챗GPT 프롬프트 백날 외워도 소용없는 이유 (ft. 하위 80%의 착각)

1. 수업전에 나와 후의 나의 차이

구분	수업 듣기 전의 나 (솔직히 이랬음)	수업 듣고 난 뒤의 나 (눈이 번쩍!)
AI를 보는 눈	"그냥 좀 똑똑한 검색창 아냐?" 숙제나 요약 대신 해주는 비서 아님?	AI는 내가 쓰는 방법에 따라 내 능력을 100배나 키워주는 슈퍼 비서였음.
관심사	"프롬프트 뭐라 써야 돼?" 기술적인 ‘방법(How)'에만 집착.	"내가 진짜 해결하려는 게 뭐지?" '질문의 본질(Why)' 을 정의하는 게 훨씬 중요.
일하는 방식	남들 하는 대로, 시키는 대로 관성적으로 일함. (영혼 가출)	기존의 내 습관을 버리는 ‘Unlearn'이 필요! 비판적으로 생각하고 나만의 답을 찾아야 함.

 

 

2. 오늘 배운것중 충격적인 부분 3개 (불안, 오해)

강연 듣다가 소름 돋았던 부분 딱 3개만 꼽아볼게. 정신 바짝 차려야겠더라...

1. AI 쓴다고 다 대박 나는 거 아님 (도구에 속지 마!)

기업들이 돈 들여서 AI 도입해도 실제로 돈 번 데가 거의 없대. 왜 그런 줄 알아? '이걸 왜 쓰는지' 고민 없이 그냥 남들 다 하니까 따라 해서 그렇대. 도구는 도구일 뿐, 결국 '문제 정의'를 제대로 못 하면 비싼 장난감일 뿐이라는 거지.

2. 하위 80%는 대체되고, 상위 20%가 100인분을 한다 (무서운 실화) AI가 우리 일자리를 다 뺏는 게 아니라, '생각 안 하는 80%'의 일자리를 뺏어서 'AI 잘 다루는 20%'한테 몰아주는 구조래.

1인분 하기도 벅찬데, 누군가는 AI로 100인분을 해낸다니... 진짜 '문제 정의력' 없으면 도태되겠다 싶어서 좀 무섭더라.

3. AI는 내 멍청함을 비추는 거울 (뼈 때리는 팩폭) AI한테 질문을 이상하게 던지면, AI는 그 틀린 논리를 아주 그럴싸하게 증폭시켜서 보여준대. 한마디로 내가 바보 같은 질문을 하면 AI는 '가장 완벽한 바보 같은 답'을 내놓는 거지.

결국 내 비판적 사고가 없으면 AI가 주는 거짓 정보에 속아서 삽질만 할 수도 있다는 사실!

✨ 결론: 이제 '어떤 툴을 쓰느냐'가 아닌 ‘어떤 질문을 던질 것인가'가 우리의 진짜 실력이 될 것 같아.

3. 실습 때 했던 내용들 및 스크린샷등(오늘 다이어그램등 만든것)

실습 ) 시작 전에 스스로에게 답해보기

→ 내 일에서 “당연한 것”은 무엇인가? (매일 하는 일 중, 정말 그렇게 해야만 하나요?) : 우리에게 더 좋은 선택이 무엇인지 아는데 왜 그 선택을 하지 못하지? / 냉장고에 있는 식재료를 왜 까먹지?

→ 나는 어떤 문제를 풀고 있는가? (무엇을 풀 것인가?) : 목표는 있지만 실행이 어려운 사람들을 위해 동기부여 해주는 / 냉장고 식재료 까먹지 않게 해주는

→ 03 나는 왜 AI를 배우려 하는가? (불안해서, 유행이라?)

창업을 하고 싶다는 생각과 내가 생각한 것을 만들고 싶은데 방법을 몰라서

실습 ) AI 시대 일잘러는 이런 사람입니다. 특성 01 당연함을 문제로 재정의한다 "이거 원래 이렇게 하는 거야"를 의심합니다. 매일 하는 일에서 "왜 이걸?"이라는 질문이 나오는 사람. 특성 02 굳이 다른 방법으로 풀어본다 남들이 가는 길 말고, "한 번 더 다른 길"을 시도하는 사람. 시간이 오래 걸려도 다른 방식으로 접근. 특성 03 언제나 더 나은 결과를 기대하는 배고픔 "이 정도면 됐지"가 없습니다. 결과물에 만족하지 않는 결핍이 다음 시도를 만듭니다.

생각해볼 지점 / 위 3가지 중 내가 가장 약한 한 가지는 무엇인가요? : 특성 2번, 왜 이렇게 하지라는 생각과, 더 더 좋은 방법으로 찾아보고 해결하려고 하는 노력까지는 하는데 오래 걸리거나 막히면 끝까지 붙잡고 나아가는 힘이 없는 거 같습니다

실습 ) 생각해볼 3가지

• 지난주 내가 푼 가장 큰 문제 — 진짜 문제였나, 표면 요청이었나? Ai리더 교육을 지금 수강하는 게 맞는 것일까? 표면 : 내일배움카드로 다른 자격증을 취득하고 이 수업을 나중에 듣는게 더 좋을 거 같다. → 수업 결과에 대한 불확실성으로 불안함. 진짜 문제 : 수업을 통해 내가 얻어갈 것에 대한 목표와 확신이 없었음.
• 내가 매일 풀고 있는 문제는 누가 정의해준 문제인가? 내가 내 스스로 정의한 문제이다.
• 같은 일을 5가지 다른 방식으로 정의해본 적 있나? 없다.

실습 ) 내 일에서 진짜 문제 찾아보기 실습

STEP 1 · 표면 · 내가 매주 가장 많은 시간을 쓰는 업무를 한 줄로 적기. 예: "매일 메일 정리하기" : 체중 감량을 위해 제미나이에게 식단과 운동 계획 물어보기

STEP 2 · WHY 1 · "왜 이걸 해야 하지?" → 1차 답. 예: "중요 메일을 놓치지 않으려고" : 그냥 감량하는 것은 의미가 없으니까 STEP 3 · WHY 2 · "왜 그게 중요해?" → 더 깊이. 예: "고객 응답이 늦으면 신뢰를 잃으니까" : 건강하고 예쁜 몸을 만들기 위해서 STEP 4 · WHY 3 · "그럼 진짜 문제는?" → 본질. 예: "고객 신뢰 = 응답 속도가 아니라 '들었다는 느낌'" : 건강하게 체중감량하기 STEP 5 : 재정의 · 진짜 문제로 다시 쓰기. 예: "'AI로 24시간 1차 응대 + 사람이 진짜 응답' 시스템 만들기” : AI를 통해서 건강하게 체중 감량을 하기 위해 관련 논문들을 찾아 학습시키고 그를 바탕으로 계획을 세운다.

 

실습 ) 사고력 실습

Q 01 · 의심 / 내가 마지막으로 가장 강한 믿음을 의심해본 게 언제인가? (예시1. 지금의 시대에 사고력이 중요하다고 생각하는 믿음이 있는데 그게 진짜일까? 사고력보다 행동력이 더 중요한 거 아닐까?) : 행복한 사람은 사랑받는 사람이다.

Q 02 · 문제 정의 / 지금 풀고 있는 그 문제, 정말 맞는 문제인가? : 혼자 있어서 행복한 사람도 있는데 그럼 그 사람들은 사랑을 받고 있는가?

Q 03 · 대체 가치 / AI가 내 일을 다 한다면, 나는 무엇을 할 것인가? : 문제를 관찰하고 문제를 찾는 일

Q 04 · 사고 모드 / 지금 시스템 1인가, 시스템 2인가? : 1 시스템

Q 05 · 변화의 증거 / 10년 전 "절대 안 바뀐다"고 믿은 것 중 지금 바뀐 것은? 내 마음

Q 06 · 역할 정의 / AI에게 시키는 그 일, 왜 '내'가 직접 했어야 했는지 설명할 수 있나? : 네. 다이어트 식단과 운동 계획을 세우는 것은 감량만을 위한 목표가 아니라 건강하고 예쁜 몸을 만드는 것이기 때문에 그 목표에 맞는 계획을 세울 수 있도록 설계해야하기에 내가 했어야 했다고 생각

Q 07 · 알고리즘 자각 / 내 생각 중 얼마가 실은 알고리즘이 만든 것인가? : 많은 부분이 AI가 이야기 해주는 것을 바탕으로 생각하고 있는 것 같다.

Q 08 · 인정의 용기 / 마지막으로 "내가 틀렸다"고 말한 게 언제인가? : 최근이다.

Q 09 · 지식 반감기 / 내가 가장 잘 안다는 분야에서, 지금도 유효한 지식은 몇 %인가? : 30프로인 거 같다.

Q 10 · 고유 가치 / AI가 나를 대체할 수 없는 이유 10개를 쓸 수 있나? : 못 쓰겠다.

1. 문제를 관찰하는 것
2. 세상을 삐딱하게 보는 것
3. 질문할 수 있는 것
4. 의심하는 것

지금의 나로서는 이게 최선...

 

실습 ) 재학습 관련 질문, 생각해볼 3가지
"운전 잘하던 어른이 내비를 못 쓰는 이유" : 30년 운전 경력자가 "지도 보면서 가는 법"을 너무 잘 알아서 내비 신뢰를 못 합니다. 새 방식을 배우려면 옛 방식의 자부심을 먼저 내려놔야 해요. 이게 재학습의 어려움.

 

> 내가 "옛 방식이 정답" 이라며 고집하는 것은? : 앱 만드는 것은 개발자만 할 수 있는 것

> 최근 1년, 내가 "틀렸다"고 인정한 적 있나? (공식적으로) : 일반인도 바이브 코딩이라는 걸 하면서 어플을 만들고 게임을 만드는 것을 보면서 하면서 내 생각이 잘 못 되었다고 인정

> 내가 가장 잘 안다고 자부하는 분야 — 5년 전과 지금 같은가? : 서비스, 비슷한 것 같다.

실습 ) 퍼플렉시티

실습 ) 넵킨