[목 차]
저자의 말
[PART 1] 당신이 생성형 AI를 잘 못 쓰는 이유
Chapter 1 AI 상용화 원년이 밝았다: DX를 넘어 AX로
:: 모든 산업에 스며드는 인공지능, 지능형 자동화의 확장
:: AI가 비즈니스에 불러오는 변화
Chapter 2 우리는 실제로 AI를 얼마나 쓸까?
:: AI, 이미 직장 내에 자리 잡았다
:: 우리나라는 어떨까?
:: 인간이 AI를 어려워하는 이유
:: AI에게 잡아먹히지 않으려면
[PART 2] 우리는 AI에게 무엇을 이야기해야 하는가
Chapter 1 결국 AI는 인간의 지시로 움직인다
:: 질문하는 인간, 호모 프롬프트
:: ‘무엇’을 ‘어떻게’ 질문할까? 좋은 질문을 하기 위한 질문의 방법들
Chapter 2 질문이 곧 경쟁력이다
:: 프롬프트 작성 A to Z: 프롬프트 테크닉
:: AI에게 맥락을 주는 퓨샷(Few-Shot) 테크닉
:: 데이터 구조화의 힌트, 생각 생성(Thought Generation) 테크닉
:: 머리를 모아보자, 앙상블(Ensembling) 테크닉
:: 셀프 반성의 시간, 자기 비판(Self-Criticism) 테크닉
:: 생각의 해부학, 분해(Decomposition) 테크닉
:: 최소-최대 프롬프팅(Least-to-Most Prompting
:: 생각 나무(ToT, Tree-of-Thought
:: 직관적인 프롬프트 문법으로 질문력 업그레이드 하기
[PART 3] AI 워커스 트랜스포머, 일잘러로 레벨업!
Chapter 1 AI 인사이트로 전략 터보 달기, 기획/전략 직군
:: 시장 분석 능력 UP, 전략 예지력 높이기
:: 아이디어 제너레이터, AI로 신사업 기획 뚝딱
:: 단계별로 차근차근, 사업계획서 작성 뽀개기
Chapter 2 타깃 고객 저격하는 마케터 되기, 마케팅/영업 직군
:: 타깃 고객 저격하는 마케팅 전략 비법
:: AI 카피라이터와 콜라보, 광고 크리에이티브의 신세계
:: 언론 대응도 문제없지, 미디어 대응 전략 수립
Chapter 3 AI비서와 함께 업무 효율 200% 높이기, 경영지원 직군
:: 채용 계획 수립부터 면접 질문까지, AI로 리크루팅
:: 사규 및 매뉴얼 작성, 단계별로 접근하는 AI컴플라이언스
:: 행사 및 이벤트 기획, 효율적으로 붐업하기
Chapter 4 개발자의 코딩 네비게이터, 개발/데이터 직군
:: 데이터로 인사이트 찾기! 전처리부터 분석까지
:: 사진 한 장으로 코딩하기
:: 코드 리뷰는 AI에게 맡기고 개발에 집중하기
Chapter 5 1인 크리에이터와 AI, 환상의 파트너십
:: 아이디어가 마르면 AI PD와 상의하세요
:: 섬네일부터 콘텐츠까지, AI 마케터와 함께 성장하기
:: 팬 반응 분석, 통계 전문가 AI에게 맡겨줘요
[PART 4] AI와 함께 살아가기, 당신의 미래 지침서
Chapter 1 AI와 함께 살아가기, 이것만 알면 두렵지 않아요
:: AI는 도구, 주인공은 나
:: AI 시대에 더욱 중요한 윤리 의식
Chapter 2 포스트 휴먼 시대를 위한 버킷리스트, 지금 준비할 것들
:: 인간다움의 재정의
:: 공존과 경쟁의 딜레마
:: 결국 생각하는 능력, 기획력이 중요하다
:: AI 시대, 인간다움을 위한 5가지 질문
[본 문]
우리가 해야 할 일은 AI를 두려워하거나 회피하는 것이 아니라, AI와 함께 일하는 법을 배우는 것입니다. AI의 힘을 이해하고, 그 힘을 업무에 활용할 줄 알아야 합니다. 그것이 바로 ‘AI 워커스’의 자세입니다. 이 책 『AI 워커스』는 여러분이 그런 AI 워커스로 거듭나는 데 필요한 것들을 담고 있습니다. __저자의 말: 김덕진 4쪽
마이크로소프트와 링크드인의 조사에 따르면, 글로벌 시장에서 이미 AI는 직장 내에 조금씩 자리 잡고 있음을 알 수 있습니다. 31개국 약 3만 1천 명을 대상으로 조사를 한 결과, 75%의 사람들이 이미 업무에 AI를 활용하고 있다고 응답했습니다. 더욱 놀라운 것은, 이 중 46%의 사람들은 불과 6개월 사이에 AI를 도입했다는 것입니다. 이 추세로 진행된다면, 거의 모든 직장에서 AI의 활용이 필수 기술로 자리 잡고 있다고 보아도 무리가 아닌 것 같습니다. __1부 2장 우리는 실제로 AI를 얼마나 쓸까? 31~32쪽
생성형 AI에 대해 큰 기대를 가지고 있다가 막상 질문을 해보면 황당하거나 기대 이하의 결과물을 받아볼 때가 많습니다. 생성형 AI는 거짓말말 한다, AI라고 해서 기대했더니 별것 아니었다 등의 반응을 심심찮게 접할 수 있죠. 결국 하나하나 인간이 검토하고 수정해야 한다며 생성형 AI는 그냥 흥미 수준에서 쓰면 된다고 하는 사람들도 있습니다. 그러나 프롬프트 엔지니어링 기법을 이해하고 정확한 프롬프트를 작성한다면, 생성형 AI는 기대만큼 좋은 결과물을 도출할 수 있습니다. __2부 1장 결국 AI는 인간의 지시로 움직인다 49쪽
영어를 처음 배울 때 익혔던 문장, 기억하시나요? I am a boy. 아마 대부분 이 문장을 바탕으로 영어를 시작할 겁니다. 여기에서 I는 주어, am은 동사, a boy는 보어입니다. She teaches AI. 여기에서는 She가 주어, teaches가 동사, AI가 목적어가 됩니다. 영어를 배우면서 각각의 문장 구성 요소들을 기반으로 문법을 배웠던 기억이 있을 겁니다. 갑자기 웬 영어 공부냐고요? 프롬프트를 잘 쓰고 싶다면, 영어 문법을 익히듯 프롬프트 문법을 익히면 되기 때문입니다. __2부 2장 질문이 곧 경쟁력이다 71쪽
AI를 도구로 인식하고 인간 주도의 활용 원칙을 세웠다면, 이제 필요한 것은 AI에 대한 이해력, 즉 AI 리터러시를 높이는 것입니다. AI 리터러시란 AI 기술의 기본 개념과 작동 원리를 이해하고, 이를 실제 상황에 적절히 활용할 수 있는 능력을 말합니다. 특히 윤리적인 태도를 견지하면서 AI에 대해 비판적으로 평가하고 활용할 수 있는 것을 의미합니다. __4부 1장 AI시대, 이것만 알면 두렵지 않아요 207쪽
AI와 인간은 근본적으로 다른 존재입니다. AI는 데이터를 기반으로 패턴을 인식하고 결과를 도출하는 데 탁월하지만, 인간은 직관, 창의성, 감정, 윤리적 판단 등 복잡하고 맥락 의존적인 영역에서 강점을 보입니다. 복잡한 맥락을 이해하고 다양한 요소를 통합적으로 고려하는 인간의 능력은 AI가 아직 완벽히 모방하기 어려운 능력입니다. __4부 2장 포스트 휴먼 시대를 위한 버킷리스트, 지금 준비할 것들 224쪽
“일 잘하는 방식이 완전히 뒤집어졌다!”
〈김미경TV〉 〈손에 잡히는 경제〉 〈언더스탠딩〉 AI 전문 방송 섭외 1순위!
독보적 AI트렌드커뮤니케이터 김덕진 소장의 회사에서 바로 써먹는 AI 활용 전략
옆 팀 신입사원이 나보다 빨리 퇴근하는 이유
챗GPT 광풍은 어느 정도 잠잠해졌다. 직장인이라면 분명 AI를 활용해 생산성을 향상할 방법을 연구해 보라는 회사 지시를 들었을 것이다. 하지만 대부분 업무에서의 AI 활용은 시기상조라는 결론이 나왔다. 하지만 과연 그럴까? 마이크로소프트와 링크드인의 조사에 따르면, 글로벌 시장에서 이미 AI는 직장 내에 조금씩 자리 잡고 있다. 31개국 약 3만 1천 명을 대상으로 조사를 한 결과, 75%의 사람들이 이미 업무에 AI를 활용하고 있다고 응답했다. 더욱 놀라운 것은, 이 중 46%의 사람들은 불과 6개월 사이에 AI를 도입했다는 것이다. 그렇다면 이렇게 새로운 기술을 적극적으로 도입하는 것은 디지털 네이티브라고 불리는 어린 세대일까? 아니다. 실제로 AI 기술에 주목하고 있는 건 Z세대만이 아니다. Z세대와 밀레니얼의 사용 비중이 높지만, X세대로 분류되는 40대 중반부터 50대 후반 이상에서도 생성형 AI를 업무에 사용하고 있다.
하지만 한국 직장에서의 AI 사용률은 높지 않다. KISDI에서 2024년 4월에 발간한 보고서에 따르면, 최근 3개월 내에 생성형 AI를 사용해봤다고 응답한 사람들은 39.8%에 불과했다. 앞서 살펴본 글로벌 시장에서의 활용도에 비하면 아주 낮은 수준이다. 어떤 용도로 생성형 AI를 사용하느냐고 묻는 질문에는 업무를 위해 활용한다는 응답(47.1%)보다 단순 호기심(64.3%)이 가장 높았다.
업무 효율을 높이는 생성형 AI
한국인이 AI를 어려워하는 이유는 바로 “질문해야 한다”라는 점이다. 특히 생성형 AI의 핵심은 ‘질문 능력’이다. 이용자는 생성형 AI에게 익숙한 방식으로 질문을 하고 답변을 받으며 의사소통을 이어나가야 한다. 그러나 질문하기를 두려워하는 우리의 교육 시스템은 생성형 AI의 이용에 부정적 영향을 끼친다. 아직은 이런 질문 방식을 교육하는 시스템이 제대로 구축되지 않아, 한국인이 생성형 AI 활용에 뒤처진다는 평가를 받게 되는 것으로 보인다.
결국 AI를 통한 생산성 향상은 AI에게 어떻게, 무엇을 질문할지에 달려있다. AI는 질문자의 능력에 따라 시장조사 같은 단순 데이터 수집부터, 사업 계획 제시처럼 창의적 활동까지 모두 할 수 있는 아주 매력적인 도구다. 하지만 업무에 바쁜 직장인이 익숙해질 시간도 없이 기술은 앞서 나가고, 회사에서는 생산성 향상만 독촉한다.
읽고 바로 써먹을 수 있는 최고의 AI 업무 참고서
이런 어려움을 알고 있는 저자는 실무자들이 바로바로 적용해 업무에 써먹을 수 있게 기획/전략, 마케팅/영업, 경영지원, 개발/데이터, 1인 크리에이터로 직군을 분리하고 각 직군이 활용할 수 있는 실제 입력-출력 화면을 수록했다. 독자는 프롬프트를 업무에 바로 적