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결국 지금 내가 집중해야 할 건, 데이터 분석 능력을 키우는 것이다. 개발자님처럼 책을 몇십 권 사서 미친 듯이 공부해본 적이 있었나?없다. 지금까지 단편적으로 배우고, 실습하고, 조금씩 적용해보긴 했지만,그것만으로는 충분하지 않다는 걸 알고 있다. 진짜 내 것이 되려면, 깊이 있게 파고들어야 한다.한 번 제대로 다져놓으면, 이후에는 더 빠르게, 더 정교하게 문제를 해결할 수 있을 것이다. 흔들리지 않고, 꾸준히 학습하며 이 분야에서 나만의 시선을 뾰족하게 만들어가자.데이터를 다루는 능력이 곧 문제를 해결하는 능력이 될 것이고,그 능력이 나를 더 큰 기회로 이끌어줄 것이다.

예전에 한번 뤼튼이라는 AI 플랫폼을 몇 번 쓰다가 나는 주로 챗GPT를 사용했고, 유료 결제를 한 이후에는 뤼튼에는 거의 들어가지 않았다. 그러다 이 글을 읽고 오랜만에 뤼튼에 접속했다.예전과는 많이 달라진 모습이었다.메뉴 상단에는 ‘캐릭터 챗’이 자리 잡고 있었고, ‘자동완성’ 메뉴에는 레포트, 자기소개서, PPT 초안 등 다양한 항목들이 세분화되어 있었다. 뤼튼이 한국인이 만든 서비스라는 사실에 놀랐다. 그리고 그 창업자가 20대 젊은 청년이라는 사실에 한번 더 놀랐다. GPT를 처음 접하고, 그것이 우리 시대의 전기이자 인터넷과 같다는 걸 깨닫자마자곧바로 행동으로 옮겨 서비스를 만들어낸 추진력.그 빠른 인식과 즉각적인 실행력이 내가 배워야 할 점이라고 느꼈다. 후츠파 정신.뻔뻔할 정도로 당돌하고,..

웹 1.0은 기업이나 회사가 콘텐츠를 제공하던 시대였다.웹 2.0은 사용자가 직접 콘텐츠를 제작하지만, 그 소유권은 플랫폼에 귀속되는 구조였다.반면, 웹 3.0은 사용자가 콘텐츠를 제작하고 그 소유권 역시 제작자에게 돌아가는 시대다. 웹 3.0은 글로벌한 무대를 배경으로, 프리랜서가 아닌 '프리워커'의 개념이 중심이 된다. 누군가 시켜서가 아니라, 내가 주체적으로 좋아하는 일을 하고 거기에 대한 보상을 직접 받는 시스템이다. 결국, 세상은 점점 더 '자신의 행복을 추구하는 시대'로 나아갈 것이다. 여기서 중요한 것은 NFT나 블록체인 같은 기술 그 자체가 아니라, 그것을 가능하게 만드는 '영감'이다. 기술은 도구에 불과하며, 이를 활용해 새로운 가치를 창출하고 삶의 방향성을 설정하는 것이 진정한 도전이자..

AI 시대가 도래하면서, 내 일자리를 뺏길까 두려워하기보다는AI를 활용해 기존 업무의 소요시간을 단축시키고,남게 된 시간을 새로운 일로 채워나갈 수 있다. 이것은 단순히 기술에 적응하는 것을 넘어,나의 일상을 새롭게 디자인할 수 있는 기회이다. AI를 잘 활용하는 사람이 결국 더 많은 기회를 얻게 될 것이다.그래서 나도 AI를 활용하는 방법을 꾸준히 배우고,이를 통해 내 삶의 영역을 더 넓혀나가야 되겠다.

예를 들어, 요즘 ‘인센스’가 뜨고 있다면,‘인센스가 왜 뜨는가?’라는 맥락과 이유를 살펴보는 것이 중요하다.단순히 인센스가 인기라는 사실에만 집중하는 것이 아니라,그것이 떠오르게 된 사회적, 문화적, 또는 심리적 배경을 이해해야 하는 것이 중요하다.  최근 요아정이 주목받고 있다고 할 때,나는 그저 '요아정' 이라는 트렌드의 결과물에만 집중했다. 왜 요아정이라는 요소가 뜨고 있는지,그 배경과 맥락을 고민해보지 않았다.  앞으로는 어떤 트렌드를 마주할 때 그저 눈앞에 보이는 현상만 관찰하지 않고,그것이 왜 떠오르게 되었는지를 곰곰이 생각해봐야겠다. 나아가, 그러한 맥락을 내 일상과 비즈니스에 어떻게 연결할 수 있을지 고민하면 좋을 것 같다.  트렌드를 단순히 결과물로 소비하는 것이 아니라,그 흐름을 이야..

AI가 앞으로 얼마나 더 혁신을 이루게 될지 기대되는 한편, 한편으로는 두려운 마음도 든다. AI와 인간의 가장 큰 차이는 AI는 스스로 무언가를 궁금해하지 못한다는 점이다. 인간은 자신이 무엇을 알고, 무엇을 모르는지 메타인지적으로 파악하고 질문을 던진다. 그래서 메타인지는 매우 중요한 능력이며, 이를 키우기 위해서는 누군가를 가르치거나 설명하는 경험이 큰 도움이 된다. 또한, AI는 데이터를 기반으로 귀납적 추론을 통해 결론을 도출하지만, 인간은 가설을 세우고 질문하며, 이를 통해 연역적 추론과 유비적 추론을 활용한다. 이 차이는 AI와 인간의 역할을 명확히 구분 짓는 중요한 지점이다. AI는 축적된 데이터를 활용하는 데 강점이 있지만, 데이터가 없는 영역, 즉 아무도 시도해보지 않은 새로운 영역은 ..