AI 교육·컨설팅 전문기업 콥스랩은 기업의 생성형 AI 활용 수요가 빠르게 고도화됨에 따라 에이전트 워크플로와 MCP(Model Context Protocol) 연동 중심의 실무형 교육 과정을 강화하고 있다고 밝혔다. 최근 기업 교육 현장에서는 단순한 생성형 AI 도구 체험을 넘어 실제 업무 흐름과 시스템에 AI를 연결하려는 수요가 뚜렷하게 늘고 있다.
콥스랩에 따르면 2026년 상반기 AI 교육 시수는 전년 동기 대비 약 40% 증가했으며, 같은 기간 교육 사업 매출도 약 17% 성장했다. 이는 기업과 공공기관을 중심으로 생성형 AI를 현업에 접목하려는 움직임이 확대된 결과로, 교육 목적 역시 ‘이해’에서 ‘실행’ 중심으로 빠르게 이동하고 있다는 분석이다.
특히 최근에는 문서 작성, 자료 조사, 데이터 정리 등 기본 활용 단계를 넘어 여러 도구와 시스템을 연결해 자동화 흐름을 설계하려는 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 AI 에이전트를 기반으로 반복 업무를 줄이거나, 사내 환경에 맞는 AI 활용 구조를 설계하는 교육 문의가 증가하고 있다는 것이 회사 측 설명이다.
콥스랩은 이러한 변화에 맞춰 ChatGPT 및 생성형 AI 활용 교육을 비롯해 RAG, AI Agent, MCP, 바이브코딩, LangChain, LangGraph 등으로 교육 범위를 넓히고 있다. 단순히 최신 기술을 소개하는 데 그치지 않고, 각 조직의 데이터 환경과 업무 프로세스에 맞춰 실질적인 활용 역량을 확보할 수 있도록 커리큘럼을 설계하는 것이 특징이다.
에이전트 워크플로 교육은 여러 단계의 작업을 자연어 기반으로 연결하고 자동화 흐름을 구성하는 방식에 초점을 맞춘다. 반복적으로 수행되는 문서 요약, 정보 정리, 내부 질의응답, 보고 체계 지원 등의 업무를 실제 시나리오에 맞춰 설계하고 실습함으로써 현업 적용 가능성을 높이고 있다.
MCP 연동 교육은 생성형 AI와 외부 도구, 사내 시스템, 데이터 환경을 보다 유기적으로 연결하는 방법을 다룬다. 기업들은 이를 통해 단순한 질의응답을 넘어 내부 문서 검색, 시스템 간 정보 활용, 조직 맞춤형 AI 서비스 구현 등 보다 확장된 방식의 AI 활용을 검토하고 있으며, 관련 교육 수요도 함께 확대되는 추세다.
교육 운영 방식 역시 일반 강의형이 아니라 프로젝트형 중심으로 구성된다. 교육 시작 전 참여자의 직무, 기술 수준, 개발 경험, 현업 과제를 사전에 진단한 뒤, 이를 바탕으로 실습 난이도와 목표를 조정한다. 비개발자 대상 과정은 반복 업무 자동화와 AI 활용 시나리오 설계에 초점을 맞추고, 개발자 대상 과정은 에이전트 구조 설계와 사내 연동 개발 등 보다 심화된 주제를 다룬다.
류태선 콥스랩 대표는 “기업의 AI 교육은 이제 단순한 사용법 습득을 넘어 실제 업무 프로세스를 개선하고 내부 시스템과 연결하는 방향으로 진화하고 있다”며 “앞으로도 에이전트 워크플로와 MCP 연동 중심의 심화 과정을 지속 확대해 기업이 현업에서 바로 활용할 수 있는 실전형 AI 역량 강화를 지원하겠다”고 말했다.
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