10. AI를 잘 쓰는 사람은 어떻게 성장하는가
AI가 일하는 방식을 바꾸면서, 사람의 일도 함께 달라지고 있다. 같은 시간을 쓰더라도 어떤 사람은 AI 덕분에 성장이 빨라지고, 어떤 사람은 오히려 더 느려진다. 이 차이는 단순히 ‘AI를 많이 쓰는가’가 아니라, ‘어떻게 쓰는 사람인가’에서 갈린다. AI 시대의 일머리는 기술이 아니라 업무 방식의 차이다. AI는 더 이상 특별한 도구가 아니다. 앞으로의 경쟁력은 AI를 쓰는 사람과 AI에게 일을 시키는 사람으로 나뉜다.
#AI실무자는 어떤 방식으로 일하는가
AI를 잘 쓰는 사람들은 단순히 빠르게 일하는 것이 아니라, 일을 설계한다.
- AI에게 맡길 일과 직접 할 일을 명확히 구분한다
- 자료·문서·프로세스를 ‘AI가 읽기 좋은 구조’로 정돈한다
- 한 번 만든 자동화를 계속 확장하고 재사용한다
- 결과물을 검증하며 자신의 기준을 높여나간다
- 업무 전 과정을 ‘체계(워크플로우)’로 바라본다
이들은 AI를 도구로 쓰는 것이 아니라, ‘업무를 흘려보내는 시스템’을 만든다.
#비유로 풀어보기: 셰프와 조리도구의 차이
같은 주방, 같은 조리도구를 써도 요리의 수준은 다르다. 셰프는 재료 손질부터 불 조절, 플래이팅까지 한 흐름으로 설계한다. 칼이 좋아도 요리가 좋아지는 건 아니다. 반대로, 칼이 평범해도 좋은 셰프는 맛을 만든다. 도구를 쓰는 능력보다 ‘전체를 보는 눈’이 결정한다. AI도 같다. 도구를 잘 다루는 것은 출발점이고, 전체 흐름을 설계하는 사람만이 진짜 실력이 쌓인다.
#AI 실무자의 7가지 skill-set
(1) 문제 정의 능력
‘무엇을 해결할 것인가’를 먼저 언어로 정리할 수 있어야 한다. RAG·Agent·자동화도 결국 문제 정의의 질에 따라 달라진다. 요구사항을 단순한 요청이 아니라 ‘과제’로 재구성한다. 업무 과정을 작은 모듈로 분해해서 설계한다. 이 능력은 보고서·전략·협업에서 모두 핵심이 된다.
(2) 구조화 능력
AI는 정돈된 환경에서 제 성능을 낸다. 파일명, 폴더 구조, 시트 데이터 표준화 같은 작은 차이가 생산성을 결정한다.
(3) 프롬프트 기획 능력
프롬프트는 단순히 명령이 아니라 ‘업무 계약서’다. 역할, 조건, 예외 상황을 명확히 정의할수록 결과 품질이 올라간다.
(4) AI 협업 설계 능력
LangChain·RAG·Zapier·n8n처럼 여러 도구를 연결해 하나의 흐름을 만드는 감각이다. 이 능력은 ‘AI 인턴’을 넘어서 ‘AI 팀’을 꾸리는 단계다.
(5) 검증 및 판단 능력
AI가 만든 결과물을 사람이 더 날카롭게 판단해야 한다. 환각을 걸러내고, 근거를 체크하고, 최종 기준을 세우는 사람은 결국 인간이다.
(6) 반복 개선 능력
AI 업무는 한 번 만들고 끝나는 것이 아니다. 결과를 보면서 수정하고, 튜닝하고, 다시 테스트하는 과정이 필수다.
(7) 기록과 포트폴리오 능력
AI 실무자는 ‘결과물’보다 ‘프로세스’를 기록한다. 작업 흐름을 아카이브 하는 사람일수록 커리어급 결과물이 남는다.
#실용 팁: 커리어를 바꾸는 AI 업무 습관
(1) 작은 성공을 축적하라
한 번의 대형 자동화보다, 작은 자동화 10개가 더 큰 성장 곡선을 만든다.
(2) 프로세스를 시각화하라
업무 흐름을 도식으로 정리하는 순간, AI가 어디 들어가야 할지 보인다.
(3) AI와의 대화를 기록하라
프롬프트·워크플로우는 모두 자산이다. 이 기록이 쌓여 포트폴리오가 된다.
(4) 회사 밖에서도 실험하라
개인 프로젝트·사이드업에서 만든 자동화·RAG·Agent는 이직·연봉·승진에서 가장 강력한 증거가 된다.
#주의할 점
- AI를 많이 쓰는 것이 실력이 아니다
- 도구 사용법보다 ‘일의 본질’을 이해하는 것이 먼저다
- AI가 대신해 주는 만큼, 검증 능력은 더 중요해진다
- 결과물보다 프로세스 기록이 커리어를 만든다
#AI 시대에 성장하는 사람은 ‘일을 줄이는 사람’이다. AI를 잘 쓰는 사람의 공통점은 자신의 시간을 늘리는 방향으로 일을 바꾼다는 점이다. AI는 도구가 아니라 ‘시간을 되돌리는 구조’다. 업무 흐름을 설계하고, 자동화를 쌓고, 프롬프트를 기록하고, 작은 성공을 축적하는 사람은 AI 이전과 완전히 다른 커리어를 만들어간다. AI는 사람을 대체하지 않는다. 하지만 AI를 팀처럼 쓰는 사람은 AI를 도구로만 쓰는 사람보다 훨씬 빠르게 성장한다.
