AI 교육·컨설팅 전문기업 콥스랩은 기업의 생성형 AI 활용 수요가 빠르게 고도화됨에 따라 RAG, MCP, LangGraph 기반의 실무형 교육 과정을 강화하고 있다고 밝혔다. 최근 기업 교육 현장에서는 단순한 생성형 AI 도구 체험을 넘어, 실제 업무에 적용 가능한 검색·연동·자동화 역량을 확보하려는 수요가 뚜렷하게 늘고 있다.
콥스랩에 따르면 2026년 상반기 AI 교육 시수는 전년 동기 대비 약 40% 증가했으며, 같은 기간 교육 사업 매출도 약 17% 성장했다. 기업과 공공기관을 중심으로 생성형 AI를 현업에 직접 접목하려는 움직임이 확대되면서 교육 목적 역시 기초 이해에서 실행 중심으로 빠르게 이동하고 있다는 설명이다.
이 같은 변화에 맞춰 콥스랩은 ChatGPT 및 생성형 AI 활용 교육을 넘어 RAG, MCP(Model Context Protocol), LangChain, LangGraph, AI Agent, 바이브코딩 등으로 교육 범위를 넓히고 있다. 최신 기술 개념을 소개하는 데 그치지 않고, 각 조직의 데이터 환경과 업무 흐름에 맞춰 현업에서 바로 적용할 수 있는 실습형 커리큘럼으로 구성하는 것이 특징이다.
특히 RAG 교육은 사내 문서와 데이터 자산을 기반으로 필요한 정보를 검색하고 활용하는 구조를 이해하는 데 초점을 맞춘다. 기업 내부에서 축적된 문서, 매뉴얼, 보고서 등을 바탕으로 보다 정확한 질의응답 체계를 설계하고, 실제 업무에 활용 가능한 검색 기반 시스템을 구현하는 방향으로 교육이 진행된다.
MCP 교육은 생성형 AI와 외부 도구, 사내 시스템, 데이터 환경을 유기적으로 연결하는 방식에 초점이 맞춰져 있다. 이를 통해 단순한 질의응답 수준을 넘어 조직 내 다양한 업무 흐름에 AI를 연계하는 방법을 학습할 수 있도록 지원한다. 최근에는 기업들이 내부 시스템과 AI를 안정적으로 연결하려는 수요가 늘면서 관련 문의도 함께 증가하고 있다.
LangGraph 교육은 다단계 작업 흐름과 에이전트 기반 프로세스를 구조적으로 설계하는 실습 중심으로 운영된다. 여러 단계의 판단과 작업을 연결해 보다 복합적인 업무 자동화를 구현하려는 기업 수요가 확대되면서, 단순 프롬프트 활용을 넘어 체계적인 AI 서비스 설계 역량을 기르려는 움직임이 커지고 있다는 것이 회사 측 설명이다.
콥스랩은 교육 대상자의 직무, 기술 수준, 개발 경험, 현업 과제를 사전에 진단한 뒤 맞춤형 프로젝트형 교육으로 과정을 운영하고 있다. 비개발자 대상 과정은 문서 작성, 자료 조사, 반복 업무 자동화, AI 활용 시나리오 설계 등에 초점을 맞추고, 개발자 대상 과정은 RAG 기반 검색 시스템, 에이전트 구조 설계, 사내 연동 개발, LLM 평가 및 운영 등 보다 심화된 주제를 다루고 있다.
류태선 콥스랩 대표는 “기업의 생성형 AI 교육은 이제 단순한 활용법 학습을 넘어, 조직 내부 데이터와 시스템을 연결하고 실제 업무 구조를 개선하는 방향으로 진화하고 있다”며 “앞으로도 RAG, MCP, LangGraph 기반의 심화 과정을 지속 확대하고, 각 기업 환경에 맞춘 맞춤형 AI 교육을 통해 실질적인 현업 적용 성과를 높여 나가겠다”고 말했다.
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