿 실행하고 실패 분석·개선 사이클 돌리기
  3. QO QO Lab · Boarding
    W03 Orchestrate
    W04 Demo
    Class
    Orchestrate
    Gate
    C · 03
    Mission
    멀티 에이전트
    Hours
    2–4h
    Week 03 · In Flight VIA

    Orchestration

    멀티 에이전트 오케스트레이션

    • 여러 에이전트가 역할을 나누고 협업하는 구조 만들기
    • 결과물을 서로 넘기는 handoff 설계하기
    • human-in-the-loop 지점 정하기
    • 원격 실행과 스케줄러 (feat. 오픈클로)
  4. QO QO Lab · Arrival
    W04 Demo Day
    SYS Live
    Class
    Demo
    Gate
    D · 04
    Mission
    2분 데모
    Hours
    2–4h
    Week 04 · Arrival ARR

    System

    나만의 작동하는 에이전틱 시스템

    • 에러 핸들링·API 비용 관리·자격증명 보안 다루기
    • 본인이 만든 에이전트 시스템 라이브로 시연하기
    • 2분 데모 발표하고 피드백 받기
    • 다음 30일 자동화 로드맵 설계하기

05 · For Who

누구를 위한 수업인가요?

해당되는 상황이 하나라도 있다면, 지금 시작할 이유는 충분합니다.

  • 유튜브와 SNS에 올라오는 AI 트렌드에 흔들리지 않고 나만의 시스템을 만들고 싶다.
  • VOD 온라인 과정에 결제를 해봤는데 완강하기 어렵고, 실제로 업무가 바뀌는 경험을 하지 못했다.
  • 툴에 대해 배우는 강의가 아니라, 실제 내 업무 시스템을 바꾸고 싶다.
  • 지식 전달이 아니라, 실제로 현업에서 사용하고 고민하며 겪은 노하우와 인사이트를 얻고 싶다.
  • 숫자가 아니라 막히는 부분과 업무 맥락의 차이를 피드백 받고 코칭 받고 싶다.

04 · After 4 Weeks

4주 뒤, 본인 업무는
어떻게 달라지나요?

After 4 Weeks

직장인

전환 전

새 업무가 떨어지면 매번 직접 처리하거나 임시 프롬프트로 끝냅니다.

→ 전환 후

조직에서 AI를 가장 잘 다루는 사람으로 자리잡고, 평가·승진에서 결과물로 증명합니다.

리더 · 임원

전환 전

회의에서 AI 안건이 올라오면 두루뭉술하게 끄덕입니다.

→ 전환 후

AI에 대해 자기 언어로 말하고, 팀에 어떻게 AI를 구성·도입할지 방향이 잡힙니다.

개인사업자

전환 전

운영·반복 업무를 혼자 다 처리하느라 매출 만드는 일에 시간이 모자랍니다.

→ 전환 후

월 구독료만으로 24/7 일하는 에이전트 직원이 합류하고, 본인은 매출과 의사결정에 시간을 씁니다.

커리어 전환자

전환 전

이력서에 “AI 도구 사용 경험” 한 줄로 끝납니다.

→ 전환 후

인터뷰에서 자기만의 AI 시스템을 설명하고, GitHub 레포 자체가 포트폴리오가 됩니다.

06 · For Who

어떤 분께 맞는 과정인가요?

01

이미 여러 AI 강의·VOD를 결제해봤지만, 막상 본인 환경·데이터·문서 양식에서는 적용이 막혔던 분

02

일반 사례·예시 코드로는 안 풀리는, 내 컴퓨터·내 워크플로우에서만 나는 막힘을 1:1로 끝까지 풀어야 하는 분

03

일회성 프롬프트가 아니라 본인 업무 흐름 자체를 시스템으로 만들어, 매주 반복되는 시간을 회수하고 싶은 분

04

팀의 AI 도입 방향·운영 룰을 정해야 하는 위치라, 본인이 먼저 검증을 끝내고 팀에 전달해야 하는 분

05

취업·이직·커리어 전환을 준비하며, 이력서·포트폴리오·면접에서 "AI로 무엇을 만들고 운영해봤는지"를 구체적으로 보여줘야 하는 분

06

1인 사업자·프리랜서로 기획·제작·운영·CS를 혼자 감당하느라, AI로 본인을 대체할 운영 시스템을 직접 만들어야 하는 분

특히 이런 분들께 추천드립니다.

평가·승진·사내 AI 챌린지처럼 "AI로 무엇을 바꿨나"를 결과물 한 건으로 증명해야 하는 분. 산출물 한 건이 수강료의 수 배~수십 배 가치를 만드는 자리에 계신 분.

07 · Instructor

누가 이 워크숍을
이끄나요?

5년+ AI 교육 현장, 7곳+ 글로벌 기업·공공기관 협업, 교육 평점 4.9 / 5.0.

그 안에서 실제로 통한 흐름만 추려, 이 4주에 담았습니다.
수백 번의 시도 끝에 남은 것만, 여기 담았습니다.

Samsung SDS Porsche Microsoft LG CNS Google.org 로봇산업진흥원 용인교육지원청 강동송파교육지원청
이우빈 강사

Instructor Profile

이우빈

안녕하세요, QO Lab을 운영하고 있는 이우빈입니다.
저는 그동안 여러 글로벌 기업과 공공기관 현장에서 AI 교육과 시스템 도입을 함께 설계해왔고, AI 실무를 주제로 한 책 두 권을 집필하며 그 경험을 정리해왔습니다. 그중에서도 특히 비개발 직군 분들이 자신의 업무를 AI로 직접 개선하고, 나만의 일하는 방식으로 전환해가는 과정을 가장 깊이 있게 다뤄왔습니다. 이 4주는 그 현장에서 실제로 효과가 있었던 흐름만 선별해 담은 과정입니다.

4.9 교육 평점
5년+ AI 교육
10곳+ 협업 기관
2권 저서

강의 · 협업 이력

  • Samsung SDS — SFT AI 트랙 프로젝트 리드
  • Porsche — Bee'lieve in Dreams 운영
  • Microsoft — AI Cloud Web App 과정 개발
  • LG CNS — AI 교육 프로그램 멘토
  • Google.org — AI ESG 교육 개발
  • 로봇산업진흥원 — 빅데이터 활용 마이스터 로봇화 강사
  • 용인교육지원청 — 영재원 선발과정 AI 시스템 리드
  • 강동송파교육지원청 — AI 역량 강화 연수 리드
  • Google Workspace · AI 기반 업무 자동화 강의
  • 그 외 강의 · 자문 활동 다수

주요 경력

  • Quiet Operators Lab 운영 (현)
  • AI 개발자·교육자·빌더 · 글로벌 기업·공공기관 10곳+ 협업
  • Amber 창업 및 런칭 — AI 기반 육아 코파일럿, 아이 정체성 데이터의 장기 보관·관리 기능을 갖춘 B2C 서비스 기획·개발

학력

  • University of Toronto · Molecular Biology 학사 졸업
  • Concordia University · Cyber Security 석사 재학

저서

  • AI 파이썬 실무 교과서 — 저자
  • AX Revolution — 공저 (2026 출간 예정)

08 · Schedule

언제·어디서·
어떻게 진행되나요?

오프라인 소수정예 4주 워크샵. 매주 토요일 오전, 강남에서.

한국어로 진행하며, 사전 셋업 안내는 별도 영상으로 제공합니다.

Price · 가격
VOD · 온라인 강의 및 원데이클래스 20 – 100만원
✓ QO Lab AI-native 워크샵 148만원
임원 대상 AI 오프라인 과정 200 – 300만원
영어권 온라인 코호트 과정 300 – 400만원
부트캠프 800만원+
포함 혜택
Claude Code Max 구독 1개월 ~16만원 상당

정가 148만원

128만원

5월 가정의 달 할인
When · 언제

매주 토요일
오전 09:00 – 12:00

5/9 · 5/16 · 5/23 · 5/30

Where · 어디서

강남 4호점 12C

강남구 강남대로 94길 10, 12층
강남역 11, 12번 출구 도보 2분

강남 Fast Five 4호점 빌딩

09 · FAQ

FAQ.

수업 · 커리큘럼

수업 외 과제 시간은 얼마나 필요한가요?

매주 수업 후 약 2~4시간이 필요합니다. 과제는 별도 예제가 아니라 본인이 가져온 업무 하나를 에이전트 시스템으로 바꾸는 작업입니다.

어떤 업무를 가져가야 하나요?

반복적으로 발생하고 입력, 판단 기준, 산출물이 비교적 분명한 업무가 좋습니다. 리서치 정리, 제안서 초안, 보고서 생성, 고객 응대 초안, 교육 자료 제작처럼 검수 가능한 업무가 적합합니다.

개별 코칭은 어떻게 진행되나요?

주차별 과제와 데모를 기준으로 리뷰합니다. 코드 자체보다 업무 정의, 에이전트 역할 분리, 검수 기준, 실패 시 복구 흐름을 중심으로 피드백합니다.

참가 대상

정말 비개발자도 가능한가요?

가능합니다. 다만 AI 도구 입문 강의는 아닙니다. Markdown으로 지시서를 쓰고, 본인 업무를 구조화할 수 있을 정도의 문서화 의지가 필요합니다.

개인과 팀 중 누구에게 더 적합한가요?

개인 수강도 가능하지만, 실제 업무 흐름을 바꿔야 하는 리더, 기획자, 운영자, 교육 담당자에게 특히 적합합니다. 팀 단위 적용을 염두에 둔 개인에게도 맞습니다.

비용 · 환불

환불 조건은 무엇인가요?

수업 시작 전까지는 전액 환불됩니다. 수업 시작 후에는 AI 환경 설계 완료, 전 회차 출석, 주차별 과제 제출, 업무 1개 선정 및 고정, 데모 발표 참여까지 모두 충족했음에도 본인의 시스템이 없다면 100% 환불합니다.

강의를 수강하기 위해 유료 툴 구독이 필요한가요?

워크숍에서는 현존 최상위 에이전틱 AI인 Claude Code Max를 기반으로 실습을 진행합니다. 월 $100의 구독료가 발생하지만, 그 이상의 생산성 혁신을 경험하실 수 있습니다. 체험 후에는 배운 개념을 토대로 다양한 가격대의 대안 서비스로 확장하는 방법도 알려드립니다.

장소 · 환경

주차는 어떻게 되나요?

최초 30분 3,600원, 이후 10분당 1,200원입니다. 기계식 주차라 입·출차에 10~20분이 소요되므로 가급적 대중교통을 이용해 주세요.

회사 보안 자료를 써도 되나요?

민감 정보, 고객 개인정보, 사내 기밀 원문은 사용하지 않는 것을 원칙으로 합니다. 필요한 경우 다른 업무 또는 익명화된 샘플 데이터와 공개 가능한 문서로 진행합니다.

5월 코호트 신청

AI-native 전환 QO Lab에서 시작하세요.

5월 코호트 신청