[AI 시대 살아남기(2)] AI 시대, 비개발자를 위한 새로운 기회와 역할

AI 시대, 비개발자를 위한 새로운 기회와 역할

안녕하세요, 갓대희입니다.  :- )

오늘은 [AI 시대에 비개발자들이 활용할 수 있는 새로운 직무와 기회]에 대한 이야기를 하려고 한다.

 

요즘 뉴스에서는 "AI가 일자리를 없앤다"는 자극 적인 말도 많고, 이미 일부 직군에서는 구조조정도 일어나고 있다.

물론 AI가 사라지게 하는 일도 있지만, 만들어내는 일도 정말 많다고 한다.

그중에는 개발자가 아니어도 충분히 진입 가능한 일자리가 많아 보인다.

 

지극히 개인적인 생각이지만, 현재까지의 상황을 보면

1) 개발자가 아니더라도 AI를 잘 활용한다면 개발자보다 더 좋은 인사이트와 좋은 서비스를 만들 수 있는 시대가 된 것 같다.

2) 물론 개발자도 AI를 잘활용하고, 개발이외의 스펙트럼을 넓힌다면 오히려 더 많은 것들을 할 수 있을 것 이라고 생각한다. 

 

이러한 관점에서, 비 개발자들에게는 어떠한 기회가 열리게 되었는지 살펴보는게 의미가 있을 것 같다.

다음과 같은 관점으로 글을 이어 가고자 한다.

 

 

• AI 시대에 새롭게 등장한 비개발자 중심 직무
• 기존 직군에서 AI를 활용해 경쟁력을 높이는 방법
• 앞으로 필요한 핵심 역량과 커리어 전환 전략

 

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1. AI의 영향과 비개발 직무의 변화 

 

AI 기술은 상상을 초월할 정도로 빠르게 발전하고 있다.

 

몇 년 사이, AI는 기업의 핵심 전략이 되고 있다.

• 2024년 미국의 민간 AI 투자 규모는 1,091억 달러에 달했으며,
• 전체 기업의 78% 이상이 실제 업무에 AI를 활용하고 있습니다.
• 일부 산업에서는 AI 도입으로 생산성이 최대 4배까지 증가했다는 분석도 있습니다.(PwC 기준)

그런데도, AI 활용 논의는 여전히 "개발자"나 "데이터 과학자" 중심으로 이뤄지는 경우가 많다.

• 하지만 실제로 AI를 업무에 적용해 실질적 가치를 창출하는 사람들은, 마케터, 기획자, HR 담당자, 디자이너 등 비개발 직군이 더 많습니다.

비개발자에게 AI가 중요한 이유는 단순한 "자동화 도구" 이상의 가치를 지니기 때문이다.

 

현재의 AI는 아직까진 다음과 같은 영역에서 명확히 한계점이 느껴진다.

• 감정 이해나 윤리적 판단과 같은 인간 중심의 사고
• 상황 맥락에 맞는 창의적 문제 해결 능력
• 사람 간 협업과 커뮤니케이션의 복합적 조율

따라서 AI가 할 수 없는 영역을 인간이 보완하고,  AI를 도구로 활용하는 역량이 더욱 중요해지고 있다.

 

정리하자면, 요즘의 비개발 직무는 단순한 비기술 인력이 아니라,
"AI를 이해하고 다룰 줄 아는 사람"으로의 진화, 변화가 요구되고 있다.

 

특히 AI를 잘 활용함과 동시에 AI가 처리하기 어려운 인간만의 역량또한 중요해지고 있다.

비판적 사고, 창의성, 문제 해결 능력, 공감 능력, 효과적인 의사소통과 협업 능력 같은 역량은 이제 AI 시대의 필수 역량으로 자리 잡고 있다.

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2. AI 시대에 새롭게 등장한 직무들 

1️⃣ 프롬프트 엔지니어 (Prompt Engineer)

프롬프트 엔지니어는 AI에게 '무엇을, 어떻게 질문할 것인가'를 설계하는 직무이다. (원하는 결과를 효과적으로 생성할수 있도록 적절한 '프롬프트'를 설계하고 개선하는 직무)

 

예전에는 과장되게 말해서 구글링 실력이 개발실력이나 다를바 없다고 할정도로 검색 능력이 중요하였다.

이젠 검색능력보다 중요한 것은 '질문력'이 되었고, 정확하고 맥락에 맞는 질문이 결과의 질을 결정하게 되었다.

 

 

주요 역할

• 업무 목적과 맥락에 맞는 AI 질문(프롬프트) 설계 (정확하고 효과적인 프롬프트 개발 및 개선)
• 프롬프트 최적화(ex,자연어 입력 설계 및 최적화 지원)및 자동화 스크립트 작성
• AI 언어 모델과 사용자 간 상호작용 분석
• 다양한 결과 테스트 및 반복 개선

필요 역량

• AI 리터러시 (ChatGPT, Claude 활용 능력)
• 비판적 사고 및 데이터 이해 능력
• 의사소통 및 협업 능력
• 창의적 문제 해결 능력

직무 전환 전략

• 매일 AI 도구 활용 및 실무 경험 축적
• Coursera 'AI for Everyone', OpenAI 가이드 등 온라인 강의 활용
• 실제 업무나 개인 프로젝트에서 프롬프트 엔지니어링 실습
• AI 커뮤니티 참여를 통한 최신 트렌드 학습

참고할 만한 문헌

• Prompt Engineering Guide : https://www.promptingguide.ai/
• Learn Prompting 튜토리얼 : https://learnprompting.org/

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2️⃣ AI 윤리 컨설턴트 (AI Ethics Consultant)

AI 윤리 컨설턴트는 AI가 윤리적 기준과 규정을 준수하도록 돕는 역할을 맡는다.

AI 기술이 정교해질수록, 그로 인한 윤리적 영향도 커지고 있는데

어떠한 배경과 사례때문인지 다음과 같은 내용을 잠깐 짚어보고 넘어가자.

 

  편향된 데이터 → 차별적 결과로 이어진 케이스

ex) Amazon의 AI 채용 시스템 폐기 (2018)

• 문제 : 아마존은 AI를 이용해 이력서를 자동 평가하는 시스템을 개발했는데,
• 결과 : AI가 여성 지원자에게 불이익을 주는 경향이 발견됨.
• 이유 : 학습 데이터가 대부분 남성 중심 이력서였고, 여성 관련 키워드를 낮게 평가하도록 학습됨.
• 결말 : 아마존은 해당 AI 시스템을 공식적으로 폐기함.

 

→ AI는 중립이 아니라, 데이터에 담긴 편향을 그대로 학습하기 때문에, 인간보다 더 정교하게 차별을 강화할 수 있다고 한다.

 

 

설명 불가능한 결정 → 책임 회피

ex) COMPAS 범죄 예측 알고리즘

• 사용처 : 미국 여러 주에서 사용된 재범 가능성 평가 AI.
• 문제 : 흑인에게 더 높은 재범 확률 점수를 부여하고, 백인에겐 관대함을 보임.
• 비판 : 해당 알고리즘은 왜 특정 점수를 줬는지 설명이 불가능했으며, 사람들의 삶에 실질적인 영향을 줌 (보석 여부 등).
• 결과 : AI의 결과에 대한 ‘설명 가능성(Explainability)’ 요구가 커짐.

 

→ 사람의 삶에 영향을 미치는 결정에선, AI가 ‘왜 그런 판단을 했는가’를 설명할 수 있어야 한다.

 

 

딥페이크와 생성 AI → 신뢰 훼손

ex) 딥페이크 정치 영상 및 조작 콘텐츠

• 사례 : 2024년 대선 기간, 인도·미국 등에서 유명 정치인의 딥페이크 음성이 퍼져 가짜 발언이 뉴스처럼 유포됨.
• 문제 : 일반인은 진위를 구별하기 어려워 사회적 혼란과 불신 초래.

→ AI 기술이 사실과 거짓을 구분할 수 없게 만들면, 민주주의와 여론 기반 사회 자체가 흔들릴 수 있음.

 

AI 챗봇의 부적절한 응답 → 사용자 정신 건강 위협

ex) 벨기에 AI 챗봇 사용자의 극단 선택 사건 (2023)

• 내용 : 한 사용자가 AI 챗봇과 수개월간 대화하던 중, 생명 관련 위기 상황에서 AI가 자살을 부추긴 정황이 보도됨.
• 문제 : 정서적 의존, 인공지능의 부적절한 대응 → 실제 인명 사고로 이어짐

→ AI가 상담사 역할을 하려면, 더 강력한 윤리 규제와 감시가 필요함.

 

정리하자면

 

• AI는 기술적으로는 정교해지지만, 인간의 가치 판단과 감정, 사회적 맥락은 알지 못한다.
• 이로 인해 예상하지 못한 차별, 불공정, 혼란, 피해가 발생할 수 있다.
• 윤리 컨설턴트는 이를 사전에 예측하고, 기업/개발팀/사용자 간의 균형점을 설계하는 역할을 하게 된다.

 

최근 책임 있는 AI(Responsible AI)에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있어, 기업에서 중요성이 커지고 있는 분야이다.

 

 

주요 역할

• AI 시스템의 윤리적 평가와 문제점 해결
• 개발 팀과 협력하여 AI 윤리 통합 지원
• 윤리적 표준 및 규정 준수 보장

필요 역량

• 윤리 이론 및 도덕 철학 이해
• AI 기술 및 머신러닝 알고리즘에 대한 지식
• 정책 개발 능력 및 규제 준수 역량
• 학제 간 협업 및 비판적 사고 능력
• 공감 및 명확한 의사소통 능력

직무 전환 전략

• 윤리, 철학, 컴퓨터 과학 등의 학제 간 교육 이수
• 윤리적 프레임워크(결과주의, 의무론 등) 체계적 학습
• 실제 윤리 평가 프로젝트 참여를 통한 실무 경험 축적
• AI 윤리 커뮤니티 및 전문가들과의 네트워킹

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3️⃣ AI 제품 관리자 (AI Product Manager)

AI PM은 AI 기술의 가능성과 한계를 이해하고, 이를 바탕으로 비즈니스에 최적화된 제품을 설계·운영하는 관리자 이다.

기존 PM이 ‘기능 중심’의 설계자라면, AI PM은 불확실한 결과를 다루며 문제 해결 방식 자체를 설계하게 된다.

 

조금은 생소 할 수 있는 AI 제품 관리자의 역할이 실제 어떤 사례들이 있는지도 잠깐 보고 넘어가자.

 

ex1) Google Lens

 - 역할: 사진 속 텍스트/이미지 → 사용자 행동(검색, 번역 등)으로 연결

 - AI PM 과제

• 텍스트 추출 정확도에 따라 버튼 동작 설계 변경
• 사용자 오탐 대응 UX 설계 (Undo 기능 등)
• 불필요한 스캔 데이터 처리 방침 수립 (윤리 관점 포함)

ex2) 쿠팡 – 상품 추천 알고리즘 개선

• 상황: 쿠팡은 개인화된 추천 상품을 제시하기 위해 AI 추천 시스템을 운영한다.
• AI PM의 역할:
  • 클릭률 높이기가 아닌, 재구매율이나 환불율까지 고려한 추천 모델 기획
  • 유저 성향/행동 데이터를 기반으로 다양한 모델 실험
  • "광고성 추천"으로 오해받지 않도록 설명 가능한 추천 문구 설계
  • 성차별/연령 편향이 있는 추천 방지

사용자가 “왜 이걸 추천받았는지”를 수용할 수 있도록 설명력 있는 UX와 정책을 함께 설계해야 함.

 

ex3) 채팅상담 자동화 – 카카오엔터프라이즈/챗봇 서비스

• 상황: 기업 고객센터에서 AI 챗봇이 초기에 상담 응대를 진행
• AI PM의 역할:
  • AI가 어느 수준까지 대응할 것인지 범위 정의 (handover 기준)
  • 오답률/오해 가능성이 높은 질문 → 사람 상담사로 자연스럽게 연결되도록 설계
  • 상담 이탈/반복 발생 이유 분석 → 시나리오 수정과 데이터 튜닝 반복
  • 민원, 불쾌한 응답 등 발생 시 AI 응답 로그의 책임성 구조화

제품이 단순히 "챗봇 응답률이 높다"는 것을 넘어서 고객 신뢰와 연속된 경험을 제공할 수 있도록 전략을 잡아야 함.

 

ex4) 마케팅 자동화 SaaS (예: 와이즐리, 채널톡, 아드리엘)

• 상황: AI 기반 타겟팅 솔루션이 고객 성향 분석을 통해 이메일, 광고 콘텐츠를 자동 구성
• AI PM의 역할:
  • 추천된 콘텐츠가 어떻게 사용자 데이터를 기반으로 만들어졌는지 투명하게 안내
  • 성별, 나이 등 민감 정보 활용 여부에 대한 가이드라인 설계
  • 마케터가 AI의 결과를 신뢰하고 수정할 수 있는 UI/UX 구성
  • 클릭 수만이 아니라 전환율, 이탈률까지 분석하고 피드백 루프 설계

마케터 입장에서 AI가 불편하지 않고, ‘통제할 수 있는 도구’가 되도록 만드는 게 핵심.

 

 

국내에서는 이런 직군이 많이 생기기 쉬울지 모르겠다. 그래도 정리해보자면

AI PM은 “모델의 성능”과 “사용자의 신뢰” 사이에서 끊임없이 조율하는 직무라고 한다.
데이터, 알고리즘, 윤리, UX를 비즈니스 전략 안에서 균형 있게 다룰 수 있는 다중 언어 사용자.

 

주요 역할

• 데이터 중심 기능 설계 및 실험 : AI 모델이 풀어야 할 문제를 정확하게 정식화함
• 모델 기반 기능 기획 및 실험 주도 : 모델 성능을 A/B 테스트, 사용자 피드백과 함께 검증
• AI 결과 해석 및 UX 연결 : 예측 결과를 사용자에게 신뢰할 수 있게 전달하도록 설계
• 윤리/편향/오류 대응 전략 설계 : 공정성과 투명성을 고려한 제품 정책 기획

필요 역량

• AI 및 머신러닝 기초 지식 (모델, 데이터, 성능 지표 이해)
• 데이터 중심 사고(A/B 테스트 설계 능력) 및 AI 윤리적 문제 해결 능력
• 비즈니스 언어로 기술 설명하는 커뮤니케이션 능력
• 교차 기능 협업 능력 및 시장 분석 능력

직무 전환 전략

• AI 및 머신러닝 기초 과정 학습 (Google ML Crash Course 등)
• Kaggle 참여 및 AI 프로젝트 직접 수행
• AI 제품 관련 역량 강화 (데이터 분석, 윤리 교육 등)
• 포트폴리오 구축 및 전문 커뮤니티 참여

참고할 만한 문헌

• Google AI PM Learning Path(https://ai.google/careers/)
• Product School: AI Product Management 과정(https://productschool.com/)

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4️⃣ AI와 함께하는 1인 크리에이터와 창업가

AI 도구는 1인 크리에이터와 창업가의 역량을 극대화한다. 콘텐츠 제작, 마케팅, 비즈니스 자동화까지 AI의 도움으로 혼자서 사업을 빠르고 효율적으로 운영할 수 있다.

성공 사례:

• 온라인 강의 제작자 : AI를 활용해 6개월 만에 15만 달러 매출
• '얼굴 없는' 유튜버 : AI를 통해 100% 자동화하여 월 1만 달러 수익
• 디지털 제품 제작자 : AI를 통해 연 22만 달러의 수익 달성

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3. 비기술 직군의 AI 활용 사례

AI는 개발자나 데이터 과학자만을 위한 기술이 아니다.
오히려 마케팅, 디자인, 인사 등 비기술 직군에서 AI를 가장 먼저 체감하고, 활용하고, 변화시키고 있다.

1️⃣ 마케터 (Marketers) – AI와 함께 전략적으로 일하기

주요 활용 분야

• 콘텐츠 자동 생성 (블로그, SNS, 광고 카피)
• 고객 세분화 및 개인화 마케팅
• 시장 트렌드 분석 및 인사이트 추출
• A/B 테스트 자동화

실제 사례

• 이커머스 브랜드 마케터가 GPT로 상품 설명 1,000개 자동 생성해 제작 시간을 80% 단축
• 쇼핑몰 뉴스레터를 고객 행동에 따라 AI가 자동 작성 + 발송, 클릭률 2배 상승

변화 포인트

• 마케터의 핵심은 이제 ‘기획’보다 ‘콘셉트 설계’와 ‘데이터 기반 판단’
• 루틴 업무는 AI에게 맡기고, 브랜딩·고객 경험·감성 설계에 집중할 수 있다.

 

2️⃣ 디자이너 (Designers) – AI로 창의성 확장하기

주요 활용 분야

• UI/UX 시안 빠르게 제작
• 시각 자료 자동 생성 및 스타일 다양화
• 코드 자동화(Figma → HTML/CSS)
• 접근성 높은 디자인 자동 추천

실제 사례

• 스타트업 디자이너가 Figma + AI 플러그인으로 3종 콘셉트 시안을 하루 만에 완성
• 마케팅용 이미지 100개를 Midjourney로 자동 생성 후 보정, 실제 사용 가능 버전 확보

변화 포인트

• 아이디어 스케치시안목업까지 전 과정을 혼자서 AI로 빠르게 순환
• 디자이너의 역량은 ‘툴 사용 숙련도’보다 ‘창의적 판단’이 더 중요해짐

 

3️⃣ HR 전문가 (HR Professionals) – 전략 인사로의 진화

 

주요 활용 분야

• 이력서 자동 평가 및 추천 순위 도출
• 지원자 인터뷰 챗봇 운영
• 인력 배치 및 조직 진단
• 반복 업무 자동화 (출퇴근 기록, 서류 관리 등)

실제 사례

• 글로벌 기업 HR팀이 AI로 1,000명 채용 인터뷰 사전 스크리닝 시간 80% 절감
• 조직 성향 분석을 통해 이직 위험이 높은 팀원 10% 조기 예측, 선제적 대응 성공

변화 포인트

• HR 업무는 ‘관리’에서 ‘조직 전략 설계’로 변화 중
• 사람과 조직의 정성적 요소를 AI로 보조하고, 감정·문화 중심 의사결정에 집중

요약 하자면 : 비기술 직군 + AI = "업무 자동화"가 아니라 "역할 재정의"

AI는 단순히 도구를 넘어, 비기술 직군의 업무 방식 전체를 재구성하고 있다.

 

이제 중요한 건 "이 도구를 내가 어떻게 쓰느냐"이다.

ex) 루틴한 작업 → AI 자동화

ex) 전략적 판단 → 인간의 역할

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4. 직무 전환을 위한 공통 전략과 필수 역량

그럼, 어떤 역량을 어떻게 준비해야 할까?

 

필수 역량

• AI 리터러시 (도구 활용 + 개념 이해)
• 데이터 이해력 (기본적인 데이터 구조/해석 능력)
• 인간 고유 역량 (창의력, 공감력, 협업력)
• 적응력 (변화에 빠르게 대응)

추천 전략

• 매일 하나의 AI 도구 실습하기
• 회사 내 업무에 AI 적극 도입해보기
• 커뮤니티 참여 (예: AI타임즈, UX아카데미, TidyMind 등)
• 사이드 프로젝트: 나만의 뉴스레터, 도구 리뷰, AI 블로그 등

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5. 개인적 의견 및 결론

AI 시대는 단순히 기존 직무를 대체하는 것이 아니라, 오히려 새로운 직무와 기회를 창출하는게 맞는 것 같다.

또 어떻게 생각 하면 AI가 바꾸는 게 "직업" 이 아니라 "일하는 방식"이라는 말도 납득이 간다. 

 

중요한 것은 지속적으로 배우고 적응하며, AI를 적극적으로 활용하는 자세이다.

AI에 관심갖고 나도 자동화툴인 n8n을 실습하기도 하며, 다양한 프롬프트를 응용해보고, 쏟아져 나오는 여러가지 특정 분야에 특화된 AI툴들을 써보기도 하였다.

너무 많은 AI가 쏟아져서 피곤한것도 사실이다. 하지만 여기에 그렇기 때문에 기회가 많은 블루오션같은 생각도 드는 시점이다.

개발자가 아니더라도 AI를 잘활용할 수 있고, 개발자 이기때문에 더 AI를 잘 활용할 수 있는 부분도 있을 것 같다.

 

 

난 개발자로서 AI와 자동화 업무에 관심을 갖고 학습을 하고 있다.

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etc1. AI 요약

AI 시대, 비개발자의 새로운 기회

코딩을 몰라도 괜찮습니다. AI는 위협이 아닌, 당신의 커리어를 한 단계 도약시킬 가장 강력한 도구입니다. 데이터로 증명된 새로운 직업의 세계를 탐험해 보세요.

숫자로 보는 AI 혁명

AI는 단순한 유행이 아닌, 경제 성장의 핵심 동력입니다.

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생산성 성장

AI 노출 산업의 생산성 증가율 (배)

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임금 프리미엄

AI 기술 요구 직무의 평균 임금 상승률 (%)

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채용 증가

AI 기술 요구 직무의 채용 공고 증가율 (%)

미래를 여는 새로운 직업들

AI와 인간의 협업을 이끄는 새로운 전문가들이 주목받고 있습니다.

프롬프트 엔지니어

AI와 인간의 '통역사'. AI가 최적의 결과를 내도록 질문을 설계하고 개선하여 모델의 성능을 극대화합니다.

핵심 역량:

#AI 리터러시 #비판적 사고 #창의적 문제해결

AI 윤리 컨설턴트

기술의 '양심'. AI 시스템이 공정하고 투명하게 작동하도록 윤리적 기준을 수립하고 감독합니다.

핵심 역량:

#윤리 철학 #정책 이해 #학제간 협업

AI 제품 관리자 (PM)

AI 기술의 '지휘자'. AI 제품의 기획부터 출시까지 전 과정을 책임지며 비즈니스 가치를 창출합니다.

핵심 역량:

#데이터 중심 사고 #기술적 유창성 #비즈니스 통찰력

AI, 당신의 업무를 강화하다

AI는 당신의 일을 대체하는 것이 아니라, 더 높은 가치를 창출하도록 돕는 파트너입니다.

마케터를 위한 AI 활용법

AI는 시장 조사, 콘텐츠 생성, 개인화된 광고 캠페인 실행 등 반복적인 업무를 자동화하여 마케터가 데이터 기반 전략 수립에 집중할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 더 높은 ROI와 고객 충성도를 달성할 수 있습니다.

디자이너를 위한 AI 활용법

AI는 와이어프레임 생성, 이미지 개선, 코드 변환 등 디자인 프로세스의 많은 부분을 자동화합니다. 디자이너는 AI의 도움을 받아 창의적인 아이디어 구상과 사용자 경험(UX) 고도화에 더 많은 시간을 투자할 수 있습니다.

HR 전문가를 위한 AI 활용법

AI는 직무 기술서 작성, 이력서 검토, 면접 일정 조율과 같은 채용 프로세스를 효율화합니다. 또한, 직원 데이터를 분석하여 개인화된 교육 프로그램을 제안하고 조직의 다양성, 형평성, 포용성(DEIB) 노력을 지원합니다.

1인 창업가를 위한 AI 활용법

AI는 아이디어 구상부터 콘텐츠 제작, 마케팅, 디지털 제품 판매까지 전 과정을 지원하는 '1인 기업'의 핵심 동력입니다. 자본과 인력의 한계를 넘어, 누구나 자신의 아이디어를 비즈니스로 실현할 수 있습니다.

당신의 커리어 전환 로드맵

성공적인 커리어 전환을 위한 4단계 실행 전략입니다.

1

평생 학습 수용하기

온라인 강좌(Coursera, edX), 전문 커뮤니티 참여를 통해 AI 리터러시를 지속적으로 함양하세요.

2

AI로 실제 문제 해결하기

현재 업무에 ChatGPT, Notion AI 등 도구를 적용하여 생산성을 높이는 작은 성공 사례를 만들어보세요.

3

포트폴리오 구축 및 네트워킹

AI 활용 프로젝트, 학습 결과 등을 블로그나 링크드인에 기록하고 관련 분야 전문가와 교류하세요.

4

인간 중심 역량에 집중하기

AI가 할 수 없는 비판적 사고, 창의적 문제 해결, 공감 및 소통 능력을 강화하는 활동에 참여하세요.