진로와 커리어를 위한 AI 동반자 만들기
나만의 경력을 실행하는 시간 Part.4 | EP.7
AI를 대하는 관점이 ‘기술’에서 ‘동행’으로 바뀌는 순간,
AI는 더 이상 낯선 챗봇이 아니라 나의 커리어 여정에 함께 발맞추는 파트너가 된다.
Part 1. 나를 이해하는 시간(6회)
Part 2. 세계를 탐색하는 시간(7회)
Part 3. 실천을 설계하는 시간(8회)
Part 4. 나만의 경력을 실행하는 시간(7/7회차)
29화. 진로와 커리어를 위한 AI 동반자 만들기
① AI와 함께하는 커리어 여정의 시작
“AI가 제 이력서를 대신 써줄 수 있나요?”
진로상담이나 취업 관련 특강에서 종종 듣는 질문이다.
이 질문 속에는 두 가지 마음이 동시에 들어있다.
하나는 ‘AI가 나를 대신해 뭔가를 해결해줬으면 하는 기대’, 또 하나는 ‘내가 할 일은 줄이고 싶은 마음’이다.
하지만 AI와 커리어의 관계를 이렇게만 바라보면, AI는 ‘편리한 도우미’로 끝나버린다.
그리고 이런 태도로 AI를 쓰는 사람은 오래 가지 못한다.
왜냐하면 커리어는 본질적으로 나 자신이 주도해야 하는 장기 게임이고, AI는 그 과정에서 ‘속도를 높이고 시야를 넓혀주는 파트너’이기 때문이다.
AI와 함께 걷는 커리어 여정의 의미
우리가 ‘AI 동반자(Companion)’라는 표현을 쓰는 이유는 단순하다.
AI를 마치 복사기처럼 한 번 쓰고 버리는 도구가 아니라, 내 커리어의 각 단계에서 함께 성장하는 존재로 만들기 위함이다.
진로 탐색 단계에서는 AI가 방대한 산업·직무 정보를 구조화해준다.
역량 개발 단계에서는 학습 자료 추천과 실습 피드백을 제공한다.
입사지원 단계에서는 자기소개서 문장 다듬기, 면접 예상 질문 생성 등 실전 지원을 돕는다.
경력 관리 단계에서는 내 프로젝트 기록을 데이터로 정리하고, 다음 성장 목표를 설계하도록 지원한다.
즉, AI를 단순히 ‘작업 대행자’로 쓰느냐, 아니면 ‘전략 파트너’로 쓰느냐에 따라 커리어 성장 곡선은 완전히 달라진다.
AI가 열어주는 세 가지 가능성
1. 정보 탐색의 확장 – AI는 단순 검색보다 빠르고, 다양한 출처의 정보를 통합적으로 보여줄 수 있다.
2. 사고의 확장 – 내가 미처 생각하지 못한 시나리오와 전략을 제안한다.
3. 표현의 확장 – 내 경험을 더 설득력 있는 언어로 바꾸어준다.
이 세 가지는 ‘커리어 동반자’로서 AI가 존재하는 핵심 이유이자, 우리가 AI를 진로·경력 설계에 적극 활용해야 하는 근거다.
나만의 AI 동반자를 설계한다는 것
AI를 커리어 동반자로 만든다는 건, 내 진로 목표와 학습·경험 전략을 AI에게 학습시키고, 그에 맞춘 맞춤형 활용 루틴을 만드는 과정이다.
이 과정은 다음 세 단계를 포함한다.
1. 목표 정의 – 내가 AI에게 맡기고 싶은 역할과 기대하는 성과를 명확히 한다.
2. 데이터와 맥락 제공 – 나의 전공, 경력, 관심 분야, 목표를 AI가 이해하도록 지속적으로 업데이트한다.
3. 피드백 루프 – AI가 제안한 아이디어나 자료를 실행에 옮기고, 그 결과를 다시 AI에게 알려주며 함께 개선해간다.
이번 회차에서는 AI를 단순히 ‘지시를 따르는 기계’가 아닌,
내 진로와 커리어를 설계·실행·관리하는 동반자로 만드는 방법을 단계별로 다룬다.
그리고 이를 위해 도구 선정 – 활용 시나리오 – 루틴 설계 – 실행·관리라는 구조로 실전 예시를 제시할 것이다.
결국, 커리어에서 AI를 어떻게 쓰느냐는 질문은
“AI가 무엇을 할 수 있느냐?”보다 “내가 AI와 어떤 관계를 만들 것이냐?”에 가깝다.
이제, 그 여정을 시작하자.
② AI 동반자의 역할 – 탐색·설계·실행·관리
AI를 진로와 커리어의 ‘동반자’로 만든다는 것은, 내 경력 여정을 네 가지 단계에서 AI가 함께한다는 뜻이다. 이 네 단계는 탐색–설계–실행–관리로 구분된다. 각각의 단계는 서로 독립적이지 않고, 한 단계에서 얻은 결과가 다음 단계의 입력이 된다. 마치 등산로를 함께 오르는 파트너가 길을 찾고, 계획을 세우고, 실제로 발걸음을 옮기고, 이동 경로를 기록하는 것과 같다.
1) 탐색 – 정보의 숲에서 길 찾기
진로와 커리어의 첫걸음은 무엇을 할지를 찾는 탐색 단계다.
여기서 AI는 ‘빠르고 넓은 눈’을 제공한다.
산업·직무 정보 수집
AI에게 “최근 3년간 AI 분야의 채용 트렌드와 필요 역량을 알려줘”라고 요청하면, 산업 보고서·뉴스·채용 공고·공공데이터를 종합한 요약을 제공할 수 있다.
직무 역량 매핑
내가 가진 역량과 산업별 직무 요구사항을 비교해, 어떤 부분을 보완해야 할지 제안한다.
트렌드 분석
예측 모델이나 산업 리포트를 기반으로 향후 3~5년간의 변화 방향을 시뮬레이션해 보여준다.
� 활용 팁:
고용노동부 ‘고용24’, 산업연구원 보고서, 그리고 잡케어(JobCare) API 자료 등을 AI와 결합하면, 탐색 속도와 깊이를 동시에 높일 수 있다.
2) 설계 – 경력의 청사진 그리기
탐색에서 방향을 잡았다면, 이제 구체적인 경력 설계로 넘어간다.
여기서 AI는 전략가이자 설계자의 역할을 한다.
목표 구조화
“5년 내 데이터 분석 전문가가 되려면 필요한 단계별 계획을 작성해줘”라고 요청하면, 학습–경험–자격증–프로젝트 순으로 로드맵을 구조화한다.
자원 매칭
AI가 나의 목표와 일정, 자원을 분석해 적합한 교육과정·인턴·대외활동을 추천한다.
대안 설계
한 가지 경로가 막혔을 때, 우회할 수 있는 플랜B·플랜C를 제안한다.
� 활용 팁:
AI가 제시하는 로드맵은 ‘초안’으로 보고, 멘토나 현직자 피드백을 반영해 최종 설계로 발전시켜야 한다.
3) 실행 – 계획을 행동으로 옮기기
아무리 좋은 설계도 실행이 없으면 무의미하다.
이 단계에서 AI는 실행 지원자로서 동작한다.
실시간 피드백
자기소개서 문장을 AI에게 검토받고, 문법·논리·설득력 측면에서 개선점을 즉시 반영한다.
면접 시뮬레이션
AI에게 “삼성전자 품질관리 직무 1차 면접관 역할을 해줘”라고 요청해 실전 연습을 한다.
작업 자동화
데이터 수집·정리, 보고서 초안 작성, 프레젠테이션 구성 등 반복적인 작업을 AI가 대신한다.
� 활용 팁:
AI를 ‘자동화 도구’로 쓰는 순간, 단순 실행 시간이 줄어들고 고부가가치 업무에 집중할 수 있다.
4) 관리 – 경력 자산의 축적과 재설계
마지막 단계는 경력을 기록하고, 관리하며, 재설계하는 일이다.
여기서 AI는 ‘기록 관리자이자 경력 분석가’다.
성과 기록 자동화
프로젝트 보고서, 업무 기록, 학습 결과를 AI가 정리·분류해 포트폴리오 형태로 축적한다.
역량 변화 분석
일정 기간마다 나의 역량 변화 추이를 시각화하고, 부족한 역량을 파악한다.
경력 재설계
새로운 트렌드나 개인 목표 변화에 맞춰 기존 경로를 수정한다.
� 활용 팁:
정기적으로 AI와 ‘경력 점검 미팅’을 진행하듯 대화를 나누고, 최신 데이터를 반영해 관리 체계를 업데이트한다.
5) 네 단계의 선순환
탐색–설계–실행–관리는 일회성 단계가 아니다.
새로운 기회를 발견하면 다시 탐색으로 돌아가고,
계획을 조정하며 설계를 새로 하고,
실행 후에는 성과를 기록하며,
변화에 맞춰 다시 탐색을 시작한다.
이 선순환 구조가 자리잡으면, AI는 단순한 도구가 아니라 경력 여정을 함께 걸어가는 ‘파트너’로 자리매김한다.
③ AI 동반자 설계 단계 – 맞춤형 활용 구조 만들기
AI를 진로와 커리어의 동반자로 쓰려면, ‘그때그때 필요한 기능’을 단편적으로 호출하는 방식을 넘어 나의 커리어에 최적화된 활용 구조를 만들어야 한다.
이 구조를 만드는 과정을 나는 맞춤형 AI 동반자 설계라고 부른다.
이 과정은 크게 네 단계로 구성된다.
1) 목표 정의 – AI에게 맡길 역할을 명확히 하라
AI는 만능처럼 보이지만, 막연하게 “다 해줘”라고 하면 원하는 결과를 주지 않는다.
먼저 내가 AI에게 기대하는 역할을 명확히 구분해야 한다.
정보 수집자: 산업·직무·기업·정책 자료를 신속하게 모아주는 역할
분석가: 데이터를 구조화하고, 시사점과 인사이트를 도출하는 역할
전략가: 경력 경로, 학습 계획, 실행 전략을 설계하는 역할
코치: 문장·표현·프레젠테이션·면접 응답을 개선하는 역할
관리자: 경력·성과 기록을 체계적으로 보관하고 업데이트하는 역할
� 예시:
나는 AI에게 ‘산업 트렌드 분석’과 ‘자기소개서 초안 다듬기’를 주기적으로 맡기기로 설정해 두었다. 이렇게 하면 매번 새롭게 설명할 필요 없이, 이전 대화 기록과 학습 내용을 기반으로 빠르게 작업할 수 있다.
2) 데이터와 맥락 제공 – AI를 ‘나를 아는 파트너’로 만들기
AI가 나를 잘 이해할수록, 결과물은 정교해진다.
그래서 AI에게 나의 프로필과 커리어 맥락을 지속적으로 제공하는 루틴을 만들어야 한다.
전공, 학년, 보유 자격증, 수행한 프로젝트
관심 산업·직무, 선호 근무환경, 희망 연봉 범위
보유 역량과 부족한 역량, 중·장기 목표
� 활용 팁:
AI에게 이런 정보를 한 번에 주고 저장(대화 맥락 유지)하게 한 뒤, 새로운 경험이 생길 때마다 업데이트하면 된다.
예: “지난 6개월 동안 데이터 분석 자격증을 취득했고, 마케팅 인턴 경험이 추가되었어. 이를 기반으로 커리어 로드맵을 수정해줘.”
3) 프로세스 설계 – 반복 가능한 ‘작업 흐름’ 만들기
AI 활용에서 가장 강력한 것은 ‘반복 가능한 패턴’을 만드는 것이다.
내가 주기적으로 해야 하는 작업을 AI 활용 프로세스로 구조화하면, 매번 새로 시작하지 않아도 된다.
예시 – 관심기업 분석 프로세스
1. 고용24에서 관심기업 채용정보 크롤링
2. AI에게 기업 기본 정보·산업 분석 자료 요약 요청
3. 최근 3개월간 뉴스 기사 분석 및 핵심 키워드 도출
4. 자기소개서 지원동기 문장 3개 버전 생성
5. 면접 예상 질문 10개 생성
이렇게 한 번 프로세스를 만들면, 다음에는 기업명만 바꾸어 재사용이 가능하다.
4) 도구와 채널 선택 – 나에게 맞는 AI 생태계 구성
AI 동반자는 하나의 서비스에만 국한되지 않는다. 목적에 따라 도구 포트폴리오를 구성하는 것이 좋다.
ChatGPT·Claude·Gemini: 텍스트 기반 분석·작성·전략 설계
Perplexity·Goover.ai: 실시간 웹 검색·자료 탐색·트렌드 분석
잡케어(JobCare): AI 기반 진로·채용·훈련 추천 서비스
고용24: 산업·직무별 고용전망, 교육·자격·훈련 정보
Notion·Obsidian: 경력 기록·성과 관리 데이터베이스
� 활용 팁:
AI 도구 간의 연계 사용이 중요하다.
예: Perplexity에서 최신 산업 동향을 수집 → ChatGPT에서 요약·전략화 → Notion에 저장 → 잡케어로 교육과정 추천.
5) 피드백 루프 – 실행·검토·개선의 반복
AI 동반자 설계의 완성은 피드백 루프다.
AI가 제시한 자료나 전략을 실행한 뒤, 그 결과를 다시 AI에게 알려주면, 더 정교한 제안을 받을 수 있다.
예시
실행: “AI가 추천한 교육과정을 수강했다.”
피드백: “이 과정에서 데이터 시각화에 강점을 발견했다. 다음 경력 설계에 반영해줘.”
개선: AI가 향후 목표에 맞춰 교육·경험 추천을 업데이트한다.
6) 설계의 핵심은 ‘나 맞춤형’
결국 AI 동반자 설계의 핵심은 ‘나에게 필요한 방식’으로 AI를 세팅하는 것이다.
누군가의 활용법을 그대로 복사해 쓰기보다, 내 목표·시간·도구 접근성에 맞춘 구조를 만들어야 한다.
이렇게 하면 AI는 단순한 챗봇이 아니라, 나의 커리어를 함께 설계·실행하는 파트너가 된다.
④ AI 동반자 활용 시나리오
– 진로와 커리어 단계별 적용 예시
AI를 커리어 동반자로 만든다는 것은 추상적인 개념이 아니다.
실제로 진로 탐색 → 경력 설계 → 실행 준비 → 성장 관리라는 커리어 라이프사이클의 각 단계에서 AI가 어떤 역할을 수행할 수 있는지, 구체적인 활용 시나리오를 보면 감이 잡힌다.
아래에서는 네 가지 단계별로 현실적인 예시를 들어 설명하겠다.
1) 진로 탐색 단계 – “내가 갈 수 있는 길은 어디인가?”
사례: 경영학과 2학년 민수
문제 상황: 전공은 경영학이지만, 금융·마케팅·HR 등 진출 분야가 너무 넓어 혼란스러움.
AI 활용 방법:
(1) ChatGPT에 “경영학과 졸업생이 많이 진출하는 산업·직무 TOP 10”을 요청
(2) Goover.ai에서 최근 6개월간 각 직무 관련 뉴스와 트렌드 분석
(3) 고용24에서 직무별 고용전망, 평균 연봉, 필요한 자격증 확인
(4) 잡케어에서 ‘흥미·가치관 검사’ 기반 직무 추천 결과와 비교
결과:
민수는 ‘HRD(인재개발)’와 ‘브랜드 마케팅’이 자신의 가치관과 흥미에 부합한다는 결론을 내림. 이후 두 직무의 공통 역량(기획력, 커뮤니케이션)을 보완하기로 결정.
� 포인트:
탐색 단계에서는 AI를 정보 필터링 도구로 쓰되, 공공데이터와 결합해 객관성을 확보한다.
2) 경력 설계 단계 – “내 목표에 맞는 로드맵은 무엇인가?”
사례: 기계공학과 3학년 지훈
문제 상황: 2년 뒤 품질관리 직무로 취업을 희망하지만, 현재 경험과 자격증이 부족함.
AI 활용 방법:
(1) ChatGPT에 “품질관리 직무 취업을 위한 2년간 로드맵” 설계 요청
(2) 고용24에서 품질관리 직무 필요 역량과 추천 자격증 확인
(3) 잡케어에서 ‘국가기간·전략산업직종 훈련’ 과정 검색
(4) Notion에 로드맵을 연간·분기별로 나눠 자동 기록
결과:
‘품질경영기사’ 취득, 현장실습 참여, 통계분석 툴 실습이라는 세 가지 중간 목표 설정. AI가 분기별 학습 과제와 실습 목표를 지속적으로 리마인드.
� 포인트:
설계 단계에서는 AI를 전략 설계자로 활용해, 시간표와 자원 배분을 구체화한다.
3) 실행 준비 단계 – “실전에서 경쟁력을 높이려면?”
사례: 디자인학과 졸업 예정자 수진
문제 상황: 포트폴리오 정리와 면접 준비가 필요하지만, 혼자서는 방향이 모호함.
AI 활용 방법:
(1) ChatGPT에 “UI/UX 디자이너 포트폴리오 구성 예시” 요청
(2) Perplexity에서 지원 기업의 최근 프로젝트·디자인 방향 조사
(3) AI로 면접 예상 질문 15개 생성 후, 답변 녹음·피드백 반복
(4) Midjourney로 시각 자료 보완 이미지 제작
결과:
포트폴리오가 직무 적합성에 맞게 재구성되고, 면접 답변에서 사례·성과 중심 서사 완성
.
� 포인트:
실행 준비 단계에서는 AI를 코치와 제작 도우미로 활용해 결과물 품질을 높인다.
4) 성장 관리 단계 – “내 커리어를 어떻게 지속적으로 키울까?”
사례: 2년차 마케팅 AE 재현
문제 상황: 매년 성과 리뷰를 준비하지만, 1년간의 업무 기록이 체계적으로 정리되지 않음.
AI 활용 방법:
(1) Notion과 ChatGPT를 연동해 매월 업무 보고서를 요약·분류
(2) AI가 성과 지표 변화 추이 분석 후, 개선 아이디어 제안
(3) Goover.ai로 시장·경쟁사 분석 결과를 주간 브리핑 형식으로 받아봄
(4) 잡케어에서 추천하는 직무 역량강화 교육을 정기적으로 수강
결과:
성과 기록이 자동화되고, 1년 후 이력서·자기소개서 작성 시 사례 데이터 확보. 새로운 마케팅 툴 학습으로 연봉 인상 성공.
� 포인트:
성장 관리 단계에서는 AI를 경력 데이터 관리자로 활용해, 지속적인 역량 개발과 경로 조정이 가능하게 한다.
이처럼, AI 동반자는 커리어 전 과정에서 역할이 변한다.
초기에는 길잡이, 중간에는 전략가와 코치, 그리고 장기적으로는 기록 관리자로 진화한다.
이 구조를 잘 설계하면, AI는 단순한 기술 도구가 아니라 경력 생태계의 핵심 파트너가 된다.
⑤ 실습 – 나만의 AI 커리어 동반자 설계하기
AI를 커리어의 ‘동반자’로 만드는 핵심은 나의 목표·자원·환경에 맞춘 맞춤형 구조를 설계하는 것이다.
이번 실습에서는 독자가 실제로 사용할 수 있는 AI 커리어 동반자 설계 템플릿을 제안한다.
이 템플릿은 ‘목표 정의 → 도구 선택 → 루틴 설계 → 피드백 구조’의 4단계로 구성된다.
1단계: 목표 정의 – AI가 나를 어디까지 도울 것인가?
[작성 예시]
단기 목표(6개월): 데이터 분석 직무 인턴 합격
중기 목표(3년): 데이터 기반 마케팅 전문가로 성장
장기 목표(10년): 해외 지사 마케팅 디렉터
[실습 지침]
목표는 반드시 기간 + 성과 지표를 포함한다.
“취업”처럼 추상적인 목표 대신, “○○ 직무에 합격”, “연봉 ○○ 이상”, “△△ 자격증 취득” 등 구체적으로 쓴다.
2단계: 도구 선택 – 내 목표에 맞는 AI·공공데이터 조합
[작성 예시]
분석·전략 설계: ChatGPT, Claude
실시간 트렌드 수집: Perplexity, Goover.ai
공공데이터 기반 탐색: 고용24, 잡케어, NCS
기록·관리: Notion, Obsidian
시각 자료 제작: Canva, Midjourney
[실습 지침]
도구를 ‘하나만’ 고집하지 말고 목적별로 포트폴리오 구성
각 도구의 장·단점을 기록해두면 이후 교체나 업그레이드 시 유용
3단계: 루틴 설계 – 반복 가능한 AI 활용 흐름 만들기
[작성 예시] – 관심기업 분석 루틴
고용24에서 해당 기업 산업·직무 정보 검색
Perplexity로 최근 3개월 뉴스·보도자료 수집
ChatGPT로 기업 분석 리포트 작성 요청
자기소개서 문장 초안 3가지 버전 생성
Notion에 기록 및 버전 관리
[실습 지침]
업무/학습별로 주간·월간 루틴을 따로 만든다.
AI와의 대화 프롬프트(질문 문구)를 표준화해 두면 매번 품질이 안정됨.
4단계: 피드백 구조 – 실행 후 개선하는 습관 만들기
[작성 예시]
주간 점검: 이번 주 AI 추천 과제 실행 여부 확인
월간 분석: 달성률·성과·부족한 점을 AI에게 분석 요청
분기 리포트: 커리어 로드맵 업데이트 및 차기 계획 설계
[실습 지침]
‘AI가 제안한 내용’을 무조건 믿지 말고, 실행 결과를 근거로 수정
피드백은 데이터(성과 지표)와 함께 제공해야 AI가 더 정확한 제안을 할 수 있음
5단계: 완성본 시각화 – 나만의 AI 커리어 설계도
마지막으로, 위 네 단계를 하나의 시각 자료(표, 마인드맵, 플로우차트)로 만든다.
이 설계도는 내 커리어 여정을 함께하는 AI 파트너 매뉴얼이자, 실행력을 높이는 ‘가시화 도구’가 된다.
[예시 구조]
목표 → 필요한 역량 → AI+데이터 도구 → 주간/월간 루틴 → 피드백 → 수정된 로드맵
� Tip:
이 설계도를 3~6개월마다 업데이트하면, AI 동반자는 나의 변화와 시장 변화를 동시에 반영하는 ‘살아있는 도구’가 된다.
즉, AI를 도구에서 파트너로 진화시키는 핵심은 반복적인 설계-실행-피드백 주기에 있다.
⑥ 마무리 – AI 동반자는 기술이 아니라 관계다
많은 사람들이 AI를 새로운 앱이나 소프트웨어처럼 ‘기능의 집합체’로 바라본다.
하지만 실제로 AI를 커리어에 깊이 활용해본 사람들은 안다.
AI는 단순한 도구가 아니라, 시간과 경험을 쌓으며 함께 성장하는 관계라는 것을.
1) 관계로서의 AI – 신뢰와 맥락이 쌓인다
처음 AI를 사용할 때는, 내가 원하는 답을 얻기 위해 질문을 다듬고, 자료를 더 주고, 여러 번 수정 요청을 하게 된다.
그 과정에서 AI는 내가 중요하게 여기는 가치·목표·관심사를 조금씩 이해하게 되고,
나는 AI가 어떤 방식으로 답을 제시하는지, 무엇을 잘하고 못하는지를 알게 된다.
이게 바로 ‘관계’다.
마치 직장 동료와도 첫날부터 완벽한 호흡이 나오지 않는 것처럼, AI와도 신뢰와 맥락이 쌓여야 진짜 시너지가 발생한다.
2) 기술보다 중요한 것은 ‘활용 습관’
아무리 뛰어난 AI라도, 가끔 접속해서 한두 번 질문하는 수준이라면 생활과 커리어에 변화를 만들 수 없다.
반대로, 주간 루틴·월간 점검·프로젝트별 활용 패턴을 만들면 AI는 점점 더 ‘나를 아는 조언자’로 변한다.
즉, 기술 자체보다 활용 습관의 일관성이 커리어 성장의 결정적인 차이를 만든다.
3) AI 동반자의 진짜 가치는 ‘확장성’에 있다
나 혼자라면 하루에 3시간 걸릴 리서치를 30분 만에 끝내주고,
막막했던 자기소개서 문항을 구조화해주고,
떠올리지 못한 경력 활용 아이디어를 제시해주는 것.
이런 경험이 반복되면, AI 동반자는 단순한 효율화 도구를 넘어 나의 가능성을 확장시키는 촉매제가 된다.
4) 결론 – 기술이 아니라 ‘동행’
AI를 대하는 관점이 ‘기술’에서 ‘동행’으로 바뀌는 순간,
AI는 더 이상 낯선 챗봇이 아니라 나의 커리어 여정에 함께 발맞추는 파트너가 된다.
그 파트너와의 관계는, 내가 어떤 질문을 던지고, 어떤 데이터와 피드백을 주며, 얼마나 자주 대화를 이어가는지에 따라 깊어지고 확장된다.
마지막 메시지
AI 동반자는 당신의 커리어에 새로운 지도를 그려줄 수 있지만, 그 지도를 따라 걸어가는 건 결국 당신이다.
기술이 아니라, 함께 성장하는 ‘관계’로서 AI를 대하라.
그러면 AI는 평생의 커리어 파트너가 되어 줄 것이다.
