김영웅 - mysetting

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김영웅
https://brunch.co.kr/@youngwungkim

효과적인 테크교육 시스템을 설계합니다. 학습자의 성장에 대한 민감한 안테나를 바탕으로 UX Writing 과 행동제안을 잘 합니다. 전문성 발견과 코칭을 곧잘 해냅니다.

저작도구: Kakao Brunch

최종 피드 수집: 2026-09-19 09:16

전체 (168)

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전통적인 강의설계 다음에, 러닝 디자인이 왔습니다. - 이제, 러닝 디자이너라는 직군을 눈여겨봐야 합니다.

설계라는 단어는, 참 아이러니한 용어였어요. 테크섹터에서는 굳이 그것까지 해야 하냐는 반응이었고, 교육섹터에서는 너무 당연한 말인데 정작 물으면 글쎄, 하는 반응이었죠. 하지만, 그 본질을 이해하고 실무의 테크교육에서 학습설계를

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지금, 가르치는 것보다 중요한 건 설계력입니다. - AI가 지식 전달을 대신하는 시대, 강사의 일은 다시 정의됩니다.

요즘 이런 이야기를 많이 들어요. 강사는 어느 때보다 많아졌는데, AI 시대에 맞는 강사인지는 잘 모르겠다고요. 좋은 강사의 기준이 바뀐 것 같긴 한데, 그게 무엇인지는 아직 확실하지 않다고요. AI 강사를 하겠다는 사람도 A

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AI 시대의 가장 빠른 배움은 바꾼 순서에서 나옵니다. - AI가 구현의 문턱을 낮추자, 새로운 배움의 경로가 열렸습니다.

코딩을 배운 적 없는 사람이 저녁 한나절에 작동하는 도구를 하나 만듭니다. AI에게 만들고 싶은 것을 설명하고, 나온 것을 고쳐 달라고 하고, 몇 번을 주고받으니 정말 돌아가는 물건이 나왔습니다. 어제까지는 자기와 상관없는 세계라

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AX 교육의 기준은, 수료율이 아니라 일의 재배치입니다 - 수료한 사람은 늘었는데, 새로 배치된 일은 보이지 않습니다.

연말 보고 자리에 교육 성과 슬라이드가 올라옵니다. 수료 몇 명, 이수 몇 시간, 만족도 몇 점. 숫자는 작년보다 좋아졌고, 박수가 나와요. 돌아보면 작년에도, 재작년에도 같은 모양의 슬라이드였어요. 숫자만 조금씩 커졌죠. 커지는

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7d

AI 잘 쓴다는 말이 이력서에 적히기 시작했습니다 - 적히기는 하는데, 무엇을 증명하는지는 아직 모릅니다.

서류 더미를 넘기다 보면 올해 들어 부쩍 자주 만나는 내용들이 있어요. 생성형 AI 실무 활용 능숙. AI 협업 경험 보유. 업무 자동화 도구 활용 가능. 표현은 조금씩 다른데 자리는 같아요. 어학 점수와 자격증이 서던 그 자리

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9d

AI 시대의 좋은 실패는, 저절로 오지 않습니다. - 정답이 빨라진 만큼, 헤맬 자리를 남겨야 합니다.

오후 회의에서 새 과제가 떨어집니다. 자리로 돌아온 지 삼십 초, 화면에는 벌써 AI 창이 열려 있어요. 과제 내용을 붙여 넣고, 답을 받고, 바로 다듬기 시작합니다. 옆자리도 마찬가지고, 회의실을 나온 거의 모두가 같은 순서로

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AI를 쓸수록, 다시 해 보는 시간이 필요합니다. - 빠르게 끝낸 일도, 이어서 연습해야 실력이 됩니다.

금요일 오후, 밀린 보고서를 AI에게 맡깁니다. 자료를 붙여 넣고 몇 번 다듬으면 30분 만에 초안이 나와요. 다른 날 같으면 반나절은 걸렸을 일이죠. 그날은 분명히 시간을 벌었다는 기분이 듭니다. 문제는 그다음 달에 옵니다.

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AI가 늘려 준 건 지식이 아니라 지식의 조각입니다. - 근원을 파며 오래 고민하는 시간과 내공은 그만큼 줄었습니다.

작년보다 아는 게 많아졌느냐는 질문을 얼마 전에 받았습니다. 들어온 양은 늘었다고 답했어요. 요약을 받아 보고, 모르는 개념은 그 자리에서 물어보고, 논문도 초록만이라면 하루에 열 편쯤은 훑거든요. 재작년의 저라면 그 열 편 가

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AI에게 맡기더라도, 판단은 되가져와야 합니다. - 맡기는 건 쉽고, 되돌리는 건 어렵습니다.

카페 옆자리에서 지나가듯 들은 얘기입니다. 요즘은 뭘 하든 일단 창부터 연다고요. 회의록도, 자료 정리도, 메일 문안도요. 맡길지 말지는 어떻게 정하느냐고 누가 묻자, 잠깐 뜸을 들이더니 그런 걸 정해 본 지가 언제인지 모르겠다

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AI에게 시키기만 하는 걸로는 충분하지 않습니다. - 시키면 도구로 남고, 키우면 파트너가 됩니다.

옆자리에 새로 온 사람이 있다고 해 봅니다. 처음 몇 주는 하나하나 알려 줘야 해요. 이 문서는 누가 읽는지, 저 표는 왜 저 순서인지, 지난번엔 왜 그 방식이 안 됐는지. 알려 주는 시간이 우리 일을 하는 시간보다 길게 느껴지는

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AI 시대의 가르침은 대신 넘어가 주지 않는 힘입니다. - 잘 만들어진 자료가 이해까지 완결시키는 건 아닙니다.

지인들의 이야기를 들어보면 공통점이 있어요. 회의에서 새 도구를 소개하든, 후배에게 업무 순서를 알려 주든, 예전처럼 더듬지 않게 되어서 안심을 하고, 오히려 상대가 잘 이해했구나 싶은 자기 확신까지 생겼다고 해요. 미리 물어

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모두가 AI에게 시키면, 우리는 서로 닮아만 갑니다. - 맡길수록, 남겨 둔 오롯함이 가치가 됩니다.

요즘 받아 보는 문서들이 어딘가 닮아 있습니다. 각자 따로 쓴 기획서인데 목차의 결이 비슷하고, 문단을 여는 방식이 비슷하고, 근거로 드는 사례까지 겹칩니다. 하나씩 떼어 놓고 보면 다들 잘 썼어요. 흠잡을 데가 없습니다. 예전

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같은 AI를 나눠 줘도, 같은 출발선에 서지 않습니다. - 격차는 접근이 아니라, 쓸 용기와 배움의 기회에서 갈립니다.

조직에 AI 계정을 나눠 줘 본 분들의 이야기를 들은 적이 있습니다. 기대는 작지 않았다고 해요. 계정이 깔리면 일하는 방식이 달라지고, 뒤처진 사람도 도구의 힘으로 따라잡으리라고들 했답니다. 그런데 몇 달 뒤에 보니 확연히 달

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AI에게 묻기 시작한 팀은, 조용히 배우기를 멈춥니다 - 팀의 배움은 시끌벅적한 인터랙션 속에 있습니다.

회의실이 부쩍 조용해졌습니다. 다들 각자의 화면 속 AI와 이야기합니다. 탁자에 올라오는 건 이미 완성된 결과물이고, 대화는 그 결과물들을 견주는 일로 끝나요. 질문이 오가고 반박이 붙고 설명이 다시 붙던, 그 시끌벅적하고 깊숙

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제출물이 훌륭해질수록, 성장의 결은 보이지 않게 됩니다 - 제대로 봐야할 것은 결과물이 아니라, 거기까지 온 길입니다. 과정입니다.

면접관으로 앉아본 적이 꽤 있습니다. 미래를 묻는 질문에는 하나같이 훌륭한 답이 돌아옵니다. 입사하면 무엇을 하고 싶은지, 어떤 사람이 되고 싶은지. 답은 갈수록 매끄러워지는데, 이상하게도 그 훌륭한 답이 그 사람에 대해 알려

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AI가 준 답이 맞을수록, 배웠다는 착각은 깊어집니다 - 알겠다는 느낌은, 배움의 증거가 아닙니다. 오히려 착각입니다.

모르는 게 나오면 이제 다들 AI에게 묻습니다. 저도 그렇습니다. 답은 금방 옵니다. 설명까지 깔끔해서, 읽고 나면 머릿속이 정리된 기분이 들어요. 알겠다, 하고 창을 닫지요. 그런데 닷새쯤 지나 비슷한 일이 혼자 제 앞에 놓이

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AI가 답을 알아도, 조직은 기억을 잃습니다 - 기록은 남기면 쌓이지만, 기억은 꺼내야 남습니다.

담당자가 나간 자리를 가까이서 본 적이 있습니다. 인수인계는 오히려 잘 되어 있었어요. 40쪽짜리 문서에 절차와 협의 부서와 지난 이력까지 정리돼 있었고, 후임은 그걸 펴 놓고 일을 시작했지요. 모르는 게 나와도 이제는 물어볼

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AI 시대의 실력은, 옮겨 붙느냐에서 갈립니다 - 빨리 끝내는 것보다, 그게 다음 문제로 옮겨붙느냐가 관건입니다.

지난달에 낸 보고서가 잘 나왔습니다. 반나절은 걸릴 일이었는데 초안을 받아 앞뒤를 고치고 숫자를 채워 넣으니 한 시간 만에 끝났어요. 읽어 본 사람이 정리가 깔끔하다고 했고 그대로 통과됐으니, 그날은 일이 잘 풀린 날이었지요.

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AI에게 일을 맡길수록, 확인할 실력이 필요해집니다 - AI 시대의 안전장치는 사람의 검토가 아니라, 검토할 수 있는 사람입니다

회의가 끝나면 문서가 올라옵니다. AI가 만든 초안 위에 담당자 의견이 붙고, 팀장 검토가 지나가고, 임원 결재가 얹혀집니다. 보고 라인 어딘가에는 늘 같은 말이 남지요. 확인했습니다. AI가 쓴 문장이니 사람이 한 번 보면 된다

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AI 시대야말로 함께 자라기가 필요합니다. - 답은 혼자서도 구할 수 있습니다. 배움은 주고받는 동안에 자라납니다.

사무실이 조용해졌습니다. 예전에는 일하다 막히면 고개부터 돌렸지요. 옆자리에 대고 이거 왜 이렇게 되느냐고 묻고, 상대는 하던 일을 잠시 멈추고 이쪽 모니터로 몸을 기울였고요. 그렇게 10분쯤 주고받다 보면 처음 물어본 것과 다

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