결과 먼저 — 사장을 포함한 임원진과 실무자 약 70명이 한 자리에서 AI 에이전트 시연을 함께 참관했으며, 강의 중 "앞으로 열심히 해봐야겠다", "집에 가서 K-Skill을 다운로드해서 써보겠다"는 즉각적인 행동 의지가 확인됐다.
감탄보다 행동 의지를 끌어낸 시연 설계
이번 특강은 KB자산운용이 Claude Code를 조직 차원에서 본격 도입하기 전, 코워크(Cowork)를 활용해 AI 에이전트의 가능성을 먼저 확인하려는 목적으로 요청됐다. 일반적인 실습 강의 형태가 아니라, 의사결정자와 실무자가 함께 자리한 시연 특강으로 설계됐다.
강의의 핵심 목표는 "AI가 신기하다"는 감탄에서 끝나는 것이 아니라, "우리 업무도 이런 방식으로 에이전트화할 수 있겠다"는 구체적인 감각을 심어주는 것으로 잡았다. 기능 설명보다 금융 업무 흐름 안에서 에이전트가 어떻게 작동하는지를 보여주는 데 시간을 집중했다.
금융 업무 흐름에 맞춘 세 가지 시연
첫 번째 시연은 코워크를 활용한 공시 분석 에이전트였다. 단순 요약이 아니라 주요 변화 식별, 리스크 포인트 추출, 후속 확인 질문 생성까지 이어지는 흐름으로 구성했다. 이어서 이메일·공시·리서치 자료가 혼재하는 상황에서 AI가 업무 우선순위를 제안하는 방식도 보여줬다. AI가 사람의 판단을 대신하는 것이 아니라, 사람이 더 빠르고 정확하게 판단할 수 있도록 자료를 정리하는 역할에 초점을 맞췄다.
후반부에는 유저 데이터를 분석해 맞춤형 대시보드를 제작하는 시연으로 마무리했다. 공시 분석·우선순위 판단·대시보드 생성이 하나의 흐름으로 이어지는 모습을 보자, 참석자들이 AI를 단순 챗봇이 아닌 업무 파트너로 인식하기 시작했다.
중간에는 Claude Chat·Cowork·Claude Code의 차이, claude.md와 context·sub-agent 개념을 AB 테스트 방식으로 비교해 보여줬다. K-Skills를 통해 KBO 경기 결과나 국내 주식 가격 조회처럼 즉시 체험 가능한 사례도 함께 시연해, 무거운 업무 예시와의 균형을 맞췄다.
"앞으로 열심히 해봐야겠다." / "집에 가서 K-Skill을 다운로드해서 써보겠다."
시연 이후가 진짜 출발점
이번 특강을 통해 분명해진 것은 진짜 변화는 시연 다음에 시작된다는 점이다. 시연은 가능성을 보여주지만, 실무 적용은 각 부서의 반복 업무를 꺼내놓고 직접 에이전트로 만들어보는 과정에서 만들어진다.
AI 에이전트 교육의 다음 단계는 강의형에서 코칭형으로의 전환이다. 어떤 자료를 자주 보는지, 어떤 판단을 반복하는지, 어디까지 자동화하고 어디부터 사람이 검토해야 하는지를 함께 설계하는 과정이 필요하다. KB자산운용 특강은 그 질문을 조직 차원에서 함께 열어본 자리였다.