오늘 소개할 기업은 여성복 브랜드 기업 아이디룩(I.D. LOOK)입니다.
CEO가 먼저 움직인 교육이었습니다
많은 기업에서 AI 교육은 실무 부서의 제안으로 시작됩니다.
그리고 대부분 한두 개 팀의 파일럿으로 끝납니다.
여성복 브랜드 기업 아이디룩(I.D. LOOK)의 출발점은 달랐습니다.
CEO가 직접 "전 직원의 AI 역량을 끌어올려야 한다"고 판단해
전사 교육으로 추진했습니다.
그래서 대상도 특정 직군이 아니었습니다.
영업 · 경영지원 · 마케팅 · MD · 디자인 · 생산소재
6개 부문의 실무진이 함께 참여했습니다.
전 직원 교육의 진짜 어려움은 '한 과정'이라는 데 있습니다
전 직원을 한 강의실에 모으면 문제가 생깁니다.
같은 커리큘럼이 누군가에겐 너무 얕고,
누군가에겐 너무 낯설기 때문입니다.
✔ 영업·경영지원은 보고서·엑셀·리서치가 핵심 업무입니다
✔ 마케팅·MD는 콘텐츠와 시장 분석이 중심입니다
✔ 디자인은 이미지와 영상 제작 그 자체가 업무입니다
업무의 결과물이 다르면, 필요한 AI도 달라집니다.
이것은 하나의 표준 커리큘럼으로는 풀리지 않는 문제입니다.
그래서 과정을 직무별로 나눴습니다
IGM은 아이디룩의 직무 구조에 맞춰
실무 트랙과 디자인 직무 트랙, 총 5차수의 과정을 설계했습니다.
✔ 트랙 A — 실무진을 위한 생성형 AI 활용
문서·데이터·리서치 등 각 직무별 (7개 모듈)
- ✔ 트랙 B — 크리에이티브 디자인 직무 AI 실무 활용
- 이미지·영상·브랜드 비주얼 중심 심화 (8개 모듈)
그리고 한 가지 원칙을 더 세웠습니다.
실습 데이터를 아이디룩의 실제 브랜드 자산으로 쓴다는 것입니다.
샘플 데이터가 아니라 자사 상품 정보, 자사 브랜드,
자사 경쟁사를 실습에 활용했습니다.
트랙 A — 매일 하는 업무부터 바꿉니다
문서와 데이터를 다루는 방식의 전환
공통 트랙은 모든 직군이 매일 반복하는 업무를 겨냥했습니다.
보고서, 이메일, 기획서, 회의록, 엑셀, 시장 리서치입니다.
✔ GPT 실전 활용 — 프롬프트 4원칙과 업무별 템플릿
✔ 보고서 자동화 — 내 자료만 근거로 답하는 구조
✔ 통합 리서치 — 딥리서치·멀티 AI 교차 검증
✔ AI 엑셀 데이터 분석 — 정제·수식·피벗·VBA
✔ 이미지 생성 최적화 — 업무용 비주얼 제작 기준
✔ HTML 시각화 — 코딩 없이 대시보드 제작·링크 배포
✔ 업무 자동화(바이브코딩) — 반복 작업을 직접 자동화
중요한 것은 도구의 개수가 아닙니다.
"AI에게 질문한다"에서 "내 자료를 근거로 답하게 만든다"로
작업 방식 자체가 이동했다는 점입니다.
트랙 B — 디자인 직무는 '만들어 내는 것'까지 갑니다
1단계. 프롬프트를 브랜드 언어로 설계하기
디자인 트랙은 이미지·영상 제작 실무 그 자체를 다뤘습니다.
출발점은 이미지 프롬프트 공식이었습니다.
인물 · 장소 · 표정 · 의상 · 조명 · 카메라 · 구도 · 색감 · 화면비.
각 요소를 하나씩 쌓아 올리며,
같은 결과가 반복 재현되는 프롬프트를 만드는 훈련입니다.
실습 소재는 아이디룩의 실제 상품이었습니다.
성수동 배경, 한남동 골목, 룩북 에디토리얼, 릴스용 9:16까지
브랜드가 실제로 쓰는 채널 규격에 맞춰 생성했습니다.
2단계. 한 장이 아니라 '세트'를 만듭니다
실무에서 필요한 것은 좋은 이미지 한 장이 아닙니다.
같은 모델, 같은 옷, 여러 컷입니다.
✔ 브랜드 무드보드 → 타깃 정의 → 전용 모델 이미지 생성
✔ 모델 일관성을 유지한 채 의상만 교체
✔ 전신·후면·바디·클로즈업을 3×3 그리드 9컷으로 일괄 생성
✔ 그리드를 1:1 개별 파일 9장으로 분리 다운로드
3단계. 상세페이지와 SNS 콘텐츠까지 완성합니다
여기서부터는 이미지가 아니라 판매 소재가 나옵니다.
상품 정보와 소재·상품코드를 넣으면
포인트별 콜아웃 라인이 연결된 제품 상세페이지가 만들어집니다.
경쟁사 인스타그램 분석 → 해시태그 전략 → 카드뉴스 5장 기획까지
하나의 워크플로로 이어집니다.
4단계. 브랜드 시스템과 영상, 그리고 에이전트
마지막 단계는 개인의 작업 속도가 아니라
팀의 운영 체계를 다룹니다.
✔ 시즌 컬러 팔레트 HEX 도출, 브랜드 폰트 조합 설계
✔ 완성 소재를 브랜드 가이드라인 기준으로 AI 검수
✔ 에셋 파일 네이밍 규칙·폴더 구조·자동 태깅 체계 수립
✔ 이미지를 영상으로 확장 — 컷 타이밍까지 지정하는 영상 프롬프트
✔ 업무 자동화 에이전트 설계 — 매장 주간 영업 보고서,
- CS 문의 분류, MD 기획 제안서
주목할 지점은 마지막 항목입니다.
디자인 교육이 영업·CS·MD의 업무 자동화로 연결됐습니다.
"AI를 잘 쓴다"와 "AI가 일을 대신하게 만든다"는 다른 단계입니다.
이 사례가 다른 이유 세 가지
1. 남의 데이터가 아닌, 우리 브랜드로 실습했습니다
일반적인 AI 교육은 예제 데이터로 진행됩니다.
교육이 끝나면 "그래서 우리 업무엔 어떻게 쓰지?"가 남습니다.
아이디룩 과정은 자사 브랜드, 자사 상품 코드, 자사 경쟁사를
그대로 실습 소재로 사용했습니다.
교육 중에 만든 결과물이 곧 실무 소재가 됩니다.
2. 교육이 끝나도 쓸 수 있는 자산을 남겼습니다
✔ 아이디룩 전용 프롬프트 툴킷 — 업무별 프롬프트를
- 클릭 한 번으로 복사해 쓰는 웹 페이지로 제작
- ✔ 패들렛 협업 보드 3개 — 참여자 산출물을 실시간 공유·축적
교육이 강의실에서 끝나지 않고
조직에 남는 형태로 설계된 부분입니다.
3. 패션 산업의 AI 리스크를 정면으로 다뤘습니다
패션 브랜드가 AI 이미지를 쓸 때 진짜 위험은 품질이 아닙니다.
초상권, 학습 데이터 저작권, 디자인 복제권입니다.
이 과정은 EU AI법, 뉴욕주 패션노동자법, 한국 AI 기본법과
실제 분쟁 사례를 함께 다루고,
기업 실무 체크리스트로 정리했습니다.
브랜드명 프롬프트 사용 금지, 모델 서면 동의, AI 라벨 표시 등
"만들 수 있다"와 "써도 된다"를 구분하는 기준을 세웠습니다.
교육비 부담은 정부지원으로 해결했습니다
전 직원 교육은 늘 예산에서 막힙니다.
아이디룩은 중소기업 인재키움 사업을 활용해
교육비의 95%를 정부지원으로 진행했습니다.
전사 단위 교육을 실행 가능한 비용으로 만든 선택이었습니다.
한 줄로 요약하면
CEO의 의지에서 출발해 6개 부문 전 직원이 참여하고,
공통 7개 모듈 · 디자인 8개 모듈, 2개 트랙으로 나눠 설계한 뒤,
자사 브랜드 자산으로 실습해 프롬프트 툴킷과 산출물을 남긴
패션기업 전사 AI 내재화 사례입니다.
자주 묻는 질문
Q. 직무별로 과정을 나누면 비용이 더 들지 않나요?
나누는 기준이 중요합니다.
아이디룩은 공통 업무는 하나로 묶고, 이미지·영상 직무만 심화했습니다.
전 직군에 동일 커리큘럼을 돌려 절반이 흡수하지 못하는 것보다
결과적으로 효율이 높습니다.
Q. 디자인 직군이 아닌데도 AI 이미지 교육이 필요한가요?
필요합니다.
공통 트랙에서도 보고서 삽화, 카드뉴스, 발표 배경 등
업무용 비주얼 제작을 다뤘습니다.
디자인팀에 매번 요청하던 소재를 직접 만들 수 있게 됩니다.
Q. 우리 회사도 정부지원을 받을 수 있나요?
중소기업이라면 인재키움 등 지원 사업 활용이 가능합니다.
IGM이 지원 요건 확인부터 과정 설계까지 함께 검토해 드립니다.
우리 조직에 적용 가능할까요?
✔ 우리 조직 AI 적용 가능성 무료 진단
✔ 직무별 맞춤 AI 교육 제안서 요청 가능
✔ 커리큘럼 자료 및 정부지원 활용 방안 제공
AI 교육이 아니라 AI 업무 혁신 프로젝트를 고민 중이라면
지금이 실행 시점입니다.
IGM디지털인재혁신본부 교육문의
Tel: 02-2036-8366 | e메일: hsheo@igm.or.kr
IGM 공식 홈페이지 바로가기
Copyright © 주식회사 아이지엠세계경영연구원. All rights reserved.
#기업AI교육 #생성형AI교육 #기업맞춤AI교육 #실무적용AI교육 #AI업무자동화 #AI내재화 #DX교육 #디지털전환 #AI교육사례 #AI성공사례 #패션기업AI교육 #아이디룩 #디자인직무AI #중소기업인재키움 #IGMAI교육 #디지털인재혁신본부