1주차 인증 (알베르 까뮈)

알

2026.11.05 07:53

소개

서비스 이름 : KPC AIQ (AI 역량진단 서비스)

한 줄 소개 이 서비스는 AI를 업무에 쓰고 있지만 자신의 AI 수준을 객관적으로 알 길이 없는 재직자와, 구성원의 AI 교육을 설계해야 하는 기업 담당자를 위한 AI 역량진단 서비스입니다.

누구의 어떤 불편인가

누가:
① 업무에 AI를 쓰는 재직자 개인
② 구성원 교육과 AI 도입을 맡은 기업·기관의 교육·인사 담당자
어떤 불편:
① 재직자는 내 AI 활용 수준이 어느 정도인지, 무엇을 더 배워야 하는지 근거 있게 알기 어렵다.
② 담당자는 조직의 AI 도입 수준과 구성원 역량을 한눈에 볼 자료가 없어 교육·컨설팅 범위를 정하기 어렵다.
지금은 어떻게 해결하나: 재직자는 스스로 점검하거나 일반 AI 강좌를 골라 듣는다. 담당자는 설문을 직접 만들거나 외부 컨설팅에 맡긴다.

쓴 AI 도구: Claude Code (유료)

이 프로젝트는 1주차 과제보다 먼저 시작을 했는데, 시간이 지나 가장 처음 입력한 문장, 질문 등이 지금은 정확히 기억나지 않습니다. 기억에 의존해 적으면 실제와 달라질 수 있어 전문을 싣지 못했습니다. 양해 부탁드립니다. ㅠㅠ

핵심 기능 (딱 1개): 재직자가 3단계(자기보고 → 지식평가 → 수행평가)로 AI 역량진단을 받은 뒤, 점수·숙련도·학습 처방이 담긴 리포트를 받는다(조직 진단도 별도로 있음).
나중에 더할 것: 백분위(응답 200건 이상 쌓이면) 기능, 응시자 수준에 맞춰 문항을 고르는 적응형 출제, 수행평가 과제 유형 확대, 교육 전후 성과 측정기

팀스파르타 「AI 활용 역량 진단」 (2026-02 발표): 자가진단 문항 + 프롬프트 시나리오 과제, 개인 리포트와 조직 대시보드, 맞춤 교육 연계
크라우드웍스 「AI 역량 진단 서비스」 (2025-06 발표): 온라인 문항 검사, 8개 역량 요소별 결과와 해설, 조직 분포와 비교

경쟁 서비스 대비 차별점

진단의 신뢰도 : 본 서비스는 자기보고식 문항, 실제 지식 평가, 수행능력 평가의 세 단계를 거치므로 진단 신뢰도가 높다. 경쟁 서비스는 자기보고식 진단에 의존하거나 실제 프롬프트 수행 과제가 없는 등 한 축이 빠져있어 신뢰도가 떨어진다(연구에 따르면 자기보고 평가와 실제 수행의 상관은 메타분석 기준 r≈.3에 불과).
근거에 기반한 출제/평가 : EU 집행위원회, OECD, 유니스코, 각종 해외 논문 등 각 문항마다 출처와 근거가 있다.
측정 오차 보고 : 리포트에 점수 범위(측정 오차)까지 보여주고, 추후 과제인 백분위를 표시한 뒤에도 신뢰구간까지 표시해 오차 범위까지 인지하게 한다.

결과 00-overview

배운 것·막힌 것

스펙주도개발(Spec Driven Development, SDD)을 활용하면 개발이 편리합니다.
기획서를 최대한 자세하고 구체적으로 적는 게 좋더라고요. 기획서 문서가 총 13개의 md 파일로 구성되어있습니다(위 캡쳐 이미지에서 6. 기획서 트리의 구조 참고). 전체 개요를 기준으로, DB 스키마, 기술 스택, UX/UI 표준, 운영 보안 등과 관련한 문서를 가지치기해서 만들었습니다.
AI의 제안을 항상 수용하지 말고, 비판적으로 내가 판단하고 피드백해야 기획서가 더 현실적이게 구체화되는 것 같습니다. 처음에 무비판적으로 수용하며 기획서를 거의 완성해갔는데, 앞뒤가 다르고 정합이 맞지 않아 싹 한 번 갈아엎고 다시하느라 토큰을 꽤 썼었습니다. ^.,ㅠ

도움 받고 싶은 것 1개: 실효성이 있는 서비스가 되려면 최종적으로 어떻게 다듬으면 좋을지, 최종 서비스 output이 나온 뒤 피드백을 받아보고 싶습니다 ㅎㅎ

댓글을 차차 달고 링크 첨부해 수정하겠습니다~