[AI 취업 솔루션] AI 활용을 넘어 AI 네이티브로 성장하는 커리큘럼

AI 리터러시 교육부터 AI 네이티브 커리큘럼으로 이어지는 내일배움캠프의 AI 교육 로드맵

Jan 12, 2026

[AI 취업 솔루션] AI 활용을 넘어 AI 네이티브로 성장하는 커리큘럼

Contents

1. 사전캠프에서 익히는 AI 리터러시 AI 리터러시 교육은 어떤 것을 배우나요? 내일배움캠프 AI 리터러시 강의 커리큘럼 2. 직무별로 맞춤 제공되는 AI 네이티브 커리큘럼 AI 네이티브란?AI 네이티브 커리큘럼은 어떻게 만들었나요?내일배움캠프 트랙별 상세 AI 커리큘럼

명실상부 AI 시대. AI 시대 취업 교육은 커리큘럼부터 달라야 합니다. 단순히 AI를 잘 활용하는 것을 넘어서, AI 기반으로 사고하고 AI를 도구가 아닌 모국어처럼 다루는 ‘AI 네이티브’가 되어야 하죠.

AI 시대를 돌파할 취업 솔루션을 제공하는 내일배움캠프는 직무별로 취업 후 실무에서 필요한 AI 네이티브 교육을 커리큘럼에 포함하고 있어요.

또, 본 과정에서 배우는 AI 교육에 빠르게 적응하게 하기 위해 캠프 시작 전 3주간의 사전캠프에서 AI 리터러시 교육을 진행합니다.

AI 시대의 취업은 시장에서 요구하는 AI 역량을 얼마나 빠르게, 그리고 제대로 갖추었는지에 달려 있죠. 지금부터 내일배움캠프에서 얻어갈 수 있는 AI 취업 무기를 하나씩 살펴보겠습니다.

1. 사전캠프에서 익히는 AI 리터러시

내일배움캠프는 수강생들을 AI 시대, 기업이 꼭 필요로 하는 인재로 길러내기 위해 모든 트랙에 AI 커리큘럼을 도입하고 있어요. 본 과정에서는 직무별로 AI를 활용해 업무 생산성을 높이고, 자동화하는 방법을 함께 배웁니다.

이렇듯 AI 활용이 기본이자 필수로 깔려 있는 내일배움캠프 커리큘럼에서 아직은 AI 사용이 낯선 수강생들이 교육 과정에 적응하지 못하거나 어려움을 겪을 우려가 있는데요. 그래서 내일배움캠프는 본 과정 시작 전 3주간 진행하는 온라인 사전캠프에서 ‘AI 리터러시(Literacy)’ 교육을 제공하고 있어요.

AI 리터러시란, 말 그대로 AI 시대의 ‘문해력’을 뜻해요. AI 관련 정보를 이해하고, 비판적으로 평가하여 안전하게 활용할 수 있는 포괄적인 능력을 말하죠. 단순히 AI 툴을 사용할 줄 아는 수준을 넘어 AI 기본 원리와 작동 방식을 이해하고, 윤리적 영향까지 고려하는 것이 AI 리터러시에 포함됩니다.

AI 툴을 사용하는 것은 쉽지만 AI가 내놓은 대답이 항상 정답인지, AI가 만든 결과물을 업무에 그대로 활용해도 되는지 등 불확실한 상황에 부딪혔을 때 이를 현명하게 해결하기는 어려워요.

내일배움캠프는 ‘AI 툴을 잘 쓰는 개발자·디자이너·PM을 키우는 것’보다는 ‘AI 시대에 휩쓸려가지 않는 주체적인 AI 인재를 기르는 것’을 더 중요하게 생각하고 있어요. 따라서 사전캠프에 참여하는 수강생들은 전공과 무관하게 모든 트랙에서 공통으로 AI 리터러시 강의를 듣게 됩니다.

AI 리터러시 교육은 어떤 것을 배우나요?

내일배움캠프 AI 리터러시 강의는 AI를 무분별하게 ‘믿고 쓰는 대상’이 아니라, 검증하며 활용해야 하는 도구로써 인식하도록 설계된 강의예요. 모든 수강생을 AI를 오해하지 않고 똑똑하게 사용하는 직장인으로 만드는 데 목적을 두고 있어요.

쓰는 사람에 따라 AI가 내놓는 답이 왜 이렇게 다른지 AI 작동 원리를 통해 이해하고, AI의 답변에 오류(환각)가 생기는 이유와 프롬프트 기초 및 활용, AI 윤리·저작권까지 넓은 영역에서의 AI 리터러시를 다뤄요.

사전캠프의 목적이 본 캠프에 적응하기 위한 준비 과정인 만큼 비전공자, AI 입문자도 이해할 수 있도록 다양한 사례를 들어 쉽게 구성한 기초 단계의 강의라고 볼 수 있어요.

간단한 퀴즈와 과제를 통해 빠르게 AI 리터러시를 길러, 본 캠프에 합류할 즈음엔 AI를 주체적으로 수용하고 활용하는 수준까지 성장한 자신을 확인하게 될 거예요!

내일배움캠프 AI 리터러시 강의 커리큘럼

내일배움캠프 AI 리터러시 강의는 아래와 같은 커리큘럼으로 진행되고 있어요.

1️⃣ AI의 기본 개념 이해

AI란 무엇인가: 선형 문제 vs 비선형 문제

AI가 잘하는 문제 유형 이해 (규칙적 문제 / 복잡한 판단 문제)

머신러닝 학습 방식

지도 학습 (정답 기반, 분류 문제)
비지도 학습 (패턴·군집 인식)
강화 학습 (보상 기반 의사결정)

AI 결과물 유형 구분

분류/최적화 AI (예: 스팸 필터, 객체 인식)
생성형 AI (예: GPT, 이미지 생성)

2️⃣ 생성형 AI & LLM의 원리

LLM(Large Language Model)의 개념과 한계

“이해”가 아닌 “확률 기반 예측”으로 작동하는 구조

임베딩(Embedding): 언어를 숫자로 바꾸는 과정

LLM 성능 확장 방식

Fine-tuning (미세조정)
RAG (검색증강생성: 외부 지식 결합)

3️⃣ 프롬프트 기초 & 활용

프롬프트의 개념: AI에게 역할·맥락·임무를 부여하는 지시문

주요 프롬프트 엔지니어링 기법

Zero-shot / Few-shot
Chain-of-Thought
Tree of Thoughts
Structured Prompting
Generated Knowledge Prompting

→ “AI를 어떻게 써야 원하는 결과를 얻는가”에 초점

4️⃣ AI 윤리·저작권

Hallucination(환각) 개념과 검증의 중요성

개인정보 침해와 Red Flag 사례

안전한 활용 가이드

민감정보 입력 금지
목적 범위 내 사용

저작권 기본 개념

출처 표기 원칙
AI 생성물 활용 시 주의사항

2. 직무별로 맞춤 제공되는 AI 네이티브 커리큘럼

사전캠프에서 AI의 작동 원리와 한계 등 AI를 주체적으로 활용하는 데 도움이 되는 AI 리터러시 소양을 배운 뒤에는 내일배움캠프 본 과정에 합류해요.

본 과정에서는 본격적으로 취업을 위한 직무 교육을 받게 되는데요. 내일배움캠프는 수강생들을 AI 네이티브로 성장시키기 위해 모든 트랙에 AI 교육 커리큘럼을 도입했어요. 기존 직무 교육의 토대에 직무별로 필요한 AI 교육을 더해 AI 시대 취업에 유리한 커리큘럼으로 개편한 거죠.

AI 네이티브란?

AI 네이티브란, 단순히 AI를 잘 활용하는 것을 넘어 AI가 마치 모국어처럼 자연스럽게 내재한 상태를 뜻합니다. 내일배움캠프는 커리큘럼 전체에 AI를 내재화해, 특정 직무에서 ‘AI를 잘 쓰는 것이란 어떤 것인지’ 체득할 수 있게 했어요.

즉 단순히 AI 활용법을 교육하는 것이 아닌, 학습과 실무의 전 과정에서 당연하게 AI와 함께 일하는 습관을 만드는 것을 목표로 하는데요.

백엔드 개발자를 예로 들면 AI API를 호출해 서비스에 붙이는 수준을 넘어, 처음부터 AI와 함께 시스템을 설계하고 서비스가 스스로 학습하며 진화하는 구조를 만드는 개발자를 ‘AI 네이티브한 개발자’라고 할 수 있어요.

이제 AI 시대 채용 시장에서 백엔드 개발자는 AI 모델을 호출하는 것은 기본이고, AI를 기반으로 시스템을 설계하는 역할까지 성장해야 하기 때문이에요.

내일배움캠프에서는 베이직 단계 수강생들을 위한 Spring AI 기본 사용법부터, 챌린지 단계 수강생들을 위한 RAG 파이프라인 설계, MCP 서버 활용 방법까지 수준별로 AI 네이티브 커리큘럼을 제공하고 있어요.

AI 네이티브 커리큘럼은 어떻게 만들었나요?

내일배움캠프 AI 네이티브 커리큘럼은 현직 전문가 인사이트 기반으로 설계되었어요.

내일배움캠프는 기존 트랙에 모두 AI 교육을 더하기 위해, 스파르타클럽 튜터 인재풀을 대상으로 현직자 AI 활용 현황 조사와 심층 인터뷰를 병행했습니다.

먼저, 조직에서의 AI 사용 현황과 현업에서 신입에게 요구하는 직무별 AI 활용 역량은 어느 수준인지, 현직자들이 갖고 있는 신입의 AI 역량에 대한 구체적인 기대치를 조사했어요.

설문 조사를 통해 수집한 직무별 AI 활용 현황에서 실제 교육에 적용할 인사이트를 1차로 정리하고, 응답자 대상 심층 인터뷰를 추가로 진행했습니다.

내일배움캠프 튜터들은 현장 경험이 풍부해 현직에서 직원을 채용하는 면접관으로 활동하거나 중소기업, 스타트업의 대표직과 병행하는 경우도 있어요. 그만큼 직무 기술을 잘 알고 있고, 업계의 AI 트렌드에도 익숙한 현직 전문가이기 때문에, 인터뷰를 통해 분야별 AI 교육의 적용 범위와 가능성을 현업 관점에서 검증할 수 있었어요.

이 외에도 대기업 개발자 커피챗, 개발자 컨퍼런스 네트워킹에 참여하며 다양한 경로에서 외부 인사이트를 수집했습니다.

3개월여의 준비 기간 끝에 내일배움캠프는 트랙별로 도입할 AI 교육의 수준과 AI 네이티브의 기준을 정의 내리고, 이 기준에 따라 기존 커리큘럼에 AI 교육을 더해 ‘AI 네이티브 커리큘럼’으로 모든 트랙의 학습 과정을 개편했어요.

새해의 시작에 맞추어 2026년부터는 내일배움캠프를 찾는 모든 수강생이 AI 교육을 통해 ‘AI 네이티브한’ 실무자로 거듭날 수 있도록 지원할 예정이에요.

내일배움캠프 트랙별 상세 AI 커리큘럼

2026년 1월 현재 내일배움캠프에서 이미 시행 중이거나, 도입 예정인 AI 네이티브 상세 커리큘럼을 한눈에 보기 쉽게 트랙별로 정리했어요.

📝 단기심화 Java·백엔드 개발

Spring AI 기반 AI 서비스 파이프라인 설계

LLM을 단순 API 호출이 아닌 백엔드 서비스 내부 컴포넌트로 통합
Prompt 설계, 응답 처리, 스트리밍 구조를 포함한 AI 기능 아키텍처 구현

스트리밍 기반 AI 응답 처리

Kafka 및 WebSocket을 활용해 GPT와 유사한 실시간 응답 UX 구현
동기/비동기 처리 차이를 이해하고 이벤트 기반 AI 처리 흐름 경험

RAG 기반 내부 데이터 활용 AI 기능

내부 문서와 DB를 전처리 및 검색해 AI 응답 품질을 높이는 RAG 구조 설계
“AI가 왜 이런 답을 했는지”를 검색 및 응답 파이프라인 관점에서 설명 가능

MCP 서버 기반 백엔드 설계

AI가 내부 API, DB를 직접 호출하지 않고 Tool 서버를 통해 안전하게 연동
AI 접근 권한/책임 경계를 고려한 실무형 AI 시스템 설계 경험

📝 언리얼 게임 개발

로직 설계 및 코드 구현

ChatGPT, Claude, GitHub Copilot, Cursor 활용
문법 학습, 구조 최적화 및 코드 리팩토링 및 알고리즘 최적화 경험

알고리즘 기반 NPC 지능 구현

언리얼 내장 AI 시스템(Behavior Tree, Blackboard, EQS) 활용 실습
적 NPC의 전술적 이동, 추적 및 인지 시스템 등 게임 로직 알고리즘 설계

에셋 및 리소스, 기획 제작 보조

Midjourney, 나노바나나 등 활용
게임 UI, 텍스처 및 배경 컨셉 아트 생성
레벨 디자인 및 기획 보조

📝 PM

Framer 활용

코딩 없이 아이디어를 실제 프로토타입으로 구현하는 역량 학습
프로토타입 제작, MVP 구현, 웹사이트 배포

Figma Make 활용

서비스 기획 심화 주차 실시간 세션 진행
바이브 코딩으로 웹 어플리케이션 제작

GA4 활용

데이터 기반 사고력 향상
데이터 분석 기초 역량을 습득하여, 주요 성과 지표 설정과 실험 설계를 통해 체계적으로 기획을 발전시키는 역량 강화

📝 제조 품질 AX 전문가

제조 공정 구조와 데이터 흐름을 이해하고, 품질 지표·이상치 탐지·기초 통계 분석 역량 학습

Python·SQL 기반 데이터 정제-분석-시각화, AI를 활용한 문제 정의·코드 리뷰·보고서 생산

데이터 기반의 공정 품질 문제 설명, 원인 추정·기초 개선 방향 제안까지 가능한 실무 기초 역량 확보

제조 공정의 도메인 지식 기반 불량 메커니즘 모델링, 공정 안정성 예측·개선 실험 설계·운영 역량 학습

통계·머신러닝·딥러닝·시계열 모델 및 RAG·LLM 기반 시스템 활용하여 자동화된 이상 탐지·예측 유지보수·AI PoC 고도화 역량 강화

품질 리스크, 모델 신뢰도, 공정 변화 영향도를 기술적으로 설명하고 현장 엔지니어와 함께 의사결정을 리드할 수 있는 AI 실무 역량 보유

📝 마케터

ChatGPT, Perplexity 활용

시장 조사, 타깃/브랜드 분석, 브랜드 에셋 설정 등 캠페인 기획 및 마케팅 전략 수립

Midjourney, Sora 활용

카피라이팅, 이미지, 영상, 랜딩 등 레이아웃 초안 생성

📝 AI 디자이너

ChatGPT 활용한 디자인 워크플로(상세 기획 플로우) 제작

Midjourney, Adobe Firefly 활용해 2D 그래픽 생성, 브랜딩(무드보드 제작 등), 영상 스토리보드 제작

Blender와 페어로 3D 모델링을 돕는 생성형 AI(mashy, ai) 활용

runway 활용한 영상 생성

📝 UXUI 디자이너

필드리서치 초안, 유저 인터뷰 진행 시 AI(ChatGPT, 클로바노트) 활용 역량 학습

FigJam AI, Relume 활용한 Flow Chart 생성

기본 피그마 AI기능 활용하여 텍스트/이미지 생성 및 편집, 비주얼 서치

Google Stitch, Figma의 First Draft와 MAKE 활용하여 UI 생성 역량 강화

피그마에 내재한 나노바나나 활용법 학습

📝 iOS 앱 개발

자체 GPTs 제작

개발자 고급 역량을 위한 학습 인프라 구성: 러닝커브와 지속 가능한 형태의 교육을 위한 자체 AI 인프라 제공

AI 활용 기본 교육

개발자의 AI 리터러시&현업 개발자가 말하는 AI 활용 3대 원칙 교육(충분한 맥락/단위 쪼개기/비판적 검수)

GPT, Claude의 전방위적 사용

비판적 활용과 검수를 가능케 하는 AI 활용 3대 원칙 기반의 개인 과제/프로젝트 진행

AI 활용에 대해 선택과 검증 토론 문화&문서화
단순 생산(Mock Data-AI) vs. 논리 생산(설계-개발자) 구분&직접 경험
정량적 기능 개선을 위한 테스팅 설계 및 실행(개발자-AI-개발자 프로세스&안정성 확보 경험)

*AI 교육은 내일배움캠프 튜터, 특히 AI를 전문적으로 설계하는 AI·데이터 파트(제조 품질 AX 전문가, PM, 마케터, 데이터 분석) 튜터의 세션, 외부 연사 특강을 포함해 커리큘럼 내 과제·프로젝트에 트랙별 상황에 맞게 적용될 예정입니다. (트랙별로 운영 계획 및 시점 상이)

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