"AI 잘한다"는 말의 실체를 파헤쳐보니...
어제 회사에서 일어난 충격적인 일
야, 너 AI 잘하잖아? 우리 팀 AI 도입 프로젝트 맡아!
ChatGPT로 보고서 한 번 써본 게 전부인 나에게 떨어진 폭탄선언. 순간 머릿속이 하얘졌다. 'AI 잘한다'는 게 대체 뭘까? 프롬프트 몇 개 써본 게 전부인데...
이런 경험, 혹시 당신도 있지 않나?
AI 실력이 뭔지도 모르는 시대
요즘 모든 직장인이 "AI 써야 한다"고 아우성이지만, 정작 내가 어느 수준인지 아는 사람은 거의 없다. 마치 운전을 처음 배울 때 "나 운전 좀 해"라고 말하는 것과 비슷한 느낌이랄까.
영어는 토익 점수가 있고, 컴활은 1급/2급이 있는데... AI는? 아무도 명확한 기준을 말해주지 않는다. 그래서 ChatGPT 한 번 써본 사람도, GPT-4 API로 시스템 구축하는 사람도 똑같이 "AI 좀 써요"라고 말한다.
이거, 뭔가 이상하지 않나?
2년간 3,000명 넘게 가르치며 발견한 6가지 유형
사다리스쿨에서 2년 동안 직장인들을 가르치면서 재밌는 걸 발견했다. 사람들의 AI 활용 수준이 딱 6단계로 나뉘더라. 마치 게임의 레벨업 시스템처럼.
그래서 만들었다. SAS(Sadari AI Skill) 6단계 체계.
(SAS라고 하니까 뭔가 간지나지 않나?)
SAS1 - "AI가 뭔지는 알겠는데..." (80%)
ChatGPT 계정은 있는데 "안녕하세요" 밖에 못 친 사람
"PE7이 뭐야? 프롬프트가 뭐야?" 하는 분들
AI 뉴스 보면 "나랑은 상관없는 얘기구나" 생각하는 분들
구글번역기도 가끔 쓰는 수준
솔직히 말하면: 거의 아무것도 못한다. 하지만 괜찮다! 누구나 시작이 있는 법이니까.
실제 경험담: 우리 강의에 오신 50대 부장님이 "ChatGPT가 뭔지도 모르겠어요"라고 하시더니, 3개월 후에는 팀 회의 자료를 AI로 뚝딱 만들어 오셨다. 변화는 생각보다 빠르게 온다!
SAS2 - "이제 좀 쓸만해졌어!" (15%)
PE7 문법을 아시나요?
PE7 = Persona + End-user + Objective + Process + Sample + GDS + Format
Persona: "마케팅 전문가로서..." (역할 설정)
End-user: "신입사원을 위해..." (대상 명시)
Objective: "SNS 콘텐츠 기획안을 작성해줘" (목표 설정)
Process: "1단계: 트렌드 분석, 2단계: 아이디어 도출..." (단계별 절차)
Sample: "예시: '오늘의 꿀팁' 형식으로..." (구체적 예시)
GDS: "최신 MZ세대 트렌드 반영해서..." (가이드라인)
Format: "표 형식으로, 각 항목별 3줄 요약" (출력 형식)
이런 구조적 요청을 할 줄 아는 단계. ChatGPT, Claude, Gemini 차이점도 안다.
이 단계의 특징: 회사에서 "AI 좀 아는 사람" 소리를 듣기 시작한다.
웃긴 에피소드: 한 수강생이 PE7 배우고 나서 "아, 이제 AI가 제 비서 같아요!"라고 하더라. 맞다. 이 단계부터 AI가 진짜 도구처럼 느껴진다.
현실체크: 전체 직장인의 95%가 SAS1-SAS2에 머물러 있다. 그러니까 SAS2만 되어도 상위 20%인 셈!
SAS3 - "아, 이제 AI 좀 치네?!" (4%)
GPTs로 나만의 봇을 만든다고?
이 단계부터는 진짜 다르다. 단순히 AI를 쓰는 게 아니라 AI를 부린다.
GPTs 봇 구성 마스터:
지침(Instructions): "너는 우리 회사 브랜드 톤으로만 답변해" 같은 행동 규칙
지식베이스(Knowledge): 회사 가이드라인, 고객DB 등 파일 업로드 활용
도구 연결(Actions): 외부 API나 웹사이트와 연동
대화 스타터: 사용자가 쉽게 시작할 수 있는 예시 질문들
업무 자동화 3단계:
단순연결: Zapier로 "슬랙 메시지 → 구글시트 저장" 정도
복잡연결: "이메일 분석 → AI 요약 → 담당자별 자동 배분"
연결설계: 여러 도구를 엮어서 완전한 업무 프로세스 구축
"RAG가 뭐야?"라고 물어보면 대답할 수 있는 수준.
실제 사례: 한 마케터는 브랜드 톤앤매너를 학습시킨 GPTs를 만들어서, 소셜미디어 포스팅을 초안부터 완성본까지 자동화했다. 이전에 하루 종일 걸리던 일이 30분으로 단축됐다고.
현실: 이 정도 되면 회사에서 "AI 전문가" 소리를 듣는다. 실제로 대부분 회사의 'AI 잘하는 사람'이 이 수준이다.
SAS4 - "와우, 요즘 보기 드문 인재다!" (0.8%)
API 연동하고 파인튜닝한다고요?
진짜 AI 개발자 영역 (꼭 코딩을 잘해야 하는 건 아니다)
OpenAI API를 직접 호출해서 시스템을 만든다
MCP(Model Context Protocol) 같은 최신 기술을 활용한다
자체 모델을 파인튜닝해본 경험이 있다
Function Calling으로 AI가 직접 외부 도구를 조작하게 한다
이 단계의 특징: 코딩 못해도 된다. 노코드/로우코드 도구로도 충분히 가능. 중요한 건 시스템 설계 사고방식.
충격적 사실: 전체 직장인의 1%도 안 된다. 이 정도면 진짜 AI 전문가. 연봉도 당연히 높다.
재밌는 관찰: 이 단계 사람들은 보통 "아, 저는 아직 멀었어요"라고 겸손하게 말한다. 반면 SAS1-2 사람들은 "저 AI 잘해요!" 라고 당당하게 말한다.
SAS5 - "상당히 높은 수준이네!" (0.15%)
멀티에이전트 시스템을 설계한다고?
높은 수준이지만 도달 가능한 영역
여러 AI가 협업하는 복잡한 시스템을 만든다
AI 윤리, 보안, 거버넌스까지 고려한다
논문도 쓰고, 컨퍼런스에서 발표도 한다
기업의 AI 전략을 수립하고 실행한다
현실체크: 대기업의 AI팀장이나 AI 컨설턴트, 전문 연구원 수준. 일반 직장인도 10년 정도 꾸준히 하면 도달 가능하다.
SAS6 - "휴먼... 당신은 누구시죠?" (0.05%)
AI 패러다임을 창조한다고요?
제프리 힌턴, 얀 르쿤, 요슈아 벤지오... 이런 분들 레벨.
지구상에 10명도 안 될 듯. 우리가 목표로 할 단계는 아니다.
솔직한 현실 토크
95%의 직장인이 SAS1-2에 머물러 있는 이유
체계적 학습 기회가 없다 - 유튜브 영상 몇 개로는 한계가 있다
실무 적용 방법을 모른다 - 이론은 알겠는데 내 일에 어떻게?
시행착오 비용이 크다 - 틀려도 될 안전한 연습 환경이 없다
SAS3가 진짜 목표인 이유
SAS4 이상은 솔직히 개발자 영역이다. 일반 직장인에게는 과도하다. 하지만 SAS3는 다르다.
충분히 달성 가능하면서도
회사에서 인정받을 수 있고
실제 업무 효율이 확실히 높아진다
개인적 경험: 나도 처음엔 ChatGPT 무서워하던 SAS1이었다. 하지만 체계적으로 배우니까 1년 만에 SAS3까지 올라갔다. 그리고 진짜 일하는 방식이 완전히 바뀌었다.
단계별 로드맵 (진짜 실용적인)
SAS1 → SAS2 (90일 목표)
해야 할 것들:
ChatGPT, Claude 가입하고 매일 써보기
PE7 문법 익히기 (이거 진짜 중요!)
내 업무에 맞는 프롬프트 템플릿 10개 만들기
피해야 할 것들:
유튜브만 주구장창 보기 (실습이 없으면 의미없다)
너무 복잡한 걸 시도하기 (기초부터 차근차근)
SAS2 → SAS3 (6개월 목표)
핵심 과제:
GPTs 제작 마스터하기
지침(Instructions) 체계적 작성법 익히기
지식베이스 활용해서 회사 전용 AI 만들기
Actions 연결해서 외부 도구와 연동하기
자동화 도구 단계별 정복
1단계: 단순연결 (슬랙→구글시트 같은)
2단계: 복잡연결 (조건부 분기, 데이터 가공)
3단계: 연결설계 (완전한 업무 프로세스 구축)
RAG 시스템 구축해보기
회사 문서를 AI가 검색 가능하게 만들기
현실적 조언: 이 단계는 혼자 하기 어렵다. 스터디나 강의의 도움이 필요하다.
사다리스쿨 이야기 (살짝 홍보 타임)
실제로 이런 체계적 성장을 돕기 위해 우리가 만든 게 「AI Skill 36」 과정이다. 3개월 동안 SAS1에서 SAS2로, 열심히 하면 SAS3까지 올라갈 수 있게 설계했다.
재밌는 통계:
수강생의 85%가 SAS2 달성
30%가 SAS3까지 도달
평균 업무 효율 3배 향상
물론 광고는 아니고... 진짜로 이런 체계적 교육이 필요하다고 생각해서 만든 거다. 혼자 독학으로는 한계가 있더라.
마지막으로... 솔직한 조언
AI 실력 늘리는 진짜 비법
1. 완벽주의 버리기 "다 알고 시작해야지" 하면 영원히 시작 못한다. 일단 시작하고 부딪혀가며 배우자.
2. 작은 성공 쌓기 처음부터 거창한 걸 하려 하지 말자. 간단한 보고서 하나, 이메일 하나부터.
3. 실무에 바로 적용하기 배운 건 바로바로 써먹어야 한다. 이론만 아는 건 의미없다.
현실적 목표 설정
1년 목표: SAS2 달성 (현실적)
2년 목표: SAS3 도전 (야심적)
3년 목표: SAS3 완성 (이상적)
SAS4 이상은... 정말 관심 있고 개발에 재능이 있다면 도전해볼 만하다. 하지만 대부분은 SAS3만 되어도 충분히 전문가다.
오늘부터 시작해보자!
지금 당신의 SAS 레벨은?
솔직하게 자가진단해보자. 부끄러워할 필요 없다. 나도 1년 전엔 SAS1이었으니까.
첫 걸음 추천:
ChatGPT 계정 만들기 (무료도 충분해!)
"내 업무를 도와주는 비서 역할로..." 로 시작하는 프롬프트 써보기
하루 한 번, 업무에 AI 써보기
중요한 건 완벽함이 아니라 꾸준함이다. 하루 10분씩이라도 꾸준히 하면, 3개월 후에는 분명 다른 사람이 되어 있을 거다.
AI 시대, 뒤처지지 말고 함께 앞서가자!
P.S. 이 글 읽고 "나도 시작해봐야겠다" 생각이 든다면, 그게 바로 SAS1에서 SAS2로 가는 첫걸음이다. 응원한다!
