이직러라면 한 번쯤은 채용공고 내 자격요건 또는 우대사항에 "AI 활용"이라는 말을 접했을 거다.
이 말을 처음 봤을 땐, '이제 업무에서 AI활용이 중요해지겠구나..'라는 생각이 들었다.
나 역시도 챗지피티를 활용해서 대기업의 공식 블로그 원고 초안을 작성했고,
이메일 바디를 작성할 때도 챗지피티에게 물어봤다. "광고주가 이렇게 문의했는데, 답변을 작성해 줘."
내 기준으로는 살짝 오그라들 정도로 격식을 갖춘 비즈니스적 답변이었다.
지금 생각해 보면, AI를 주로 활용했던 업무는 글쓰기와 소통이었다.
뭐라고 써야 할지 막막할 때, 좋은 말이 안 떠오를 때, 좋은 말이 안 나갈 때(?) 등등
특히 무언가 시작하는 단계에서는 정말 좋은 동료(?)였다. 나는 머리가 텅텅 비어있는데,
지피티는 술술 나온다.
그래서 AI가 좋았는가? 하면 그건 또 아니다. 소위 말귀를 알아듣지 못할 때가 더 많았다.
사실 내가 구체적인 요청을 하지 않아서 그런 경우가 많았지만..
아무튼 서론이 길었는데, 작년 퇴사할 즈음에 채용 사이트를 자주 모니터링하면서 느낀 점은
자격요건이나 우대사항에 '업무에 AI를 활용해 본 경험'을 명시한 채용공고가 많아졌다.
말 그대로라면 나는 업무에 AI를 자주 활용한 경험이 있다. 글쓰기를 할 때도, 광고주와 소통(?)할 때도.
근데 이게 정말 채용공고에서 말하는 AI 활용 능력일까? 의심이 가기 시작했다.
초등학생도 지피티에 글을 써달라고 하면 술술 써준다.
그렇다면 이 초등학생도 AI 활용 능력을 가진 걸까?
기업들이 진정으로 원하는 'AI 활용 능력'이 무엇인지 궁금해지기 시작했다.
하지만 채용공고에서는 구체적인 예시나 기준을 제시하지 않고 있다.
구체적인 툴 명칭, 어떤 업무에 어떻게 활용하는지 등.
아니 그러면 어쩌란 말인가.. 이럴 때 AI가 빛을 발한다.
"채용공고에서 AI활용 능력을 우대한다고 하는데, 정확히 어떻게 활용할 줄 아는 능력이라는 거야?"
💡 기업이 진짜 원하는 'AI 활용 능력' 3단계
채용 공고에 적힌 "AI 활용 우대"는 단순히 '챗지피티랑 대화해 본 사람'을 찾는 게 아니었다. 기업의 속내는 훨씬 더 실무적이고 계산적이다.
1단계: 프롬프트 엔지니어링 (초등학생과 직장인의 한 끗 차이)
초등학생은 "독후감 써줘"라고 하지만, 일 잘하는 직장인은 '페르소나'와 '제약 사항'을 준다.
- 예시: "너는 10년 차 마케팅 전문가야. 2030 여성을 타겟으로 한 광고 카피를 톤앤매너에 맞춰 5가지 제안해 줘. 단, 전문 용어는 피하고 감성적인 단어를 사용해."
- 즉, 내가 원하는 결과물을 얻기 위해 AI를 '제대로 다룰 줄 아는가'가 첫 번째 기준이다.
- 서론에서 언급했던 내용이다. "말귀를 못 알아 들을 때 = 내가 구체적인 요청을 하지 않을 때"
2단계: 워크플로우(Workflow) 최적화
기업이 가장 원하는 건 '시간 단축'이다. 예전엔 3시간 걸리던 자료 조사를 AI로 30분 만에 끝내고, 남은 2시간 30분 동안 '더 가치 있는 전략'을 짜는 사람을 원한다.
- 핵심: 단순히 글을 써주는 도구가 아니라, 내 업무 프로세스 중 어디에 AI를 끼워 넣어야 효율이 뻥튀기되는지 알고 있는가?
- 이 또한 서론에서 언급했던 점인데, 나는 '무언가 시작하는 단계' 즉, 기획 단계에서 AI를 적극적으로 활용했다.
3단계: 결과물 검수 및 팩트체크 (할루시네이션 제어)
이게 가장 중요하다. AI는 가끔 당당하게 거짓말을 한다(할루시네이션).
- 기업은 AI가 뱉은 결과물을 그대로 복사해서 붙여 넣는 사람이 아니라, 그 결과물의 오류를 잡아내고 비즈니스 맥락에 맞게 다듬을 줄 아는 '안목'을 가진 사람을 원한다. 책임은 결국 사람이 지기 때문이다.
내가 실제로 AI를 활용해 업무 시간을 단축했던 구체적인 에피소드
서론에서는 글쓰기와 소통(?)에서 자주 활용했다고 하지만, 진짜 빛을 발한 건 데이터 분석이었다.
대행사 재직 시절, 매일 아침마다 광고 리포트를 작성해서 보내는 게 일이었다. 특히 인사이트 및 개선안에 대해 코멘트를 다는 게 제일 머리 아픈 일이었다.
어느 날에는, 오프라인 매장을 운영하는 광고주가 갑자기 지역별 효율에 대한 인사이트도 요청했다.
"담당자님 오늘 리포트 주실 때 지역별 효율도 확인해서 전달 부탁드려요."
원래라면 로우데이터 추출부터 전처리, 시각화 그래프 작성까지 족히 1시간은 걸릴 작업이었다.
하지만 나는 이미 짜둔 템플릿을 건들고 싶지 않았다.
지역별 데이터만 뽑아서 챗지피티에게 던져주고 효율 변화에 대해 분석해 달라고 했다.
지피티는 순식간에 구체적인 수치 변화와 최적화 제안까지 정리해줬다.
나는 그 내용을 바탕으로 데이터를 팩트체크 한 뒤 최적화 제안 내용을 다듬어서 코멘트를 작성했다.
짧게는 30분, 길게는 1시간이 걸렸을 작업이 단 10분만에 정리되었다.
내가 한 건 팩트체크하고 제안한 내용이 적절한지 한번 더 체크해본 정도였다.
AI가 한 작업의 수준은 인사이트 도출과 제안만 빼면 인턴도 할 수 있는 작업이지만
속도는 비교 불가할 정도로 AI가 빠르다. 게다가 AI는 인사이트 도출과 제안까지 단 몇 분만에 완성했다.
결과적으로 리포트는 약속된 시간 내에 전달할 수 있었고
AI를 활용해 작성한 리포트와 제안한 내용은 아무런 오류와 의심 없이 그대로 진행되었다.
점차 기업이 적극적으로 요구할 'AI 활용 능력'
결국 기업이 AI 활용 능력을 보는 이유는, AI를 도구 삼아 '1인분 이상의 성과'를 내는 사람을 찾고 싶기 때문 아닐까?
이제는 'AI를 써봤다'가 아니라, 'AI로 내 업무 시간을 얼마나 줄였고, 그 시간에 어떤 더 중요한 일을 했는지'를 증명하는 게 진짜 실력인 시대가 온 것 같다.