KAAI · AI ENTREPRENEURSHIP

내 역량을 사업으로, 기술을 고객의 가치로.

지식·전문서비스부터 작은 AI 제품과 공학 시제품까지. 고객 문제, 사업 설계, 제작과 검증, 운영을 연결합니다. 대학은 학과·사업 목표로, 개인은 만들고 싶은 사업으로 선택하세요.

CHOOSE YOUR OUTCOME

나의 사업은 어떤 모습인가요?

지식·콘텐츠

지식상품 창업

자신의 지식과 경험을 상품으로 만들려는 저자·강사·재직자

남길 결과: 검수 원고·템플릿 등 샘플 상품과 판매 안내 패키지

교육 과제 예시 · 전문 경험을 담은 업무 가이드와 실습 템플릿

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경험·서비스

전문서비스·1인사업

마케팅·문서·디자인 등 기존 업무 경험을 서비스로 만들려는 개인

남길 결과: 샘플 납품물·소개 페이지·견적 기준·운영 절차

교육 과제 예시 · 특정 업종을 위한 문서·콘텐츠 제작 서비스

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기술창업 · 소프트웨어

AI·소프트웨어 기술창업

문제 해결 아이디어를 웹 도구·SaaS·AI 서비스로 검증하려는 학생·개발 준비자

남길 결과: 문제·기술 가설과 시험 가능한 MVP, 배포·보안·비용 검토 자료

교육 과제 예시 · 특정 업무의 문서 확인을 돕는 작은 AI 웹 도구

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기술창업 · 공학·연구

공학·연구기술 창업

공학 전공·연구실·메이커 팀 등 보유 기술을 고객 문제와 연결하려는 참여자

남길 결과: 기술·고객 적합성 검토, 개념검증과 시제품 시험 계획

교육 과제 예시 · 센서 데이터를 활용한 상태 점검 서비스의 개념검증

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운영·개선

기존 사업 AI 운영

이미 고객과 상품이 있고 반복 업무를 개선하려는 1인 사업자

남길 결과: 개선 전후 업무 흐름과 승인형 자동화·복구·비용 기록

교육 과제 예시 · 반복 문의 분류와 사람이 승인하는 답변 초안

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SELECT · CONNECT · BUILD

내 목표에 맞는 창업 로드맵

어떤 교육을 찾으시나요?

경영학과 · 창업 목적

공학·연구기술 창업

고객 문제·요구 성능·기술 비교·시제품 명세·시험 계획과 사업화 가설을 설계합니다.

참여 대상과 교육 문의

학생·프로젝트 팀이 참여하는 교육입니다. 학과·사업단 담당자는 학생 수준, 일정, 예산과 평가 조건을 알려주세요.

사업 진행 단계와 AI 숙련도는 다릅니다.

아래 단계를 선택하면 관련 역량과 결과물을 확인할 수 있습니다. 단계 선택은 이수·선수 충족을 의미하지 않습니다.

시제품·MVP · 가장 작은 결과로 무엇을 확인하나요?

이 단계에서 만들 결과: 샘플 또는 시제품·시험 기준·수정 기록

이 경로의 최종 결과: 제품·시제품 설계, 기술 선택 근거, 평가·사업화 가설

시작 전 필요한 준비: 관련 전공 기초·연구/데이터 권리·실험 안전·장비 접근 확인. 장비 없는 과정은 설계·시뮬레이션 범위

  • 고객·요구 성능·기술/권리 검토표
  • 개념검증 기록 또는 시제품 설계·시험 계획
  • 부품/개발 비용 가설·위험 목록·후속 실증 계획

기술 분기의 단계별 결과: 허용된 목업·시뮬레이션·개념검증 또는 시제품 설계·시험 계획. 장비·안전 조건을 먼저 확인

학과 적용: 어떤 고객·운영 지표를 근거로 결정할 것인가? 이 전공 문제에서 사업의 고객·상품·기술 가설을 구체화합니다. 안전 기준: 개인정보와 차별, 성과·수익 과장을 점검합니다.

필요한 모듈만 연결해서 배웁니다.

공통 K0~K4는 모든 경로에서 확인합니다. 진한 모듈은 선택한 사업 단계에 연결되며, 점선은 추가 선택입니다. 현재 프로젝트의 윤리·근거·평가를 생략하지 않습니다.

K0 · 공통목표·역할 진단 게이트전 과정 공통 확인K1 · 공통AI 시스템 문해와 도구선택전 과정 공통 확인K2 · 공통컨텍스트 엔지니어링 실무현재 단계에 연결K3 · 공통AI 리서치와 근거검증전 과정 공통 확인K4 · 공통책임 있는 AI와 윤리 의사결정현재 단계에 연결B1 · 경로 연결데이터 품질·권리 기초현재 단계에 연결B2 · 경로 연결데이터 시각화와 의사결정준비 조건과 결과물 보기B3 · 추가 선택업무 프로세스와 승인형 자동화현재 단계에 연결B4 · 추가 선택바이브 코딩과 API 제품 제작현재 단계에 연결WEB1 · 추가 선택인터넷·HTTP·네트워크 기초준비 조건과 결과물 보기WEB2 · 추가 선택도메인·DNS·HTTPS 운영준비 조건과 결과물 보기WEB3 · 추가 선택호스팅·배포·데이터 서비스준비 조건과 결과물 보기WEB4 · 다른 경로SEO·GEO·분석 기반 발견성준비 조건과 결과물 보기RUN1 · 추가 선택로컬 실행환경·CLI·자원 기초준비 조건과 결과물 보기RUN2 · 추가 선택Ollama 로컬 모델 운용준비 조건과 결과물 보기RUN3 · 추가 선택Docker 컨테이너 재현환경준비 조건과 결과물 보기RUN4 · 추가 선택Compose 기반 AI 서비스 운영준비 조건과 결과물 보기B5 · 추가 선택근거형 RAG 지식서비스 구축현재 단계에 연결B6 · 다른 경로승인형 AI Agent 시스템 구축준비 조건과 결과물 보기B7 · 다른 경로재사용 Skill과 MCP 통합준비 조건과 결과물 보기B8 · 다른 경로LoRA·QLoRA 모델 적응준비 조건과 결과물 보기B9 · 경로 연결AI 평가·보안·관측 운영현재 단계에 연결D · 경로 연결전공·직무 AI 문제해결 랩현재 단계에 연결S · 경로 연결검증 포트폴리오 캡스톤준비 조건과 결과물 보기
현재 단계의 선수·대체 조건 자세히 보기

K4 · 책임 있는 AI와 윤리 의사결정

선수: K0, 이후 해당 프로젝트 적용판정

반드시 할 실습: 인권·피해·개인정보·지식재산권·공정성·투명성·인간 감독·책임·중단

대체 증거·후속 경로 확인 →

B4 · 바이브 코딩과 API 제품 제작

선수: K0~K4 현재 프로젝트 판단 + LV2 해당 선수 또는 Bridge 동등증거

반드시 할 실습: 요구사항·상태·client/server·API·Git·test·secret·rollback

대체 증거·후속 경로 확인 →

B5 · 근거형 RAG 지식서비스 구축

선수: K3+B1; 앱은 B4

반드시 할 실습: source contract, chunk·retrieval·rerank·citation·ACL·freshness·eval

대체 증거·후속 경로 확인 →

B9 · AI 평가·보안·관측 운영

선수: B9-F: K1+K3; B9-O: 선택 결과물 Build와 병행/후행

반드시 할 실습: eval·회귀·trace, injection·leakage, privacy·incident·rollback

대체 증거·후속 경로 확인 →

D · 전공·직무 AI 문제해결 랩

선수: 역할별 LV2~6 조합

반드시 할 실습: 기준 정답 자료·규제·전문가 검토·결과 사용자의 사용성

대체 증거·후속 경로 확인 →

K1·도구/구현 역량의 동등 증거는 기존 기준으로 판단합니다. K0·현재 프로젝트 윤리와 검증 기록은 면제하지 않습니다. S 캡스톤은 실제 선수·평가 기준 충족 후 인정합니다.

대학 창업교육 · 형식별 강의계획

아래 일정은 미리 준비한 과정 예시입니다. 실제 시간·가격·피드백 범위는 과정별로 확정합니다.

  1. 1–3주

    고객·문제와 전공 연결

    고객 근거·팀 역할·문제 정의

  2. 4–6주

    사업·기술 타당성

    가치제안·기술 비교·가격/비용 가설

  3. 7–11주

    샘플·MVP·개념검증

    시험 가능한 결과물·중간 피드백·수정 기록

  4. 12–13주

    고객 접점·운영 설계

    소개·문의 흐름·운영·보안·비용표

  5. 14–15주

    평가·발표·후속 판단

    데모·개인 기여·평가표·결과보고

3학점형은 팀별 제작·시험·중간 피드백과 데모의 깊이를 확장합니다. 학사교시·실제 실습시간·평가 비중은 대학 기준으로 확정합니다.

대학 담당자에게 제공할 자료

과정·주차/차시 계획, 준비물, 장비/안전 조건, 평가표, 개인 기여 기록, 팀별 산출물, 결과보고 견본을 함께 확인합니다. 창업지원단·캠퍼스타운·메이커센터 등의 목적은 발주 범위에 맞춰 협의합니다.

매출·투자·정부과제 선정·검색 노출·양산·인증·완전 무인 운영을 보장하지 않습니다. 투자·지원사업 준비는 선택 심화입니다.

2학점·30학사교시는 하나의 문제와 핵심 결과물에 집중합니다. 3학점·45학사교시는 같은 주차 구조에서 제작·시험·수정 시간을 확장하며, 준비된 팀만 선택 기술을 심화합니다.

현재는 과정 문의만 가능합니다. 수강 신청·개강 알림·결제는 개설 조건이 확정된 뒤 별도로 안내하며, 문의만으로 등록되지는 않습니다.

기술창업은 ‘앱 만들기’에서 끝나지 않습니다.

AI·소프트웨어 제품

고객 문제 → 요구사항 → 기술 대안 비교 → 작은 MVP → 시험·배포·운영.

RAG는 근거형 지식검색이 필요할 때, Skill·Agent는 반복 과업과 승인 흐름이 있을 때 선택합니다. API 호출비·호스팅·데이터 권한·보안·실패 복구까지 검토합니다.

소프트웨어 구현 경로 →

공학·연구기술 사업화

전공·보유 기술 → 고객의 요구 성능 → 기술/권리 검토 → 개념검증 → 후속 실증 판단.

허용된 장비·데이터로 시뮬레이션이나 작은 실험을 수행합니다. 장비가 없으면 시제품 명세·시험 계획으로 범위를 정합니다. 양산·인증·임상·위험한 현장 실험은 별도 전문 검토 대상입니다.

공학·연구기술 경로 →
  1. 필요한가?비AI 대안과 고객 가치 비교
  2. 만들 수 있는가?데이터·기술·권리·자원 확인
  3. 작동하는가?성능 기준·시험·실패 기록
  4. 운영할 수 있는가?비용·보안·복구·사람의 승인

교육을 도입하는 대학과 배우는 학생에게

학생·프로젝트 팀

고객 문제·시제품·검증 결과에서 자신의 판단과 기여를 설명합니다. 전공에 따라 지식상품·전문서비스·소프트웨어·공학 과제를 선택합니다.

학과·창업지원 담당자

주차/차시 계획, 준비물·장비·안전 조건, 평가표, 개인 기여 기록, 팀별 산출물과 결과보고 견본을 함께 검토합니다. 학과·사업단의 목표와 예산, 계약·평가에 필요한 조건을 함께 확인합니다.

실행 경험과 학습 자료를 함께 확인하세요.

이현상 협회장의 강의 현장과 공개 프로필, Learncation 창업 프로젝트를 확인할 수 있습니다. 교육용 결과물 예시와 실제 수강생·기업 성과는 구분해 안내합니다.

Learncation은 이 강의 과정과 별도로 운영됩니다. 이용하려면 해당 서비스의 계정과 이용 조건을 확인하세요.