리더를 위한 MCP: 컨텍스트 기반 AI 아키텍처 설계

MCP for Leaders - Architecting Context-Driven AI

강사

비비안 아라나

강의

25강

시간

2h 50m

수강기간

6개월

레벨

중고급

정가

68,000원

판매가

13,600원

총 결제 금액

80%

13,600원

강의 소개

강사

커리큘럼

수강 후기

AI를 전사적으로 확장하는 리더에게, MCP(Model Context Protocol)는 파편화된 AI 모델들을 기억, 추론, 행동하는 지능형 협력 시스템으로 통합하는 전략적 기반입니다. 이는 CRM, ERP와 연동하며 규정 준수 및 설명 가능한 워크플로우를 구축하여 AI를 자신감 있게 확장할 청사진을 제공합니다

PROBLEM
DEFINITION

리더를 위한 MCP: 컨텍스트 기반 AI 아키텍처 설계

[Situation] 기업의 AI 도입이 '실험' 단계를 넘어 '전사적 확장'으로 나아가고 있지만, 대부분의 AI는 여전히 정적 프롬프트에 의존하는 단절된(Isolated) 도구에 머물러 있습니다.

[Complication] 기존 AI는 대화의 맥락(Context)을 기억하지 못해 '심각한 기억상실증'에 걸린 직원처럼 행동합니다. 이는 반복적인 작업과 비효율적인 협업으로 이어져 결국 AI 도입의 투자수익률(ROI)을 저하시키는 핵심 원인이 됩니다.

SITUATION ANALYSIS

대부분의 AI가 '단절된 도구'에 머무는 이유

💬

정적 프롬프트 의존

매번 새로운 명령을 내려야 하는 일회성 도구로, 이전 대화나 업무 맥락을 전혀 기억하지 못합니다.

🧱

파편화된 시스템

각기 다른 AI가 독립적으로 작동하여 데이터와 인사이트가 부서별로 고립(Silo)되는 현상이 발생합니다.

🧠

단기 기억상실증

사용자와의 상호작용 기록이 없어, AI는 방금 대화한 신입사원보다 못한 업무 수행 능력을 보입니다.

이 문제를 해결하지 못하면, AI는 '비싼 장난감'으로 전락하고 경쟁에서 뒤쳐지게 됩니다.

TARGET
OUTCOME

우리가 도달해야 할 최종 목표

기억하고, 추론하며, 행동하는 '지능형 멀티 에이전트 AI 시스템'을 직접 설계하고 확장하는 아키텍처 역량 확보

수료 후 당신은 이렇게 변화합니다 .

✓ 명확성 (Clarity): 우리 회사에 필요한 AI 시스템의 청사진을 명확하게 그릴 수 있습니다.

✓ 설계 (Design): 비즈니스 목표에 맞춰 컨텍스트를 설계하고, 지능형 워크플로우를 구축할 수 있습니다.

✓ 확신 (Confidence): 기술적, 전략적 확신을 가지고 AI 이니셔티브를 전사적으로 확장하고 이끌 수 있습니다.

PROBLEM BREAKDOWN

문제를 해결하는 3가지 핵심 접근법

AI 시스템 아키텍처 역량을 확보하기 위해, 리더가 겪는 가장 큰 3가지 장벽을 체계적으로 돌파합니다.

기술적 이해 부족

'컨텍스트'와 '에이전트'의 작동 원리를 몰라 기술적 불확실성에 갇힙니다.

전략적 비전 부재

AI 기술을 비즈니스 가치와 연결하고, 구체적인 전략 로드맵을 그리지 못합니다.

실행 계획 불확실성

기존 시스템 연동, 보안, 거버넌스 등 현실적인 실행 계획 수립에 어려움을 겪습니다.

DRIVER
TREE 01

1. 기술적 불확실성 제거

핵심 개념 및 아키텍처 완전 정복

MCP 핵심 원리 이해

주요 아키텍처(메모리, 라우팅) 파악

기존 AI 모델과의 차이점 명확화

DRIVER TREE

2. 실행 가능한 AI 전략 수립

전략 로드맵 및 거버넌스 방안 학습

비즈니스 가치 기반 활용 사례 분석

조직 맞춤형 AI 아키텍처 로드맵 구상

보안, 규제 준수를 고려한 거버넌스 체계 구축

VALUE
PROPOSITION 01

이 강의만의 핵심 가치

엔지니어가 아닌, 리더를 위한 '전략적 아키텍처' 관점

코딩이나 프롬프트 엔지니어링이 아닌, 비즈니스 목표 달성을 위한 AI 시스템 설계, 오케스트레이션, 거버넌스에 집중합니다.

● 기술과 비즈니스를 연결하는 언어 습득

● ROI 극대화를 위한 의사결정 능력 향상

VALUE PROPOSITION 02

이 강의만의 핵심 가치

'지능형 AI 워크포스' 구축 방법론

단일 AI 모델의 한계를 넘어, 여러 전문 에이전트가 협업하여 복잡한 비즈니스 워크플로우를 자율적으로 처리하는 시스템을 구축하는 방법을 제시합니다.

● 반복 업무 자동화를 통한 생산성 혁신

● AI를 단순 '도구'에서 '핵심 경쟁력'으로 전환

LEARNING
STRUCTURE

4가지 핵심 모듈로 완성하는 학습 로드맵

모듈 1: MCP 핵심 이해

● 컨텍스트의 정의와 중요성

● 왜 지금 MCP가 필요한가?

모듈 2: MCP 아키텍처 설계

● 메모리, 라우팅, 에이전트 설계

● 지능형 워크플로우 오케스트레이션

모듈 3: 비즈니스 적용 및 확장

● 산업별 적용 사례 분석

● 기존 시스템(CRM/ERP) 연동 방안

모듈 4: 거버넌스 및 전략

● 규제 준수 및 보안 설계

● 팀 역량 강화 및 ROI 극대화 전략

HYPOTHESIS

당신의 문제를 해결합니다.!

IF 리더가 MCP 기반의 '전략적 아키텍처 설계 역량'을 갖추면,

THEN 단절된 AI 도구를 '지능형 AI 워크포스'로 전환하여 비즈니스의 핵심 경쟁력으로 만들고, 명확한 ROI를 창출할 수 있다.

이 강의는 ...

✓ 실제 산업별 케이스 스터디를 통해 비즈니스 가치를 검증합니다.

✓ 리더가 직접 설계할 수 있는 아키텍처 청사진과 템플릿을 제공합니다.

✓ 보안 및 규제를 고려한 구체적인 거버넌스 프레임워크를 학습합니다.

강사

비비안 아라나

비비안 아라나는 거의 20년의 경력을 가진 기술 전문가로, 인공지능 분야에 특화되어 있습니다. 2004년 정보기술 학사와 2006년 컴퓨터 과학 석사를 취득한 후, 그는 컴퓨팅과 혁신에 대한 탄탄한 기초를 쌓았습니다. 최근 8년 동안 그는 AI, 머신러닝, 딥러닝 및 지능형 시스템에 깊이 관여하며, 미래의 전문가들을 멘토링해왔습니다. 복잡한 개념을 단순화하고 이론과 실제 응용을 연결하는 그의 능력은 AI 분야에서 그를 매우 인기 있는 전문가로 만들고 있습니다.

커리큘럼

1_1 MCP란_무엇인가