What is 360Learning?
귀사의 조직은 전통적인 하향식 교육 방식으로는 스킬 격차 해소에 어려움을 겪고 있습니까? 360Learning은 AI 기반 협업 학습 플랫폼으로, 조직 내부 역량 강화를 돕습니다. 이 플랫폼은 사내 전문가들이 관련 지식을 신속하게 생성하고 공유하도록 지원하여, 팀의 집단 지성을 전략적 이점으로 전환시킵니다.
주요 기능
✍️ AI 기반 코스 생성 기존 문서나 간단한 텍스트 프롬프트만으로도 완벽하게 구조화된 코스를 즉시 만들 수 있습니다. 당사의 생성형 AI는 개요, 퀴즈, 번역을 지원하여 주제별 전문가들이 지식 전달에 집중하는 동안, L&D 팀은 품질, 어조, 교수법 표준을 완벽하게 제어할 수 있도록 합니다.
🤝 협업 학습 엔진 수동적인 학습 방식을 넘어 역동적인 피드백 루프를 생성합니다. 학습자는 새로운 교육을 요청하고, 콘텐츠에 대한 실시간 피드백을 제공하며, 코스 포럼에서 전문가와 소통할 수 있습니다. 이러한 협업 방식은 교육의 관련성을 항상 유지하고, 업계 표준을 훨씬 뛰어넘는 평균 91%의 높은 완료율을 달성하는 데 기여합니다.
🎯 AI 기반 스킬 개발 교육 콘텐츠에 스킬을 자동으로 매핑하고, 조직의 스킬 격차를 정확하게 식별합니다. 이 플랫폼은 경력 목표에 기반한 맞춤형 학습 경로를 제공하며, 팀 성장에 필요한 정확한 교육을 만들 수 있는 사내 전문가를 찾아내어 학습을 성과 및 경력 이동성과 직접 연결시킵니다.
⚙️ 통합 학습 허브 (LMS & LXP) 분산된 시스템 관리의 어려움을 해소합니다. 360Learning은 규정 준수 및 사용자 관리를 위한 LMS의 자동화 기능과, 매력적이고 개인화된 LXP 경험을 결합합니다. 이를 통해 필수 규정 준수부터 자율적인 전문성 개발에 이르는 모든 교육 요구사항을 충족하는 단일하고 응집력 있는 플랫폼을 제공합니다.
360Learning이 귀사의 문제를 해결하는 방법:
직원 온보딩 가속화: 정적인 매뉴얼에 의존하는 대신, 360Learning에서 역동적인 온보딩 경로를 구축할 수 있습니다. 신입 사원은 팀 리더가 만든 코스에 접근하고, 포럼에서 질문하며, 멘토와 연결될 수 있어 업무 적응 시간을 크게 단축하고 첫날부터 소속감을 증진시킬 수 있습니다.
영업 역량 강화 확장: 귀사의 최고 영업 사원은 성공적인 영업 발표 기술을 가지고 있습니다. 당사 플랫폼을 사용하여, 그들은 신속하게 비디오를 녹화하거나 AI를 활용해 자신의 프로세스에 대한 짧은 코스를 만들 수 있습니다. 이러한 전문가 지식은 전체 영업 팀에게 즉시 제공되어, 모범 사례가 대규모로 공유되고 복제되도록 보장합니다.
스킬 격차 신속 해소: 새로운 기술이나 프로세스가 도입될 때, 공식 교육 프로그램이 나오기까지 몇 달을 기다릴 필요가 없습니다. 사내 전문가를 찾아 AI 저작 도구를 사용하여 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 관련 코스를 만들 수 있어, 조직이 비즈니스 속도에 맞춰 적응하고 역량을 강화할 수 있습니다.
360Learning을 선택해야 하는 이유:
기존 학습 플랫폼은 종종 하향식이며 실제 현장의 전문성과는 동떨어져 있습니다. 360Learning은 근본적으로 다릅니다. 저희는 가장 가치 있는 지식이 이미 팀 내부에 존재한다는 원칙을 기반으로 협업 학습 모델을 개척했습니다. 저희 플랫폼은 이러한 내부 전문 지식을 발굴하고 확장하며 정교화하도록 독특하게 설계되어, 직원들이 서로에게서 최고의 지식을 배울 수 있도록 보장합니다.
결론:
360Learning은 느리고 일반적인 교육을 넘어, 반응적이고 스킬 중심적인 학습 문화를 구축할 수 있는 도구를 제공합니다. 내부 전문가들에게 권한을 부여하고 관리 부담을 자동화함으로써, 마침내 스킬 격차를 해소하고 조직 내부에서 역량을 강화할 수 있습니다. 협업 학습이 귀사의 L&D 전략을 어떻게 변화시킬 수 있는지 지금 알아보세요!
More information on 360Learning
Launched
2003-05
Pricing Model
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Starting Price
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
360Learning was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-07-10.
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