현대 소프트웨어 개발에서 HTTP 기반 API를 생각하면 우리는 크게 두 가지 기술을 떠올리게 되죠? REST와 GraphQL.

역사가 오래된 REST는 비교적 간단한 백엔드 시스템이나 개발된 지 시간이 좀 지난 레거시 시스템에서 많이 사용되고 있습니다. 반면에 GraphQL은 관계가 복잡한 데이터를 다루는 API를 개발하거나 BFF(Backend for Frontend) 또는 API Orchestration(오케스트레이션)을 위해 많이 채택되고 있습니다.

만약 이 두 대표적인 API 기술을 유기적으로 통합할 수 있다면 얼마나 좋을까요? 이번 포스팅에서는 이러한 서버 개발자들의 오랜 꿈을 현실로 만들어주는 Apollo Connector에 대해 알아보겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/apollo-connectors/

현대 소프트웨어 개발에서 HTTP 기반 API를 생각하면 우리는 크게 두 가지 기술을 떠올리게 되죠? REST와 GraphQL. 역사가 오래된 REST는 비교적 간단한 백엔드 시스템이나 개발된 지 시간이 좀 지난 레거시 시스템에서 많이 사용되고 있습니다. 반면에 GraphQL은 관계가 복잡한 데이터를 다루는 API를 개발하거나 BFF(Backend for Frontend) 또는 API Orchestration(오케스트레이션)을 위해 많이 채택되고 있습니다. 만약 이 두 대표적인 API 기술을 유기적으로 통합할 수 있다면 얼마나 좋을까요? 이번 포스팅에서는 이러한 서버 개발자들의 오랜 꿈을 현실로 만들어주는 Apollo Connector에 대해 알아보겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/apollo-connectors/

Apollo Connectors 소개와 사용법

데이터 처리를 한다면 아마 대부분 Pandas로 시작하리라 믿는다. 작은 데이터를 빠르게 처리하는데는 이만한 것이 없지만 데이터의 크기가 커지면 처리하는데 두 가지 문제가 생긴다:

1️⃣ 처리가 너무 오래 걸리는 이슈 (Pandas는 Single Thread라는 치명적인 문제 존재)
2️⃣ 아예 데이터 자체를 적재하지 못하는 이슈 (Pandas는 데이터를 메모리에 적재해야함)

이 때부터 Spark이란 빅데이터 프로세싱 프레임워크의 도입이 필요해지는데 프로그래밍 패러다임만 놓고 보면 Pandas와 Spark은 크게 다르지 않다. Spark 역시 DataFrame으로 데이터 처리를 하기 때문이다. Spark Session이란 거를 앞단에 만들어야 하는 것과 DataFrame 함수가 다르다는 점을 빼고는 프로그래밍 관점에서는 큰 차이가 없다. 다르게 이야기하면 Pandas에서 Spark으로 내 스킬을 확장하는 건 생각처럼 힘들지 않다. 기본적으로 Spark은 Pandas on Steroids라 할 수 있다.

Spark 데이터 처리의 기본

Spark 프로그래밍은 어떤 부분에 복잡해질까? 기본적으로 Spark은 큰 데이터를 Partition이라 부르는 블록으로 나눈 다음 이를 다수의 Task들로 처리하여 큰 데이터를 병렬처리한다. 프로그래밍을 하는 관점에서는 이를 알 필요가 없다.

Spark 데이터 처리의 어려움 (Shuffling -> Partition Skewness)

Spark 데이터 처리의 문제는 Partition들 크기에 Skewness가 생기는 경우에 발생한다. Partition들의 크기가 비슷해야 병렬 처리의 의미가 있는데 하나의 Partition이 크기가 엄청나게 크다면 그 Partition 처리에 드는 시간이 전체 프로세싱 시간을 결정하게 되며 이 과정에서 메모리 에러 등 다양한 이슈들이 발생한다.

그러면 언제 Partition 크기에 Skewness가 생길까? DataFrame에 적용하는 오퍼레이션이 SQL로 치면 GROUP BY, ORDER BY, JOIN 등이라면 데이터 이동이 필요해지고 (이를 Shuffling이라 부른다) 이후 생기는 새로운 Partition 크기에 커다란 불균형(Skewness)이 생길 수 있으며 이는 빅데이터 처리에 MapReduce 시절부터 존재하는 문제이기도 하다.

이 경우 다양한 최적화 방법들이 존재하며 이를 배우는 것이 Spark 프로그래밍에서는 어려운 포인트라 할 수 있지만 사용법 자체는 Pandas와 비교해 크게 다르지 않다. 이번에 인프런에 Spark 강의를 하나 오픈했는데 내용은 Pandas로부터 시작해서 Spark의 다양한 기능을 DataFrame과 SQL 중심으로 Databricks Community Edition 위에서 배워보는 것이다. 강의 링크는 댓글 참고

데이터 처리를 한다면 아마 대부분 Pandas로 시작하리라 믿는다. 작은 데이터를 빠르게 처리하는데는 이만한 것이 없지만 데이터의 크기가 커지면 처리하는데 두 가지 문제가 생긴다: 1️⃣ 처리가 너무 오래 걸리는 이슈 (Pandas는 Single Thread라는 치명적인 문제 존재)2️⃣ 아예 데이터 자체를 적재하지 못하는 이슈 (Pandas는 데이터를 메모리에 적재해야함) 이 때부터 Spark이란 빅데이터 프로세싱 프레임워크의 도입이 필요해지는데 프로그래밍 패러다임만 놓고 보면 Pandas와 Spark은 크게 다르지 않다. Spark 역시 DataFrame으로 데이터 처리를 하기 때문이다. Spark Session이란 거를 앞단에 만들어야 하는 것과 DataFrame 함수가 다르다는 점을 빼고는 프로그래밍 관점에서는 큰 차이가 없다. 다르게 이야기하면 Pandas에서 Spark으로 내 스킬을 확장하는 건 생각처럼 힘들지 않다. 기본적으로 Spark은 Pandas on Steroids라 할 수 있다. Spark 데이터 처리의 기본 Spark 프로그래밍은 어떤 부분에 복잡해질까? 기본적으로 Spark은 큰 데이터를 Partition이라 부르는 블록으로 나눈 다음 이를 다수의 Task들로 처리하여 큰 데이터를 병렬처리한다. 프로그래밍을 하는 관점에서는 이를 알 필요가 없다. Spark 데이터 처리의 어려움 (Shuffling -&gt; Partition Skewness) Spark 데이터 처리의 문제는 Partition들 크기에 Skewness가 생기는 경우에 발생한다. Partition들의 크기가 비슷해야 병렬 처리의 의미가 있는데 하나의 Partition이 크기가 엄청나게 크다면 그 Partition 처리에 드는 시간이 전체 프로세싱 시간을 결정하게 되며 이 과정에서 메모리 에러 등 다양한 이슈들이 발생한다. 그러면 언제 Partition 크기에 Skewness가 생길까? DataFrame에 적용하는 오퍼레이션이 SQL로 치면 GROUP BY, ORDER BY, JOIN 등이라면 데이터 이동이 필요해지고 (이를 Shuffling이라 부른다) 이후 생기는 새로운 Partition 크기에 커다란 불균형(Skewness)이 생길 수 있으며 이는 빅데이터 처리에 MapReduce 시절부터 존재하는 문제이기도 하다. 이 경우 다양한 최적화 방법들이 존재하며 이를 배우는 것이 Spark 프로그래밍에서는 어려운 포인트라 할 수 있지만 사용법 자체는 Pandas와 비교해 크게 다르지 않다. 이번에 인프런에 Spark 강의를 하나 오픈했는데 내용은 Pandas로부터 시작해서 Spark의 다양한 기능을 DataFrame과 SQL 중심으로 Databricks Community Edition 위에서 배워보는 것이다. 강의 링크는 댓글 참고

스몰 데이터(Pandas)에서 빅 데이터(Spark)로!

인프런 강의 링크: https://inf.run/THLsY

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저는 어린이를 별로 좋아하지 않았습니다. 솔직히 지금도 어린이를 엄청 좋아하진 않습니다. 다만, 자녀를 갖고 많이 변했습니다. 어린이가 귀엽고, 특히 아기들이 너무 예쁘게 보입니다. 고사리 같은 손과 꼼지락거리는 발, 옹알이 소리는 아이들을 사랑스럽게 만드는 치트키 같습니다.

어린이는 어른의 보호와 사랑을 받고 자랍니다. 어린이는 스스로 일을 하기 어렵고, 행동에 책임을 지기 어려운 시절을 의미합니다. 그래서 모든 일을 할 때 어른의 도움이 필요하고, 위험한 요소로부터 보호가 필요합니다. 그냥 먹이고 입히면 끝나는 것이 아니라 잘 자랄 수 있도록 사랑으로 보살펴야 합니다.

사랑으로 보살펴야 잘 자랍니다. 반대로 사랑을 주지 않으면 잘 자라지 못합니다. 잘 자란다는 정의를 두 가지로 내립니다. 첫 번째, 물리적인 신체 건강입니다. 정성스럽게 보살펴야 아프지 않고 잘 자랍니다. 두 번째, 정서적인 마음의 건강입니다. 사랑으로 양육하지 않으면 마음에 병이 생깁니다. 마음의 병을 갖고 자라면 건강하지 못한 자아를 갖게 됩니다.

우리는 내 자녀뿐만 아니라 이웃의 자녀와 나아가 세상의 모든 아이들을 잘 자라도록 관심과 사랑으로 보살펴야 하는 의무를 갖고 있습니다. 왜냐하면 우리가 그렇게 어린 시절에 관심과 사랑을 먹고 자랐기 때문입니다. 따라서 우리도 다음 세대에게 관심과 사랑을 나누어야 합니다. 우리가 받은 관심과 사랑은 대가 없이 받은 것으로 우리도 마땅히 다음 세대에게 값없이 관심과 사랑을 나누어야 할 것입니다.

반드시 자녀를 갖고 양육해야 하는 일이 의무는 아닙니다. 그러나 자녀를 갖고 싶지 않다고 생각하는 사람들이 많다는 것이 안타깝습니다. 본인 인생을 책임지기도 빠듯한데 자녀까지 낳고 잘 기를 자신이 없다는 마음을 일부 공감합니다. 공감하지 못하는 일부 마음은 희생하고 싶지 않은 생각입니다. 하고 싶은 일만 하며 살고 싶다는 가치를 존중하지만, 편리하게 사는 인생에서 놓칠 수 있는 소중한 것을 알려주고 싶습니다.

마치 자녀를 양육하는 것이 희생 같아 보이지만, 실제로 전혀 그렇지 않습니다. 자녀로 인해 느끼는 기쁨과 감사, 유익이 훨씬 많습니다. 물론 자녀를 양육하며 하고 싶지 않은 일을 하고, ‘나’를 위한 시간이 줄어드는 것은 사실입니다. 그런데 그 가운데 배우고 느끼며 깨닫는 것이 놓치는 것보다 훨씬 많고 ‘나’에게 도움이 됩니다.

온전히 ‘나’를 위해 여가를 즐기는 삶이 자신을 풍성하게 만든다고 생각하는 것은 착각입니다. 순간 몸은 편안하고 재미는 있을 수 있겠죠. 그러나 진짜로 삶이 깊어지고 넓어지는 것은 아닙니다. 어쩌면 그건 ‘나’를 위한다고 하지만, 그냥 시간을 편리하게 보내는 장치일 뿐이라고 생각합니다.

봉사활동을 가보면 깨닫게 됩니다. 헌신하려고 왔는데, 보람을 느끼는 순간에 내가 더 받는 것이 많다는 것을 깨닫습니다. 봉사를 받는 사람에게 도움이 되었다는 것과 고마워하며 사랑스럽게 ‘나’를 바라봐 주는 눈을 보면 마음에 진짜 즐거움이 찾아옵니다. 그 즐거움은 오락이 주는 즐거움에 비할 것이 못됩니다.

자녀를 양육하는 것과 아이들을 돌보는 일도 마찬가지입니다. 내 시간을 사용하여 아이들과 놀아준다고 하지만, 어느새 그 시간을 온전히 즐기고 있는 내 모습을 바라보며 그냥 나도 놀고 있구나 깨닫게 됩니다. 그리고 나보다 더 즐거워하는 아이들을 보면 뿌듯하고 행복합니다. 이건 직접 경험해 보지 않으면 절대 다른 곳에서 대신 느낄 수 없는 감정입니다.

어린이는 감정에 솔직합니다. 잘 웃고 우는 이유가 여기 있습니다. 좋은 것과 싫은 것이 명확합니다. 그런 표현 방식을 보며 굳어있던 감정이 살아서 움직입니다. 나도 좋은 것과 싫은 것을 같이 표현하고, 더 많이 웃고 아파하는 아이들을 바라보며 같이 슬퍼합니다. 아이들에게서 감정 표현을 배우고, 공감하는 방법을 깨닫게 됩니다.
말을 잘 하지 못하는 어린아이들과 무엇을 할 수 있을까, 어떻게 소통할 수 있을까 염려와 걱정이 될 것입니다. 그것은 쓸데없는 걱정입니다. 아이들 눈빛만 봐도 알 수 있습니다. 지금 기쁜지 어떤 도움이 필요한지 느낄 수 있습니다. 정직한 소통을 할 때 나눌 수 있는 교감입니다.

저는 아이들을 통해 늘 배웁니다. 그들의 해맑음, 순수함, 자유로움을 닮고 싶습니다. 저도 아이들처럼 늘 오늘을 감사하고 내일을 기대하며 살고 싶습니다. 어린아이들처럼 밝고 깨끗한 우리가 되길 진심으로 응원합니다.

﻿저는 어린이를 별로 좋아하지 않았습니다. 솔직히 지금도 어린이를 엄청 좋아하진 않습니다. 다만, 자녀를 갖고 많이 변했습니다. 어린이가 귀엽고, 특히 아기들이 너무 예쁘게 보입니다. 고사리 같은 손과 꼼지락거리는 발, 옹알이 소리는 아이들을 사랑스럽게 만드는 치트키 같습니다. 어린이는 어른의 보호와 사랑을 받고 자랍니다. 어린이는 스스로 일을 하기 어렵고, 행동에 책임을 지기 어려운 시절을 의미합니다. 그래서 모든 일을 할 때 어른의 도움이 필요하고, 위험한 요소로부터 보호가 필요합니다. 그냥 먹이고 입히면 끝나는 것이 아니라 잘 자랄 수 있도록 사랑으로 보살펴야 합니다. 사랑으로 보살펴야 잘 자랍니다. 반대로 사랑을 주지 않으면 잘 자라지 못합니다. 잘 자란다는 정의를 두 가지로 내립니다. 첫 번째, 물리적인 신체 건강입니다. 정성스럽게 보살펴야 아프지 않고 잘 자랍니다. 두 번째, 정서적인 마음의 건강입니다. 사랑으로 양육하지 않으면 마음에 병이 생깁니다. 마음의 병을 갖고 자라면 건강하지 못한 자아를 갖게 됩니다. 우리는 내 자녀뿐만 아니라 이웃의 자녀와 나아가 세상의 모든 아이들을 잘 자라도록 관심과 사랑으로 보살펴야 하는 의무를 갖고 있습니다. 왜냐하면 우리가 그렇게 어린 시절에 관심과 사랑을 먹고 자랐기 때문입니다. 따라서 우리도 다음 세대에게 관심과 사랑을 나누어야 합니다. 우리가 받은 관심과 사랑은 대가 없이 받은 것으로 우리도 마땅히 다음 세대에게 값없이 관심과 사랑을 나누어야 할 것입니다. 반드시 자녀를 갖고 양육해야 하는 일이 의무는 아닙니다. 그러나 자녀를 갖고 싶지 않다고 생각하는 사람들이 많다는 것이 안타깝습니다. 본인 인생을 책임지기도 빠듯한데 자녀까지 낳고 잘 기를 자신이 없다는 마음을 일부 공감합니다. 공감하지 못하는 일부 마음은 희생하고 싶지 않은 생각입니다. 하고 싶은 일만 하며 살고 싶다는 가치를 존중하지만, 편리하게 사는 인생에서 놓칠 수 있는 소중한 것을 알려주고 싶습니다. 마치 자녀를 양육하는 것이 희생 같아 보이지만, 실제로 전혀 그렇지 않습니다. 자녀로 인해 느끼는 기쁨과 감사, 유익이 훨씬 많습니다. 물론 자녀를 양육하며 하고 싶지 않은 일을 하고, ‘나’를 위한 시간이 줄어드는 것은 사실입니다. 그런데 그 가운데 배우고 느끼며 깨닫는 것이 놓치는 것보다 훨씬 많고 ‘나’에게 도움이 됩니다. 온전히 ‘나’를 위해 여가를 즐기는 삶이 자신을 풍성하게 만든다고 생각하는 것은 착각입니다. 순간 몸은 편안하고 재미는 있을 수 있겠죠. 그러나 진짜로 삶이 깊어지고 넓어지는 것은 아닙니다. 어쩌면 그건 ‘나’를 위한다고 하지만, 그냥 시간을 편리하게 보내는 장치일 뿐이라고 생각합니다. 봉사활동을 가보면 깨닫게 됩니다. 헌신하려고 왔는데, 보람을 느끼는 순간에 내가 더 받는 것이 많다는 것을 깨닫습니다. 봉사를 받는 사람에게 도움이 되었다는 것과 고마워하며 사랑스럽게 ‘나’를 바라봐 주는 눈을 보면 마음에 진짜 즐거움이 찾아옵니다. 그 즐거움은 오락이 주는 즐거움에 비할 것이 못됩니다. 자녀를 양육하는 것과 아이들을 돌보는 일도 마찬가지입니다. 내 시간을 사용하여 아이들과 놀아준다고 하지만, 어느새 그 시간을 온전히 즐기고 있는 내 모습을 바라보며 그냥 나도 놀고 있구나 깨닫게 됩니다. 그리고 나보다 더 즐거워하는 아이들을 보면 뿌듯하고 행복합니다. 이건 직접 경험해 보지 않으면 절대 다른 곳에서 대신 느낄 수 없는 감정입니다. 어린이는 감정에 솔직합니다. 잘 웃고 우는 이유가 여기 있습니다. 좋은 것과 싫은 것이 명확합니다. 그런 표현 방식을 보며 굳어있던 감정이 살아서 움직입니다. 나도 좋은 것과 싫은 것을 같이 표현하고, 더 많이 웃고 아파하는 아이들을 바라보며 같이 슬퍼합니다. 아이들에게서 감정 표현을 배우고, 공감하는 방법을 깨닫게 됩니다.말을 잘 하지 못하는 어린아이들과 무엇을 할 수 있을까, 어떻게 소통할 수 있을까 염려와 걱정이 될 것입니다. 그것은 쓸데없는 걱정입니다. 아이들 눈빛만 봐도 알 수 있습니다. 지금 기쁜지 어떤 도움이 필요한지 느낄 수 있습니다. 정직한 소통을 할 때 나눌 수 있는 교감입니다. 저는 아이들을 통해 늘 배웁니다. 그들의 해맑음, 순수함, 자유로움을 닮고 싶습니다. 저도 아이들처럼 늘 오늘을 감사하고 내일을 기대하며 살고 싶습니다. 어린아이들처럼 밝고 깨끗한 우리가 되길 진심으로 응원합니다.﻿

어린이

첫째, 이 웹사이트와 앱들을 우리의 정신을 길들여 잦은 보상을 갈망하게 만들도록 설계된다. 우리가 ‘하트'와 ‘좋아요'를 갈구하게 만든다.
⠀
둘째, 평소보다 전환을 더 자주 하게 만든다. 핸드폰을 집어 들거나 노트북에서 페이스북을 클릭해야 하기 때문이다.
⠀
셋째, 우리를 “내침”하는 방법을 학습한다. 이들은 우리가 무엇에 반응하는지 아주 구체적으로 파악한다.
⠀
넷째, 우리를 자주 화나게 만든다. 분노하면 주변에서 벌어지는 논쟁에 평소만큼 집중하지 못하며 “정보 처리의 깊이가 얕아"짐을 발견했다.
⠀
다섯째, 우리가 타인의 분노에 에워싸여 있다고 느끼게 만든다.
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여섯째, 사회 전체에 불을 지른다.
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도둑맞은 집중력, 요한 하리

첫째, 이 웹사이트와 앱들을 우리의 정신을 길들여 잦은 보상을 갈망하게 만들도록 설계된다. 우리가 ‘하트'와 ‘좋아요'를 갈구하게 만든다.⠀둘째, 평소보다 전환을 더 자주 하게 만든다. 핸드폰을 집어 들거나 노트북에서 페이스북을 클릭해야 하기 때문이다.⠀셋째, 우리를 “내침”하는 방법을 학습한다. 이들은 우리가 무엇에 반응하는지 아주 구체적으로 파악한다.⠀넷째, 우리를 자주 화나게 만든다. 분노하면 주변에서 벌어지는 논쟁에 평소만큼 집중하지 못하며 “정보 처리의 깊이가 얕아"짐을 발견했다.⠀다섯째, 우리가 타인의 분노에 에워싸여 있다고 느끼게 만든다.⠀여섯째, 사회 전체에 불을 지른다.⠀도둑맞은 집중력, 요한 하리

《시스템이 집중력을 훼손하는 6가지 방식》

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취업과 이직이 어려운 시기입니다. 처음으로 직업을 갖기 위하여 기업의 취업문을 두드리는 사람들과 각자 다양한 이유로 새로운 보금자리를 찾기 위하여 이직을 시도하는 사람들에게 기회를 잡기 어려운 취업 시장입니다.

이렇게 취업과 이직이 어려워진 이유는 벌써 과거 사건이 된 코로나 바이러스 창궐이 주요 배경이 됩니다. 질병의 확산을 방어하고자 사회적 격리를 했던 순간이 있었습니다. 사람들은 외출을 자제하고 집에서 생활하는 것이 익숙해졌습니다. 집에 있으니 돈 쓸 일이 사라졌고, 내수 경기가 급격하게 침체되었습니다. 

시장에 돈이 돌지 않자 안타깝게도 기업이 문을 닫는 일이 벌어졌습니다. 그리고 많은 기업들이 경제적 손실을 입고 허리띠를 졸라매야 했습니다. 기업이 허리띠를 졸라맬 때, 가장 먼저 손을 대는 부분이 인건비입니다. 기존 구성원을 내보내는 슬픔과 더 이상 새로운 구성원을 영입하지 않는 아픔을 동시에 경험해야 했습니다.

이러한 상황이 코로나 팬데믹이 끝나고 2년 정도 시간이 지났지만, 여전히 내수 시장은 어렵고 아니 더 어려워졌습니다. 기업들은 채용 문을 열지 않고 기준 구성원으로 더 효율적으로 일을 하기 위해 노력합니다. 미래에 또 언제 외부 시장 요인으로 기업 가계가 어려워질 수 있다는 불안이 팽배해졌습니다. 

좁아진 취업과 이직의 문을 돌파하기 위해 오늘도 고군분투하는 사람들이 많이 있습니다. 그들이 건강한 직업 생활을 할 수 있도록 돕는 일을 하는 사람으로 책임감을 갖고 있습니다. 그런데 제가 돕는다고 어려운 채용 전형을 돌파하는 것이 쉽지 않았습니다. 취업과 이직 문이 좁은데 도전자는 많다 보니 경쟁이 치열해진 것입니다. 빠듯한 경쟁을 뚫느라 무수한 입사 지원 문을 노크해야 하고, 문전 박대 당하듯 채용 전형 탈락 안내를 많이 받느라 거절감이 마음을 병들게 합니다.

절대 현실에 굴복하지 마셔라, 강하고 담대하여라, 도전하면 반드시 기회의 문은 열린다고 위로하고 격려했습니다. 하지만, 이제는 더 이상 이와 같은 위로와 격려로 될 일이 아니라는 판단이 들었습니다. 그만큼 취업과 이직이 어렵고 개선될 조짐이 보이지 않고 있기 때문입니다.
엎친 데 덮친 격으로 AI 도구의 획기적인 발전은 가뜩이나 부족했던 일자리를 기계가 대체하는 상황으로 전개되고 있습니다. 물론 아직은 기계가 사람을 완벽하게 대체하지 못하지만, AI 도구의 도움을 받으면 1시간 걸리던 일을 훨씬 더 적은 시간과 노력으로 처리할 수 있게 되었습니다. 인건비의 아주 작은 비중으로 AI 도구 사용 비용을 결제하면 사람을 채용하지 않아도 할 수 있는 일이 많아진 것입니다. 안타깝게도 제가 기업을 운영하는 입장이라면 사람을 채용하지 않고 기계 활용 방법을 연구하여 사람을 대체할 것입니다.

이제는 새로운 일자리를 만들어야 하는 시기입니다. 새로운 일자리란 단순히 AI 개발자나 AI 도구 활용 전문가를 의미하지 않습니다. 정규직 일자리를 채용하지 않아서 절약된 비용으로 비효율을 효율로 바꾸는 문제 해결을 위해 일시적 필요한 인원이 있다고 생각합니다. 비록 임시로 일을 하는 단기 근무 형태지만, 앞으로 이런 수요가 많이 있을 것이라고 예상합니다.

새로운 일을 하는 방식을 테스트하거나 AI 활용 방안을 연구하는 것이 주요 업무가 될 것입니다. 따라서 AI 도구를 활용하는 능력과 도메인 지식, 즉 비즈니스 모델을 이해하고 있는 사람이 기여할 수 있는 일이 생겨날 것이고, 이미 기업 내부에 이런 일감이 필요하다고 생각합니다. 경험과 역량만 가지고 있다면 신입이나 경력 구분 없이 누구나 할 수 있는 일입니다. 난이도가 쉬운 단순 반복적인 일이라 누구나 할 수 있는 건 아니고, 관심과 도전 의지만 있는 사람에게 기회가 열려 있다는 것입니다.

위와 같은 수요를 파악하는 일을 시작해 보았습니다. 기업 입장에서 새로운 역할과 고용 형태가 필요한 것인지, 구직자 입장에서 이러한 일자리로 근무해 볼 의지가 있는지 확인이 필요합니다. 어느 정도 수요가 발견이 되면 빠르게 기업과 구직자에게 제안을 해보려고 합니다.

이제 더 이상 기업과 정부에게 일자리 문제를 맡기고 뒷짐만 지고 있을 수 없습니다. 적극적으로 일자리를 만들어서 구직자에게 직업인으로 살아갈 기회를 제공하고, 기업에게 효과적인 비즈니스 운영에 기여하는 고용 방안을 제시해야 할 때라고 생각합니다. 누구라도 해야 하는 일이라면, 직업과 기업 관련 사명을 갖고 있는 사람으로서 발 벗고 나서고 싶습니다.

특별히 현재 기업에서 근무하고 있는 분들에게 의견을 듣고 있습니다. 아래 설문 링크를 통해 의견을 전달해 주시거나 연락처로 의견을 전달하고자 하는 의사를 남겨주시면 소통하고 싶습니다.
함께 세상을 바꿉시다.

﻿취업과 이직이 어려운 시기입니다. 처음으로 직업을 갖기 위하여 기업의 취업문을 두드리는 사람들과 각자 다양한 이유로 새로운 보금자리를 찾기 위하여 이직을 시도하는 사람들에게 기회를 잡기 어려운 취업 시장입니다. 이렇게 취업과 이직이 어려워진 이유는 벌써 과거 사건이 된 코로나 바이러스 창궐이 주요 배경이 됩니다. 질병의 확산을 방어하고자 사회적 격리를 했던 순간이 있었습니다. 사람들은 외출을 자제하고 집에서 생활하는 것이 익숙해졌습니다. 집에 있으니 돈 쓸 일이 사라졌고, 내수 경기가 급격하게 침체되었습니다.&nbsp; 시장에 돈이 돌지 않자 안타깝게도 기업이 문을 닫는 일이 벌어졌습니다. 그리고 많은 기업들이 경제적 손실을 입고 허리띠를 졸라매야 했습니다. 기업이 허리띠를 졸라맬 때, 가장 먼저 손을 대는 부분이 인건비입니다. 기존 구성원을 내보내는 슬픔과 더 이상 새로운 구성원을 영입하지 않는 아픔을 동시에 경험해야 했습니다. 이러한 상황이 코로나 팬데믹이 끝나고 2년 정도 시간이 지났지만, 여전히 내수 시장은 어렵고 아니 더 어려워졌습니다. 기업들은 채용 문을 열지 않고 기준 구성원으로 더 효율적으로 일을 하기 위해 노력합니다. 미래에 또 언제 외부 시장 요인으로 기업 가계가 어려워질 수 있다는 불안이 팽배해졌습니다.&nbsp; 좁아진 취업과 이직의 문을 돌파하기 위해 오늘도 고군분투하는 사람들이 많이 있습니다. 그들이 건강한 직업 생활을 할 수 있도록 돕는 일을 하는 사람으로 책임감을 갖고 있습니다. 그런데 제가 돕는다고 어려운 채용 전형을 돌파하는 것이 쉽지 않았습니다. 취업과 이직 문이 좁은데 도전자는 많다 보니 경쟁이 치열해진 것입니다. 빠듯한 경쟁을 뚫느라 무수한 입사 지원 문을 노크해야 하고, 문전 박대 당하듯 채용 전형 탈락 안내를 많이 받느라 거절감이 마음을 병들게 합니다. 절대 현실에 굴복하지 마셔라, 강하고 담대하여라, 도전하면 반드시 기회의 문은 열린다고 위로하고 격려했습니다. 하지만, 이제는 더 이상 이와 같은 위로와 격려로 될 일이 아니라는 판단이 들었습니다. 그만큼 취업과 이직이 어렵고 개선될 조짐이 보이지 않고 있기 때문입니다.엎친 데 덮친 격으로 AI 도구의 획기적인 발전은 가뜩이나 부족했던 일자리를 기계가 대체하는 상황으로 전개되고 있습니다. 물론 아직은 기계가 사람을 완벽하게 대체하지 못하지만, AI 도구의 도움을 받으면 1시간 걸리던 일을 훨씬 더 적은 시간과 노력으로 처리할 수 있게 되었습니다. 인건비의 아주 작은 비중으로 AI 도구 사용 비용을 결제하면 사람을 채용하지 않아도 할 수 있는 일이 많아진 것입니다. 안타깝게도 제가 기업을 운영하는 입장이라면 사람을 채용하지 않고 기계 활용 방법을 연구하여 사람을 대체할 것입니다. 이제는 새로운 일자리를 만들어야 하는 시기입니다. 새로운 일자리란 단순히 AI 개발자나 AI 도구 활용 전문가를 의미하지 않습니다. 정규직 일자리를 채용하지 않아서 절약된 비용으로 비효율을 효율로 바꾸는 문제 해결을 위해 일시적 필요한 인원이 있다고 생각합니다. 비록 임시로 일을 하는 단기 근무 형태지만, 앞으로 이런 수요가 많이 있을 것이라고 예상합니다. 새로운 일을 하는 방식을 테스트하거나 AI 활용 방안을 연구하는 것이 주요 업무가 될 것입니다. 따라서 AI 도구를 활용하는 능력과 도메인 지식, 즉 비즈니스 모델을 이해하고 있는 사람이 기여할 수 있는 일이 생겨날 것이고, 이미 기업 내부에 이런 일감이 필요하다고 생각합니다. 경험과 역량만 가지고 있다면 신입이나 경력 구분 없이 누구나 할 수 있는 일입니다. 난이도가 쉬운 단순 반복적인 일이라 누구나 할 수 있는 건 아니고, 관심과 도전 의지만 있는 사람에게 기회가 열려 있다는 것입니다. 위와 같은 수요를 파악하는 일을 시작해 보았습니다. 기업 입장에서 새로운 역할과 고용 형태가 필요한 것인지, 구직자 입장에서 이러한 일자리로 근무해 볼 의지가 있는지 확인이 필요합니다. 어느 정도 수요가 발견이 되면 빠르게 기업과 구직자에게 제안을 해보려고 합니다. 이제 더 이상 기업과 정부에게 일자리 문제를 맡기고 뒷짐만 지고 있을 수 없습니다. 적극적으로 일자리를 만들어서 구직자에게 직업인으로 살아갈 기회를 제공하고, 기업에게 효과적인 비즈니스 운영에 기여하는 고용 방안을 제시해야 할 때라고 생각합니다. 누구라도 해야 하는 일이라면, 직업과 기업 관련 사명을 갖고 있는 사람으로서 발 벗고 나서고 싶습니다. 특별히 현재 기업에서 근무하고 있는 분들에게 의견을 듣고 있습니다. 아래 설문 링크를 통해 의견을 전달해 주시거나 연락처로 의견을 전달하고자 하는 의사를 남겨주시면 소통하고 싶습니다.함께 세상을 바꿉시다.﻿

새로운 일자리

“챗GPT, 일 잘하는 직장인은 이렇게 쓴다” 대기업 출강 압도적 1위! 일타강사가 알려주는 챗GPT 완벽 활용법

챗GPT 일타강사의 직장인 업무 만렙 공략집

『챗GPT 일타강사의 직장인 업무 만렙 공략집』은 단순한 생성형 AI 사용법을 넘어, 실무 중심의 업무 전략을 제시하는 책이다.
 
저자 이승필은 400회 이상의 기업 강연과 실무 경험을 바탕으로, 챗GPT가 직장인의 업무에 어떻게 실질적으로 도움이 되는지를 체계적이고 구체적으로 풀어낸다. 단순한 기술 매뉴얼이 아니라, "어떻게 질문하느냐에 따라 답이 달라지는" 챗GPT의 본질을 꿰뚫은 전략서이다.
 
책은 디지털 전환 시대의 직장인들에게 AI 활용 능력이 더 이상 선택이 아닌 필수임을 강조한다. 특히 단순히 챗GPT를 ‘사용’하는 것과 ‘제대로 활용’하는 것 사이의 간극을 좁히기 위한 가이드로서, 본서의 가치는 더욱 높다 😎
 
📝 목차
- Part 1: 챗GPT 기본 사용법 마스터: 기본 + 프럼프트 엔지니어링
- Part 2: 챗GPT 실전 업무 스킬: 이메일 작성하기, 파일 정리하기, PDF자유자래로 다루기, 기획서 한방에 작성하기, 엑셀 단숨에 끝내기, PPT 5분만에 완성하기 등 실전업무 57가지
- Part 3: 나만의 GPT 자동화 봇 GPTs(업무 자동화)
- Part 4: 다양한 AI 도구들(WorksAI, Poe, Perplexity, Gemini ) 활용법

✨ 주요 내용 요약
✅ 1. 프롬프트 작성의 기술
👉  이 챕터에서는 좋은 결과를 얻으려면 질문하는 법부터 달라야 한다는 것을 알려준다. 그래서, 12가지 프럼프트 가이드와 4가지 원칙을 기반으로 가장 핵심적인 프럼프팅 기술이자 GPT활용의 게임체인저가 될 프롬프트 프레임워크 6종을 소개한다. 이 프레임워크는 GPT를 효과적으로 활용하기 위한 일종의 언어이자 전략이다. 그 구성은 다음과 같다:
 
👉  프롬프트 가이드 12가지
 * 명확하고 간결한 언어 사용하기
 * 작업을 명확하게 하기
 * 맥락과 배경정보 제공하기
 * 모호한 표현 피하기
 * 긍정적인 표현 사용하기
 * 복잡한 작업은 단계별로 나누기
 * 정보검색 우선 지시하기
 * 응답의 길이와 스타일 지정하기
 * 다양한 접근 방식 요청하기
 * 필수 정보 제공하기
 * 대괄호로 변수 표시하기
 * 지시사항을 재강조하기
👉  프롬프트 4가지 원칙
 * 역할 설정하기
 * 목표 명확히 하기
 * 맥락 제공하기
 * 형식 지정하기
👉  프롬프트 프레임워크 6종
 * 원목결 (원하는 일 - 목적 - 결과)
 * 임행목 (임무 - 행동 - 목표)
 * 역자단결 (역할 - 자료 - 단계 - 결과)
 * 역행상기 (역할 - 행동 - 상황 - 기대)
 * 배목행상임 (배경 - 목표 - 행동 - 상황 - 임무)
 * 임요행상예 (임무 - 요청 - 행동 - 상황 - 예시)
 
👉  이 구조들은 기업 보고서, PT 기획안, 커뮤니케이션 문서의 작성 방식과 유사하며, AI에게 ‘무엇을 기대하는지’를 명확히 전달할 수 있도록 돕는다. 결국 이는 GPT를 더 똑똑하게 만드는 게 아니라, 사용자가 더 명확한 사용자로 성장하게 만드는 도구다.
 * 예를 들어, "A 제품을 홍보하는 영문 이메일을 작성해줘" 보다  "B2B 고객을 대상으로 A 제품의 강점을 강조한 영문 이메일을 작성해줘. 150단어 이내로 부탁해." 가 훨씬 좋은 답변을 얻는다는 것!
 * AI를 잘 활용하려면 결국 어떻게 묻느냐가(프럼프팅) 핵심이란 걸 강조한다
 
✅ 2. 57가지 실전 업무 과제
👉  책은 프레임워크에만 그치지 않고, 무려 57가지의 실무 업무 공략법을 통해 이론을 실제에 적용하는 방법을 상세히 소개한다. 이메일, 파일정리, PDF 편집, 기획서 작성, 보고서 다듬기, 엑셀 함수 추천, PPT 제작까지!! 정말 직장인이라면 매일 하는 업무들을  챗GPT로 자동화하거나 효율화하는 방법을 하나하나 구체적으로 알려준다
📌 실용팁 
 * 이메일 제목을 클릭하게 만드는 법
 * 파일명을 일괄 변경하는 방법
 * 기획서를 설득력 있게 다듬는 챗GPT 사용법
 * 엑셀 데이터 분석을 빠르게 시키는 프롬프트
👉 이 책을 따라 하다 보면 어느새 ‘나만의 GPT 툴킷’을 구축하게 된다는 표현은 과장이 아니다. 그래서, 직장에서 신입뿐만 아니라 중,고참 직원들도 좀 더 생산성을 높일 수 있는 다양한 팁들과 활용사례가 있어 직장인들에게 많은 도움이 될 거 같다.
 
✅ 3. GPTs & AI 도구 활용
👉 이 책은 챗GPT에만 국한되지 않는다. GPTs를 이용한 업무 자동화, 커스텀 봇 생성법, 그리고 웍스AI, Perplexity, Gemini, Midjourney 등 다양한 AI 도구까지 소개하며 활용 폭을 넓힌다. 특히 GPT Plus 사용자에게 유용한 ‘GPT 성능 극대화 원칙 7가지’는 장기적인 업무 자동화를 염두에 둔 전략으로서 가치 있다.
 * 나만의 업무용 GPTs 만들기 (예: 회의록 요약 봇, 계약서 검토 봇)
 * WorksAI, Poe, Perplexity, Midjourney, Runway 등 다양한 AI 서비스 소개
👉  그리고, 단순히 텍스트 생성에 그치지 않고, 이미지 제작, 음성 합성, 문서 편집까지 AI를 활용하는 방법을 알려준다.
👉  개인적으로는  평상시 업무에 회사의 웹사이트와 신문에 기고되었던 해외 사례들이 내용들도 검색 및 내용을 확인해야 했었는데, 이런 업무를 Perplexity 한방으로 해결되어서 보다 유용했다. 
 
💬 읽고 느낀 점 (좋았던 점 vs 아쉬운 점)
✅ 좋았던 점
- 단순한 사용법이 아니라 진짜 직장인용 실전 예제가 가득!
- 챗GPT에 질문하는 스킬(프롬프트)이 얼마나 중요한지 구체적으로 알려줌
- 자동화 + 생산성 향상이라는 목적이 분명해서 읽는 내내 동기부여됨
- 나만의 챗봇 만들기까지 도전할 수 있도록 안내해줌
❌ 아쉬운 점
- Perpelxity에 대한 보다 세부적인 파인튜닝 또는 프럼프팅 방법이 있었다면 더 좋았을텐데 하는 아쉬움
- GPT Plus(유료버전)를 기준으로 한 기능 설명이 많아, 무료 사용자는 약간 제한될 수 있음
- 데이터 보안 이슈, 오류 가능성(환각현상) 같은 한계는 조금 더 강조했으면 좋았을 듯
 
✨ 한줄평
“칼퇴는 기본, 일의 질까지 높이고 싶은 직장인에게 딱 맞는 챗GPT 실전 바이블!”
 
👉 정리하자면, 업무 자동화와 AI 도구 활용에 관심 있는 분이라면 꼭 한 번 읽어볼 가치가 있는 책입니다.
특히 “AI를 써야 한다고는 하는데, 뭘 어떻게 써야 할지 모르겠는 사람”에게 강력 추천한다!

* 이 글은  "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."
 * 『챗GPT 일타강사의 직장인 업무 만렙 공략집』: https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B3218030348

『챗GPT 일타강사의 직장인 업무 만렙 공략집』은 단순한 생성형 AI 사용법을 넘어, 실무 중심의 업무 전략을 제시하는 책이다.&nbsp;저자 이승필은 400회 이상의 기업 강연과 실무 경험을 바탕으로, 챗GPT가 직장인의 업무에 어떻게 실질적으로 도움이 되는지를 체계적이고 구체적으로 풀어낸다. 단순한 기술 매뉴얼이 아니라, "어떻게 질문하느냐에 따라 답이 달라지는" 챗GPT의 본질을 꿰뚫은 전략서이다.&nbsp;책은 디지털 전환 시대의 직장인들에게 AI 활용 능력이 더 이상 선택이 아닌 필수임을 강조한다. 특히 단순히 챗GPT를 ‘사용’하는 것과 ‘제대로 활용’하는 것 사이의 간극을 좁히기 위한 가이드로서, 본서의 가치는 더욱 높다 😎&nbsp;📝 목차- Part 1: 챗GPT 기본 사용법 마스터: 기본 + 프럼프트 엔지니어링- Part 2: 챗GPT 실전 업무 스킬: 이메일 작성하기, 파일 정리하기, PDF자유자래로 다루기, 기획서 한방에 작성하기, 엑셀 단숨에 끝내기, PPT 5분만에 완성하기 등 실전업무 57가지 - Part 3: 나만의 GPT 자동화 봇 GPTs(업무 자동화) - Part 4: 다양한 AI 도구들(WorksAI, Poe, Perplexity, Gemini ) 활용법 ✨ 주요 내용 요약✅ 1. 프롬프트 작성의 기술👉&nbsp; 이 챕터에서는 좋은 결과를 얻으려면 질문하는 법부터 달라야 한다는 것을 알려준다. 그래서, 12가지 프럼프트 가이드와 4가지 원칙을 기반으로 가장 핵심적인 프럼프팅 기술이자 GPT활용의 게임체인저가 될 프롬프트 프레임워크 6종을 소개한다. 이 프레임워크는 GPT를 효과적으로 활용하기 위한 일종의 언어이자 전략이다. 그 구성은 다음과 같다:&nbsp;👉&nbsp; 프롬프트 가이드 12가지<ul ><li>명확하고 간결한 언어 사용하기</li><li>작업을 명확하게 하기</li><li>맥락과 배경정보 제공하기</li><li>모호한 표현 피하기</li><li>긍정적인 표현 사용하기</li><li>복잡한 작업은 단계별로 나누기</li><li>정보검색 우선 지시하기</li><li>응답의 길이와 스타일 지정하기</li><li>다양한 접근 방식 요청하기</li><li>필수 정보 제공하기</li><li>대괄호로 변수 표시하기</li><li>지시사항을 재강조하기</li></ul>👉&nbsp; 프롬프트 4가지 원칙<ul ><li>역할 설정하기</li><li>목표 명확히 하기</li><li>맥락 제공하기</li><li>형식 지정하기</li></ul>👉&nbsp; 프롬프트 프레임워크 6종<ul ><li>원목결 (원하는 일 - 목적 - 결과)</li><li>임행목 (임무 - 행동 - 목표)</li><li>역자단결 (역할 - 자료 - 단계 - 결과)</li><li>역행상기 (역할 - 행동 - 상황 - 기대)</li><li>배목행상임 (배경 - 목표 - 행동 - 상황 - 임무)</li><li>임요행상예 (임무 - 요청 - 행동 - 상황 - 예시) </li></ul>👉&nbsp; 이 구조들은 기업 보고서, PT 기획안, 커뮤니케이션 문서의 작성 방식과 유사하며, AI에게 ‘무엇을 기대하는지’를 명확히 전달할 수 있도록 돕는다. 결국 이는 GPT를 더 똑똑하게 만드는 게 아니라, 사용자가 더 명확한 사용자로 성장하게 만드는 도구다.<ul ><li>예를 들어, "A 제품을 홍보하는 영문 이메일을 작성해줘" 보다&nbsp; "B2B 고객을 대상으로 A 제품의 강점을 강조한 영문 이메일을 작성해줘. 150단어 이내로 부탁해." 가 훨씬 좋은 답변을 얻는다는 것!</li><li>AI를 잘 활용하려면 결국 어떻게 묻느냐가(프럼프팅) 핵심이란 걸 강조한다</li></ul>&nbsp;✅ 2. 57가지 실전 업무 과제👉&nbsp; 책은 프레임워크에만 그치지 않고, 무려 57가지의 실무 업무 공략법을 통해 이론을 실제에 적용하는 방법을 상세히 소개한다. 이메일, 파일정리, PDF 편집, 기획서 작성, 보고서 다듬기, 엑셀 함수 추천, PPT 제작까지!! 정말 직장인이라면 매일 하는 업무들을&nbsp; 챗GPT로 자동화하거나 효율화하는 방법을 하나하나 구체적으로 알려준다📌 실용팁&nbsp;<ul ><li>이메일 제목을 클릭하게 만드는 법</li><li>파일명을 일괄 변경하는 방법</li><li>기획서를 설득력 있게 다듬는 챗GPT 사용법</li><li>엑셀 데이터 분석을 빠르게 시키는 프롬프트</li></ul>👉 이 책을 따라 하다 보면 어느새 ‘나만의 GPT 툴킷’을 구축하게 된다는 표현은 과장이 아니다. 그래서, 직장에서 신입뿐만 아니라 중,고참 직원들도 좀 더 생산성을 높일 수 있는 다양한 팁들과 활용사례가 있어 직장인들에게 많은 도움이 될 거 같다.&nbsp;✅ 3. GPTs &amp; AI 도구 활용👉 이 책은 챗GPT에만 국한되지 않는다. GPTs를 이용한 업무 자동화, 커스텀 봇 생성법, 그리고 웍스AI, Perplexity, Gemini, Midjourney 등 다양한 AI 도구까지 소개하며 활용 폭을 넓힌다. 특히 GPT Plus 사용자에게 유용한 ‘GPT 성능 극대화 원칙 7가지’는 장기적인 업무 자동화를 염두에 둔 전략으로서 가치 있다.<ul ><li>나만의 업무용 GPTs 만들기 (예: 회의록 요약 봇, 계약서 검토 봇)</li><li>WorksAI, Poe, Perplexity, Midjourney, Runway 등 다양한 AI 서비스 소개</li></ul>👉&nbsp; 그리고, 단순히 텍스트 생성에 그치지 않고, 이미지 제작, 음성 합성, 문서 편집까지 AI를 활용하는 방법을 알려준다.👉&nbsp; 개인적으로는&nbsp; 평상시 업무에 회사의 웹사이트와 신문에 기고되었던 해외 사례들이 내용들도 검색 및 내용을 확인해야 했었는데, 이런 업무를 Perplexity 한방으로 해결되어서 보다 유용했다.&nbsp;&nbsp;💬 읽고 느낀 점 (좋았던 점 vs 아쉬운 점)✅ 좋았던 점- 단순한 사용법이 아니라 진짜 직장인용 실전 예제가 가득! - 챗GPT에 질문하는 스킬(프롬프트)이 얼마나 중요한지 구체적으로 알려줌 - 자동화 + 생산성 향상이라는 목적이 분명해서 읽는 내내 동기부여됨 - 나만의 챗봇 만들기까지 도전할 수 있도록 안내해줌❌ 아쉬운 점- Perpelxity에 대한 보다 세부적인 파인튜닝 또는 프럼프팅 방법이 있었다면 더 좋았을텐데 하는 아쉬움 - GPT Plus(유료버전)를 기준으로 한 기능 설명이 많아, 무료 사용자는 약간 제한될 수 있음 - 데이터 보안 이슈, 오류 가능성(환각현상) 같은 한계는 조금 더 강조했으면 좋았을 듯&nbsp;✨ 한줄평“칼퇴는 기본, 일의 질까지 높이고 싶은 직장인에게 딱 맞는 챗GPT 실전 바이블!”&nbsp;👉 정리하자면, 업무 자동화와 AI 도구 활용에 관심 있는 분이라면 꼭 한 번 읽어볼 가치가 있는 책입니다. 특히 “AI를 써야 한다고는 하는데, 뭘 어떻게 써야 할지 모르겠는 사람”에게 강력 추천한다! * 이 글은&nbsp; "한빛미디어 &lt;나는 리뷰어다&gt; 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."<ul ><li>『챗GPT 일타강사의 직장인 업무 만렙 공략집』: https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B3218030348</li></ul>

www.hanbit.co.kr

서평 - 『챗GPT 일타강사의 직장인 업무 만렙 공략집

⟪모두가 토토로 옆집에 사는 시대에 사라져 버린 나의 토토로⟫

한 달 동안 카카오톡 프로필을 업데이트한 지인들 중 상당수가 마치 토토로 옆집에 사는 것처럼 보였습니다. 발표 자료에서도 이런 이미지들이 자주 눈에 띄었죠. 오늘 오전, Julie Zhuo가 보낸 뉴스레터 제목은 &#39;The AI Quality Coup&#39;이었습니다. &#39;AI 품질의 쿠데타&#39;를 의역하면 &#39;AI 서비스 품질의 대변혁, 티핑포인트&#39;에 가깝습니다.

사용자 경험을 설계할 때 유연하되 지켜야 할 가치와 넘지 말아야 할 경계에 대해 생각해볼 수 있는 글이라 의역해 소개합니다. 원문은 마지막 뉴스레터 링크로 확인하실 수 있습니다. 미야자키 하야오 감독은 AI에 대해 과거 인터뷰에서 &quot;삶에 대한 모독&quot;이라며 부정적으로 평가했는데, 이는 AI가 스타일은 따라할 수 있을지 몰라도 그의 작품이 지키고자 했던 가치에 대한 존중은 담지 못했기 때문이라고 감히 생각해봅니다.

최근 ChatGPT의 이미지 생성 기능으로 전 세계가 지브리 스튜디오 스타일의 이미지를 만들어내는 현상을 목격했습니다. Julie Zhuo의 통찰력 있는 에세이 &quot;The AI Quality Coup&quot;에서 영감을 받아, 이 현상이 예술과 품질의 의미에 던지는 질문을 공유합니다. 의역한 것이니 원문을 꼭 살펴봐주세요!

💡 품질의 경계를 재정의하는 시대

AI가 대중화되면서 &#39;고퀄리티 작업&#39;의 의미가 근본적으로

The AI Quality Coup | Walcoln SJ Rhee

한 달 동안 카카오톡 프로필을 업데이트한 지인들 중 상당수가 마치 토토로 옆집에 사는 것처럼 보였습니다. 발표 자료에서도 이런 이미지들이 자주 눈에 띄었죠. 오늘 오전, Julie Zhuo가 보낸 뉴스레터 제목은 'The AI Quality Coup'이었습니다. 'AI 품질의 쿠데타'를 의역하면 'AI 서비스 품질의 대변혁, 티핑포인트'에 가깝습니다.

사용자 경험을 설계할 때 유연하되 지켜야 할 가치와 넘지 말아야 할 경계에 대해 생각해볼 수 있는 글이라 의역해 소개합니다. 원문은 마지막 뉴스레터 링크로 확인하실 수 있습니다. 미야자키 하야오 감독은 AI에 대해 과거 인터뷰에서 "삶에 대한 모독"이라며 부정적으로 평가했는데, 이는 AI가 스타일은 따라할 수 있을지 몰라도 그의 작품이 지키고자 했던 가치에 대한 존중은 담지 못했기 때문이라고 감히 생각해봅니다.

최근 ChatGPT의 이미지 생성 기능으로 전 세계가 지브리 스튜디오 스타일의 이미지를 만들어내는 현상을 목격했습니다. Julie Zhuo의 통찰력 있는 에세이 "The AI Quality Coup"에서 영감을 받아, 이 현상이 예술과 품질의 의미에 던지는 질문을 공유합니다. 의역한 것이니 원문을 꼭 살펴봐주세요!

💡 품질의 경계를 재정의하는 시대

AI가 대중화되면서 '고퀄리티 작업'의 의미가 근본적으로 바뀌고 있습니다. 과거에는 희소성, 기술적 숙련도, 독창성이 품질의 기준이었지만, 이제는 어떤 기준으로 작품을 평가해야 하는지 생각이 많아집니다.

🌊 유행의 물결과 가치의 희석

한때 경이로웠던 것이 일상이 되는 속도가 빨라졌습니다. 창의성을 학습해버리면 또 새로운 것을 찾는 것이 본성입니다. 불과 한 달 전, 미야자키 하야오 감독의 독창적 스타일로 변환된 이미지는 그 자체로 놀라웠지만, 지금은 글쎄요? 스크롤을 내리면서 무심코 지나치는 콘텐츠가 되었습니다.

"슬픈 현실은 과포화가 좋은 품질의 가치를 소거한다는 것입니다. 너무 쉽게 얻을 수 있는 것은 결코 진정한 가치를 지닐 수 없습니다.(The sad truth is that oversaturation strangles quality. Nothing too easy can truly be tasteful.)"

🎨 진정한 예술의 가치

지브리 스튜디오의 작품이 특별한 이유는 무엇일까요?

1. 맥락의 깊이 - 실제 지브리 장면은 영화 전체의 스토리텔링, 음악, 감정선이란 맥락이 함께합니다.
2. 장인정신 - 미야자키 감독과 팀은 1 장면에 몇 달씩 투자하며 10만 장 이상의 프레임을 손으로 그립니다. 이걸 고수해왔습니다.
3. 문화적 의미 - 수십 년에 걸친 영향력과 예술적 유산이 있습니다

🔄 AI가 가져온 새로운 가능성

지브리, 슬램덩크, 심슨 스타일 등 AI 이미지 생성이 의미가 없는 것은 아닙니다. 확실히 3가지 가치가 있었죠.

1. 개인화된 경험을 제공합니다
2. 접근성을 높였습니다
3. 새로운 창의적 실험의 가능성을 열었습니다

🔍 기술과 예술의 공존을 위한 3가지 질문

1. AI 시대에 창의성은 어떻게 재정의될까요?
2. 기술의 발전이 예술적 가치를 어떻게 변화시킬까요?
3. 우리는 AI를 어떻게 현명하게 활용할 수 있을까요?

https://www.linkedin.com/posts/redbusbagman_the-ai-quality-coup-activity-7321321864323112962-ttM3?utm_source=social_share_send&utm_medium=member_desktop_web&rcm=ACoAAAZSc3oBarIEHbo_ENsWiZv-BA5Ud1-qJ3U

한 달 동안 카카오톡 프로필을 업데이트한 지인들 중 상당수가 마치 토토로 옆집에 사는 것처럼 보였습니다. 발표 자료에서도 이런 이미지들이 자주 눈에 띄었죠. 오늘 오전, Julie Zhuo가 보낸 뉴스레터 제목은 'The AI Quality Coup'이었습니다. 'AI 품질의 쿠데타'를 의역하면 'AI 서비스 품질의 대변혁, 티핑포인트'에 가깝습니다. 사용자 경험을 설계할 때 유연하되 지켜야 할 가치와 넘지 말아야 할 경계에 대해 생각해볼 수 있는 글이라 의역해 소개합니다. 원문은 마지막 뉴스레터 링크로 확인하실 수 있습니다. 미야자키 하야오 감독은 AI에 대해 과거 인터뷰에서 "삶에 대한 모독"이라며 부정적으로 평가했는데, 이는 AI가 스타일은 따라할 수 있을지 몰라도 그의 작품이 지키고자 했던 가치에 대한 존중은 담지 못했기 때문이라고 감히 생각해봅니다. 최근 ChatGPT의 이미지 생성 기능으로 전 세계가 지브리 스튜디오 스타일의 이미지를 만들어내는 현상을 목격했습니다. Julie Zhuo의 통찰력 있는 에세이 "The AI Quality Coup"에서 영감을 받아, 이 현상이 예술과 품질의 의미에 던지는 질문을 공유합니다. 의역한 것이니 원문을 꼭 살펴봐주세요! 💡 품질의 경계를 재정의하는 시대 AI가 대중화되면서 '고퀄리티 작업'의 의미가 근본적으로 바뀌고 있습니다. 과거에는 희소성, 기술적 숙련도, 독창성이 품질의 기준이었지만, 이제는 어떤 기준으로 작품을 평가해야 하는지 생각이 많아집니다. 🌊 유행의 물결과 가치의 희석 한때 경이로웠던 것이 일상이 되는 속도가 빨라졌습니다. 창의성을 학습해버리면 또 새로운 것을 찾는 것이 본성입니다. 불과 한 달 전, 미야자키 하야오 감독의 독창적 스타일로 변환된 이미지는 그 자체로 놀라웠지만, 지금은 글쎄요? 스크롤을 내리면서 무심코 지나치는 콘텐츠가 되었습니다. "슬픈 현실은 과포화가 좋은 품질의 가치를 소거한다는 것입니다. 너무 쉽게 얻을 수 있는 것은 결코 진정한 가치를 지닐 수 없습니다.(The sad truth is that oversaturation strangles quality. Nothing too easy can truly be tasteful.)" 🎨 진정한 예술의 가치 지브리 스튜디오의 작품이 특별한 이유는 무엇일까요? 1. 맥락의 깊이 - 실제 지브리 장면은 영화 전체의 스토리텔링, 음악, 감정선이란 맥락이 함께합니다. 2. 장인정신 - 미야자키 감독과 팀은 1 장면에 몇 달씩 투자하며 10만 장 이상의 프레임을 손으로 그립니다. 이걸 고수해왔습니다. 3. 문화적 의미 - 수십 년에 걸친 영향력과 예술적 유산이 있습니다 🔄 AI가 가져온 새로운 가능성 지브리, 슬램덩크, 심슨 스타일 등 AI 이미지 생성이 의미가 없는 것은 아닙니다. 확실히 3가지 가치가 있었죠. 1. 개인화된 경험을 제공합니다 2. 접근성을 높였습니다 3. 새로운 창의적 실험의 가능성을 열었습니다 🔍 기술과 예술의 공존을 위한 3가지 질문 1. AI 시대에 창의성은 어떻게 재정의될까요? 2. 기술의 발전이 예술적 가치를 어떻게 변화시킬까요? 3. 우리는 AI를 어떻게 현명하게 활용할 수 있을까요? https://www.linkedin.com/posts/redbusbagman_the-ai-quality-coup-activity-7321321864323112962-ttM3?utm_source=social_share_send&amp;utm_medium=member_desktop_web&amp;rcm=ACoAAAZSc3oBarIEHbo_ENsWiZv-BA5Ud1-qJ3U

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⟪모두가 토토로 옆집에 사는 시대에 사라져 버린 나의 토토로⟫

&lt;토스는 왜 실시간 어닝콜 AI 번역을 붙였을까?&gt;

“근래 보았던 AI 서비스 중, 가장 고객에게 와닿고 도움이 되는 서비스인 것 같다.”

2025년 테슬라 실적 발표 라이브 콜 당시, 토스는 영어로 진행되는 어닝콜의 실시간 AI 번역 기능을 제공했습니다. 소셜에서 확인한 바에 의하면, 실시간 번역 기능의 반응은 매우 긍정적이었습니다.

AI라서가 아니라 정확히 그 순간 필요한 도구였기 때문입니다.

1️⃣ 투자자들에게 타이밍은 돈입니다.
어닝콜은 영어로 진행되고, 실시간이며, 발언도 길고 맥락도 복잡합니다. 커뮤니티 눈팅을 하거나, 한참 뒤에 요약 컨텐츠를 보거나, 유튜버들의 실시간 방송을 봅니다. 뒤늦게 보면 이미 시장은 움직인 이후입니다.

요즘같이 변동성이 캥거루같은 장에서는, 그 중에서도 변동성이 큰 테슬라 같은 주식에서 이런 시차는 아주 치명적입니다.
요즘, 미국 개미들은 트럼프가 한 말이던 뭐던 실시간 해석이 정말로 필요했습니다.

“AI가 있네”가 아니라 “토스가 챙겨주네”라는 감정이 남았던 이유입니다.

2️⃣ ‘AI가 아니면 불가능한’ 경험이었습니다.
실시간으로 번역해서 보여주자니 인력도, 스케일도 맞지 않습니다.
AI만이 실시간으로 음성을 인식하고, 요약하고, 번역해서 자연스럽게 보여줄 수 있는 유일한 해법이었습니다.

3️⃣ PMF 관점에서 가장 확실한 성공 구간을 찾았습니다.
AI 번역 기능을 전체적으로 런칭하기에는 부담이 큽니다. 하지만 어닝콜은 반복적이고, 타깃이 분명하며, 사용자

&lt;토스는 왜 실시간 어닝콜 AI 번역을 붙였을까?&gt; “근래 보았던 AI 서비스 중, 가장 고객에게 와닿고 도움이 되는 서비스인 것… | Jungyeon Choi | 댓글 11

토스가 실시간 어닝콜에 AI 번역을 붙인 것은 AI 연동 기술을 자랑하려는 것이 아니라, 사용자에게 필요한 기능을 빠르게 출시하기에 가장 효과적인 순간이었기 때문입니다.

아래는 링크드인에 최정연 님이 올린 포스팅 링크로 원문을 읽어보시는 것을 추천드립니다.

1️⃣ 투자자들에게 타이밍은 돈입니다.

어닝콜은 영어로 진행되고, 실시간이며, 발언도 길고 맥락도 복잡합니다. 커뮤니티 눈팅을 하거나, 한참 뒤에 요약 컨텐츠를 보거나, 유튜버들의 실시간 방송을 봅니다. 뒤늦게 보면 이미 시장은 움직인 이후입니다.

요즘같이 변동성이 캥거루같은 장에서는, 그 중에서도 변동성이 큰 테슬라 같은 주식에서 이런 시차는 아주 치명적입니다. 요즘, 미국 개미들은 트럼프가 한 말이던 뭐던 실시간 해석이 정말로 필요했습니다.

“AI가 있네”가 아니라 “토스가 챙겨주네”라는 감정이 남았던 이유입니다.

2️⃣ ‘AI가 아니면 불가능한’ 경험이었습니다.

실시간으로 번역해서 보여주자니 인력도, 스케일도 맞지 않습니다. AI만이 실시간으로 음성을 인식하고, 요약하고, 번역해서 자연스럽게 보여줄 수 있는 유일한 해법이었습니다.

3️⃣ PMF 관점에서 가장 확실한 성공 구간을 찾았습니다.

AI 번역 기능을 전체적으로 런칭하기에는 부담이 큽니다. 하지만 어닝콜은 반복적이고, 타깃이 분명하며, 사용자의 니즈가 뚜렷합니다. 즉, 작은 비용으로도 높은 체감 가치를 줄 수 있는 구간이었던 셈입니다.

4️⃣ 그 시간에 토스를 켜야한다는 습관의 일환입니다.

토스는 원래 온갖 방법으로 사용자들에게 “토스 켜”를 유도합니다. 증권 앱의 경쟁은 점점 치열해지고, 기능은 평준화되고 있습니다. 그 속에서 ‘대응이 되는 정보’를 제공할 수 있다면 차별화됩니다.
어닝 시즌은 분기마다 반복되고, 사용자 리텐션을 만들 수 있는 고정 이벤트입니다.

“어닝때는 토스를 켜야 한다”는 습관이 만들어지는 것이죠.

5️⃣ 콘텐츠에서 ‘툴’로의 전환을 선언하는 기능입니다.

지금까지 증권사들은 콘텐츠 기반으로 시황과 공시를 전달했습니다. 실시간 번역은 정제된 콘텐츠가 아니라, 사용자가 직접 해석할 수 있는 도구로 나아간 사례입니다. 도구가 된다면 BM화하기 전보다 수월해집니다.

아마 실험이 끝나면 토스 프라임 멤버십에 추가될 지도 모르겠다는 예측을 조심스럽게 해봅니다.

https://www.linkedin.com/posts/jychoi1_%ED%86%A0%EC%8A%A4%EB%8A%94-%EC%99%9C-%EC%8B%A4%EC%8B%9C%EA%B0%84-%EC%96%B4%EB%8B%9D%EC%BD%9C-ai-%EB%B2%88%EC%97%AD%EC%9D%84-%EB%B6%99%EC%98%80%EC%9D%84%EA%B9%8C-%EA%B7%BC%EB%9E%98-%EB%B3%B4%EC%95%98%EB%8D%98-ai-activity-7320797034880344064-7PRM?utm_source=share&utm_medium=member_ios&rcm=ACoAAAZSc3oBarIEHbo_ENsWiZv-BA5Ud1-qJ3U

토스가 실시간 어닝콜에 AI 번역을 붙인 것은 AI 연동 기술을 자랑하려는 것이 아니라, 사용자에게 필요한 기능을 빠르게 출시하기에 가장 효과적인 순간이었기 때문입니다. 아래는 링크드인에 최정연 님이 올린 포스팅 링크로 원문을 읽어보시는 것을 추천드립니다. 1️⃣ 투자자들에게 타이밍은 돈입니다. 어닝콜은 영어로 진행되고, 실시간이며, 발언도 길고 맥락도 복잡합니다. 커뮤니티 눈팅을 하거나, 한참 뒤에 요약 컨텐츠를 보거나, 유튜버들의 실시간 방송을 봅니다. 뒤늦게 보면 이미 시장은 움직인 이후입니다. 요즘같이 변동성이 캥거루같은 장에서는, 그 중에서도 변동성이 큰 테슬라 같은 주식에서 이런 시차는 아주 치명적입니다. 요즘, 미국 개미들은 트럼프가 한 말이던 뭐던 실시간 해석이 정말로 필요했습니다. “AI가 있네”가 아니라 “토스가 챙겨주네”라는 감정이 남았던 이유입니다. 2️⃣ ‘AI가 아니면 불가능한’ 경험이었습니다. 실시간으로 번역해서 보여주자니 인력도, 스케일도 맞지 않습니다. AI만이 실시간으로 음성을 인식하고, 요약하고, 번역해서 자연스럽게 보여줄 수 있는 유일한 해법이었습니다. 3️⃣ PMF 관점에서 가장 확실한 성공 구간을 찾았습니다. AI 번역 기능을 전체적으로 런칭하기에는 부담이 큽니다. 하지만 어닝콜은 반복적이고, 타깃이 분명하며, 사용자의 니즈가 뚜렷합니다. 즉, 작은 비용으로도 높은 체감 가치를 줄 수 있는 구간이었던 셈입니다. 4️⃣ 그 시간에 토스를 켜야한다는 습관의 일환입니다. 토스는 원래 온갖 방법으로 사용자들에게 “토스 켜”를 유도합니다. 증권 앱의 경쟁은 점점 치열해지고, 기능은 평준화되고 있습니다. 그 속에서 ‘대응이 되는 정보’를 제공할 수 있다면 차별화됩니다.어닝 시즌은 분기마다 반복되고, 사용자 리텐션을 만들 수 있는 고정 이벤트입니다. “어닝때는 토스를 켜야 한다”는 습관이 만들어지는 것이죠. 5️⃣ 콘텐츠에서 ‘툴’로의 전환을 선언하는 기능입니다. 지금까지 증권사들은 콘텐츠 기반으로 시황과 공시를 전달했습니다. 실시간 번역은 정제된 콘텐츠가 아니라, 사용자가 직접 해석할 수 있는 도구로 나아간 사례입니다. 도구가 된다면 BM화하기 전보다 수월해집니다. 아마 실험이 끝나면 토스 프라임 멤버십에 추가될 지도 모르겠다는 예측을 조심스럽게 해봅니다. https://www.linkedin.com/posts/jychoi1_%ED%86%A0%EC%8A%A4%EB%8A%94-%EC%99%9C-%EC%8B%A4%EC%8B%9C%EA%B0%84-%EC%96%B4%EB%8B%9D%EC%BD%9C-ai-%EB%B2%88%EC%97%AD%EC%9D%84-%EB%B6%99%EC%98%80%EC%9D%84%EA%B9%8C-%EA%B7%BC%EB%9E%98-%EB%B3%B4%EC%95%98%EB%8D%98-ai-activity-7320797034880344064-7PRM?utm_source=share&amp;utm_medium=member_ios&amp;rcm=ACoAAAZSc3oBarIEHbo_ENsWiZv-BA5Ud1-qJ3U

⟪토스가 유난히 잘하는 것은 사용자에게 필요한 것을 빠르게 만드는 일⟫

﻿
지난 금요일 봉사활동을 갔다가 우연히 만난 청년이 있습니다. AI 도구를 만드는 회사에서 데이터 엔지니어로 일을 했고, 지금은 회사를 그만두고 쉬고 있다고 합니다. 회사는 미국에 있고 이름을 들으면 깜짝 놀랄 지금 세계에서 가장 유명한 기업이었습니다. 하지만 진짜 놀라웠던 것은 현재 미국의 일자리가 변화하고 있는 모습이었습니다.

AI 도구 활용으로 업무 생산성이 증가하면서 많은 사람의 일손이 필요하지 않게 되었습니다. 그래서 기업의 채용 수요가 현저히 줄어들었습니다. 자율 주행 자동차의 등장으로 무인 택시가 운영 중입니다. 로봇의 발전으로 공장에서 사람의 손으로 하던 일이 오차와 사고 없이 로봇이 담당하고 있습니다. 아주 먼 미래에 상상하던 모습이 바로 현실이 되었습니다.

대한민국은 언제 위와 같은 일자리 변화가 맞이하게 될까요? 이미 아주 조금씩 시작되었습니다. 앞으로 기계가 인간의 일자리를 대신할 날은 시간문제로 보입니다. 회사에는 기계와 기계를 잘 다루는 사람이 호흡을 맞춰 일을 하게 될 것으로 예상합니다. 물론 기술이 발전하고 현실에 도입된다고 해도 넘어야 할 산이 높습니다. 사회, 경제, 정치적으로 이해관계를 설득하는 일이 상당히 험난할 수도 있겠습니다.

지금은 마치 폭풍 전야와 같은 때라고 느껴집니다. 큰 변화의 쓰나미가 몰려오기 전에 잠잠하고 고요한 해변을 거늘고 있는 것 같습니다. 가까운 미래에 얼마나 큰 변화를 만나게 될지 기대보다 조금은 두렵다는 마음도 듭니다. 특히 어린 자녀를 양육하고 있는 부모로서 우리 아이들은 미래에 어떤 직업을 가져야 하는 걸까 막막합니다.
기술의 진보로 인한 일자리의 변화가 부정적인 것만은 아니라고 생각합니다. 생산성의 증가로 훨씬 더 많은 일을 효과적으로 할 수 있게 될 것입니다. 그럼 조직뿐만 아니라 개인이 꿈꾸던 일을 혼자서도 실행해 볼 수 있는 환경이 되는 것입니다. 기획, 개발, 디자인, 마케팅 등 전문가의 도움을 받지 않아도 이 모든 일을 혼자서 시도할 수 있습니다. 지금이야말로 그동안 해보고 싶었던 일을 과감하게 도전해 보기 좋은 때라고 판단이 듭니다. 

미래에는 회사라는 조직에서 많은 사람을 채용하지 않고, 작은 규모의 사람들로 조직을 운영하게 될 것 같습니다. 사람들은 각자 자신만의 서비스를 가지고 필요에 따라 협업도 하고, 혼자 일하기도 하는 1인 또는 소수의 집단을 이루는 모습이 되지 않을까 상상해 봅니다. 프리랜서보다 1인 기업 내지는 아주 작은 소기업 형태가 될 것입니다. 그러니까 결국 기업이라는 조직은 규모가 작아지는 것이 여러 가지 모습으로 나타날 수 있겠네요.

최근 커리어 상담을 하다 보면 AI 도구로 인한 미래 직업에 대한 질문을 많이 받습니다. 저는 미래를 연구하는 학자도 아니고, 기술에 대해서 깊은 지식을 갖고 있는 사람도 아닙니다. 그러나 주변에 지식과 경험이 풍부한 사람들은 많습니다. 그들이 예고하는 미래는 분명히 취업과 이직, 그리고 현재 직장에서 근무하고 있는 사람들에게 유리한 환경은 아닐 것입니다. 그래서 허무주의에 빠져 모든 노력을 하지 않고 망연자실할 상황도 아니라고 생각합니다. 오히려 위기를 기회로 맞이하는 노력이 필요합니다.

아직 AI 도구의 활용 수준이 많이 발전하지 못했다고 합니다. 그러니 AI 도구를 잘 활용할 수 있는 사람이 되면, 미래 일자리 변화에도 경쟁력을 갖춘 사람이 될 수 있을 거라고 믿습니다. 회사 밖에서 해보고 싶었던 일과 잘할 수 있는 일을 찾아서 과감하게 시도해 보는 노력이 필요합니다. 앞서 이야기한 것처럼 AI 도구를 활용하여 혼자서 하기 힘들었던 일에 다른 사람의 도움 없이 빠르게 시도해 보는 것입니다. 그럼 기술의 발전으로 위기로 보이는 상황이 큰 기회가 될 수 있다고 믿습니다.

기계가 더 진화하여 사람이 하던 일을 대신한다고 했을 때, 진짜 역량을 가지고 있는 사람이 누구인지 가려지는 순간이라고 생각합니다. 잘하는 척을 하던 사람은 진실이 드러날 것이고, 진짜 실력자는 기계를 활용하여 진가를 드러내게 될 것입니다. 미래를 두려워하지 말고, 지금부터라도 진짜 역량을 쌓기 위해 노력해 보시길 바랍니다.

고민하고 생각과 사람을 연결하는 일은 아직 기계가 하기 어렵다고 생각합니다. (아닌가요?) 어떻게 하면 직장에서 살아남을 수 있을 것인가 고민하기 보다 어떻게 하면 기계를 활용하여 이전에 해보지 못했던 일을 도전해 볼 수 있을까 상상하는 것이 훨씬 생산적이라고 믿습니다. 미래를 기대하는 마음으로 오늘을 열심히 준비하는 우리가 되길 진심으로 응원합니다.

﻿지난 금요일 봉사활동을 갔다가 우연히 만난 청년이 있습니다. AI 도구를 만드는 회사에서 데이터 엔지니어로 일을 했고, 지금은 회사를 그만두고 쉬고 있다고 합니다. 회사는 미국에 있고 이름을 들으면 깜짝 놀랄 지금 세계에서 가장 유명한 기업이었습니다. 하지만 진짜 놀라웠던 것은 현재 미국의 일자리가 변화하고 있는 모습이었습니다. AI 도구 활용으로 업무 생산성이 증가하면서 많은 사람의 일손이 필요하지 않게 되었습니다. 그래서 기업의 채용 수요가 현저히 줄어들었습니다. 자율 주행 자동차의 등장으로 무인 택시가 운영 중입니다. 로봇의 발전으로 공장에서 사람의 손으로 하던 일이 오차와 사고 없이 로봇이 담당하고 있습니다. 아주 먼 미래에 상상하던 모습이 바로 현실이 되었습니다. 대한민국은 언제 위와 같은 일자리 변화가 맞이하게 될까요? 이미 아주 조금씩 시작되었습니다. 앞으로 기계가 인간의 일자리를 대신할 날은 시간문제로 보입니다. 회사에는 기계와 기계를 잘 다루는 사람이 호흡을 맞춰 일을 하게 될 것으로 예상합니다. 물론 기술이 발전하고 현실에 도입된다고 해도 넘어야 할 산이 높습니다. 사회, 경제, 정치적으로 이해관계를 설득하는 일이 상당히 험난할 수도 있겠습니다. 지금은 마치 폭풍 전야와 같은 때라고 느껴집니다. 큰 변화의 쓰나미가 몰려오기 전에 잠잠하고 고요한 해변을 거늘고 있는 것 같습니다. 가까운 미래에 얼마나 큰 변화를 만나게 될지 기대보다 조금은 두렵다는 마음도 듭니다. 특히 어린 자녀를 양육하고 있는 부모로서 우리 아이들은 미래에 어떤 직업을 가져야 하는 걸까 막막합니다.기술의 진보로 인한 일자리의 변화가 부정적인 것만은 아니라고 생각합니다. 생산성의 증가로 훨씬 더 많은 일을 효과적으로 할 수 있게 될 것입니다. 그럼 조직뿐만 아니라 개인이 꿈꾸던 일을 혼자서도 실행해 볼 수 있는 환경이 되는 것입니다. 기획, 개발, 디자인, 마케팅 등 전문가의 도움을 받지 않아도 이 모든 일을 혼자서 시도할 수 있습니다. 지금이야말로 그동안 해보고 싶었던 일을 과감하게 도전해 보기 좋은 때라고 판단이 듭니다.&nbsp; 미래에는 회사라는 조직에서 많은 사람을 채용하지 않고, 작은 규모의 사람들로 조직을 운영하게 될 것 같습니다. 사람들은 각자 자신만의 서비스를 가지고 필요에 따라 협업도 하고, 혼자 일하기도 하는 1인 또는 소수의 집단을 이루는 모습이 되지 않을까 상상해 봅니다. 프리랜서보다 1인 기업 내지는 아주 작은 소기업 형태가 될 것입니다. 그러니까 결국 기업이라는 조직은 규모가 작아지는 것이 여러 가지 모습으로 나타날 수 있겠네요. 최근 커리어 상담을 하다 보면 AI 도구로 인한 미래 직업에 대한 질문을 많이 받습니다. 저는 미래를 연구하는 학자도 아니고, 기술에 대해서 깊은 지식을 갖고 있는 사람도 아닙니다. 그러나 주변에 지식과 경험이 풍부한 사람들은 많습니다. 그들이 예고하는 미래는 분명히 취업과 이직, 그리고 현재 직장에서 근무하고 있는 사람들에게 유리한 환경은 아닐 것입니다. 그래서 허무주의에 빠져 모든 노력을 하지 않고 망연자실할 상황도 아니라고 생각합니다. 오히려 위기를 기회로 맞이하는 노력이 필요합니다. 아직 AI 도구의 활용 수준이 많이 발전하지 못했다고 합니다. 그러니 AI 도구를 잘 활용할 수 있는 사람이 되면, 미래 일자리 변화에도 경쟁력을 갖춘 사람이 될 수 있을 거라고 믿습니다. 회사 밖에서 해보고 싶었던 일과 잘할 수 있는 일을 찾아서 과감하게 시도해 보는 노력이 필요합니다. 앞서 이야기한 것처럼 AI 도구를 활용하여 혼자서 하기 힘들었던 일에 다른 사람의 도움 없이 빠르게 시도해 보는 것입니다. 그럼 기술의 발전으로 위기로 보이는 상황이 큰 기회가 될 수 있다고 믿습니다. 기계가 더 진화하여 사람이 하던 일을 대신한다고 했을 때, 진짜 역량을 가지고 있는 사람이 누구인지 가려지는 순간이라고 생각합니다. 잘하는 척을 하던 사람은 진실이 드러날 것이고, 진짜 실력자는 기계를 활용하여 진가를 드러내게 될 것입니다. 미래를 두려워하지 말고, 지금부터라도 진짜 역량을 쌓기 위해 노력해 보시길 바랍니다. 고민하고 생각과 사람을 연결하는 일은 아직 기계가 하기 어렵다고 생각합니다. (아닌가요?) 어떻게 하면 직장에서 살아남을 수 있을 것인가 고민하기 보다 어떻게 하면 기계를 활용하여 이전에 해보지 못했던 일을 도전해 볼 수 있을까 상상하는 것이 훨씬 생산적이라고 믿습니다. 미래를 기대하는 마음으로 오늘을 열심히 준비하는 우리가 되길 진심으로 응원합니다.﻿

미래 일자리

1️⃣ AI 이야기가 피드를 채우는 밀도가 날로 높아진다. UX 리서치 업계에서도, 부동산개발업계에서도 이 흐름은 예외가 없다. 흥미로운 건 AI에 대해 잘 모르는 사람일수록 AI를 더 신뢰하고 잘 받아들인다는 연구결과였다. AI 리터러시가 낮은 사람들은 AI를 그야말로 도깨비방망이, 마법처럼 받아들이기 때문이다. 반대로 리터러시가 높은 사용자는 LLM이 어떤 방식으로 답변을 하도록 학습시킨 것인지 원리를 알고 있기에 그 한계를 가늠하고, 결과에 대해 비판적으로 수용한다. 더블체크하고 다른 방식으로 재검증하기 때문에 더 효과적으로 쓸 수 있다.

2️⃣ USIM 해킹 사건으로 SK텔레콤 회사차원의 대응이 적절했는지 비판이 컸다. 기업이미지는 한순간에 2,300만 회원을 보유한 압도적 1위 통신사이자 AI 퍼스트 기업에서 '해킹에 뚫린 기업'이 되어버렸다. 18일에 최초 이상을 인지했지만 24시간 이내 해킹 보고 규정을 위반했다는 보도가 있었다. 시스템이라는 것은 이중적 의미가 있다. 해킹을 방어할 수 있는 방화벽과 암호화 보안, 인증 체계를 갖추는 것이 한 축이고 문제가 되었을 때 그것을 투명하고 솔직하게 공유하고 재발방지 대책을 내는 일하는 방식이 다른 축이다. AI는 여기서 어떤 역할을 할 수 있을까?

3️⃣ 내가 무언가에 큰 스트레스를 받는다면 그건 그 일이나 그 사람에게 큰 애정을 담아두었거나 혹은 그만큼 그 일에 재능이 있기 때문일 수 있다.

https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/00222429251314491

1️⃣ AI 이야기가 피드를 채우는 밀도가 날로 높아진다. UX 리서치 업계에서도, 부동산개발업계에서도 이 흐름은 예외가 없다. 흥미로운 건 AI에 대해 잘 모르는 사람일수록 AI를 더 신뢰하고 잘 받아들인다는 연구결과였다. AI 리터러시가 낮은 사람들은 AI를 그야말로 도깨비방망이, 마법처럼 받아들이기 때문이다. 반대로 리터러시가 높은 사용자는 LLM이 어떤 방식으로 답변을 하도록 학습시킨 것인지 원리를 알고 있기에 그 한계를 가늠하고, 결과에 대해 비판적으로 수용한다. 더블체크하고 다른 방식으로 재검증하기 때문에 더 효과적으로 쓸 수 있다. 2️⃣ USIM 해킹 사건으로 SK텔레콤 회사차원의 대응이 적절했는지 비판이 컸다. 기업이미지는 한순간에 2,300만 회원을 보유한 압도적 1위 통신사이자 AI 퍼스트 기업에서 '해킹에 뚫린 기업'이 되어버렸다. 18일에 최초 이상을 인지했지만 24시간 이내 해킹 보고 규정을 위반했다는 보도가 있었다. 시스템이라는 것은 이중적 의미가 있다. 해킹을 방어할 수 있는 방화벽과 암호화 보안, 인증 체계를 갖추는 것이 한 축이고 문제가 되었을 때 그것을 투명하고 솔직하게 공유하고 재발방지 대책을 내는 일하는 방식이 다른 축이다. AI는 여기서 어떤 역할을 할 수 있을까? 3️⃣ 내가 무언가에 큰 스트레스를 받는다면 그건 그 일이나 그 사람에게 큰 애정을 담아두었거나 혹은 그만큼 그 일에 재능이 있기 때문일 수 있다. https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/00222429251314491

⟪오늘 하루 문득 든 생각⟫

React 19와 Next.js 15가 새롭게 제안하는 방향은
꽤 도발적이에요.

useActionState와 serverAction만으로도,
ReactQuery 같은 클라이언트 상태 관리 도구 없이
폼 처리와 상태 업데이트를 할 수 있게 되었어요.

물론 모든 걸 대체하긴 어려워요.
하지만 단순한 폼 처리부터 CRUD 까지는
이 방향이 괜찮은 선택지가 될 수 있을것 같아요.

그래서 직접 예제 코드를 준비했고,
유튜브에 공유 드려요.
(댓글에 영상주소 참고)

기존 방식(React Query)과 새로운 방식(Next.js)에 대해
실무 기준에서 어떤 차이가 있고, 왜 이런 구조가 필요한지를
FSD 관점에서 살펴보며 풀어봤어요.

React Query의 전역 상태가 과하게 느껴졌던 분,
혹은 server action 시대의 프론트엔드 흐름을 따라가고 싶은 분이라면
이번 영상을 확인해보셔도 좋을 것 같아요.
(댓글에 영상주소 참고)

React 19와 Next.js 15가 새롭게 제안하는 방향은 꽤 도발적이에요. useActionState와 serverAction만으로도, ReactQuery 같은 클라이언트 상태 관리 도구 없이 폼 처리와 상태 업데이트를 할 수 있게 되었어요. 물론 모든 걸 대체하긴 어려워요. 하지만 단순한 폼 처리부터 CRUD 까지는 이 방향이 괜찮은 선택지가 될 수 있을것 같아요. 그래서 직접 예제 코드를 준비했고, 유튜브에 공유 드려요. (댓글에 영상주소 참고) 기존 방식(React Query)과 새로운 방식(Next.js)에 대해 실무 기준에서 어떤 차이가 있고, 왜 이런 구조가 필요한지를 FSD 관점에서 살펴보며 풀어봤어요. React Query의 전역 상태가 과하게 느껴졌던 분, 혹은 server action 시대의 프론트엔드 흐름을 따라가고 싶은 분이라면 이번 영상을 확인해보셔도 좋을 것 같아요. (댓글에 영상주소 참고)

React 19와 Next.js 15가 새롭게 제안하는 방향은
꽤

점점 더 ChatGPT에게 물어봤더니 이건 이렇다더라하는 사람들이 많아지고 있다. 문제는 이런 행동이 빠르게 증폭된다는 것이다.

AI를 사용할 수록 점점 더 자신의 생각을 AI에게 외주 주게 되고, 어느 순간부터는 자신도 모르게 AI의 말을 의심없이 믿게 되는 순간이 온다.

이것이 바로 AI 리터러시가 필요한 이유이다. 정부는 국민들에게, 최소한 AI 교육을 시키는 사람들에게는 이러한 교육을 필수로 마치도록 해야한다. 마치 매년 건강검진을 하듯이, 라이센스 갱신을 하듯이 해야한다고 생각한다.

이것은 AI 모델 개발보다 더욱 중요한 일이다. 소버린AI 따위는 이에 비하면 너무나 사소로운 일이며, 국가적 AI 리터러시의 하위 주제에 불과하다.

물론, 조지 오웰의 1984의 세상을 만들고 싶다면 쉬쉬해야 할 일이겠지만.

점점 더 ChatGPT에게 물어봤더니 이건 이렇다더라하는 사람들이 많아지고 있다. 문제는 이런 행동이 빠르게 증폭된다는 것이다. AI를 사용할 수록 점점 더 자신의 생각을 AI에게 외주 주게 되고, 어느 순간부터는 자신도 모르게 AI의 말을 의심없이 믿게 되는 순간이 온다. 이것이 바로 AI 리터러시가 필요한 이유이다. 정부는 국민들에게, 최소한 AI 교육을 시키는 사람들에게는 이러한 교육을 필수로 마치도록 해야한다. 마치 매년 건강검진을 하듯이, 라이센스 갱신을 하듯이 해야한다고 생각한다. 이것은 AI 모델 개발보다 더욱 중요한 일이다. 소버린AI 따위는 이에 비하면 너무나 사소로운 일이며, 국가적 AI 리터러시의 하위 주제에 불과하다. 물론, 조지 오웰의 1984의 세상을 만들고 싶다면 쉬쉬해야 할 일이겠지만.

점점 더 ChatGPT에게 물어봤더니 이건 이렇다더라하는 사람들이

오랜기간 개발이라는 업을 헤쳐나가면서 건강 관리를 소홀히 하였습니다. "젋으니까 괜찮아", "아직은 그럴 아니야", "귀찮아", "나 건강해" 저도 이런 말을 항상 버릇처럼 말을 하며 주변의 걱정을 애써 무마 시켰고, 아직은 괜찮아 라고 자기 합리화를 하였습니다.

그때 당장은 사실 아무런 일이 없었고 오히려 건강에 대한 자신감을 가졌지만, 시간이 지나 복리 이자처럼 누적된 건강 손실은 한번에 저에 갚을 것을 요구 할때도 있었으니까요.

마치 꼰대와 같은 이야기로 "건강을 항상 챙기셔요" 라고 입버릇 처럼 이제 말을 하고 있지만, 건강은 직접 경험하지 않으면 모르는 일이라 꼰대가 되는거 같아요.

어느덧 4월이 마무리 되고 5월이 다가오고 있습니다.
2025년초 건강관리에 대한 목표를 세우신 모든 분들이 목표를 이루어 항시 건강하셨으면 합니다.

오랜기간 개발이라는 업을 헤쳐나가면서 건강 관리를 소홀히 하였습니다. "젋으니까 괜찮아", "아직은 그럴 아니야", "귀찮아", "나 건강해" 저도 이런 말을 항상 버릇처럼 말을 하며 주변의 걱정을 애써 무마 시켰고, 아직은 괜찮아 라고 자기 합리화를 하였습니다. 그때 당장은 사실 아무런 일이 없었고 오히려 건강에 대한 자신감을 가졌지만, 시간이 지나 복리 이자처럼 누적된 건강 손실은 한번에 저에 갚을 것을 요구 할때도 있었으니까요. 마치 꼰대와 같은 이야기로 "건강을 항상 챙기셔요" 라고 입버릇 처럼 이제 말을 하고 있지만, 건강은 직접 경험하지 않으면 모르는 일이라 꼰대가 되는거 같아요. 어느덧 4월이 마무리 되고 5월이 다가오고 있습니다.2025년초 건강관리에 대한 목표를 세우신 모든 분들이 목표를 이루어 항시 건강하셨으면 합니다.

건강을 항상 돌봐주세요.

박 과장은 평소 말을 조리 있게 잘한다는 말을 많이 듣습니다. 최근에는 임원 보고도 깔끔하게 잘했다는 칭...

에이스 리더와 담벼락 리더의 차이

박 과장은 평소 말을 조리있게 잘한다는 말을 많이 듣습니다. 최근에는 임원 보고를 깔끔하게 잘했다는 칭찬을 받았는데요. 낯선 사람들과도 스스럼없이 잘 어울립니다. 그는 이 정도면 커뮤니케이션을 꽤 잘하는 게 아닌가 스스로 자부하기도 합니다. 박 과장은 커뮤니케이션을 잘하는 걸까요?

그는 관계를 만들어 유대감을 갖게 하고 미스-커뮤니케이션을 줄여 서로 명확하게 이해하도록 도울 줄 압니다. 또 리더십에 가장 필수적인 자신감이 있으며, 영향력을 만들어 낼 수 있는 잠재력도 갖고 있습니다. 커뮤니케이션을 비교적 잘한다고 볼 수 있습니다.

이러한 특징은 흔히 모르는 사람에게 서슴지 않고 이야기하는 ‘외향인’들이 커뮤니케이션에 능하다는 인식의 근거이기도 합니다. 그러나 이는 효과적인 커뮤니케이션을 만드는 요소의 일부일 뿐 전부가 아닙니다.

게다가 박 과장처럼 자신감이 지나친 채로 부장이 되고 임원이 되면, 자칫 논쟁에서 지는 걸 원치 않아서 남의 말을 가로막거나 자기 말만 할 수도 있습니다.

리더로서 커뮤니케이션을 잘한다는 것은 단순히 언변이 좋거나 사람들 앞에서 말을 잘한다는 게 아닙니다. 그게 아니라면 수줍음 많고 준비하지 않으면 목소리 높여 말하는 것에 다소 부담을 느끼는 세상의 모든 내향인들은 리더가 되기 어려울 것입니다.

사실, 사회인 중 75% 이상이 남들 앞에서 말할 때 떨고 불편해합니다. 그리고 세상의 리더 중에는 내향인도 많습니다. 버락오바마 전 미국 대통령도 내향인입니다. 그렇다면 성격과 언변을 넘어선 리더의 커뮤니케이션에서 중요한 것은 무엇일까요? 커뮤니케이션을 못하는 사람과 잘하는 사람의 특징을 살펴봅시다.

✳️커뮤니케이션 못하는 사람의 특징 3가지: DAM(‘담’벼락)
1️⃣단절형 소통자(Disconnected Communicator)
일단 남의 말을 듣고 취지와 다르게 이해합니다. 잘 듣지 않고 제멋대로 이해하기 때문입니다. 더 큰 문제는 대화의 주제와 맥락과 상관없이 ‘내 말’만 한다는 것입니다.

내가 말하고자 하는 주제에만 천착하는 이유는 머릿속이 내 생각만으로 가득 차 있어 남의 말을 귀담아듣지 못하기 때문입니다. 들어도 들은 게 아닙니다. 평소 “갑자기 그 말을 왜 해?”라는 말을 듣는다면 맥락 파악 능력이 낮을 확률이 높으니 반추해보기 바랍니다.

2️⃣추정적 소통자(Assumptive Communicator)
상대방도 안다고 생각하고 말합니다. 이것은 대다수 사람이 하는 인식의 오류입니다. 상대방은 내가 아니기에 나와 다릅니다. “~하는 건데 이거 몰라?” “당연히 ~하는 게 기본 아닌가?” 등의 말을 일삼는다면 내 관점에서 벗어나지 못하는 대화 방식이 습관화된 것입니다.

상대방은 내가 세상을 보는 관점의 안경이 아니라 그들 나름의 지식과 가치관이 투영된 다른 안경을 끼고 있다는 것을 분명히 기억합시다. 진정 대화하고 싶다면 상대방이 ‘모를 수 있다’ ‘다를 수 있다’라는 점을 인식해야 합니다.

3️⃣독백형 소통자(Monologuing Communicator)
상대방의 말을 가로막고, 내 말만 하는 유형입니다. 이런 태도라면 모든 대화가 언쟁과 비슷해집니다. 어떻게든 내 논지를 주장함으로써이기려 들기 때문입니다.

머릿속엔 ‘아냐, 내가 옳아’ ‘그게 아냐, 내가 맞아’라는 인식이 가득할 것입니다. 분명히 일상생활에서 경험했던 이런 유형의 사람이 적어도 한 사람 정도는 떠오를 것입니다. 소통 측면에서는 최악입니다.

✔️소통이 되지 않는 사람과 대화할 때 사람들은 ‘담’벼락에 말하는 것 같은 답답함을 느낍니다. 이러한 특징이 강한 사람은 리더의 자격을 부여받기가 쉽지 않습니다. 리더가 되더라도, 팀과 조직을 이끄는 데 상당한 어려움이 있을 것입니다.

내 말만 납득시키면 된다는 것은 어느 한쪽으로 기울어진 불균형입니다. 이런 리더는 자신의 입장만 주장하기에, 팀원들과의 이견을 잘 좁히지 못합니다. 이런 경우, 팀원들은 우리 팀장, 상무, 사장님 ‘우리 얘기를 전혀 들어주지 않는다’고 인식하게 됩니다. 커뮤니케이션은 균형 잡힌 쌍방향 정보 교환이라는 것을 기억합시다.

✳️커뮤니케이션 잘하는 사람의 특징 3가지: ACE(에이스)
1️⃣적응적 소통자(Adaptive Communicator)
‘내 입장에서’ ‘내 멋대로’ 하고 싶은 말을 하는 것이 아니라 상대방이 잘 알아듣도록 수위 조절을 할 수 있는 유연성이 있습니다.

말의 어조, 속도를 조절할 뿐만 아니라 어려운 용어나 표현 등 상대방이 모를 수 있는 부분을 미리 감지하여 쉽게 표현합니다. ‘당연히 알고 있다’는 식으로 말하지 않고 ‘모를 수 있다’고 생각하고 말하는데요. 의사소통이 명료합니다.

2️⃣맥락 중심 소통자(Contextual Communicator)
맥락 설명을 잘합니다. 내가 왜 그런 입장을 갖게 되었는지 원인과 이유를 분명히 합니다. “저는 반대 입장입니다. 그 이유는...” “이런 이유와 배경이 있기에 그건 A일 수 있습니다”처럼 상황과 이유를 명확하고 친절하게 알려줍니다.

대화에서 가장 큰 오류는 맥락 설명을 불필요하게 여기고 생략하는 것입니다. 상대방을 이해시킬 때 맥락 정보를 충분히 제공하는 것이 무엇보다 중요합니다.

3️⃣공감형 소통자(Empathetic Communicator)
말을 통한 정보에만 주목하는 것이 아니라, 말하는 사람의 관점과 생각, 감정을 이해하는 것입니다. 그 사람의 입장이 되어 듣는 것입니다.이렇게 할 때 진정한 소통이 가능하며, 상대방은 호감과 친밀감을 느낍니다.

✔️소통을 잘하는 사람은, 팀 내에서 ‘에이스’ 자격을 갖추며 리더로 성장할 가능성이 큽니다. 언변도 뛰어나면 좋겠지만, 리더에게 더욱 필요한 것은 쉽게 말하고 잘 듣는 것입니다. 그런데 잘 듣는다는 것은 말처럼 쉽지 않습니다.

✳️잘 듣는다는 것은 무엇일까요?
오프라 윈프리는 잘 듣는 것이 소통의 완성이라고 말합니다. 잘 듣는다는 것은 끝까지 잘 들어주는 것, 상대방의 말이 끊기더라도 3초의 여유를 내어주는 것, 그리고 상대방의 말에 호응하면서 듣는 것입니다. 이러다 보면 상대방은 마음이 열려서 더 많은 말을 하게 됩니다.

박 과장은 평소 말을 조리있게 잘한다는 말을 많이 듣습니다. 최근에는 임원 보고를 깔끔하게 잘했다는 칭찬을 받았는데요. 낯선 사람들과도 스스럼없이 잘 어울립니다. 그는 이 정도면 커뮤니케이션을 꽤 잘하는 게 아닌가 스스로 자부하기도 합니다. 박 과장은 커뮤니케이션을 잘하는 걸까요? 그는 관계를 만들어 유대감을 갖게 하고 미스-커뮤니케이션을 줄여 서로 명확하게 이해하도록 도울 줄 압니다. 또 리더십에 가장 필수적인 자신감이 있으며, 영향력을 만들어 낼 수 있는 잠재력도 갖고 있습니다. 커뮤니케이션을 비교적 잘한다고 볼 수 있습니다. 이러한 특징은 흔히 모르는 사람에게 서슴지 않고 이야기하는 ‘외향인’들이 커뮤니케이션에 능하다는 인식의 근거이기도 합니다. 그러나 이는 효과적인 커뮤니케이션을 만드는 요소의 일부일 뿐 전부가 아닙니다. 게다가 박 과장처럼 자신감이 지나친 채로 부장이 되고 임원이 되면, 자칫 논쟁에서 지는 걸 원치 않아서 남의 말을 가로막거나 자기 말만 할 수도 있습니다.​리더로서 커뮤니케이션을 잘한다는 것은 단순히 언변이 좋거나 사람들 앞에서 말을 잘한다는 게 아닙니다. 그게 아니라면 수줍음 많고 준비하지 않으면 목소리 높여 말하는 것에 다소 부담을 느끼는 세상의 모든 내향인들은 리더가 되기 어려울 것입니다. 사실, 사회인 중 75% 이상이 남들 앞에서 말할 때 떨고 불편해합니다. 그리고 세상의 리더 중에는 내향인도 많습니다. 버락오바마 전 미국 대통령도 내향인입니다. 그렇다면 성격과 언변을 넘어선 리더의 커뮤니케이션에서 중요한 것은 무엇일까요? 커뮤니케이션을 못하는 사람과 잘하는 사람의 특징을 살펴봅시다. ✳️커뮤니케이션 못하는 사람의 특징 3가지: DAM(‘담’벼락)1️⃣단절형 소통자(Disconnected Communicator)일단 남의 말을 듣고 취지와 다르게 이해합니다. 잘 듣지 않고 제멋대로 이해하기 때문입니다. 더 큰 문제는 대화의 주제와 맥락과 상관없이 ‘내 말’만 한다는 것입니다. 내가 말하고자 하는 주제에만 천착하는 이유는 머릿속이 내 생각만으로 가득 차 있어 남의 말을 귀담아듣지 못하기 때문입니다. 들어도 들은 게 아닙니다. 평소 “갑자기 그 말을 왜 해?”라는 말을 듣는다면 맥락 파악 능력이 낮을 확률이 높으니 반추해보기 바랍니다. 2️⃣추정적 소통자(Assumptive Communicator)상대방도 안다고 생각하고 말합니다. 이것은 대다수 사람이 하는 인식의 오류입니다. 상대방은 내가 아니기에 나와 다릅니다. “~하는 건데 이거 몰라?” “당연히 ~하는 게 기본 아닌가?” 등의 말을 일삼는다면 내 관점에서 벗어나지 못하는 대화 방식이 습관화된 것입니다. 상대방은 내가 세상을 보는 관점의 안경이 아니라 그들 나름의 지식과 가치관이 투영된 다른 안경을 끼고 있다는 것을 분명히 기억합시다. 진정 대화하고 싶다면 상대방이 ‘모를 수 있다’ ‘다를 수 있다’라는 점을 인식해야 합니다. 3️⃣독백형 소통자(Monologuing Communicator)상대방의 말을 가로막고, 내 말만 하는 유형입니다. 이런 태도라면 모든 대화가 언쟁과 비슷해집니다. 어떻게든 내 논지를 주장함으로써이기려 들기 때문입니다. 머릿속엔 ‘아냐, 내가 옳아’ ‘그게 아냐, 내가 맞아’라는 인식이 가득할 것입니다. 분명히 일상생활에서 경험했던 이런 유형의 사람이 적어도 한 사람 정도는 떠오를 것입니다. 소통 측면에서는 최악입니다. ✔️소통이 되지 않는 사람과 대화할 때 사람들은 ‘담’벼락에 말하는 것 같은 답답함을 느낍니다. 이러한 특징이 강한 사람은 리더의 자격을 부여받기가 쉽지 않습니다. 리더가 되더라도, 팀과 조직을 이끄는 데 상당한 어려움이 있을 것입니다. 내 말만 납득시키면 된다는 것은 어느 한쪽으로 기울어진 불균형입니다. 이런 리더는 자신의 입장만 주장하기에, 팀원들과의 이견을 잘 좁히지 못합니다. 이런 경우, 팀원들은 우리 팀장, 상무, 사장님 ‘우리 얘기를 전혀 들어주지 않는다’고 인식하게 됩니다. 커뮤니케이션은 균형 잡힌 쌍방향 정보 교환이라는 것을 기억합시다. ✳️커뮤니케이션 잘하는 사람의 특징 3가지: ACE(에이스)1️⃣적응적 소통자(Adaptive Communicator) ‘내 입장에서’ ‘내 멋대로’ 하고 싶은 말을 하는 것이 아니라 상대방이 잘 알아듣도록 수위 조절을 할 수 있는 유연성이 있습니다. 말의 어조, 속도를 조절할 뿐만 아니라 어려운 용어나 표현 등 상대방이 모를 수 있는 부분을 미리 감지하여 쉽게 표현합니다. ‘당연히 알고 있다’는 식으로 말하지 않고 ‘모를 수 있다’고 생각하고 말하는데요. 의사소통이 명료합니다. 2️⃣맥락 중심 소통자(Contextual Communicator)맥락 설명을 잘합니다. 내가 왜 그런 입장을 갖게 되었는지 원인과 이유를 분명히 합니다. “저는 반대 입장입니다. 그 이유는...” “이런 이유와 배경이 있기에 그건 A일 수 있습니다”처럼 상황과 이유를 명확하고 친절하게 알려줍니다. 대화에서 가장 큰 오류는 맥락 설명을 불필요하게 여기고 생략하는 것입니다. 상대방을 이해시킬 때 맥락 정보를 충분히 제공하는 것이 무엇보다 중요합니다. 3️⃣공감형 소통자(Empathetic Communicator)말을 통한 정보에만 주목하는 것이 아니라, 말하는 사람의 관점과 생각, 감정을 이해하는 것입니다. 그 사람의 입장이 되어 듣는 것입니다.이렇게 할 때 진정한 소통이 가능하며, 상대방은 호감과 친밀감을 느낍니다. ✔️소통을 잘하는 사람은, 팀 내에서 ‘에이스’ 자격을 갖추며 리더로 성장할 가능성이 큽니다. 언변도 뛰어나면 좋겠지만, 리더에게 더욱 필요한 것은 쉽게 말하고 잘 듣는 것입니다. 그런데 잘 듣는다는 것은 말처럼 쉽지 않습니다. ✳️잘 듣는다는 것은 무엇일까요?오프라 윈프리는 잘 듣는 것이 소통의 완성이라고 말합니다. 잘 듣는다는 것은 끝까지 잘 들어주는 것, 상대방의 말이 끊기더라도 3초의 여유를 내어주는 것, 그리고 상대방의 말에 호응하면서 듣는 것입니다. 이러다 보면 상대방은 마음이 열려서 더 많은 말을 하게 됩니다.

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박 과장은 평소 말을 조리있게 잘한다는 말을 많이 듣습니다. 최근

구직자 취업지원, 재직자 성장지원 프로그램을 제공합니다.

청년미래플러스

고용노동부가 주관하는 청년미래플러스 사업의 참여자를 모집한다고 합니다.
대상자는 IT업계 기업의 취업을 희망하는 만 15세~34세 청년이라고 하네요.

이력서, 면접 준비 등 취업 준비에 도움을 받고싶은 분들 확인해 보시면 좋을 것 같습니다.

📤 https://miraeplus.sw.or.kr
📰 https://etnews.com/20250415000103

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한국소프트웨어산업협회

고용노동부가 주관하는 청년미래플러스 사업의 참여자를 모집한다고 합

기분을 잘 관리하는 것을 일을 하면서 매우 중요한 역량이자 장기적인 관점에는 성과를 꾸준히 내기 위한 기술입니다. '자기 관리'의 많은 부분은 일상에서 좋은 기분을 유지하고, 나쁜 기분을 잘 관리하는 것과 연결되어 있습니다.

기분이 안 좋으면 상대에게 감정적으로 대하거나, 모더레이팅을 하다가 편향에 쉽게 빠질 수 있습니다. 그럼 기대한 퍼포먼스를 낼 수 없고 다른 일을 하는데 지장이 생길 수밖에 없습니다. "소비는 감정이고, 과시는 결핍이다"라는 말처럼 기분을 관리하지 못하면 필요하지 않은 물건을 구매하고 일탈을 합니다. 의무를 다 하면 기분이 좀 나아집니다. 그래서 기분이 좋지 않을 때에는 손을 깨끗하게 씻거나, 설거지를 하거나, 쓰레기를 버리거나 미뤄둔 옷장정리를 하는 것이 효과적입니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

자신의 기분에 솔직한 것과 솔직함을 오만함으로 착각하는 것을 구분해야 합니다. 임경선 님이 쓴 에세이집, '자유로울 것'에는 이런 문장이 있습니다. 솔직한 감정을 가만히 들여다보는 과정에서 자신의 의무를 놓치지 않는 것이 기분을 관리하는 최고의 방법입니다.

어른이 된다는 것은 자신의 솔직한 감정들을 억누르는 것이 아니다. 확고한 가치관 위에서 심플하게 솔직해지는 것이다. 그렇다고 '나 원래 이런 사람이야'라고 단언하고 마는 건 좀 곤란하다. 그 말은 '이게 나야, 어쩔래?'로 번역될 수 있기 때문이다. 솔직함을 오만함으로 착각하는 일이다.

난 원래 이렇다,라고 일방적으로 선언해 버리는 솔직함은 궁극의 자기 합리화이자 정신승리 혹은 변명이 될 수 있다. 스스로에 대한 반성이 없고 객관적이지 못하고 머리가 굳어서 그 어떤 변화도 받아들이지 않으려는 태도다. 이러한 솔직함은 생각이 유연하지 못한 자기 고집에 불과하다.

기분을 잘 관리하는 것을 일을 하면서 매우 중요한 역량이자 장기적인 관점에는 성과를 꾸준히 내기 위한 기술입니다. '자기 관리'의 많은 부분은 일상에서 좋은 기분을 유지하고, 나쁜 기분을 잘 관리하는 것과 연결되어 있습니다. 기분이 안 좋으면 상대에게 감정적으로 대하거나, 모더레이팅을 하다가 편향에 쉽게 빠질 수 있습니다. 그럼 기대한 퍼포먼스를 낼 수 없고 다른 일을 하는데 지장이 생길 수밖에 없습니다. "소비는 감정이고, 과시는 결핍이다"라는 말처럼 기분을 관리하지 못하면 필요하지 않은 물건을 구매하고 일탈을 합니다. 의무를 다 하면 기분이 좀 나아집니다. 그래서 기분이 좋지 않을 때에는 손을 깨끗하게 씻거나, 설거지를 하거나, 쓰레기를 버리거나 미뤄둔 옷장정리를 하는 것이 효과적입니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 자신의 기분에 솔직한 것과 솔직함을 오만함으로 착각하는 것을 구분해야 합니다. 임경선 님이 쓴 에세이집, '자유로울 것'에는 이런 문장이 있습니다. 솔직한 감정을 가만히 들여다보는 과정에서 자신의 의무를 놓치지 않는 것이 기분을 관리하는 최고의 방법입니다. 어른이 된다는 것은 자신의 솔직한 감정들을 억누르는 것이 아니다. 확고한 가치관 위에서 심플하게 솔직해지는 것이다. 그렇다고 '나 원래 이런 사람이야'라고 단언하고 마는 건 좀 곤란하다. 그 말은 '이게 나야, 어쩔래?'로 번역될 수 있기 때문이다. 솔직함을 오만함으로 착각하는 일이다. 난 원래 이렇다,라고 일방적으로 선언해 버리는 솔직함은 궁극의 자기 합리화이자 정신승리 혹은 변명이 될 수 있다. 스스로에 대한 반성이 없고 객관적이지 못하고 머리가 굳어서 그 어떤 변화도 받아들이지 않으려는 태도다. 이러한 솔직함은 생각이 유연하지 못한 자기 고집에 불과하다.

⟪기분을 관리하는 방법은 의무를 다하는 것⟫

1. 매일 해야 이룰 수 있다.

2. 시간을 낼 때는 매일 정해진 곳에서 가장 순도 높은 시간을 자신에게 제공해줄 수 있어야 한다.

3. 왜냐하면 자신이야말로 가장 소중한 존재이기 때문에 먼저 자신에게 가장 좋은 시간을 투자할 수 있어야 한다.

4. 새벽도 좋고, 밤도 좋고, 늦은 저녁도 좋다. 자신의 라이프 사이클 에 가장 잘 맞는 시간대에서 매일 시간을 꺼내 자신을 위해 훈련하라.

5. “춤쟁이는 매일 춤춰야 하고, 환쟁이는 매일 그려야 하고, 글쟁이는 매일 써야 한다. 마치 검객이 매일 수련하지 않으면 목숨이 위태롭듯이 매일 수련해야 한다.”

6. 이 말은 내가 제일 좋아하는 말 중의 하나다.

#나는이렇게될것이다 📚
#구본형

1. 매일 해야 이룰 수 있다. ​2. 시간을 낼 때는 매일 정해진 곳에서 가장 순도 높은 시간을 자신에게 제공해줄 수 있어야 한다. ​3. 왜냐하면 자신이야말로 가장 소중한 존재이기 때문에 먼저 자신에게 가장 좋은 시간을 투자할 수 있어야 한다. ​4. 새벽도 좋고, 밤도 좋고, 늦은 저녁도 좋다. 자신의 라이프 사이클 에 가장 잘 맞는 시간대에서 매일 시간을 꺼내 자신을 위해 훈련하라. ​5. “춤쟁이는 매일 춤춰야 하고, 환쟁이는 매일 그려야 하고, 글쟁이는 매일 써야 한다. 마치 검객이 매일 수련하지 않으면 목숨이 위태롭듯이 매일 수련해야 한다.” ​6. 이 말은 내가 제일 좋아하는 말 중의 하나다. #나는이렇게될것이다 📚 #구본형

< 성공하는 사람들의 비밀: 매일 같은 시간, 같은 장소 >

혼자 밥을 먹을 때면 설거지를 줄이려고 그릇에 반찬도 덜지 않고 그냥 대충 때우곤 했다. 언제부턴가 먹는 것, 보는 것, 느끼는 것들까지 아끼게 되었고, 무심함이 습관이 되었다.

그러지 말아야지. 특별한 손님을 대하듯, 나의 하루도 더 정성스럽게 마주해야지. 커피 한 잔을 마시더라도 제일 예쁜 잔을 고르고, 반찬도 정갈하게 담아 한상 차려내야겠다. 좋은 것을 아끼지 않고, 나에게 먼저 내어주는 것. 자신을 존중할 줄 알아야 타인도 사랑할 줄 안다.

나를 쓰는 시간, 장예원

혼자 밥을 먹을 때면 설거지를 줄이려고 그릇에 반찬도 덜지 않고 그냥 대충 때우곤 했다. 언제부턴가 먹는 것, 보는 것, 느끼는 것들까지 아끼게 되었고, 무심함이 습관이 되었다. 그러지 말아야지. 특별한 손님을 대하듯, 나의 하루도 더 정성스럽게 마주해야지. 커피 한 잔을 마시더라도 제일 예쁜 잔을 고르고, 반찬도 정갈하게 담아 한상 차려내야겠다. 좋은 것을 아끼지 않고, 나에게 먼저 내어주는 것. 자신을 존중할 줄 알아야 타인도 사랑할 줄 안다. 나를 쓰는 시간, 장예원

《어른은 스스로를 소홀히 하지 않는다》

[마잘알 뉴스레터 VOL.1] 퍼블리vs폴인, 그들의 A/B테스트는?

마케터라면 카피, 디자인, cta 로 많은 AB Test 를 진행하고 있을텐데요. 

좋은 콘텐츠로 승부하는 퍼블리와 폴인의 광고 AB Test 랑 분석한 글입니다. 

퍼블리 : 카피, 문구로 테스트 진행
폴인 : 문구는 동일, 광고 크리에이티브로 테스트 진행을 하는 것으로 보여집니다.

더 좋은 효율로 좋은 고객을 데리고 오기 위해 AB test 난 마케터들에게 필수적이라 생각하는데요. 당근마켓도 cta 부터 광고 크리에이티브 등 다양한 AB test 를 진행하고 있어요. 작년의 경우에는 cta 하나를 변경해서 전환율을 기존보다 2% 이상 높인 적도 있는데요. 

글을 읽으면서 마케터로서 앞으로 저희 서비스도 더 열심히 해야겠다는 생각이 듭니다. ‘_’

stibee.com

마케팅

나한글

이로운 제품을 만들고 싶었고 다년간 국내외 다양한 조직에서 커리어를 쌓았습니다. 현재는 퍼블리의 Lead Product Designer로서 세상과 사람들에게 가치를 줄 수 있는 제품을 만들고자 고민하고 있습니다. 생각한 대로 말하게 되고, 말하는 대로 행동한다고 믿기에, 불가능해 보이는 것도 계속 생각하고, 말하고, 행동하면 이뤄낼 수 있다고 믿습니다. 사진을 취미로 찍었었고, 주말에는 주로 책을 읽거나 개인적인 기록을 합니다. 초록색 식물을 가까이 하고 있습니다.

Product Designer

김미연

팀 스포츠를 좋아합니다. 일도 삶도 혼자보다 동료와 함께할 때 더 큰 성장과 성과를 낼 수 있다고 믿습니다. 
사고의 폭을 넓히기 위해 다양한 경험을 중시하고, 떠다니는 생각을 정돈하기 위해 명상을 합니다.

첫 이메일 계정을 생성한 것이 1994년. 첫 비즈니스 이메일을 보낸 것이 14세에 웹진 편집장을 맡았던 1997년. 그 후 20년 간 영리, 비영리, 공공 영역에서 직/간접적으로 일하며 수많은 이메일을 보내고 받았습니다. 이메일마케팅 서비스 ‘Stibee'를 기획하며 쌓은 노하우를 바탕으로 다양한 강연과 기고를 했습니다. 현재 크리에이티브솔루션 기업 슬로워크에서 CPO로 일하고 있습니다.

마이오렌지 CEO

조성도(펭도)

최정윤

서비스 성장에 관심이 많아요. 특히 사람들의 연결을 돕는 일에 관심이 많습니다. 현재 당근마켓에서 마케팅 팀에서 일하고 있어요.

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