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: 2026-10-27 22:16

전체 (185)

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AI가 일을 덜어주는 지금, 일의 보람은 어디서 찾나요 - 덜어진 자리를 무엇으로 채우느냐가 보람을 가릅니다

2025년 5월, 뉴욕타임스는 아마존 개발자들의 달라진 하루를 전했습니다. 지난 1년 사이 관리자들이 AI를 쓰라고 점점 더 밀어붙였고, 회사는 산출 목표를 높이고 마감에는 덜 너그러워졌다고 했어요. 한 엔지니어의 팀은 1년 전의

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AI 전환, 먼저 뛰어든 회사가 이길까요 - 먼저 들이는 것보다, 무엇을 얼마나 최적화하느냐가 승부를 가릅니다

2025년 7월, 호주 최대 은행 Commonwealth Bank가 고객센터 직원 45명의 자리를 없애겠다고 발표했습니다. 새로 들인 AI 음성 봇이 고객 문의를 맡게 됐다는 이유였어요. 은행은 봇 덕분에 상담 전화가 일주일에 2

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누구나 AI에게 묻는 시대, 전문가는 무엇으로 설까요 - 정보의 벽이 낮아질수록, 판단의 무게는 커집니다

진료실에 들어선 환자가 인사보다 먼저 휴대전화를 내밀었습니다. 지난밤 AI에게 증상을 설명하고 받은 답이었어요. 의심되는 병명 세 가지와 받아 볼 검사, 의사에게 물어볼 질문까지 깔끔하게 정리돼 있었습니다. 십오 년 차 내과 의

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AI에게 다 맡기면, 회사에는 무엇이 남을까요? - 싸게 맡길수록, 비싸게 잃는 것이 있습니다

작년 이맘때, 한 중견 기업의 경영 회의에 장표 한 장이 올라왔습니다. 고객 문의 응대와 월간 보고서 작성을 AI 서비스에 맡기면 해마다 드는 비용이 절반 가까이 줄어든다는 계산이었어요. 반대하는 사람은 없었습니다. 숫자가 너무

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AI가 고개를 끄덕일 때, 팀은 고개를 저어야 합니다 - 반대를 설계하는 팀이 더 좋은 답에 닿습니다

출시를 2주 앞둔 금요일 밤, 한 기획자가 신규 요금제 기획안을 AI에게 보여 주며 약점을 짚어 달라고 했습니다. 돌아온 답은 대부분 칭찬이었어요. 고객 관점이 잘 드러난 훌륭한 기획이고, 몇 군데 표현만 다듬으면 된다고요. 기획

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어깨너머가 사라진 조직, 배움은 어디서 시작될까요 - 배움의 자리는 마찰과 피드백에서 피어납니다

십오 년 전, 한 회계법인의 신입은 선배 옆자리에서 일을 배웠습니다. 선배가 고객과 통화하는 소리를 귀동냥하고, 빨간 펜으로 가득 고쳐져 돌아온 초안을 밤늦게 다시 썼어요. 어떤 숫자를 왜 의심해야 하는지는 그렇게 몸에 붙었습니다

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자료는 넘치는데, 결정은 왜 그대로일까요 - 결정의 질은 자료의 양으로 오르지 않습니다

석 달 전, 한 회사의 공유 드라이브에 신규 사업 진출 검토라는 폴더가 생겼습니다. 첫 주에는 담당자 다섯 명이 두 시간 동안 언성을 높여 가며 따졌어요. 한 장짜리 회의 기록에는 이 사업을 왜 해야 하는지와 무엇이 가장 두려운지

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보고서는 AI가 쓰는데, 팀장은 왜 남아야 할까요 - 판단과 조율은 오래전부터 관리의 핵심이었습니다

월요일 아침, 한 팀장이 노트북을 열기도 전에 주간 보고가 정리돼 있습니다. 팀원 여덟 명의 업무 기록을 AI가 한 장으로 요약했고, 늦어지는 일과 위험 신호에는 색까지 칠해 두었어요. 임원 회의에서 누군가 웃으며 말합니다. 이제

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현장마다 빨라졌는데, 조직은 왜 제자리일까요 - 부분을 잘 고칠수록 전체는 오히려 엉킬 수 있습니다

분기 실적 회의에서 팀마다 AI 도입 성과를 발표합니다. 마케팅팀은 콘텐츠를 세 배 더 만들었고, 영업팀은 하루 걸리던 제안서를 한 시간 만에 씁니다. 개발팀은 같은 인원으로 두 배의 코드를 내놓았어요. 발표가 이어질수록 회의실

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AI 전환은 기술이 아니라 현업에서 출발합니다 - 기술은 일의 맥락 위에 얹을 때 비로소 쓰입니다

개발팀이 석 달을 들여 만든 AI 자동화 도구를 시연합니다. 견적 요청을 읽고, 고객 정보를 채우고, 보고서 초안까지 한 번에 뽑아내요. 시연장의 반응은 뜨거웠습니다. 그런데 몇 주 뒤, 영업팀은 다시 예전 엑셀 파일을 열고 있었

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조직은 배우는 속도보다 잊는 속도로 바뀝니다 - AI 시대의 적응력은 버리는 힘에서 나옵니다

신입 사원이 AI로 만든 시장 분석 자료를 회의에 올립니다. 예전 같으면 일주일은 걸렸을 분량이에요. 자리에는 이십 년 넘게 이 일을 해 온 선배 두 사람이 앉아 있습니다. 한 사람이 먼저 말합니다. 이건 원래 이렇게 하는 게 아

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시간을 아껴 준다던 AI, 왜 더 바빠졌을까요 - 틈이 사라진 조직에서는 판단도 함께 사라집니다

퇴근길 지하철에서 한 팀장이 휴대폰으로 프롬프트를 고치고 있습니다. 낮에 AI에게 맡겨 둔 보고서 초안이 영 마음에 들지 않아서예요. 집에 가서 다시 돌려 두면 아침에는 새 초안이 와 있을 겁니다. 예전 같으면 내일 출근해서 할

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AI가 만든 결과물을 고르고 고치는 감각이 실력입니다 - 누구나 빨리 만드는 시대, 편집 감각이 새로운 역량입니다

같은 월요일 아침, 두 팀에서 보고서가 올라옵니다. 둘 다 같은 AI가 초안을 썼어요. 한 팀은 받은 그대로 올렸습니다. 문단마다 비슷한 길이의 요약이 붙고, 혁신적이고 전략적이라는 말이 몇 번씩 되풀이됩니다. 읽는 사람은 두 번

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변화의 키를 현장에 넘기지 않으면 전환은 없습니다 - 줄을 당길 수 있는 사람이 일을 바꿉니다

실무자 한 명이 교육에서 배운 것으로 작은 도구를 하나 만들어 옵니다. 매주 손으로 하던 집계를 AI가 초안으로 뽑아 주게 한 정도예요. 팀장에게 보여 주자 돌아온 말은 짧습니다. 우리 회사에서 그건 안 돼. 보안 때문인지 전례가

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도입한 조직과 일하는 조직은 다릅니다 - 전동기를 달았다고 공장이 바뀌지는 않습니다

AI 전사 도입을 선포하는 조직은 많습니다. 라이선스를 사고, 전 직원 교육을 마치고, 올해부터 AX 조직이라고 공지해요. 그리고 상당수가 거기서 멈춥니다. 석 달 뒤에도 결재 라인은 그대로이고, 보고서 양식도 회의 순서도 그대

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짜놓은 교육은 자라지 않습니다 - 교육을 만들지 말고, 교육을 만드는 걸 만들어내게 하세요

AI 강사들이 받는 메일이 있습니다. 업데이트된 프롬프트 보내 주세요. 이 한 줄이에요. 프롬프트는 자기 맥락으로 만들어야 한다고 수업 내내 말했지만 소용없습니다. 쓰던 걸 보내 보라고 하면 두 달 전 그대로예요. 한 글자도 안

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교육은 넓어졌는데, 쓰이는 범위는 줄어들었습니다. - 만드는 설계는 끝났습니다. 이제 쓰이는 설계가 남았습니다.

사내에서 AI 활용 교육을 하루 돌렸다고 해 봅시다. 담당자는 몇 주를 들였습니다. 부서마다 쓸 만한 장면을 모으고, 실습 순서를 짜고, 각자 쓰는 자료로 직접 해 보게 했어요. 안내 메일이 나가자 정원이 찼습니다. 대기 인원까지

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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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