2026년 8월 18일, NGT의 품질 엔지니어들을 대상으로 "생성형 AI 활용 기본과정" 교육이 진행되었습니다. 이노밸류파트너즈 배용섭 전문위원(경영학박사)이 강사로 나선 이번 교육은 "Natural Good Things의 품질혁신을 통한 비전달성"이라는 슬로건 아래, Chat GPT를 실무에 바로 적용할 수 있도록 설계된 실습 중심 과정이었습니다.
품질 엔지니어에게 생성형 AI는 더 이상 낯선 도구가 아닙니다. 복잡한 엑셀 수식을 짜는 일부터 통계 분석, 심지어 회사 홍보 영상 제작까지 — 이번 교육은 현업에서 실제로 마주치는 문제들을 AI로 어떻게 해결할 수 있는지 처음부터 끝까지 손으로 직접 실습하며 확인하는 자리였습니다.
생성형 AI 활용 5단계, 하나의 프레임워크로 정리하다
교육은 먼저 생성형 AI를 업무에 적용하는 공통된 흐름을 5단계로 정리하며 시작되었습니다. 이후 모든 실습은 과제 정의 → 프롬프트 설계 → 결과물 생성 → 신뢰성 확인이라는 일관된 프로세스를 따라 진행되어, 참가자들이 "AI에게 무엇을, 어떻게 물어야 하는지"부터 "AI가 준 답을 어떻게 검증할 것인지"까지 체계적으로 익힐 수 있도록 구성되었습니다.
실습 1. 엑셀 복잡한 수식, Chat GPT로 순식간에
품질 데이터를 다루다 보면 늘 마주치는 것이 복잡한 엑셀 함수식입니다. 이번 교육에서는 두 가지 실전 사례로 이를 직접 체험했습니다.
먼저 점수를 등급(수·우·미·양·가)으로 자동 분류하는 조건문을 Chat GPT에게 자연어로 요청해 함수식을 완성하고, 실제 엑셀에 적용해 결과를 검증하는 과정을 실습했습니다. 이어서는 한 단계 더 나아가 INDEX·MATCH 함수를 활용한 다중 조건 검색 수식을 만들어, "과목"과 "이름" 조건을 입력하면 해당 "점수"를 자동으로 찾아내는 실무형 수식을 완성했습니다. 프롬프트 한 줄만 잘 설계하면, 엑셀 고수가 아니어도 복잡한 수식을 손쉽게 얻을 수 있다는 것을 확인한 시간이었습니다.
실습 2. 품질 데이터 분석, AI가 통계 전문가가 되다
가장 비중 있게 다뤄진 부분은 데이터 분석이었습니다. 품질 엔지니어의 일상 업무와 맞닿아 있는 다양한 통계 분석을 Chat GPT로 수행해보는 실습이 이어졌습니다.
- 회귀분석: 온도 변화에 따른 수율 데이터를 산점도로 표현하고, 회귀식·유의성 검정·R²·잔차분석까지 한 번에 도출한 뒤 특정 온도에서의 수율을 예측
- 시계열 그래프: 날짜별 기온 데이터를 업로드해 Python 코드를 자동 생성하고, 이를 실행해 시계열 그래프를 완성
- 가설검정(t검정): 두 지역의 평균 기온 차이를 쌍체 t검정으로 검증하고, 통계적 결론과 현실적 결론을 함께 도출
- 정규성 검정: 데이터가 정규분포를 따르는지 검정하고 히스토그램으로 시각화
- 공정능력분석(Capability Analysis): 규격(Spec) 대비 Cpk, Ppk, ppm(단기/장기) 값을 산출하고 쉬운 말로 해석
- 측정시스템분석(GRR): 3명의 측정자가 반복 측정한 데이터를 바탕으로 측정 오차를 정량화하고 Gage 사용 적합성을 판정
통계 프로그램 없이도, 자연어로 요청 하나만 잘 던지면 전문적인 품질 통계 분석 결과를 얻을 수 있다는 점에서 참가자들의 높은 관심을 받았습니다.
실습 3. 회사 홍보 쇼츠 영상, AI로 처음부터 끝까지 제작
마지막 실습은 조금 색다르게 구성되었습니다. NGT를 홍보하는 45초 분량의 쇼츠 영상을 AI로 직접 제작해보는 시간이었습니다.
회사 홈페이지 내용을 프롬프트에 붙여넣어 영상 시나리오를 생성하고, 이 시나리오를 바탕으로 10개의 장면 이미지를 만들기 위한 프롬프트를 다시 AI로 뽑아냈습니다. 이렇게 생성된 이미지 10장을 영상 제작 툴(vStory)에 업로드하고 시나리오를 결합해, 실제로 완성된 홍보 쇼츠 영상을 눈으로 확인하며 실습을 마무리했습니다. 엑셀·통계 실습이 "분석 업무의 자동화"를 보여주었다면, 이 실습은 생성형 AI가 콘텐츠 제작 영역까지 확장될 수 있음을 보여준 시간이었습니다.
교육을 마치며
이번 교육은 단순히 Chat GPT 사용법을 소개하는 데 그치지 않고, 품질 엔지니어가 실제 업무에서 마주하는 엑셀 수식, 통계 분석, 콘텐츠 제작까지 폭넓은 영역을 AI로 직접 다뤄보는 실전형 과정으로 진행되었습니다. NGT는 이번 교육을 통해 현장 실무자들이 생성형 AI를 업무 도구로 체화함으로써, "품질혁신을 통한 비전달성"이라는 목표에 한 걸음 더 다가갈 수 있는 계기를 마련했습니다.
