생성형 AI 역량 진단이란
생성형 AI 역량 진단은 직원이 생성형 AI를 업무에 실제로 올바르게 쓰는지 재는 일입니다. 프롬프트를 잘 쓰는지뿐 아니라, 기밀을 AI에 넣지 않는지, AI가 낸 결과를 확인하는지까지 봅니다.
AIQ는 객관식 시험 대신 실무 과제를 줍니다. 과제 자료에는 개인정보, 대외비, 사실 오류를 일부러 심어 둡니다. 응시자가 AI와 일하는 과정이 그대로 기록되고, 그 기록이 채점의 근거가 됩니다.
기존 방식과 다른 점
| 구분 | 객관식 시험 | 교육 수료 | AIQ |
|---|---|---|---|
| 보는 것 | 아는 것 | 들은 것 | 실제로 AI와 일하는 과정 |
| 위험한 습관 | 드러나지 않음 | 드러나지 않음 | 기밀 입력, 검증 생략을 과정에서 잡음 |
| 결과 | 점수 하나 | 수료 여부 | 영역별 점수와 세션 기록의 근거 인용 |
| 다음 단계 | 없음 | 없음 | 약한 영역의 학습 추천과 재진단 |
해결하는 문제
생성형 AI 교육은 늘었지만, 교육이 끝난 뒤 조직은 무엇이 달라졌는지 알 수 없습니다. 객관식 점수로는 실제 업무에서 AI를 다루는 능력을 알 수 없고, 결과물만 봐서는 기밀을 입력하거나 검증을 건너뛰는 습관을 놓칩니다.
사고는 과정에서 생깁니다. 측정과 이어지지 않은 일회성 특강으로는 행동이 바뀌지 않습니다. 진단, 학습, 재진단이 한 흐름으로 이어져야 합니다.
주요 기능
실기 진단
회의록으로 메일 쓰기, 고객 명단 정리하기 같은 실무 과제를 AI 작업창과 함께 수행합니다. 과제 자료에는 기밀과 오류가 심어져 있습니다.
이중 채점
기밀 유출, 사실 오류, 필수 항목처럼 잴 수 있는 것은 코드가 같은 기준으로 채점하고, 프롬프트와 산출물의 품질은 AI 심사가 체크리스트와 근거 인용으로 채점합니다.
영역별 리포트
리스크 관리, 검증 습관, 과제 충실, 프롬프트 품질, 산출물 품질의 5개 축을 방사 차트로 보여 주고, "이 대목에서 기밀을 입력했습니다"처럼 세션 기록에서 근거를 인용합니다.
학습 과정
AI 강사 아바타가 내레이션하는 슬라이드 강의 34차시와 영역별 퀴즈로 약한 영역을 보강합니다. AI 튜터가 질의응답을 함께합니다.
재진단으로 변화 확인
약한 영역의 과정과 연습 모드를 추천하고, 학습 뒤 다시 진단해 전후 점수를 비교합니다.
6개 역량 영역
프롬프트 기초, 문서 작성, 데이터·표, 이미지·멀티모달, 자동화·에이전트, 리스크·윤리. 직무와 관계없는 공통 골격이고, 진단과 학습이 같은 영역 체계를 씁니다.
화면
아래는 모두 실제 서비스 화면입니다.
동작 방식
- 01실기 진단
실무 과제를 AI 작업창과 함께 풉니다.
- 02채점
코드와 AI 심사가 과정과 결과물을 함께 채점합니다.
- 03리포트
영역별 점수와 세션 기록의 근거를 보여 줍니다.
- 04학습·재진단
약한 영역을 학습하고 다시 진단해 변화를 확인합니다.
도입 대상
기업 교육·HRD 팀
임직원의 생성형 AI 활용 수준을 진단하고, 교육 전후 변화를 같은 기준으로 비교합니다.
보안·정보보호 담당
기밀을 AI에 넣는 습관이 있는지 실제 과제로 확인하고, 필요한 교육을 정합니다.
직장인 개인
실무 과제로 내 위치를 확인하고, 약한 영역부터 학습합니다.
근거
2026년 10월 기준 v0.4로 운영 중입니다. 학습 과정 34차시, 퀴즈 78문항, 실기 과제 8개, 역량 영역 6개를 갖췄습니다. 로그인 없이 진단 한 번을 끝까지 해 볼 수 있습니다. 조직 계정과 부서별 집계는 준비 중입니다. 생성형 AI 실무 교육은 기업 AI 교육에서 따로 소개합니다.
