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AI 시대, 소비자가 아닌 창조자가 되어야 할 이유

지금, 우리는 인류 역사상 가장 거대한 전환점 위에 서 있다. 인공지능이라는 이름의 새로운 문명이 눈앞에 펼쳐졌고, 인간은 선택해야 할 시점에 와 있다. 소비자로 남을 것인가, 창조자로 거듭날 것인가에 대한 본질적인 질문이 우리 앞에 있다. 과거의 시대는 지식을 소비하는 자가 힘을 가졌던 시대였다. 하지만 AI 시대는 다르다. 이제는 지식을 창조하고, 콘텐츠를 생산하며, 새로운 가치를 재구성하는 자만이 진짜 주인이 될 수 있다. 왜냐하면 AI는 이미 기억과 속도 면에서 인간을 압도하고 있다. 정보만 소비하고 수동적으로 살아가는 자는 AI에게 반드시 대체될 운명에 처해 있다.

이제는 질문만 던지는 자가 아니라, 스스로 답을 창조할 수 있는 자가 되어야 한다. 정보를 모으기만 하는 자가 아니라, 콘텐츠를 생산하고 확산시킬 수 있는 자가 되어야 한다. 그렇지 않으면 우리는 거대한 플랫폼 안에서 평생 소비자로만 살아가게 되어 있다.

목차

PART 1. 세계 최고의 AI 전문가가 되기 위한 마인드셋 (1~10)

1. AI 기술보다 먼저 갖춰야 할 것
2. 빠르게 배워야 할 것이 아닌, 깊게 깨달아야 할 것
3. AI 시대에도 인간이 필요한 이유
4. 두려움과 기회는 동시에 존재한다
5. 평균적인 사람도 AI 전문가가 될 수 있는 구조
6. 기술은 빠르지만 사람은 천천히 성장한다
7. AI를 ‘잘 쓰는 사람’의 사고방식
8. AI 전문가의 시작은 ‘호기심’이다
9. 완벽한 준비보다 작은 실행이 먼저다
10. 전문가의 기준은 지식이 아니라 영향력이다

PART 2. AI의 흐름과 본질을 꿰뚫는 인사이트 (11~20)

11. 인공지능의 역사와 현재 기술 수준
12. 기계학습과 딥러닝의 개념 차이
13. 생성형 AI의 출현이 가져온 변화
14. 오픈AI와 ChatGPT의 핵심 구조 이해
15. 데이터와 모델, 알고리즘의 상호작용
16. 대형 언어모델(LLM)의 작동 원리
17. AI 윤리와 인간 중심 설계 철학
18. 알고리즘 편향성과 데이터의 중요성
19. 전문가가 자주 참고하는 AI 학술지와 저널
20. 실무에 바로 쓰이는 AI의 현재 위치

PART 3. AI 분야별 진로와 전문 영역 선택법 (21~30)

21. 데이터 과학자 vs 머신러닝 엔지니어
22. 생성형 AI 전문가로 가는 법
23. AI 프로덕트 매니저의 역할
24. 컴퓨터비전과 자연어처리 비교
25. 의료, 금융, 교육 분야의 AI 활용
26. 산업군별 AI 채용 포지션 분석
27. 전공과 무관하게 AI 직무로 전환하는 전략
28. 테크기업에서 선호하는 포트폴리오 유형
29. 기술보다 문제 해결 능력을 평가한다
30. 나의 관심사 기반 AI 커리어 설계하기

PART 4. 실무형 AI 도구와 활용 전략 (31~40)

31. ChatGPT Plus로 할 수 있는 7가지 일
32. 노코드 기반 AI 툴 추천
33. Runway, Midjourney 등 생성형 툴 비교
34. AI 자동화로 1인 기업 시스템 만들기
35. 대화형 AI 챗봇 직접 만들기
36. 오토메이션툴과 AI의 결합 사례
37. 오픈소스 AI 모델 활용 방법
38. 구글 Colab에서 실습하기
39. 실제 기업에서 활용되는 AI 워크플로우
40. AI 도구를 내 업무에 맞게 커스터마이징하기

PART 5. AI 학습법과 실전 역량 강화 (41~50)

41. AI를 공부할 때 반드시 피해야 할 습관
42. 수학과 통계 없이 개념 잡는 법
43. YouTube, Coursera, Khan Academy 활용법
44. 실습 중심의 프로젝트 기반 학습
45. 영어 몰라도 AI 배우는 방법
46. 논문 요약 능력 키우는 법
47. Kaggle 대회를 통한 실전 감각 익히기
48. 온라인 AI 커뮤니티에서 배우기
49. 매일 30분 실습 루틴 만들기
50. 실력을 유지하는 지속 학습 전략

PART 6. 포트폴리오와 프로젝트 전략 (51~60)

51. GitHub에 올릴 프로젝트 기획법
52. 문제 해결형 프로젝트 사례
53. 도전적인 과제를 통한 성장법
54. AI 스타트업 문제 해결 분석
55. 실무 적용을 고려한 프로젝트 설계
56. 협업형 AI 프로젝트 구성하기
57. UI/UX를 고려한 AI 서비스 기획
58. 데이터 수집부터 시각화까지 흐름
59. 프로젝트 발표 및 문서화 전략
60. AI 해커톤에서 주목받는 발표 기법

PART 7. 개인 브랜딩과 전문가 포지셔닝 (61~70)

61. AI 블로그 운영 전략
62. 브런치, 노션으로 콘텐츠 자산 만들기
63. 강연과 웨비나로 영향력 키우기
64. 전문성과 신뢰감을 주는 글쓰기
65. LinkedIn 프로필 최적화
66. 나만의 AI 키워드 만들기
67. 네이버 인플루언서 등록과 운영법
68. 미디어에 소개되는 전문가가 되는 법
69. 인터뷰와 기사 요청을 받는 비결
70. 출판을 통한 브랜딩의 힘

PART 8. AI로 수익 창출하기 (71~80)

71. AI 콘텐츠 유료화 전략
72. 온라인 강의로 수익 모델 만들기
73. 1:1 코칭 및 그룹 컨설팅 수익화
74. AI 기반 전자책 제작과 판매
75. 유료 뉴스레터 발행하기
76. B2B AI 솔루션 제안서 작성법
77. 스킬셋 기반 AI 프리랜서 시작
78. 기술 기반 구독 서비스 운영
79. 플랫폼 없이 수익 내는 개인 모델
80. 지속 가능한 수익 구조 만들기

PART 9. 윤리와 인간 중심 AI 전문가 되기 (81~90)

81. 기술보다 먼저 고려해야 할 가치
82. AI의 윤리적 문제들
83. 책임 있는 AI 설계란 무엇인가
84. 투명성과 설명 가능성의 중요성
85. 알고리즘이 차별을 만드는 방식
86. 인간과 AI의 건강한 협업
87. 인간 중심 설계 사례
88. 기술 중독과 정보 과잉의 시대
89. 공감력 있는 AI 전문가가 되는 길
90. 기술이 아니라 ‘사람’을 위한 전문가 되기

PART 10. AI 미래 예측과 리더십 전략 (91~100)

91. 대규모 모델 이후의 기술 흐름
92. AI와 Web3, 블록체인의 결합
93. 초개인화와 AI 맞춤 기술
94. AI와 창의성의 경계
95. 기술 발전의 임계점은 어디인가
96. AI 시대의 교육 혁신
97. 글로벌 기술 트렌드 따라잡기
98. 10년 후 유망 AI 직무
99. 변화에 앞서 준비하는 3단계 전략
100. 기술이 아닌 시대의 흐름을 읽는 법

PART 11. 김병완이 전하는 마지막 조언 (101~111)

101. AI 전문가가 된 후에도 계속 성장하는 법
102. 실력 있는 사람들의 일상 루틴
103. 실패에서 배우는 AI 전략
104. 혼자 공부하지 마라 - 협업의 힘
105. 끈기 있는 사람이 결국 살아남는다
106. 전문가의 기준은 타인의 평가가 아니라 자기 책임
107. 포기하고 싶은 순간을 버티는 방법
108. 일상에서 AI 감각 키우기
109. 매일 실천하는 ‘작은 혁신’
110. AI는 기술이 아니라 삶의 철학이다
111. 당신도 할 수 있다, 진짜 전문가