최근 조사에 따르면 직장인 절반이 자신의 회사에 AI가 도입되고 있다고 답했습니다. 단순히 '도입 예정'이 아니라 '도입 중'이라고 답한 거죠. 이는 AI가 더 이상 미래의 이야기가 아니라 현재 진행형임을 보여줍니다.

더 주목할 점은 이들 중 상당수가 채용이 줄어들고 있다고 체감한다는 사실입니다. 특히 반복적인 업무나 데이터 처리 업무를 담당하던 포지션에서 신규 채용이 눈에 띄게 줄어들고 있다고 해요.

하지만 모든 분야에서 채용이 줄어드는 건 아닙니다. AI 도구를 활용할 수 있는 역량을 가진 사람, AI와 협업하며 더 높은 부가가치를 만들어낼 수 있는 사람에 대한 수요는 오히려 늘어나고 있거든요.

채용이 줄어드는 분야를 먼저 살펴보면, 주로 정형화된 업무나 단순 반복 작업이 중심입니다. 데이터 입력, 기본적인 문서 작성, 단순한 고객 응대 업무 등이 대표적이에요.

반면 늘어나는 분야도 분명히 있습니다. AI 도구를 업무에 접목할 수 있는 기획자, AI가 만든 결과물을 검토하고 개선할 수 있는 전문가, 복잡한 문제 해결이나 창의적 사고가 필요한 역할들이죠.

금융감독원처럼 AI를 활용해 불공정거래 포착 시스템을 구축하는 곳에서는 AI 시스템을 운영하고 결과를 해석할 수 있는 인력이 필요합니다. 단순히 AI가 사람을 대체하는 게 아니라, AI와 함께 일할 수 있는 사람이 더 중요해지고 있어요.

가장 기본적인 건 AI 도구들을 직접 써보는 겁니다. 챗GPT(ChatGPT), 클로드(Claude) 같은 대화형 AI부터 시작해서 업무에 활용할 수 있는 다양한 도구들을 경험해보세요.

중요한 건 단순히 사용법을 익히는 게 아니라 '어떻게 하면 더 나은 결과를 얻을 수 있을까'를 고민하는 겁니다. 프롬프트 작성 스킬, AI 결과물의 품질을 평가하는 능력, AI가 놓칠 수 있는 부분을 보완하는 역량 등이 핵심이에요.

카카오가 최근 플레이MCP에 오픈클로를 연동한 것처럼, 다양한 AI 도구들이 연결되어 더 복합적인 작업을 할 수 있게 되고 있습니다. 이런 통합 환경에서 여러 도구를 조합해 사용하는 능력도 중요해지고 있어요.

AI가 할 수 없는 일들에 집중해야 합니다. 복잡한 상황에서의 판단력, 사람과 사람 사이의 소통 능력, 창의적 문제 해결 능력 등이 대표적이에요.

비판적 사고 능력도 중요합니다. AI가 제공하는 정보나 결과물이 항상 정확한 건 아니거든요. 이를 검증하고 개선할 수 있는 능력이 있어야 해요.

또한 지속적인 학습 능력이 필수가 되었습니다. AI 기술은 빠르게 발전하고 있고, 새로운 도구들이 계속 나오고 있어요. 이런 변화에 적응하고 새로운 것을 배우는 자세가 중요합니다.

먼저 자신의 현재 업무를 분석해보세요. 어떤 부분이 AI로 대체될 가능성이 높은지, 어떤 부분에서 AI와 협업할 수 있는지 파악하는 게 첫 번째 단계입니다.

그 다음은 구체적인 학습 계획을 세우는 겁니다. 매주 새로운 AI 도구 하나씩 써보기, 온라인 강의나 튜토리얼로 AI 활용법 익히기, 관련 커뮤니티에서 정보 공유하기 등이 도움이 돼요.

무엇보다 실제 업무에 적용해보는 경험이 중요합니다. 작은 프로젝트부터 시작해서 AI 도구를 활용해보고, 그 결과를 분석하고 개선하는 과정을 반복하세요.