GPT, Claude, Gemini를 한 화면에서 비교 실습하고, 프롬프트 엔지니어링부터 RAG 지식베이스, AI 에이전트 빌드까지 — 7개 모듈로 구성된 AI 실습 플랫폼입니다. 훈련 운영기관이 별도 개발 없이 바로 도입할 수 있습니다.
GrowFit이 만들어진 이유
AI 교육을 운영하려면 실습 환경이 먼저 갖춰져야 합니다. 그런데 현실은 다릅니다. LLM마다 별도 계정을 만들어야 하고, API 비용은 예측하기 어렵고, 학습자의 실습 내역을 추적하기도 쉽지 않습니다. 기관이나 기업이 AI 교육을 시작하려 해도, 실습 인프라를 직접 구축하는 데 시간과 비용이 들어갑니다.
GrowFit은 이 문제를 해결하기 위해 만들었습니다. 하나의 플랫폼에서 여러 LLM을 동시에 실행하고, 단계별 실습 모듈을 따라가며, 교육 성과를 자동으로 추적할 수 있는 통합 환경입니다.
주요 기능
Multi-LLM 통합 실습 — GPT-4, Claude, Gemini를 한 화면에서 동시 실행. 같은 질문을 세 모델에 보내고 3분할 화면에서 응답을 비교합니다.
7개 핵심 모듈 — 단일 LLM 실습, 다중 LLM 비교, 프롬프트 엔지니어링, RAG 지식베이스 구축, AI 에이전트 빌드, 워크플로우 설계, MCP 연동까지 단계별로 구성되어 있습니다.
프로젝트 기반 관리 — 모든 실습 대화가 프로젝트별로 자동 저장됩니다. 강사와 학습자별 사용량 추적도 가능합니다.
업종별 실습 시나리오 — 제조(불량 분석, 설비 매뉴얼 RAG), IT(코드 리뷰 자동화, 기술 문서 RAG), 금융(규정 RAG 챗봇), 유통(상품 설명 자동화) 등 업종에 맞는 실습 프로젝트를 바로 활용할 수 있습니다.
중소기업 AX 훈련 인프라로 활용
2026년 정부는 중소기업 AI 전환(AX)을 가속하기 위해 여러 사업을 추진하고 있습니다. 한국산업인력공단의 중소기업AI훈련확산센터(10개소), AI 특화 공동훈련센터(20개소), 과학기술정보통신부·NIPA의 산업맞춤형 혁신바우처 지원사업 등이 대표적입니다.
이 사업들은 공통적으로 PBL(문제해결형) 기반 AI+직무 훈련과정 개발과 운영을 요구합니다. GrowFit의 모듈 구조는 이 요구에 맞춰 설계되어 있어, 훈련 운영기관이 수요기업의 AI 역량 수준과 업종에 따라 훈련 과정을 유연하게 편성할 수 있습니다.
도입하면 달라지는 것
별도 플랫폼 개발 불필요 — GrowFit 도입만으로 PBL 기반 AI 실습 환경이 바로 구축됩니다.
강사 표준 매뉴얼 제공 — 교육 과정이 시스템에 표준화되어 있어, 강사가 바뀌어도 동일한 품질로 운영할 수 있습니다.
훈련 성과 데이터 자동 확보 — 학습자별 실습 이력, 모델 사용량, 과제 완료율 등이 자동 기록되어 성과 보고에 활용할 수 있습니다.
비용 관리 — 모델별 사용량을 실시간 추적하며, 세션 단위 예산 관리 기능을 확장 중입니다.
현재 상태와 앞으로의 계획
현재 GrowFit MVP는 핵심 모듈 개발이 완료된 상태이며, 기관 실증 테스트를 진행하고 있습니다. 12개월 내 기관 실증 3개소 완료와 인증 강사 5인 양성을 목표로 하고 있습니다. 향후 자체 GPU 서버를 확보해 멀티모달(이미지, 음성) 실습까지 확장하는 하이브리드 인프라를 구축할 계획입니다.
도입 문의 및 데모 요청
AI훈련확산센터, AI 특화 공동훈련센터, 혁신바우처 공급기업 등 훈련 운영기관의 도입 문의를 받고 있습니다. 데모 시연과 도입 상담을 원하시면 아래로 연락 부탁드립니다.
이메일 bct@bctone.kr
플랫폼 growfit.onecloud.kr