[세미나 후기] AI 시대의 배움과 성장: 무엇을 배우고 어떻게 가르쳐야 하는가?

지난 9월 23일 저녁, 창발에서 마련한 특별 온라인 세미나 "AI 시대의 배움과 성장: 무엇을 배우고 어떻게 가르쳐야 하는가?"가 Google Meet을 통해 진행되었습니다.

하루가 다르게 변하는 AI 시대 속에서 "앞으로 무엇을 준비해야 할까?", "내 커리어는 안전할까?", "우리 아이에게는 무엇을 가르쳐야 할까?"라는 고민, 다들 한 번쯤 해보셨을 텐데요. 이번 세미나는 실리콘밸리 현장에서 교육과 기술, 사람을 깊이 관찰해 오신 두 분의 연사를 모시고, 냉철한 데이터 기반의 현실 진단부터 따뜻한 위로와 실천적인 성장 솔루션까지 함께 나눈 뜻깊은 시간이었습니다.

평일 늦은 저녁 시간임에도 많은 참가자분들이 함께해 주셨고, 실시간 채팅과 Slido를 통해 뜨거운 질문과 깊은 공감을 보내주셨던 그 현장의 핵심 내용을 정리해 전해드립니다.

🎤 발표자 소개

• 한기용 (Keeyong Han) 님: 실리콘밸리 테크 리더이자 AI 커리어 & 미래 교육 멘토, 산호세 주립대 데이터 엔지니어링 석사과정 겸임 교수

• 로리 킴 (Lori Kim) 님: 마이크로소프트 고객 성공 수석 매니저(Senior CSAM)이자 재미한인정신건강협회(KAWA), Administer Justice 이사 및 교육·멘탈 헬스 리더

  
  

🔍 SESSION 1 · 한기용 교수님 — 데이터로 보는 채용 현실과 생존 전략

한기용 교수님은 산호세 주립대 강단에서 학생들을 지도하며 겪은 생생한 경험과 실리콘밸리 채용 데이터를 바탕으로 강연의 포문을 열어주셨습니다.

1. 전공과 학벌이 주는 안전지대는 사라졌다

• 과거 문과생 구직난 속에서 코딩 부트캠프를 거쳐 개발자로 전향하던 흐름이 있었으나, 2010년 이후 컴퓨터 사이언스(CS) 전공자가 급증하며 인력 공급 과잉이 발생했습니다.

• 최근 미국 주요 대학에서는 CS 전공자 수가 감소세로 돌아섰고, 피지컬 AI 부상과 함께 기계공학 등으로 학생들이 이동하는 흐름도 관찰되고 있습니다.

• 전공이나 학벌 타이틀만으로 고용 안전성을 보장받는 시대는 완전히 끝났다는 점을 분명히 짚어주셨습니다.

2. 채용 데이터가 말해주는 현실

• 구인구직 플랫폼 인디드(Indeed) 데이터를 보면, 팬데믹 기간 급등했던 소프트웨어 개발자 채용 공고는 2020년 1월 기준점 대비 약 23% 감소한 77% 수준에 머물러 있습니다.

• 2026년 기준 전 세계 대량 해고가 12만 9천 건(미국만 10만 건 이상)에 달할 정도로 레이오프 한파가 지속되고 있습니다.

• 스탠퍼드 리포트에 따르면, 청년층(22~25세) 내에서도 AI 대체 가능 직군과 보완 직군 간 고용률 격차가 최대 19%까지 벌어지고 있습니다. 지식을 단순히 아는 것은 쉬워졌지만, 실질적인 경험의 가치는 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
  

3. 상향 평준화된 이력서와 사라진 변별력

• 대학가에서도 과제나 발표 슬라이드를 만들 때 모든 학생이 AI를 활용하면서, 제출물만으로는 학생의 역량을 평가하기 어려워졌습니다.

• 구직자들 역시 AI로 이력서를 편집·지원하다 보니 이력서가 상향 평준화되었고, 기존의 서류 중심 채용 방식은 사실상 붕괴했습니다.

• 학점에만 매달리지 말고 해커톤 참가나 사이드 프로젝트처럼 밖으로 나가 사람을 만나고, 실무 역량을 라이브로 증명해야 기회가 열립니다.
  

4. 오너십과 스토리텔링, 그리고 커리어 정글짐

• 주니어 채용 규모가 줄어들면서, 기업은 신입에게도 갈등 해결, 의사소통, 오너십 같은 시니어급 소프트 스킬을 요구하고 있습니다.

• 이력서는 단순 기술 목록 나열이 아니라, "어떤 문제를 왜 풀었고, 어떤 의사결정과 액션을 통해 결과를 냈는지"를 보여주는 스토리텔링과 압축적인 구성(Less is more)이 중요합니다.

• AI 프로덕트 엔지니어, FDE(Forward Deployed Engineer), GTM 엔지니어처럼 기획부터 실행, 고객 접점까지의 거리를 좁히는 융합형 인재가 각광받고 있습니다.

• 사다리가 아닌 커리어 정글짐 시대에는 안전한 선택이란 존재하지 않으므로, 불확실성을 감당하며 건강한 몸과 마음으로 현재에 집중하는 꾸준함이 필요합니다.

  
  

🌱 SESSION 2 · 로리 킴 님 — 흔들리지 않는 마음과 함께 배우는 힘

두 번째 세션에서는 로리 킴 님이 테크 기업 현직자, 일하는 엄마, 비영리 커뮤니티 리더로서 겪은 경험과 배움을 통해 깊은 울림과 회복의 메시지를 전해주셨습니다.

1. 완벽주의라는 갑옷과 정체성의 재발견

• 어린 시절 낯선 환경에 적응하기 위해 완벽주의를 갑옷처럼 입고 성과를 쫓았지만, 성과에만 의존하는 삶은 필연적으로 번아웃을 부릅니다.

• 예기치 못한 레이오프를 마주하며 겪었던 혼란을 솔직하게 나누며, "직업과 성과는 내가 하는 소중한 일일 뿐, 내 존재 전체는 아니다"라는 깊은 성찰을 공유해 주셨습니다.

• 몸과 마음에 보내는 신호가 아직 가벼운 '깃털'일 때 멈추어 스스로를 돌보아야 하며, 번아웃이라는 무거운 벽돌이 날아올 때까지 자신을 몰아붙이지 말아야 합니다.
  

2. 하이 퍼포머의 세 기둥: 성공, 회복, 기여

• 진정한 고성과(High Performance)를 유지하려면 단기적 성공뿐만 아니라 '회복'과 '기여'가 반드시 함께 가야 합니다.

• 회복은 성공의 반대가 아니라 내일을 위한 원동력이며, 커뮤니티 봉사와 나눔을 통해 배운 것을 순환시킬 때 건강한 성장이 완성됩니다.

• 단순한 수동적 소비자(Consumer)에 머무르지 않고, 삶을 주도하는 창조자이자 투자자(Creator/Investor) 마인드셋으로 나아가야 합니다.
  

3. AI 시대, 인간만의 고유한 가치

• PC, 인터넷, 모바일·클라우드를 거쳐 AI가 도래한 지금, AI는 '생각의 인터페이스' 역할을 하고 있습니다.

• 초안 작성이나 반복 루틴 업무 등 AI가 잘하는 일의 비용은 점차 내려갑니다.

• 반면 문제를 정의하는 날카로운 질문, 맥락에 대한 깊은 이해, 결과물을 평가하는 판단력, 고객 공감과 책임감 등 인간 고유의 역량은 그 가치가 더욱 높아집니다.
  

4. 영재 교육과 비계 설정(Scaffolding)

• 신경다양성(Neurodiversity)과 2E(Twice-Exceptional) 관점에서, 아이들을 대할 때 "왜 평균처럼 못하지?"가 아니라 "무엇이 이 아이를 가로막고 있는가?"를 먼저 들여다보아야 합니다.

• AI 교육 원칙으로 '비계 설정(Scaffolding)'을 제시하셨습니다. AI를 무조건 금지하거나 무작정 맡기지 말고, ① 도구를 켜기 전 자기 생각과 가설을 먼저 말하게 하고, ② 서로 다른 두 개의 답변을 비교·검증하게 하며, ③ 최종 선택을 자기 말로 설명하고 책임지도록 돕는 훈련이 필요합니다.

5. 에너지 관리와 내일 실천할 세 가지

• 한정된 시간을 쪼개는 시간 관리보다 집중, 회복, 연결의 균형을 맞추는 에너지 관리가 핵심입니다.

• 내가 통제할 수 있는 것에 집중하는 ABC 원칙(태도 Attitude, 행동 Behavior, 결단 Commitment)을 품고, 뒤처질까 두려워하는 FOMO 대신 놓쳐도 괜찮은 것들을 편안히 놓아주는 JOMO(Joy of Missing Out)를 실천해야 합니다.

• 내일부터 시작할 3가지 작은 실천:

  • 하나를 과감히 내려놓기 (모든 툴과 정보를 다 쫓지 않기)

  • 실제 문제 하나를 정해 30분 동안 작은 AI 실험 해보기

  • 배운 것을 한 사람과 나누기
    

마지막으로 강연 끝에 로리킴님께서 공유해주신 추천 도서 목록입니다.

💬 라이브 Q&A 하이라이트

강연 후 이어진 라이브 Q&A에서는 사전 질문과 현장 참여자분들의 현실적인 고민들이 폭넓게 다루어졌습니다.

Q. 변화와 불확실성이 본능적으로 불편한 사람은 어떻게 적응해야 할까요?

• 한기용 교수님: "매일 내가 하는 일에 AI를 직접 써보는 것이 첫걸음입니다. 단, 최종 판단과 책임은 사람이 져야 합니다. 오늘 쓰는 AI가 우리가 앞으로 쓸 가장 성능이 낮은 AI일 것이기 때문에 꾸준히 사용해 보아야 합니다. 불확실성을 없애려 하기보다 감당할 수 있는 크기를 조금씩 넓혀가고, 창발과 같은 든든한 커뮤니티에서 지지자들을 만나 고민을 나누세요."

Q. 5년, 10년, 15년 차 시니어의 커리어 확장 전략은 무엇인가요?

• 로리 킴 님: "과거의 전문가 프레임에서 벗어나 항상 초심자의 마음으로 배워야 합니다. 혼자 배우면 벅차지만, 사내 ERG(Employee Resource Group)나 비영리 단체 봉사, AI 해커톤 참여 등을 통해 커뮤니티를 만들고 기여하면서 새로운 역량을 넓혀갈 수 있습니다."

• 한기용 교수님: "시니어일수록 혼자 고립되지 말고 옛 동료와 매니저들을 만나며 좋은 평판 네트워크를 다져야 합니다. 또한 '나는 어떤 방향으로 살아가고 싶은 사람인가'에 대한 근본적인 성찰이 필요합니다."

Q. 인턴·신입 이력서에 AI 프로젝트를 넣는 것이 여전히 유효할까요?

• 한기용 교수님: "요즘 AI를 안 쓰는 사람이 없으므로 프로젝트에 AI를 활용하는 것은 당연합니다. 중요한 것은 '왜 이 프로젝트를 시작했고, 어떤 문제를 해결했으며, 그 과정에서 무엇을 배웠는지'를 논리적으로 설명하는 스토리텔링입니다. 모든 경력을 빽빽하게 채우기보다, 채용 공고(JD)의 핵심 요구사항에 맞춘 맞춤형 서술(Less is more)이 스크리닝 통과율을 높입니다."

• 로리 킴 님: "링크드인 등을 통한 퍼스널 브랜딩이 핵심입니다. 리크루터의 시선이 머무는 시간은 3초 미만이므로, 상대방의 관점에서 나만의 고유한 강점과 맥락이 한눈에 읽히도록 만들어 주어야 합니다."

Q. 15년 뒤 자녀가 대학에 들어갈 때도 대학 진학이 의미가 있을까요?

• 한기용 교수님: "아이가 본인이 하고 싶은 분야가 명확하다면 꼭 대학만이 유일한 정답은 아닙니다. 지금 명문 대학이 갖는 가장 큰 실질적 혜택은 서로 자극받으며 함께 갈 좋은 친구들을 만날 수 있는 환경입니다."

• 로리 킴 님: "단순 기술을 가르치는 트레이닝과 전인적 지식·휴먼 스킬을 기르는 에듀케이션은 다릅니다. 대학을 '왜(Why)' 가는지 아이와 충분히 대화하고, 아이 마음에 기쁨(Spark joy)을 주는 경험을 많이 열어주는 것이 중요합니다."

Q. AI 시대, 개발자의 업무 방식은 어떻게 달라지나요?

• 로리 킴 님 & 한기용 교수님: "과거에는 업무 시간의 대부분을 손수 코딩하는 데 썼다면, 이제는 사람이 직접 밑바닥 코딩을 하는 시대가 아닙니다. 상당한 시간을 무엇을 만들지 기획하고 판단하며 AI 산출물을 검증하는 데 쓰고, 실제 구현 지시는 짧은 시간으로도 가능합니다. 업무에 휘둘려 리액팅(Reacting)하기보다 깊이 숙고하고 이끄는 프로액티브(Proactive)한 사고 시간을 의도적으로 확보해야 합니다."
  

💡 핵심 Takeaway

• 안전한 길은 없다, 정답보다 방향이다: 전공이나 스펙 하나로 평생이 보장되는 시대는 끝났습니다. 커리어 정글짐에서 나만의 방향을 정하고 불확실성과 친해져야 합니다.

• 기술의 속도보다 오너십과 문제 해결력: 코딩과 루틴 작업의 단가는 떨어지지만, 문제를 정의하고 비즈니스와 고객을 연결하는 전인적 오너십의 가치는 더욱 높아집니다.

• 회복 없는 성과는 번아웃을 부른다: 높은 기준만큼이나 충분한 쉼과 회복 탄력성을 챙겨야 롱런할 수 있습니다.

• 혼자 가지 말고 함께 가라: 고립은 불안을 키웁니다. 서로의 발판이 되어주는 스캐폴딩(버팀목)이자 배움의 터전으로서 커뮤니티의 힘이 그 어느 때보다 소중합니다.
  

🙏 마무리

이번 세미나는 AI라는 기술적 거인 앞에서 우리가 막연히 가졌던 불안감을 내려놓고, 진짜 중요한 인간다움과 배움의 본질을 되돌아보게 해 준 따뜻한 쉼표였습니다.

귀한 시간을 내어 솔직하고 깊이 있는 통찰을 아낌없이 나눠주신 한기용 교수님과 로리 킴 님, 그리고 늦은 시간까지 열정적으로 함께해 주신 모든 참가자분들께 진심으로 감사드립니다.

혼자 고민하면 불안이지만, 함께 고민하면 길이 됩니다. 창발은 앞으로도 테크 커뮤니티 구성원 여러분의 지속 가능한 배움과 성장을 위해 든든한 디딤돌이 되겠습니다.

다음 행사에서 반가운 얼굴로 다시 뵙겠습니다!