AI 활용 교육의 거의 모든 것
6개월간 강의를 뛰며 보고 배우고 느낀 것 (1)
결심과 목표
웬일로 어제 긴 글을 쓰고 바로 다음날 다시 또 쓰고 있다. 마음먹었을 때 정리를 해둬야지. 얼마전에 작업 워크플로우도 완전히 바꾸면서 너무 쾌적해져서 정리의 쾌감(?)을 느껴버린터라 한번에 해치워 버리려고 한다. 2월에는 묵혔던 생각들을 차근차근 정리해봐야지. 쓸 것들은 많다. 늘 게을러서 문제지... 그래도 이제 어느정도 agentic engineering 워크플로우도 대략 안정되어서 일 맡기고 기다리는 사이 시간에 이런 것들을 정리할 수도 있으니 얼마나 좋은 세상이란 말이야?
1. AI 교육에 대한 전반적인 회고 → 완료!
2. AI 교육을 통해 배운 것 → 오늘 쓸 것
3. Out-of-distribution Human
4. Exponential growth
5. Agentic Engineering
하여튼 오늘은 순차적으로, 그래서 2번에 대해서 정리해볼까 한다.
...라고 해놓고 결국 쓰다말고 결국 3월이 되었다. AI 시대에 손으로 다 쓰려니 쉽지가 않군.
AI 교육에 대한 종합 회고
이번 기회에 지난 활동을 돌아보니 내 생각보다는 많은 시간 동안, 많은 사람들을 만나면서 다양한 경험을 했구나 싶다. 강연과 실습으로 대략 10-15여 곳의 기관 및 기업에서 총 150시간 동안 약 1,000명가량의 사람들을 만났다. 새삼 많구나 싶기도 하다.
Claude가 만들어준 인포그래픽, 확실히 실무 활용이 최고 인기 주제다. 돌아보면 작년은 확실히 AI 리터러시에 해당하는 기초 교육과 그걸 어떻게 실제 업무에 활용해야 하는지 툴 카탈로그와 활용법 등을 사람들이 가장 많이 원했던 것 같다. 하반기에는 확실히 바이브코딩이나 n8n 같은 좀 더 엔지니어링 백그라운드가 필요한 것들도 수요가 강해지기 시작했다. 특히, 디자이너, PM, UX 실무자 등과 같은 경계지점에 있던 직무에 이런 역량이 많이 요구되기 시작한 시점이기도 하다. 요즘은 확실히 더 그런 것 같기도한데, 이제 바이브코딩을 넘어서서 에이전틱 엔지니어링이 필요한 시점이니 이런 류의 교육은 아마도 올해 하반기쯤에 또 수요가 많아지려나 싶기도 하고.
작년 12월에 정리한 내용. 역할의 경계가 흐려지는 걸 넘어 바뀌고 있다는 이야기. 지금까지 했던 커리큘럼을 대체로 정리했더니 정말 다양한 걸 했구나... 어제부로 AI 마케팅도 추가되었으니 내가 할 수 있는 영역에서는 이제 진짜 드래곤볼 많이 모았다.
AI 리터러시
실무 AI 활용법 (일상업무)
실무 AI 활용법 (창작/도구제작)
커스텀 GPT/GEM 제작
AI 리더십 (팀장/리더)
AI 리더십 (경영진/C레벨)
GenAI-UX
바이브코딩
n8n을 활용한 로컬챗봇, AI에이전트, 자동화
AI 활용 마케팅
이것은 하나의 거대한 유저 스터디(?)
사실 교육을 처음 시작하고는 한두달 정도 하니까 6월쯤에는 사실 새로움도 좀 사라지고... 어차피 관둘거면 빨리 관둬야 하나? 하는 시기가 있었다. 그런데 주변에서 기회가 아쉽다며 색다른 관점을 제시했고 그게 결국 6개월 이상 활동을 하게 만드는 동기가 되었다.
누군가를 가르치는 일이라고 생각하지 말고, 유저 스터디라고 생각을 해봐. AI가 이렇게 난리인 세상에, 사람들이 무엇을 원하고 무엇을 어려워하는지, 그런 걸 알아보는 유저 스터디라고 생각하면 좀 다르지 않을까?
사실 그렇게 생각해보니 그것도 맞는 말이긴 한 게, UX의 주요 방법론인 워크샵, 설문, 인터뷰 이런 게 뭐 별다른 게 아니다. 현장에서 강의하고 액티비티 구성하고 질문받는 것과 크게 다르지 않다. 그렇게 생각하니 또 납득이 되는 논리라서 한동안은 굉장히 흥미롭게 동기부여가 됐기도 하다. 열심히 관찰을 하고 다니며 그 경험을 기록했다.
일종의 Observation log라고 해둘까나?사실 7월 전까지는 교육하면서 수강하는 사람들과 거의 인터랙션이 없어서 저런 식으로 관찰 일지(?) 정도를 쓰는 게 전부였다. 그런데 7월에 모두의 연구소에서 오픈 워크숍을 준비하다가 모두연 팀장님이 소개해준 멘티미터라는 도구 덕분에 나름의 데이터 수집(?)이 시작되었다. 물론 좀 불편한 점도 꽤 있지만 이런 류의 실시간 인터랙션 도구 중에서는 가장 괜찮은 듯하다.
1년치 유료플랜 결제했다. 근데 돈 안아까울 만큼 열심히 썼음!확실히 인터랙티브 세션이 있어야 사람들이 또 초반 몰입도가 좋아지는 것 같기도 하다. 나도 재밌는 건 덤!
이걸 하면 대체로 너무 피곤해요와 살짝 피곤해요에 압도적으로 몰린다. (나 포함) 늘 피곤한 현대인들과 함께 하는 교육 시간... 이런 거 하면 그래도 기분이 좀 나아진다. 컨디션 찍기만큼 아이스 브레이킹 잘 되는 것도 없다니까?
조사를 했으면, 결과도 있겠지?
물론 무슨 엄밀한 측정은 없고 모든 것은 그냥 경험적인 프레임워크로 도출된 결과이다. 논문도 아니고 내 회고글인데 상관없지 뭐.
내맘대로 경험적 사용자 유형 분류
어쨌든 정리하다보니 이렇게 정리하는 게 가장 쉬웠다. 너무 오랫동안 유엑스랩에 있었지. 어쩔 수 없다. 도식과 유형화가 몸에 배어버린 사람...
지식/경험, 관심도 차원으로 나눌 수 있으며, 넓은 범위에서 수용태도(거부/수용)도 포함할 수 있음.AI enthusiast (AI 애호가)
frontier-user. 통상 얼리어답터, 1% 이내의 적극 LLM 사용자들. 주로 학계, 연구자들이 많은 듯? IT 업계에서도 모두가 관심있지는 않더라. 이게 작년 6월에 정리한 내용인데, 최근에 나온 AI 활용과 관련된 시각화 차트에 따르면 실체적 진실이라고도 할 수 있겠다. (You Think AI is Crowded? 84% of the World Has Never Even Used It.)
Active Pioneer (적극적 선구자)
매우 관심도 높고, 혼자서 배워서 써보려고 함. 경험적으로 20-30명 중에 1명 정도 있다. 이 사람들은 혼자서도 해봤고, 시행착오도 많이 겪음. 질문을 가장 많이 하고, 이 Phase에서 가장 어려움에 부닥침.
Inertial Users (관성적 사용자)
관심도 있고, 어느 정도 써봤지만, 쓰던 것만 쓰고 머물러 있음. 하지만 가르쳐주면 쓸 용의는 있음. 이들 중 일부가 교육을 받으면 굉장히 효율이 좋고, 만족함.
관심도도 낮고, 지식/경험도 없는 사람 → 이 중에서 수용태도가 또 나뉨
그저 무관심: 바쁘거나, 기술과 거리가 멀거나, 본인의 업무에 큰 도움이 안 되는 경우
의도적 저항: 지나가는 바람으로 인식, 혹은 위협으로 느낌
사람들은 어떤 AI를 사용하는가?
연구 용도가 아니라서 데이터 정합성은 좀 떨어지지만 재미로 모아서 보는 것도 나름대로 흥미로울듯. 작년 초반만 해도 GPT가 압도적이었고, Gemini는 쓰는 사람이 많지 않았는데 이제는 Gemini가 거의 비등하거나 넘어서는 위치가 되었다니... 새삼 놀랍다.
수강생도 다르고 여러 가지 조건이 다르지만... 실제로 하반기가 되면서 이런 경향성이 더 뚜렷해졌다. 작년 10월부터는 슬슬 Gemini가 치고 올라오더니 이제는 어느덧 Gemini 사용한다는 사람들이 꽤 높은 비율로 많아졌다. 요즘 미국 정세가 심상치 않고 트럼프 정부-앤트로픽 모델 사용 관련해서 안그래도 시끄러운지라 QuitGPT 운동까지 벌어지고 있어서, 이런 경향은 당분간은 심화될 듯하다.
이게 2026년 2월의 응답. Gemini가 GPT를 넘어섰다. 그래도 여전히 AI = GPT라는 세간의 공식이 있어서 여전히 견고한 부분은 있다. 확실히 접근성, 최적화, 간결한 UX 등에서는 좋은 품질을 유지하고 있다고 생각한다. 모델은... 잘 모르겠다. Instant가 정말 상상초월로 멍청해서... Pro는 그만큼 똑똑하지만 너무 느리기도 하고 모드별 편차가 너무 커서 사람들도 성능에 실망하는 경우가 왕왕 생기는 것 같다.
그리고 클로드. 확실히 작년에는 클로드 얘기하면 뭐야 저게? 이런 느낌이었는데 올해부터는 좀 달라진 걸 느낀다. 2023년부터 클로드 유료결제자로서 뭔가 뿌듯한 느낌(?) 여튼 최근에는 클로드, 스킬 같은 것들의 수요가 정말 많이 올라왔다는 느낌이다. 어쩌면 최고조인 것 같기도 하고?
사람들은 무엇을 하는가?
이 질문을 좀 진작 할 걸 몇 세션 안해서 데이터가 많지 않다. 근데 가장 재미있는 데이터... 삶의 다양한 부분에 녹아있는 게 흥미롭다.
AI에 대한 인식
교육을 하다보면 그룹별로 특성에 따라 좀 달리 진행할 필요도 있을 것 같아서 다음 5-6개 질문에 대해서 5점 척도로 답변을 받아보았다.
나는 생성형 AI의 기본적인 원리와 기술적 한계를 이해하고 있다.
나는 새로운 AI 툴이나 기능이 나오면 직접 사용해보는 편이다.
생성형 AI는 새로운 아이디어를 떠올리는 데 도움이 된다.
생성형 AI는 내가 만드는 결과물의 품질을 높여준다.
나는 생성형 AI를 더 잘 활용하기 위해 시간을 들여 배우고 싶다.
생성형 AI를 활용하면 업무나 일상에서 시간을 절약하는 데 도움이 된다.
대체로 사람들은 자기가 AI 자체에 대해서는 잘 이해하지 못한다고 생각하지만, 그것의 유용성에 대해서는 전반적으로 동의하며, 더 많이 배우고 싶지만, 그렇게 하고 있지는 못하다는 게 거의 공통적이었다.
하여튼 근데 쓰다보니 너무 길어져서, 전반적인 교육 커리큘럼과 진행에 대한 회고는 다음편으로...