회원가입 없이 바로 읽을 수 있는 AI 리터러시 학습자료입니다. AI가 일하는 방식을 바꾸는 지점을 실제 사례와 데이터로 정리했습니다.
AI가 직업 전체를 없애는 것이 아니라, 직업을 구성하는 개별 직무를 재편한다. ATM·Excel·디지털 편집 소프트웨어의 역사가 보여주듯, 루틴 직무는 자동화되고 비루틴 역량의 가치는 높아진다.
본문 읽기 →AI 소싱 도구가 글로벌 제조망의 문을 누구에게나 열어주고 있다. 아이디어만 있으면 수분 안에 수백만 개 공장 데이터를 분석해 최적 공급업체를 찾는 시대, 창업의 진입 장벽이 근본적으로 바뀌고 있다.
본문 읽기 →특화형 AI(Narrow AI)에서 자율형 에이전트로의 대전환, AGI 능력 격차 9% 역설, AI 시대 4대 핵심 근육까지, 비즈니스 리더와 미래 인재가 반드시 알아야 할 에이전트 AI 시대의 생존 전략을 한 편에 담았습니다.
본문 읽기 →세계 25개국 중 AI에 가장 낙관적인 나라, 한국. 퓨리서치센터 28,333명 조사와 스탠퍼드 AI 인덱스가 보여주는 한국인의 AI 사랑. 정부 주도 AI 어젠다, 반도체 강국의 자신감, 그리고 일자리 불안이 공존하는 이 역설의 구조를 해부합니다.
본문 읽기 →하네스 엔지니어링은 AI 모델을 단순히 학습시키는 단계를 넘어, 실제로 서비스 환경에서 안전하게 운용하고 제어하는 기술과 설계 방식을 뜻합니다.
본문 읽기 →MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 애플리케이션 간에 '맥락(context)'을 구조화하여 주고받는 표준화된 통신 방식입니다.
본문 읽기 →ChatGPT·Claude·Gemini. 뉴스에서 매일 보이는 세 AI가 실제로 어디가 다른지 비교합니다. 이제 차이는 '얼마나 길게 읽느냐'가 아니라 '어디에 붙어 있고, 무엇을 직접 해 주느냐'입니다. 내 일에 붙여 써 보고 고르는 기준을 세웁니다.
본문 읽기 →AI가 내 직업을 빼앗을까? IMF·WEF·맥킨지의 전망과 한국은행·스탠퍼드의 2025~2026년 실제 데이터로 AI에게 넘어가는 업무, 강해지는 직무, 새로 생기는 직업을 정리하고 지금 할 수 있는 행동 3가지를 제시합니다.
본문 읽기 →좋은 답을 받는 것과 일이 끝나는 것은 다릅니다. AI가 답변 대신 결과물을 내놓기 시작한 변화를 위임·맥락·검증 세 축으로 정리하고, 맡겨도 되는 일과 맡기면 안 되는 일의 경계를 잡습니다.
본문 읽기 →튜링 테스트에서 ChatGPT까지. AI가 75년 만에 세상을 바꾼 여정을 한눈에 살펴봅니다.
본문 읽기 →AI, 머신러닝, 딥러닝. 뉴스에서 혼용되는 세 단어의 정확한 포함 관계와 차이를 마트료시카 인형으로 쉽게 이해합니다.
본문 읽기 →분류·예측을 넘어 창조하는 AI. 텍스트·이미지·코드 생성의 원리와 판별적 AI와의 결정적 차이를 이해합니다.
본문 읽기 →ChatGPT의 엔진, LLM. 파라미터·사전학습·GPT 약자·스케일링 법칙까지 거대언어모델의 핵심 원리를 완전 정복합니다.
본문 읽기 →AI가 없는 논문·가짜 판례를 당당하게 지어내는 이유는? 환각(Hallucination)의 원인·위험성·RAG 해결책까지 한눈에 정리합니다.
본문 읽기 →AI에게 정확하게 말 거는 법: Zero-Shot, Few-Shot, Chain-of-Thought, 역할 부여까지 핵심 기법을 익힙니다.
본문 읽기 →계정도 없고 무엇부터 눌러야 할지 모르는 분을 위한 첫 화면 안내서. 어디로 들어가 어떻게 가입하고 무슨 말을 걸면 되는지, 5분 안에 끝나는 네 단계로 정리했습니다.
본문 읽기 →켜기는 했는데 빈 칸 앞에서 할 말이 떠오르지 않는 분을 위한 안내서. 그대로 써 볼 수 있는 질문 20개와, 같은 질문의 결과를 바꾸는 세 가지 정보를 정리했습니다.
본문 읽기 →AI가 쓸 만해지는 순간 위험도 함께 시작됩니다. 넣으면 안 되는 다섯 가지와, 지우는 대신 바꿔 넣는 방법, 헷갈릴 때 쓰는 30초 판정법을 정리했습니다.
본문 읽기 →RAG, MCP, 에이전트, 하네스… 영상마다 새 단어가 나와 머릿속이 엉켰다면. AI를 신입사원 한 명으로 보고 머리·자료철·일하는 방식·연결망 네 칸에 24개 단어를 나눠 담았습니다.
본문 읽기 →RAG를 넣었는데 어려운 질문엔 엉뚱한 답을 한다면. 찾는 방법을 AI가 직접 운전하는 에이전틱 RAG, 질문 전에 AI가 미리 정리해 두는 LLM 위키. 두 갈래의 원리와 고르는 기준을 정리했습니다.
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