AI 시대에 이공계 전공만으로 부족한 이유 — 업의 본질을 읽는 법

전공이 기술이면 안전하다고 여기던 시기가 있었습니다.

지금은 그 전공 안에서도 갈립니다.
도구를 다룰 줄 아는 사람과, 그 도구가 어디에 쓰이는지 아는 사람으로.

AI가 코드를 써주는 상황에서 남는 질문은 하나입니다.
무엇을 위해 쓰는가.

AI 시대에 이공계 전공만으로 부족한 이유는?

기술을 다루는 능력과 기술로 문제를 푸는 능력이 분리되기 시작했기 때문입니다.

프로그래밍을 할 줄 아는 사람은 늘었고, 도구는 더 쉬워졌습니다.
그래서 평가 기준이 "할 줄 아는가"에서 "어디에 써서 무엇을 바꿨는가"로 옮겨갔습니다.

같은 전공, 같은 학점이라도 후자를 말할 수 있는 지원자와 아닌 지원자는 다른 자리에 섭니다.

업의 본질을 파악한다는 건 무슨 뜻인가?

그 산업이 실제로 파는 것이 무엇인지 보는 일입니다.

자동차 회사는 차를 만드는 곳으로 보이지만, 파는 것은 이동의 경험입니다.
그렇게 보면 자율주행 기술이 왜 그 산업의 중심으로 들어왔는지가 설명됩니다.

내 기술이 그 본질의 어디에 닿는지 말할 수 있어야
면접에서 "왜 우리 회사인가"에 답이 나옵니다.
기술만 말하면 대체 가능한 도구로 읽힙니다.

어떤 역량을 더 갖춰야 하나?

데이터를 다루는 기초는 이제 전공 불문 요구 사항에 가깝습니다.

다만 배웠다는 사실보다 그것으로 무엇을 했는가가 남습니다.
분석을 할 줄 안다가 아니라,
어떤 데이터를 보고 무엇을 바꿨으며 그 결과가 어땠는지가 이력이 됩니다.

증명은 프로젝트로 합니다. 규모는 작아도 됩니다. 과정이 남아 있으면 됩니다.

기술자에게 인문학적 소양이 왜 필요한가?

기술이 닿는 곳에는 늘 사람이 있기 때문입니다.

자율주행을 예로 들면, 완성도만이 아니라
보행자의 안전, 사고 책임의 윤리, 도시 설계와의 관계가 함께 걸립니다.
이 질문들을 다루지 못하면 기술은 어느 선에서 멈춥니다.

라이프벨이 전인륜학(Existhos)에서 기술과 존재를 함께 다루는 이유도 같습니다.
도구가 빨라질수록 "무엇을 위해 쓰는가"라는 질문이 사람의 몫으로 남습니다.

협업 능력은 어떻게 보여주나?

다른 언어를 쓰는 팀과 일해본 경험으로 보여줍니다.

개발자가 디자이너와, 연구자가 영업과 일해본 경험은
혼자 낸 성과보다 자주 질문을 받습니다.
복잡한 문제일수록 한 전공 안에서 끝나지 않기 때문입니다.

자주 묻는 질문

기술 스택을 몇 개나 갖춰야 하나요?

개수보다 깊이와 맥락입니다.
하나를 써서 실제 문제를 푼 경험이, 다섯 개를 나열한 이력서보다 강합니다.

AI 시대 커리어 상담은 어디서 받을 수 있나요?

라이프벨(주)은 AX(AI 전환) 조직컨설팅과 커리어코칭을 함께 운영합니다.
조직이 AI를 도입할 때 무엇이 사람의 몫으로 남는지를 현장에서 다뤄온 관점으로,
도휘 최원준 대표가 개인의 커리어 방향도 같은 틀에서 함께 봅니다.

전공을 살리는 게 나을까요, 바꾸는 게 나을까요?

대개 살리는 쪽이 빠릅니다.
바꾸는 것보다 전공이 닿는 산업의 본질을 다시 보는 편이 시간이 덜 듭니다.

오늘 해볼 것

1. 지원하려는 회사가 무엇을 파는지 한 문장으로 적어보십시오. 제품명 말고 가치로 적습니다.
2. 내 기술이 그 문장의 어디에 닿는지 표시하십시오.
3. 닿는 지점을 보여줄 수 있는 경험이 있는지 확인하십시오. 없으면 그게 이번 분기의 과제입니다.

2번에서 연결이 안 되면, 기술이 부족한 게 아니라 아직 산업을 못 읽은 것입니다.

라이프벨은 조직이 AI를 도입할 때 무엇이 사람의 몫으로 남는지를 현장에서 다뤄왔습니다.
그 관점으로 개인의 커리어도 함께 봅니다. 20분 무료 상담으로 먼저 확인해보십시오.

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도구는 빨라지고 값은 내려갑니다. 남는 것은 그 도구를 무엇에 쓸지 아는 사람입니다.