"ChatGPT 좀 씁니다."
이제 이 말로는 부족합니다.
조직이 궁금한 것은 하나입니다.
AI로 우리 업무를 바꿀 수 있는 사람인가?
채팅창에 질문하는 사람은 어디에나 있습니다. 하지만 그 자리에서 멈추지 않고, AI 코딩에이전트에게 지시해 민원 분류기·보고서 자동화·내부용 미니 웹앱을 직접 만들어 팀에 배포하는 사람은 아직 많지 않습니다.
바이브코딩 교육의 목표는 하나입니다. AI를 '쓰는 사람'에서 '만드는 사람'으로 넘기는 것.
The Shift
소프트웨어의 저자가 바뀌고 있습니다.
2025년 2월, OpenAI 공동 창립자 안드레이 카파시는 "vibe coding"이라는 단어로 지금의 변화를 짚었습니다. 사람이 자연어로 의도를 말하면 AI가 코드를 쓰고, 사람은 방향을 잡고 결과를 검증한다. 코드를 작성할 줄 모르는 기획자·공무원·마케터가, 지금껏 개발자에게 맡겨 왔던 작은 소프트웨어를 자기 손으로 만들기 시작했습니다.
조직이 보고 있는 것은
'AI 활용'이 아니라 'AI 실행'입니다.
도입률 수치는 더 이상 자랑거리가 아닙니다. 2026년의 질문은 "AI를 쓰느냐"가 아니라 "AI로 조직의 일을 실제로 바꾸고 있느냐"입니다. 그 간격이 바이브코딩이 메우는 자리입니다.
McKinsey · The State of AI 2026
88%
조사된 기업의 88%가 적어도 하나의 업무에 생성형 AI를 도입했다고 답했습니다. 하지만 실제 수익에 유의미한 영향을 보고한 비율은 극히 일부였습니다.
Gartner · Composable Enterprise
LOW-CODE
2026년까지 신규 비즈니스 애플리케이션의 상당 비중이 비개발자가 참여한 로우코드·노코드 환경에서 만들어질 것으로 전망했습니다.
Carta · Solo Founders Report
36.3%
1인 창업 스타트업 비중이 2019년 23.7%에서 2025년 상반기 36.3%로 올랐습니다. 혼자서 소프트웨어를 만들 수 있는 환경이 그 뒤에 있습니다.
Microsoft · LinkedIn Work Trend Index
71%
리더의 71%가 AI 역량이 없는 경력자보다 AI 역량을 가진 경험이 적은 지원자를 선호한다고 답했습니다. 조직 안에서는 더 뚜렷해집니다.
공공에서도 2026년 N2SF 공모로 공공기관 업무PC에서 생성형 AI 활용 환경이 본격 시작되었고, 민간은 AI 코딩에이전트(Cursor·Claude Code·Copilot)가 사실상 표준 도구가 되었습니다. 조직이 바이브코딩 교육을 찾기 시작한 이유입니다.
조직이 보고 싶은 것은 "AI를 배웠는가"가 아니라 "AI로 무엇을 바꿨는가"입니다.
솔직한 이야기
유튜브의 'AI 활용법'은
이미 모두가 봤습니다.
ChatGPT 활용법Claude 활용법Gemini 활용법NotebookLM 활용법
이런 강의는 누구나 듣고, 누구나 씁니다. 모두가 아는 것은 역량이 아닙니다. 바이브코딩 교육이 가르치는 것은 AI를 PC·브라우저·데이터·로컬 모델과 연결해 실제로 돌아가는 도구를 만드는 방법입니다. 채팅창 안이 아니라, 채팅창 바깥에서 일합니다.
주간 보고에 이렇게 쓰실 겁니까?
BEFORE
ChatGPT로 보고서 초안 작성
Copilot으로 아이디어 검토
프롬프트 모범 사례 공유
생성형 AI 사용 가이드 배포
조직은 "그래서 뭐가 바뀌었나"를 묻습니다.
AFTER
민원 500건을 자동 분류하는 내부 도구를 2시간 만에 제작
주간 KPI 보고서를 자동 생성하는 Python 스크립트 배포
팀 전용 신청·관리 미니 웹앱을 개발자 없이 운영
CSV→대시보드 변환기를 사내 공유해 20명이 사용
"AI를 씁니다"가 아니라 "AI로 이것을 만들었습니다"로 말이 바뀝니다.
팀장이 물을 때,
툴 이름을 말해서는 답이 안 됩니다.
"우리 팀은 매주 100건이 넘는 민원을 수작업으로 분류합니다. AI로 어떻게 바꿀 수 있습니까?"
"ChatGPT에 민원을 넣어 분류하면 될 것 같습니다."
"민원 유형별 분류 규칙을 자연어로 설계하고, Claude Code에게 로컬 분류기를 만들게 한 뒤 결과를 Excel로 떨어뜨리는 작은 도구를 2시간 안에 만들어 팀에 배포하겠습니다. 비슷한 분류기를 바이브코딩 교육에서 직접 만들어 본 경험이 있습니다."
"분기 KPI 보고를 매번 손으로 모읍니다. AI를 쓴다면 어떻게 자동화하겠습니까?"
"프롬프트를 잘 짜서 요약하도록 하겠습니다."
"데이터 수집 → 지표 계산 → 요약 생성 → 보고서 템플릿 반영까지 하나의 Python·HTML 파이프라인으로 설계해 매주 자동 실행되게 하고, 저와 팀장이 결과만 검증하는 구조로 만들겠습니다."
현장에서 필요한 것은 AI 지식이 아니라 'AI로 일을 만드는 사고방식'입니다.
이 교육은 AI 소개로 끝나지 않습니다.
과정이 끝나면 4종의 결과물이 남습니다.
OUTPUT 01
업무 자동화 미니 도구
조직의 반복 업무 하나를 선정해 PowerShell·Excel VBA·Python 중 적합한 도구로 자동화합니다. 수강생의 PC에서 그대로 돌아갑니다.
조직 활용: 월말·주간 반복 업무 즉시 적용
OUTPUT 02
팀 내부용 미니 웹앱
HTML·CSS·JavaScript 또는 Lovable·Claude Code로 신청·관리·조회용 1페이지 웹앱을 만듭니다. 개발자 없이 수강생이 직접 유지 보수합니다.
조직 활용: 공용 폼·대시보드·조회 도구
OUTPUT 03
AI 코딩에이전트 워크플로우
Cursor·Claude Code에 조직 문서·규정·데이터를 연결해 "지시 → 코드 생성 → 검증" 사이클을 체화합니다. MCP·Skill 활용 포함.
조직 활용: 반복 설계·분석 업무 가속화
OUTPUT 04
조직 바이브코딩 적용 설명서
우리 조직의 어떤 업무에, 어떤 AI 도구와 데이터를 조합해, 어떻게 바이브코딩을 적용할 것인지를 1~2페이지로 정리합니다.
조직 활용: 내부 확산·전사 공유 자료
바이브코딩은 개발자만의 스킬이 아닙니다.
기획 / 전략
시장자료 수집기
경쟁사 비교 대시보드
보고서 자동 구조화
데이터 기반 의사결정 도구
기획안 프로토타입
마케팅 / 영업
VOC 분류기
고객 세분화 도구
콘텐츠 생성 파이프라인
경쟁사 모니터링
영업자료 자동 생성
HR / 경영지원
채용자료 정리기
교육 데이터 분석
규정·문서 검색 챗봇
보고서 자동화
반복 행정업무 개선
재무 / 회계
Excel 자동화
재무 데이터 요약
이상값 탐지기
정기 보고 자동화
데이터 시각화 도구
공공 / 행정
민원 분류·요약
정책자료 조사기
보고서 초안 생성
데이터 행정 도구
폐쇄망 로컬 AI
연구 / 기술
논문 조사 도구
기술자료 요약
데이터 분석 파이프라인
코드 보조
실험 결과 시각화
업무가 무엇이든, AI를 '내 업무 흐름에 연결하는 능력'이 핵심입니다.
Curriculum · 샘플 1DAY (8시간)
배우는 기술보다 중요한 것은
교육 뒤 무엇을 돌리고 있느냐입니다.
아래는 1일 집중 과정 표준안입니다. 조직 요청에 따라 2~3일 심화, 분기형 트랙, 폐쇄망 전용 운영 등으로 재설계합니다.
09:00–10:00
바이브코딩이 무엇인가
카파시의 명명 · 자기회귀 LLM과 코딩에이전트의 차이 · 할루시네이션·보안·검증 · 조직 도입 사례
→ 바이브코딩을 조직 언어로 설명하는 기본 어휘
10:00–11:00
AI 코딩에이전트에게 일 시키는 법
맥락·목표·자료·출력형식 설계 · Cursor·Claude Code 실습 · 자연어 지시 → 코드 → 검증 사이클
→ "채팅"이 아니라 "지시"로 전환
11:00–12:30
PC와 오피스를 제어하기
PowerShell/CMD · Excel VBA · Python 자동화 · 파일·폴더·크롤링
→ OUTPUT 01: 업무 자동화 미니 도구
13:30–15:00
브라우저를 실행 환경으로 다루기
HTML·CSS·JavaScript · Node.js · 브라우저 콘솔 · API·RSS·JSON으로 외부 데이터 연결
→ OUTPUT 02: 팀 내부용 미니 웹앱
15:00–16:30
AI 코딩에이전트로 데이터 다루기
Excel/CSV 구조 이해 · AI 기반 분석 · 인사이트 도출 · 시각화 자동 생성
→ OUTPUT 03: 분석·시각화 워크플로우
16:30–17:20
MCP·Skill·로컬 AI까지
MCP·Skill로 코딩에이전트 확장 · Ollama·llama.cpp 로컬 모델 · 폐쇄망·행정망 적용 패턴
→ 폐쇄망에서도 작동하는 바이브코딩
17:20–18:00
우리 조직에 바이브코딩 심기
결과물 정리 · 적용 로드맵 · 내부 공유 자료 · AI 윤리·검증·보안 체크리스트
→ OUTPUT 04: 조직 바이브코딩 적용 설명서
Our Method
개발자를 만드는 교육이 아닙니다.
AI 시대에 PC를 보는 눈을 바꾸는 교육입니다.
생성형 AI 자체를 가르치는 것이 아닙니다. LLM과 코딩에이전트를 활용해 내가 쓰는 PC와 업무도구의 능력을 확장하고, 반복업무를 자동화하고, 조직의 생산성을 높이는 방법을 가르칩니다. 그 과정이 그대로 조직의 자산이 됩니다.
SCOPE 1
PC와 오피스를 제어합니다
PowerShell·CMD로 윈도우와 파일을 제어하고, Excel VBA·Power Query로 엑셀 업무를 자동화하며, Python과 라이브러리로 '개발자 영역'이라 여겼던 업무자동화 프로그램과 데이터 처리 도구를 직접 만들어봅니다.
PowerShellCMDExcel VBAPower QueryPython
SCOPE 2
브라우저를 실행 환경으로 다룹니다
HTML·CSS·JavaScript, Node.js, 브라우저 콘솔로 웹페이지형 업무도구·데이터 분석기·파일변환기·문서편집기를 만들고, API·MCP·RSS·XML·JSON으로 외부 데이터와 프로그램을 연결합니다.
HTML·CSS·JSNode.jsConsoleAPIRSS·XML·JSON
SCOPE 3
AI 코딩에이전트를 활용합니다
채팅창에 질문하는 수준을 넘어, AI 코딩에이전트에게 일을 시키고 결과물을 받아내는 방법을 익힙니다. Ollama, llama.cpp 같은 로컬 AI, MCP와 Skill을 통한 기능 확장, AI Harness까지 개념과 시연으로 다룹니다.
CursorClaude CodeOllamallama.cppMCPSkillAI Harness
SCOPE 4
확장자를 읽는 눈을 만듭니다
코딩을 잘하는 개발자가 되라는 것이 아닙니다. 확장자의 역할을 이해하고, 필요한 코드와 자동화 로직은 LLM과 함께 만들어 직접 실행해보는 것. 그 경험이 조직 안에서 말할 수 있는 진짜 역량이 됩니다.
.py.ps1.bas.html.js.json.xml
AI를 채팅창 안에서만 쓰는 것이 아니라, PC와 프로그램, 데이터, 로컬 모델을 연결해 실제로 일을 수행하는 시스템으로 확장합니다. 이것이 조직 안에서의 차이가 됩니다.
600개 이상 기업·공공기관 현장에서
AI·데이터 교육을 수행해온 CDSA
바이브코딩은 유튜브 트렌드가 아니라 실제 조직에서 돌리는 기술입니다. CDSA는 중앙정부·지자체·공기업·대기업·학계 600개 이상 기관 현장에서 AI·데이터·업무자동화 교육을 수행해 왔고, 그 경험을 비개발자용 바이브코딩 커리큘럼으로 다시 설계했습니다.
삼성전자 인재개발원LG에너지솔루션카카오엔터테인먼트KCC한진그룹풀무원행정안전부NIA인사혁신처국민건강보험공단KOTRAKAIST외 다수
Proven
600+
600개 이상 기관 현장에서 검증된 교수법과 바이브코딩 커리큘럼
행정안전부한국지능정보사회진흥원(NIA)인사혁신처법무부통계청병무청소방청방위사업청통일부농촌진흥청식품의약품안전처국민건강보험공단국민연금공단한국토지주택공사(LH)한국도로공사한국전력공사KOTRA한국국제협력단(KOICA)행정안전부한국지능정보사회진흥원(NIA)인사혁신처법무부통계청병무청소방청방위사업청통일부농촌진흥청식품의약품안전처국민건강보험공단국민연금공단한국토지주택공사(LH)한국도로공사한국전력공사KOTRA한국국제협력단(KOICA)
삼성전자 인재개발원SK텔레콤LG에너지솔루션LG그룹(인화원)카카오엔터테인먼트한진그룹KCC풀무원유한양행CJ프레시웨이롯데정밀화학한화투자증권신세계아이앤씨코레일유통KAIST연세대학교한양대학교 ERICA한국기술교육대삼성전자 인재개발원SK텔레콤LG에너지솔루션LG그룹(인화원)카카오엔터테인먼트한진그룹KCC풀무원유한양행CJ프레시웨이롯데정밀화학한화투자증권신세계아이앤씨코레일유통KAIST연세대학교한양대학교 ERICA한국기술교육대
Work by AX — YouTube
어떻게 가르치는지
영상으로 먼저 확인하십시오.
유튜브 「신성진 · Work by AX」 채널의 인기 영상입니다. 카드를 누르면 페이지 이탈 없이 바로 재생됩니다.
Confidence
"조직 안에서도, 1인으로도,
그대로 작동합니다."
우리는 바이브코딩이 어떻게 '체화'되는지 알고 있습니다. 600개 이상 기관 현장에서 검증한 교수법은, 교육이 끝났을 때 '들은 것'이 아니라 '돌아가는 도구'를 남기도록 설계되어 있습니다. 하루 뒤, 조직 안에는 4종의 결과물이 들어와 있습니다.
같은 조직.
같은 생성형 AI 도구.
같은 가이드라인.
그런데 어떤 팀은
직접 만들어낸 도구로 일하고 있습니다.
앞으로 조직이 묻는 질문은 "AI를 쓰십니까?"에서 끝나지 않을 것입니다.
"AI로 무엇을 만들어 돌리고 있습니까?"
그 질문에 보여줄 답을 조직 안에 심어 두십시오.
바이브코딩 교육 · CDSA
