lunchmba 치열하게 일하는 직장인의 몸값을 높입니다. 헤드헌터 7년, 경영 작가 13년 https://brunch.co.kr/@@7Hbt 2019-05-05T07:50:57Z https://brunch.co.kr/@@7Hbt/132 2026-08-14T14:24:43Z 2026-08-14T14:06:03Z

개인 — 벌어지는 임금의 격차 컨설팅업체 PwC가 27개국에서 수집한 10억 건이 넘는 채용공고를 분석한 '글로벌 AI 일자리 바로미터' 보고서는 개인 차원에서 벌어지고 있는 격차를 숫자로 보여준다. AI 역량을 요구하는 일자리의 임금 프리미엄은 2024년 25%에서 2025년 57%, 2026년에는 62%까지 치솟았다. 불과 2년 사이 세 배 가까이 벌어

https://brunch.co.kr/@@7Hbt/131 2026-08-14T14:24:43Z 2026-08-14T14:05:28Z

AI는 가장 먼저 학교를 바꾸지 않았다. 일을 바꾸었다. 그리고 일이 바뀌자 교육이 뒤따라 바뀌기 시작했다. 과거 교육의 목표는 사회에 나가기 전에 필요한 지식을 미리 가르치는 것이었다. 학교에서 배우고, 대학에서 전공을 익히고, 회사에 들어가 일을 시작했다. 하지만 AI 시대에는 이 순서가 더 이상 성립하지 않는다. 학교에서 배운 지식은 몇 년 안에 낡을

https://brunch.co.kr/@@7Hbt/130 2026-08-14T14:24:43Z 2026-08-14T14:04:54Z

조직 — Airtable의 '리파운드' 노코드 데이터베이스 기업 에어테이블의 CEO 하위 리우는 2025년, "에어테이블이 망했다"는 근거 없는 트윗이 퍼진 것을 계기로 회사 전체를 다시 세우기로 했다. 그는 이를 '리파운드(refound)', 즉 지금 이 회사를 AI 네이티브로 처음부터 다시 창업한다면 어떤 모습일지 스스로에게 묻는 작업이라 불렀다. 그의

https://brunch.co.kr/@@7Hbt/129 2026-08-14T14:24:43Z 2026-08-14T14:04:22Z

앞서 조직 안의 솔로콘을 살펴보았다면, 이번 장에서는 조직 밖에서 솔로콘이 되는 경로를 살펴본다. 회사를 새로 만드는 창업, 회사 하나 없이 여러 제품을 운영하는 1인 기업, 오랜 전문성을 가진 채 AI로 그 전문성을 확장하는 전문가, 그리고 정해진 소속 없이 일감 단위로 일하는 프리랜서다. 이 네 가지는 서로 완전히 다른 삶의 형태처럼 보이지만, AI 시

https://brunch.co.kr/@@7Hbt/128 2026-08-14T14:24:43Z 2026-08-14T14:03:44Z

솔로콘이라고 하면 혼자 회사를 운영하는 창업자를 떠올리기 쉽다. 하지만 AI 시대에 가장 먼저 솔로콘이 등장하는 곳은 오히려 회사 안이다. AI 덕분에 한 사람이 예전보다 훨씬 넓은 범위의 일을 처리할 수 있게 되면서, 조직이 평가하는 기준도 조금씩 달라지고 있다. 같은 직급이라도 AI를 활용해 여러 사람의 역할을 해내는 사람은 더 큰 영향력을 갖기 시작했

https://brunch.co.kr/@@7Hbt/127 2026-08-14T14:24:42Z 2026-08-14T14:02:54Z

AI 시대에는 많이 아는 사람이 아니라, 더 빨리 배우는 사람이 경쟁력을 가진다. 새로운 모델은 몇 달 만에 바뀌고, 새로운 도구는 매주 등장한다. 어떤 기술도 오래 안전하지 않다. 그래서 이제 공부는 지식을 쌓는 일이 아니라, 자신을 계속 업데이트하는 일이 되었다. 흥미로운 점은 가장 앞서 있는 기업들도 같은 결론에 도달했다는 것이다. 그들은 직원들에게

https://brunch.co.kr/@@7Hbt/126 2026-08-14T14:24:42Z 2026-08-14T14:02:13Z

혼자 일하는 사람에게 가장 부족한 것은 능력이 아니다. 사람이다. 좋은 아이디어가 있어도 조사해줄 사람이 없고, 초안을 써줄 사람이 없고, 검토해줄 사람이 없다. 그래서 대부분의 1인 사업자는 자신이 가장 잘하는 일보다 가장 반복적인 일에 시간을 빼앗긴다. AI가 바꾼 것은 바로 이 지점이다. 이제는 사람을 고용하지 않아도 팀을 만들 수 있다. 조사하는 A

https://brunch.co.kr/@@7Hbt/125 2026-08-14T14:24:42Z 2026-08-14T14:01:17Z

AI는 누구나 콘텐츠를 만들고, 제품을 개발하고, 서비스를 운영할 수 있게 만들었다. 예전에는 이런 일을 하려면 팀이 필요했고, 회사가 필요했다. 이제는 한 사람도 상당 부분 해낼 수 있다. 많은 사람은 AI 시대에는 기술이 가장 중요한 경쟁력이 될 것이라고 생각한다. 그러나 실제로는 정반대의 일이 벌어지고 있다. AI가 글도 쓰고, 디자인도 만들고, 코드

https://brunch.co.kr/@@7Hbt/124 2026-08-14T14:24:42Z 2026-08-14T14:00:38Z

AI는 실행하지만 책임은 인간에게 남는다. 이 원칙은 코드를 병합하는 소프트웨어 개발자에게도, 보안 위협을 막는 엔지니어에게도, 트랙터를 모는 농부에게도, 환자를 진단하는 의사에게도 예외 없이 적용된다. 이번 장에서는 서로 완전히 다른 네 개의 영역에서, AI가 아무리 정교해져도 마지막 결정권과 책임만큼은 사람에게 남아 있다는 것을 확인한다. GitHub

https://brunch.co.kr/@@7Hbt/123 2026-08-14T14:24:42Z 2026-08-14T13:59:56Z

AI가 대부분의 실행을 대신하는 시대에, 인간의 역할은 무엇일까. 많은 사람은 여전히 '더 빨리 실행하는 능력'이라고 생각한다. 그러나 지금 가장 빠르게 AI를 도입하는 기업들은 정반대로 움직이고 있다. 실행보다 중요한 것은 실행이 흘러가는 구조를 설계하는 일이다. 조직을 운영하는 대기업부터 자동화 플랫폼, 그리고 혼자 일하는 프리랜서까지 모두 같은 방향으

https://brunch.co.kr/@@7Hbt/122 2026-08-14T14:24:42Z 2026-08-14T13:59:16Z

AI 시대에는 많이 아는 사람이 아니라, 더 빨리 배우고 그것을 자신의 일과 연결하는 사람이 경쟁력을 가진다. 새로운 AI 모델은 몇 달 만에 바뀌고, 새로운 도구는 매주 등장한다. 이런 시대에는 지식의 양보다 학습의 속도가 중요하다. 그리고 그 학습은 책을 읽는 데서 끝나지 않는다. 자신의 업무와 연결되는 순간 비로소 경쟁력이 된다. 가장 앞서 있는 AI

https://brunch.co.kr/@@7Hbt/121 2026-08-14T14:24:42Z 2026-08-14T13:58:29Z

좋은 AI는 좋은 질문에서 시작된다. 이는 막연한 격언이 아니라, 지금 가장 앞서 있는 AI 제품들이 실제로 설계된 방식이다. 코드를 짜는 AI든, 조사를 하는 AI든, 디자인을 만드는 AI든, 법률 문서를 검토하는 AI든—이들 모두 결과물을 내놓기 전에 질문을 정리하는 단계를 따로 두고 있다. Claude Code — 코드보다 계획이 먼저다 앤트로픽의

https://brunch.co.kr/@@7Hbt/120 2026-08-14T14:24:42Z 2026-08-14T13:57:48Z

문제를 먼저 정의한다 AI 코딩이 빠르게 발전하면서 흥미로운 변화가 하나 나타났다. 이제 개발자들은 AI가 코드를 얼마나 잘 짜는지보다, AI가 올바른 문제를 풀고 있는지를 더 중요하게 보기 시작했다. 이를 잘 보여주는 사례가 AI 코드 리뷰 기업 코드래빗(CodeRabbit)이다. 이 회사는 여러 클로드 모델을 활용한 에이전트 시스템을 운영하면서 의외의

https://brunch.co.kr/@@7Hbt/119 2026-08-14T14:24:42Z 2026-08-14T13:57:07Z

혼자지만 혼자가 아니다 혼자 일하는 사람과 솔로콘의 차이는 인원수가 아니라 '연결되어 있는가'에 있다. 과거의 1인 사업자나 프리랜서는 말 그대로 혼자였다. 자신이 가진 시간과 기술이 곧 사업의 한계였고, 그 한계를 넘어서려면 결국 사람을 채용하거나 외주를 맡겨야 했다. 반면 솔로콘은 물리적으로는 혼자 앉아 있어도, 여러 AI와 항상 연결된 상태로 일한다.

https://brunch.co.kr/@@7Hbt/118 2026-08-14T14:24:42Z 2026-08-14T13:56:10Z

솔로 유니콘에서 솔로콘으로 '솔로 유니콘(Solo Unicorn)'이라는 말이 실리콘밸리의 화두로 떠오른 계기는 오픈AI CEO 샘 올트먼의 한마디였다. 그는 레딧 공동창업자 알렉시스 오해니언과의 대화에서, 자신과 여러 테크 기업 CEO들이 "처음으로 기업가치 10억 달러를 넘는 1인 기업이 언제 등장할 것인가"를 두고 이야기한다고 말했다. AI의 발전으로

https://brunch.co.kr/@@7Hbt/117 2026-08-14T14:24:41Z 2026-08-14T13:54:50Z

AI Operator 가장 기본이 되는 단계는 AI 오퍼레이터다. 여기서 말하는 AI 오퍼레이터는 특정 기업이 사용하는 공식 직함이 아니라, AI에게 목표와 맥락을 제공하고 중간 결과를 확인하며, 필요할 때 방향을 수정해 원하는 결과를 만들어내는 사람을 가리킨다.이 단계의 핵심은 AI 도구를 자신의 실제 업무 안에 녹여내는 능력이다. 자신에게 주어진 하나의

https://brunch.co.kr/@@7Hbt/116 2026-08-14T14:24:41Z 2026-08-07T09:36:09Z

문제를 정의하는 사람 AI 시대에 가장 저평가된 능력을 하나만 꼽으라면, '좋은 답을 내는 능력'이 아니라 '좋은 질문을 던지는 능력'이다. 생성형 AI는 이미 어지간한 질문에는 그럴듯한 답을 순식간에 내놓는다. 그런데 이 사실이 역설적으로, 애초에 어떤 문제를 풀어야 하는지를 정확히 정의하는 능력의 가치를 훨씬 더 높여놓았다. 이유는 단순하다. AI에게

https://brunch.co.kr/@@7Hbt/115 2026-08-14T14:24:41Z 2026-08-07T09:34:15Z

스펙의 몰락 '스펙'이라는 말이 통용된 지 오래다. 학벌, 학점, 어학 점수, 자격증, 인턴 경력. 이 조합은 오랫동안 채용 시장에서 지원자를 줄 세우는 가장 강력한 잣대였다. 기업이 수백, 수천 명의 지원자를 빠르게 평가하려면 객관적으로 비교할 수 있는 기준이 필요했다. 어느 학교를 나왔는지, 학점은 얼마인지, 어떤 자격증을 취득했는지는 지원자의 능력을

https://brunch.co.kr/@@7Hbt/114 2026-08-14T14:24:41Z 2026-08-07T09:31:03Z

AX 인재 최근 몇 년 사이 한국 기업의 채용 공고와 인사 담당 임원들의 발언 속에 낯선 세 글자가 자주 등장하기 시작했다. 바로 'AX'다. 디지털 전환을 뜻하던 'DX(Digital Transformation)'가 업무를 디지털 방식으로 옮기는 것이었다면, AX는 'AI Transformation'의 줄임말로, AI를 업무 프로세스와 의사결정의 중심에

https://brunch.co.kr/@@7Hbt/113 2026-08-14T14:24:41Z 2026-08-07T09:29:48Z

대체되는 사람 먼저 냉정하게 인정해야 할 것이 있다. AI로 인해 실제로 일자리를 잃거나 위협받는 사람들이 분명히 존재한다는 사실이다. 이를 부정하는 것은 정직하지 않다. 클라나가 2024년 초 AI 어시스턴트로 상담원 700명분의 업무를 처리했다고 발표했을 때, 그 700명이라는 숫자 뒤에는 실제로 일자리를 잃었거나 재계약을 하지 못한 사람들이 있었다.