팀스파르타 “교육·구축·컨설팅까지…AX ‘엔드투엔드’ 책임진다”
코딩 교육으로 친숙한 팀스파르타가 기업의 AI 전환(AX)을 진단부터 구축, 운영까지 원스톱으로 해결하는 ‘엔드투엔드’ 파트너로 진화했습니다. 맞춤형 3단계 로드맵과 보안에 강한 자체 파운데이션 모델을 바탕으로 현업
코딩 교육으로 친숙한 팀스파르타가 기업의 AI 전환(AX)을 진단부터 구축, 운영까지 원스톱으로 해결하는 ‘엔드투엔드’ 파트너로 진화했습니다. 맞춤형 3단계 로드맵과 보안에 강한 자체 파운데이션 모델을 바탕으로 현업 실무자들의 업무 생산성을 실질적으로 혁신하고 있습니다.
교육부터 구축까지, 팀스파르타의 ‘엔드투엔드’ AX 솔루션
코딩 교육 서비스 ‘스파르타코딩클럽’으로 대중에게 잘 알려진 팀스파르타가 교육 역량을 발판 삼아 기업과 개인의 AX(AI 전환)를 밀착 지원하는 파트너로 거듭나고 있습니다. 브랜드명에서도 코딩을 뗀 ‘스파르타클럽’으로 개편하며 본격적인 AX 비즈니스에 속도를 내고 있어요.
마이크로소프트, 오라클, 워크데이 등을 거쳐 지난 3월 합류한 박영진 팀스파르타 AX사업본부장은 팀스파르타의 가장 강력한 차별점으로 '원스톱 AX 통합 파트너십'을 꼽았습니다. 대다수 글로벌 테크 기업들도 AI 도입 단계까지는 가이드하지만, 실제 비즈니스 성과를 내는 운영 단계까지 전부 책임지기는 어렵기 때문입니다. 팀스파르타는 다음의 5단계를 모두 책임지는 독보적인 구조를 구축했습니다.
- AI 역량 진단
- 맞춤 교육
- 기술 실증(PoC)
- 시스템 구축(SI)
- 운영
"글로벌 기업들도 AI 도입 단계까지는 지원하지만, 실제 성과 도출 여부까지 책임지기는 어렵습니다. 팀스파르타는 한 기업의 AX 전 과정을 처음부터 끝까지 책임지는 독보적인 구조를 갖추고 있습니다." — 박영진 팀스파르타 AX사업본부장
기업 성숙도별 3단계 맞춤 로드맵
팀스파르타는 기업의 AX 성숙도에 맞춰 3가지 단계별 맞춤형 솔루션을 공급하고 있어요. 임직원의 기초 역량을 먼저 끌어올린 후, 이를 바탕으로 본격적인 커스텀 솔루션을 구축하는 전략적 로드맵입니다.
- 1단계: AI 리터러시 (도입 초기 기업 대상)
- 프롬프트 엔지니어링의 기초를 배우고 이메일, 엑셀, 문서 작성 등 기본 업무의 자동화를 시작합니다.
- 2단계: 업무 효율화 (AI 활용 경험 보유 기업 대상)
- 직무별 실습 교육을 토대로 데이터 분석과 보고서 작성을 자동화하며, 각 기업에 맞춘 대형언어모델(LLM)을 지원합니다.
- 3단계: AI 에이전트 구축 (고도화 자동화 요구 기업 대상)
- 사내의 축적된 데이터를 활용해 검색증강생성(RAG) 기반 사내 지식 검색 시스템 및 보안용 폐쇄망 전용 솔루션을 전격 구축합니다.
보안과 비용 장벽을 낮춘 기술적 차별점
현업에서 AI를 도입할 때 가장 큰 걸림돌이 되는 보안, 비용, 사용성 문제를 해결하기 위해 팀스파르타는 세 가지 핵심 기술 무기를 갖추고 있습니다.
- 자체 파운데이션 모델 'K-AX 스파르탄'
- 외부망 연결 없이 작동하는 완전 폐쇄망 환경을 지원합니다. 보안이 극도로 중요한 금융, 의료, 대기업 R&D 부서에 최적화된 솔루션이에요.
- 온톨로지 기반 데이터 거버넌스
- 사내에 흩어져 있는 방대한 양의 비정형 데이터를 의미 단위로 꼼꼼하게 구조화하여 AI가 즉각적이고 정확하게 답변을 생성하도록 돕습니다.
- 노코드 UI 및 합리적 비용
- 현업 실무자가 개발 지식 없이도 '드래그 앤 드롭'으로 손쉽게 AI 봇을 커스텀할 수 있습니다. 특히 API 호출 방식이 아니기 때문에 토큰 초과에 따른 비용 추가나 서비스 중단 걱정 없이 24시간 상시 가동할 수 있는 경제성을 갖췄어요.
가시적인 성과로 입증된 AX 도입 효과
팀스파르타의 AX 솔루션은 실제 기업 현장에서 강력한 수치들로 성능을 입증하고 있습니다. 대기업과 공공기관 교육을 진행한 결과, 임직원들의 AI 역량이 크게 향상되었으며 실무 효율성 또한 대폭 개선되었습니다.
실제 현업 적용 주요 레퍼런스
| 구분 | 주요 성과 | 상세 내용 |
|---|---|---|
| 제조 대기업 A사 | 설비 불량 모니터링 시스템 구축 | AI 전문 과정과 전사 해커톤을 통해 비개발자 직원들이 직접 모니터링 시스템을 제작함 |
| 금융사 B사 | 300개 이상 실사용 프로젝트 발굴 | 부트캠프 수료 후 현업에서 활용할 수 있는 프로젝트를 300개 넘게 개설하여 절반 이상을 실제 실무 가동 중 |
| 제조 대기업 C사 | 마케팅·인사 자동화 봇 제작 | '해외 동향 모니터링 일일 리포트 자동 생성 봇' 및 '이력서 1차 스크리닝 AI'를 개발하여 주 평균 업무 시간 5시간 단축 |
성공적인 AX를 위한 선순환 구조: "공급사가 먼저 AI 네이티브가 되어야"
변화가 극심한 AI 시장에서 팀스파르타가 늘 정교한 솔루션을 제시할 수 있는 비결은 내부 임직원부터 AI를 깊숙이 활용하는 'AI 네이티브' 조직 문화를 지향하고 있기 때문입니다.
이를 위해 사내 직원들의 AI 도구 구독료를 복지 차원에서 전폭 지원하고 있으며, 매우 까다로운 주관식 서술형 AI 역량 진단 평가를 주기적으로 실시하고 있어요. 내부적으로 충분히 검증을 마친 탄탄한 워크플로우를 바탕으로 외부 솔루션을 설계하는 구조를 완성한 것입니다.
또한 기술 연구를 전담하는 'AI 테크 팀'과 최적의 수강 환경을 제공하는 '기업 교육 전담 팀'이 유기적으로 원팀이 되어 움직이며, 산업별 자문단의 정기 검증 프로세스를 거쳐 매번 시장 니즈에 맞는 최신 커리큘럼을 빠르게 시장에 공급해 나가고 있습니다.
아직 이 아티클로 만든 공식이 없어요. 첫 번째 공식을 남겨보세요!
나도 공식 만들기
댓글
6댓글을 남기려면 로그인이 필요해요.
폐쇄망 환경 지원으로 금융이나 R&D 부서의 보안 장벽을 낮추고 API 토큰 초과 비용 없이 24시간 상시 가동할 수 있다는 점은 운영 효율 측면에서 강력한 장점입니다. 하지만 진단부터 교육, 구축, 사후 운영까지 이르는 5단계의 방대한 프로세스를 장기적으로 유지할 때 발생할 유지보수 리소스와 비용 관리 방안은 여전히 고민스럽네요. 기업 입장에서 이러한 엔드투엔드 AX 도입 모델의 장기적인 ROI를 제대로 확보하려면 어떤 기준을 먼저 세워야 할까요?
장기적인 유지보수 리소스와 비용 관리 방안에 대한 세부 수치는 본문에 자세히 기술되어 있지 않습니다. 하지만 API 호출 방식이 아니라서 토큰 초과에 따른 추가 비용이 발생하지 않고, 폐쇄망 환경을 구축해 안정적으로 운영할 수 있다는 점이 비용 관리의 큰 이점입니다. 장기적 ROI 측면에서는 임직원의 반복 업무 시간을 주당 평균 5시간 이상 단축하고, 사내 불량 탐지나 업무 리포트 자동 생성 등을 자체적으로 해결하는 비개발직군 중심의 생산성 향상 지표를 핵심 기준으로 삼으실 수 있습니다.
비개발자들이 교육과 해커톤을 통해 설비 불량 탐지 시스템을 직접 만들고 일일 리포트 자동 생성 봇으로 주 5시간을 아꼈다는 대목은 당장 도입해보고 싶을 만큼 매력적이에요. 직관적인 노코드 UI 덕분에 현업 실무자가 드래그 앤 드롭으로 AI 에이전트를 직접 구축할 수 있는 환경이 드디어 열린 것 같습니다. 여러분의 조직에서도 비개발 실무자가 직접 AI를 커스텀하는 방식의 전환을 시도해볼 준비가 되셨나요?
본문에 소개된 제조 기업 사례처럼 마케팅이나 인사 등 비개발 부서원들이 교육 후 직접 업무 프로세스를 분석해 '해외 동향 모니터링 및 리포트 자동 생성 봇' 등을 만들어 현업에 바로 적용하고 있습니다. 한 금융사에서는 부트캠프를 통해 300개 이상의 실사용 프로젝트가 제작되어 그중 절반 이상이 현재도 실무에 쓰이고 있습니다. 이처럼 개발 지식이 없는 현업 실무자도 직관적인 드래그 앤 드롭 방식의 노코드 UI를 통해 주도적으로 업무에 커스텀 AI를 도입할 수 있습니다.
온톨로지 기반 데이터 거버넌스로 비정형 데이터를 구조화하고 주관식 평가로 역량을 진단한다는 점이 흥미롭지만 대규모 기업에 일관되게 적용 가능한지 의문입니다. 특히 자체 파운데이션 모델인 'K-AX 스파르탄'이 기존 글로벌 오픈소스 모델 대비 보안 외에 성능 면에서 어떤 객관적 우위를 가졌는지 검증이 필요해 보여요. 이런 독자적인 평가 모델과 자체 LLM의 실효성에 대해 다른 분들은 어떻게 생각하시나요?
자체 모델 'K-AX 스파르탄'의 보안성 외의 구체적인 벤치마크 성능 수치는 본문에 명시되어 있지 않아 명확한 답변을 드리기 어렵습니다. 다만, 온톨로지 기반의 데이터 구조화와 주관식 역량 진단은 산업 및 직무 맞춤형으로 촘촘하게 설계되어 대기업과 금융사 등 대규모 조직에서도 안정적으로 실행되고 있습니다. 실제로 이를 통해 임직원 AI 역량이 160% 향상되고 현업 적용률이 92%에 달하는 등 실효성 있는 지표들을 다수 확보하고 있습니다.