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어떤 사람이 있었다. 매일 아침 AI 뉴스 앱을 열었다. 점심엔 AI 챗봇에게 업무를 물었다. 저녁엔 AI가 추천한 영상을 봤다. 그는 자기가 정보를 잘 골라서 보는 똑똑한 사람이라고 생각했다. 그런데 이상한 일이 벌어졌다. 주변 … 보러가기

평균 연봉 4,500만원이라는데 직장인 80%는 그 아래다. “평균”이라는 숫자 하나가 현실을 가리고 있었다.정부 통계, AI 추천, 뉴스 속 숫자까지. 누가 만들었는지 따지면 전혀 다른 그림이 보인다.숫자를 읽는 힘이 없으면 AI 시대에 눈 뜨고 … 보러가기

AI는 “사실을 말하는 기계”가 아니라 “그럴듯한 문장을 만드는 확률 기계”인데, 대부분의 사람이 AI의 답을 100% 사실로 받아들이고 있다. 가짜 판례 제출, 암 오진, 투자 손실까지. 피해자들의 공통점은 “이 답이 맞을 확률은 얼마일까?”라는 질문을 … 보러가기

AI를 많이 쓸수록 뇌의 추론 연결성이 최대 55%까지 떨어지고, 본인은 오히려 더 똑똑해졌다고 착각한다는 연구 결과가 나왔다. 가장 취약한 건 17에서 25세 세대인데, 가장 많이 쓰고 있다. 같은 AI라도 “대신 해줘”가 아니라 “내 … 보러가기

2025년 미국 해고 120만 건 중 AI가 진짜 이유인 건 4.5%뿐이었다. 6000개 기업 경영진 80% 이상이 “AI가 고용에도 생산성에도 아무 영향 없었다”고 답했다. 그런데 같은 사람들이 2028년까지 175만 명 감원을 계획하고 있다. 기술의 … 보러가기

AI로 직원 700명을 자른 기업의 55%가 그 결정을 후회하고, 조용히 사람을 다시 뽑고 있었다.해고된 사람과 살아남은 사람의 차이는 학벌도 연차도 아니었고, 새로운 것을 빠르게 배우면서 낡은 것을 과감히 버리는 적응적 학습력이었다. 한국 직장인 … 보러가기

커뮤니케이션 능력, 이상한 격차가 포착되다 이야기는 하나의 숫자에서 시작됐다. OpenAI가 자사 ChatGPT Enterprise를 쓰는 100개 이상 기업의 데이터를 분석했다. 같은 회사, 같은 부서, 같은 AI 도구를 쓰는 직원들이었다. 조건은 동일했다. 그런데 상위 5% … 보러가기

요즘 AI가 일자리를 뺏는다는 뉴스가 쏟아지길래, 진짜 살아남은 사람들은 뭐가 달랐는지 궁금해서 데이터를 파봤다. 해고됐다가 다시 불려온 사람들, 95% 실패한 AI 프로젝트, 후회하는 기업들 이야기를 쭉 엮어보니까 결국 “협업 능력”이라는 단어가 자꾸 튀어나오더라고요. … 보러가기

“AI를 잘 쓰려면 뭘 배워야 하지?” 이 질문을 따라가다 보니 이상한 점을 발견했다. 사람들은 AI를 ‘어떻게 쓸까’에만 집중하고 있었다. 프롬프트 작성법, 좋은 AI 도구 추천, 업무 자동화 팁. 그런데 정작 AI 때문에 수십억 … 보러가기

의사결정력이라는 단어를 붙잡고 과거 사건들을 뒤져봤다. 불완전한 정보, 시간 압박, 불확실성. 이 세 조건이 겹치는 순간마다 누군가는 제국을 세웠고, 누군가는 역사에서 지워졌다. 그 갈림길을 쭉 따라가보니, 소름 끼치는 공통점 하나가 보이기 시작해 공유해본다. … 보러가기

왜 지금 “디지털 리터러시“가 이렇게 중요해졌는지 흐름이 보인다. 역사 속에서 똑같은 패턴이 반복됐다는 걸 알게 된다. 알고리즘과 AI가 나를 어떻게 조종하고 있는지 눈치채게 된다. 그리고 앞으로 뭘 준비해야 하는지 감이 잡힌다. 나는 AI를 … 보러가기

요즘 AI 관련 글 보면 다 개발 이야기다. 모델이 어쩌고. 파라미터가 어쩌고. 코딩이 어쩌고.근데 솔직히. 우리 대부분은 AI를 만드는 사람이 아니다. 쓰는 사람이다. 그래서 나는 좀 다른 관점으로 글을 쓴다. AI를 실생활에서 어떻게 … 보러가기