“전문성은 기본이고, 태도는 무기다. 나는 기술로 신뢰를 쌓는 사람이다.
(From a simple technician to a trusted engineer)
AI시대의 기술자는 지시된 기술만 수행하는 개발자가 아니라,
AI와 자동화가 일상화된 시대에 현장과 조직이,
믿고 맡길 수 있는 기술자가 되기를 지향한다.
기술은 점점 도구가 되고, 결과의 가치는 시장과 사용자 경험이 판단한다.
기업이 원하는 인재는 단순한 실행자가 아니라,
AI를 활용해 변화를 이해하고 문제를 스스로 정의하며,
기술과 비즈니스를 연결할 줄 아는 기술자다.
AI가 ‘방법’을 제시한다면,
엔지니어는 ‘목적과 영향’을 판단해야 한다.
**실천**
나의 기술과 AI 활용이 무엇을 해결하는지,
고객과 시장에 어떤 영향을 주는지를 항상 함께 고민하며,
기술적 배경과 비즈니스 관점을 동시에 정리하고 공유한다.
(Results come second to attitude,
responsibility comes before completion.)
진짜 기술자는 결과만 제출하는 사람이 아니라,
AI가 많은 일을 대신하는 시대에도 "문제의 원인과 결과를 끝까지 책임지는 사람"이다.
태도는 단순한 성실함이 아니라,
실패를 숨기지 않고 학습과 개선으로 전환하는 힘이다.
완성 여부보다 중요한 것은,
문제가 발생했을 때 원인을 이해하고 다음 선택을 주도하는 책임감이다.
AI는 해결 방법을 빠르게 제안할 수 있지만,
실패를 받아들이고 방향을 수정하는 책임은 결국 사람의 몫이다.
**실천**
문제가 발생하면 실패의 원인과 수정 과정을 기록으로 남기고,
변명보다 현재의 개선 조치와 추진 계획을 먼저 공유하는 책임 있는 보고를 실천한다.
(Records help me grow and connect the organization.)
"기억은 흐려지지만 기록은 남는다."
AI 시대에는 개인의 경험과 판단이 정리된 기록을 통해 지식 자산으로 전환된다.
회의 내용, 실험 결과, 피드백, 반복된 오류와 해결 과정까지
모든 기록은 나 혼자만의 메모가 아니라,
팀 협업을 돕고, 후배를 성장시키며, 나 자신의 성장을 증명하는 자산이 된다.
AI가 정보를 정리해 줄 수는 있지만,
무엇을 남기고 어떻게 연결할지 판단하는 힘은 기록하는 사람의 몫이다.
**실천**
매일 업무 종료 전 짧은 시간이라도 누구나 이해할 수 있는 기준으로,
오늘의 기술·의사결정·배운 점을 기록해 공유한다.
(Technology is judged by the market – developing business sense.)
"기술을 잘 다루는 것만으로는 AI 시대에 차별화되기 어렵다."
중요한 것은 이 기술이 어떤 고객에게 어떤 가치를 주는 가다.
AI는 개발 속도를 높여 주지만,
기술이 실제로 선택받는지는 시장성과 사업성이 결정한다.
진짜 영향력 있는 기술자는 기술 완성도뿐 아니라,
고객 문제 해결과 비즈니스 성과로 연결되는 기술을 설계할 수 있어야 한다.
**실천**
내가 개발 중인 기술을 해결하는 고객 문제 한 줄로 설명하고,
정기적으로 시장·타당성 자료를 정리하며 기술과 사업의 연결점을 점검한다.
(An engineer strong with numbers – building financial sense.)
AI 시대의 기술자는 코드와 알고리즘뿐 아니라,
숫자를 통해 기술의 가치를 설명할 수 있어야 한다.
제품 원가, 이익률,
투자 대비 수익률(ROI)은 기술자의 판단을 전략적으로 만들어 준다.
기술은 결국 비용과 수익으로 연결되며,
이 흐름을 이해하는 기술자는 조직의 의사결정에 기여하는 핵심 인재가 된다.
**실천**
우리 제품이나 서비스의 단가·수익 구조·개발 및 운영 비용을 숫자로 정리해,
기술 선택이 재무에 미치는 영향을 함께 이해한다.
(The habit of riding technology trends – preparing for the future.)
AI, 자동화, 데이터 분석, 에너지 기술 등 변화의 속도는 점점 빨라지고 있다.
이 시대에 중요한 것은 정보를 많이 아는 것이 아니라,
새로운 기술을 직접 시험하고 업무에 적용해 보려는 태도다.
AI는 빠르게 발전하지만,
그 위에 올라탈 수 있는지는 꾸준히 탐색하고 작은 실험을 반복하는 습관에 달려 있다.
짧은 시간의 지속적인 기술 탐색은,
1년 뒤 전혀 다른 선택과 가능성을 만들어 준다.
**실천**
정기적으로 신기술 키워드를 정해 짧게 탐색·요약하고,
새로운 도구나 앱을 직접 사용해 보며 업무 적용 가능성과 느낀 점을 기록한다.
(Advice from Leading Scholars on Trusted Technical Experts in Organizations)
처드 파인만, 피터 드러커, 에드워즈 데밍, 나심 탈레브와 같은 석학들은,
공통적으로 현장에서 검증된 기술자와 실무 전문가를 신뢰해야 한다고 강조했습니다.
그들이 말한 ‘신뢰받는 기술자’란 단순히 기술만 가진 사람이 아니라,
주인의식을 가지고 끝까지 책임지며 일하는 사람을 뜻합니다.
파인만은 실제 기술자의 문제 제기를 통해 우주왕복선 사고 원인을 밝혔고,
드러커는 조직의 성패가 숙련된 전문가의 지식을 존중하는 데 달려 있다고 보았습니다.
데밍은 품질은 현장 경험에서 나오며,
탈레브는 현실에서 살아남은 실무자의 조언이 이론가보다 더 믿을 만하다고 말했습니다.
즉, 주인의식을 가지고 책임 있게 일하는 기술자의 경험과,
판단을 존중하는 것이 올바른 의사결정의 기준이라는 점을 이들 석학은 공통으로 강조했습니다.
(Core strategies for action)
기업에서 신뢰받고, 인정받는 기술자가 되기 위해서는 주어진 업무를 처리하는 수준을 넘어,
업무를 ‘내 일’로 받아들이고 끝까지 책임지는 태도가 필요하다.
AI가 많은 작업을 대신해 주는 시대일수록,
기술자의 가치는 판단, 책임, 연결 능력에서 드러난다.
다음은 이를 일상에서 실천하기 위한 핵심 전략이다.
실패 이후 무엇을 배웠고 어떻게 개선했는지를 남기는 일이다.
문제가 발생했을 때 단순히 수정하는 데서 그치지 말고,
원인·조치·재발 방지 방법을 기록으로 정리하자.
이 기록은 나의 성장 이력이자, 팀 전체의 문제 해결력을 높이는 자산이 된다.
기술이 뛰어나다고 해서 자동으로 가치가 되는 것은 아니다.
AI 시대의 기술자는 기술을 고객 문제·시장 가치·수익 구조와 연결해 생각해야 한다.
“왜 필요한가?”, “누구의 문제를 해결하는가?”,
“유지·운영 비용은 어떤가?”라는 질문을 습관화하며 기술을 비즈니스 맥락에서 점검하자.
‘좋다’, ‘빠르다’ 같은 감각적 표현만으로는 설득력이 부족하다.
기술의 가치는 데이터와 수치로 설명될 때 신뢰를 얻는다.
개선 결과를 속도, 비용, 효율 등의 지표로 정리하고,
AI가 제안한 결과 역시 숫자로 검증하는 태도를 갖추자.
수치화된 근거는 기술자의 판단을 조직의 의사결정으로 연결해 준다.
(Final resolution – attitude matters more than technology.
기업은 뛰어난 실력보다,
오래 함께할 수 있는 신뢰할 만한 사람을 더 오래 기억한다.
AI가 기술의 많은 부분을 대신하는 시대일수록,
기술자의 가치는 기술 그 자체가 아니라 태도, 책임,
그리고 사람에 대한 신뢰에서 드러난다.
나는 매일의 작은 실천을 통해 성장하는 기술자이자,
문제를 끝까지 책임지는 동료가 되겠다.
기술에 대한 자부심, 사람에 대한 존중,
일에 대한 몰입을 내 삶과 일의 중심에 두고 흔들리지 않겠다.
기술은 나의 수단이고, 신뢰는 나의 목표다.
오늘도 나는 그 목표를 향해,
AI기술을 다루는 사람이 아니라 신뢰받고,
인정받는 기술자로서 한 걸음 더 나아간다.
ⓒ 2025 장재덕
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