국민대학교 플랫폼SME연구센터가 조코딩 AX 파트너스와 업무협약을 맺었습니다. 두 기관은 회원사 150여 곳 규모의 디지털 상공인을 대상으로 8월부터 생성형 AI 교육을 함께 엽니다.

대학과 협회는 파트너를 고를 때 기업보다 더 깐깐한 편입니다. 그 자리에 선택됐다는 건 커리큘럼과 실행 역량이 외부 검증을 통과했다는 신호로 읽을 수 있습니다. 조코딩 AX 파트너스는 2025년 AI 분야 과학기술정보통신부 장관상을 받았고, 한국에서 유일하게 Google·OpenAI 양사와 공동으로 해커톤을 열어 누적 3,295명이 참여했습니다.

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AI를 막을 수도, 그냥 열어 둘 수도 없는 딜레마

많은 회사가 AX를 시작하며 처음 부딪히는 벽은 기술이 아니라 보안입니다. 모두에게 AI를 쓰라고 하면 계약서, 고객 명단, 내부 지표가 외부 챗봇으로 하나둘 넘어가는데, 회사로서는 무엇이 어디로 갔는지 확인할 수단이 없습니다. 일은 약간 빨라질 수 있어도 데이터는 손에서 벗어납니다. 막자니 뒤처지고, 풀자니 불안한 상황입니다.

조코딩 AX 파트너스가 자체 개발한 AXHub는 이 딜레마를 구조로 풉니다.

• SSO 인증 통합으로 접근 권한을 회사가 관리합니다.


• 데이터 권한 관리와 API 프록시로 어떤 정보가 오가는지 통제합니다.


• 직원이 만든 AI 도구는 원클릭 MCP와 배포 자동화로 사내에 안전하게 올립니다.

보안은 회사가 쥐고, 편의는 직원이 누리는 구조입니다. 외부 서비스에 회사 데이터를 맡기지 않아도 되는 건, 사내에 AI 기업부설 연구소를 두고 고객사 환경에 맞는 구조를 직접 설계하기 때문입니다.

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특강의 의욕은 오래가지 않습니다

담당자들이 자주 놓치는 지점이 있습니다. 좋은 특강을 들은 날은 다들 의욕이 넘치지만, 현업으로 돌아가 자기 업무에 어떻게 적용할지 막히면 2주면 원래 방식으로 돌아갑니다.

그러니 필요한 건 교육을 줄이는 게 아니라, 교육 다음 단계를 붙이는 일입니다. 조코딩 AX 파트너스는 수업이 끝난 뒤 1:1 퍼실리테이팅을 이어 가며, 각 직원이 자기 일을 자동화 도구로 바꿔 낼 때까지 지원합니다.

이런 밀착 지원은 강사가 아닌 개발팀이 들어가기에 가능합니다. 팀은 연세대·영재고·정보올림피아드 출신 개발자들로 꾸려졌고, 네이버·카카오·당근 테크리드 출신 엔지니어도 함께합니다. 이들이 직원과 나란히 앉아 실제로 작동하는 코드를 만듭니다. 흐름은 진단에서 설계, 바이브코딩 교육, 해커톤을 거쳐 전사 확산으로 이어지고, 그 결과는 수료증 대신 회사 안에서 돌아가는 시스템으로 남습니다.

교육 외 실적도 있습니다. 수산자원공단의 내부 민원 처리용 AI 챗봇을 개발·납품했고, 슈피겐·호반건설·이랜드 같은 대기업·중견기업의 AX 교육을 운영하고 있습니다.

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파트너 미팅에서 던질 세 가지 질문

어떤 파트너를 만나든 쓸 수 있는 기준은 세 가지로 정리됩니다.

1. 강사만 오는지, 개발팀이 오는지. 특강으로 끝나는 곳은 정착까지 책임지기 어렵습니다.


2. 교육 이후 정착 장치가 있는지. 1:1 밀착이든 다른 방식이든 현업 적용까지 이어지는 구조여야 합니다.


3. 데이터·보안을 회사가 통제할 플랫폼이 있는지. 이게 없으면 AX전환은 곧 보안 리스크가 됩니다.

이 기준으로 보면 화려한 소개서에 흔들릴 일이 줄어듭니다. AX는 강의를 듣는 일이 아니라 조직이 일하는 방식을 바꾸는 일이라는 관점 하나만 바뀌어도, 다음 미팅의 질문이 달라질 겁니다.

다만 이번 주 안에 전사 AI 도입을 끝내야 하는 회사라면 저희와 맞지 않을 수 있습니다. 진단부터 사내 정착까지는 최소한의 시간이 필요합니다. 반대로 직원이 안전하게 AI를 쓰는 구조부터 갖추고 싶다면, 지금 조직의 AI 활용 수준과 시작점을 함께 짚어 드리겠습니다.

이 글의 원문은 조코딩AX파트너스 블로그에서 읽으실 수 있습니다. 협약식 현장과 5단계 로드맵, 커리큘럼 다이어그램까지 담았습니다.