작년 11월에 MIT에서 ‘빙산 지수(Iceberg Index)‘라는 걸 발표했거든요. AI가 미국 노동력의 11.7%, 약 1조 2천억 달러어치 임금을 대체할 수 있다는 내용이었어요.
근데 진짜 소름 돋았던 건 그 다음이에요.
한국은행이 올해 초 발표한 BOK 이슈노트에 따르면, 국내 근로자 27%가 AI에 대체되거나 소득이 줄어드는 ‘고노출·저보완’ 그룹에 속한대요. 341만 개 일자리가 위험하다고요.
그런데요. 같은 보고서에서 24%는 AI로 오히려 혜택받는 그룹이라고 했어요. AI를 잘 쓰는 사람은 연봉이 올라가고, 못 쓰는 사람은 밀려나는 거예요.
잡코리아가 올해 발표한 ‘HR 머니 리포트 2026’에서도 비슷한 결과가 나왔어요. AI, 개발, 데이터 직무 평균 연봉이 4,947만 원으로 21개 직무 중 1위를 찍었거든요. “같은 직무와 연차라도 AI를 활용해 실제 성과를 낼 수 있는지가 인재 가치를 좌우하는 요소"라고 잡코리아 관계자가 직접 말했어요.
그래서 궁금해졌어요. AI 시대에 누가 진짜 돈을 많이 벌게 되는 걸까?
몇 주 동안 MIT, 옥스퍼드, WEF 논문부터 한국은행, 고용노동부, 한국고용정보원 자료까지 다 뒤져봤어요. 사람인, 블라인드에서 현직자 얘기도 읽었고요. 12가지 예측으로 정리했는데, 솔직히 절반은 저도 놀랐어요.
이건 흔한 “AI 대체 불가 직업” 리스트가 아니에요. 그런 건 이미 정리해놨거든요. 이번 글은 누가 부자가 되는가에 대한 이야기예요.
먼저 알아야 할 개념: 제본스 역설
예측 들어가기 전에 이거 하나만 짚고 갈게요. 1865년에 나온 개념인데, AI 시대를 이해하는 데 제일 중요한 경제학 아이디어예요.
윌리엄 스탠리 제본스라는 경제학자가 발견했는데요. 증기기관이 효율적으로 바뀌니까 석탄 소비가 줄어야 하잖아요? 근데 오히려 폭발적으로 늘었대요. 에너지가 싸지니까 쓸 곳이 훨씬 많아져서 전체 수요가 급증한 거예요.
스탠포드 경제학자 에릭 브린욜프슨이 AI한테도 같은 일이 벌어지고 있다고 주장해요. 제트 엔진이 조종사 생산성을 엄청나게 올렸는데, 조종사가 줄었나요? 아니요. 항공료가 싸지면서 여행 수요가 폭증해서 조종사가 더 많이 필요해졌어요.
링크드인 2025 데이터 보면, AI를 잘 쓰는 소프트웨어 엔지니어 수요가 전년 대비 60% 올랐어요. AI가 코드를 점점 더 많이 쓰고 있는데도요. EY-파르테논이 2026년 1월에 CEO 설문했더니 69%가 AI 투자로 인력이 유지되거나 늘어날 거라고 답했고요.
근데 솔직히 말하면, 이 역설이 다 통하는 건 아니에요. 번역가, 기본 카피라이터, 데이터 입력 같은 직무는 AI가 거의 완벽하게 대체하고 있거든요. 고통은 특정 직군에 집중되고, 새 일자리 창출은 느리고 분산돼요.
이 긴장감을 기억하면서 읽어주세요.
예측 #1: AI 시스템 빌더 (연봉 8,000만~3억 원+)
뻔한 거부터 치우죠.
AI 시스템 만드는 사람한테 돈이 몰리는 건 놀랍지 않아요. 메타가 최고 AI 연구원한테 4년 3,000억 원 넘는 패키지를 제안했다는 소문이 있고, 넷플릭스가 연봉 12억 원짜리 포지션을 공고에 올렸죠.
한국은요? 원티드 기준 AI 관련 직무 합격자 평균 연봉이 7,770만 원(2024년 3분기)이에요. 비AI 개발자 평균 7,389만 원보다 높고요. 대기업 AI 직군은 연봉 8,000만 원대에 몰려 있는데, 인센티브 포함하면 평균 1억, 많으면 2억이라고 블라인드에서 현직자가 직접 썼어요.
WEF ‘미래 일자리 보고서 2025’에 따르면 빅데이터 전문가는 2030년까지 113% 성장, AI/ML 전문가는 82% 성장할 거래요.
근데 여기서 함정이 있어요.
“프롬프트 엔지니어” 기억하세요? 2023년에 앤트로픽이 연봉 4억 5천만 원짜리 채용 공고 올렸을 때 난리 났잖아요. 그게 2025년 초에 오픈AI 연구원이 직접 말했어요. “프롬프트 엔지니어링은 죽었다"고. 역사상 가장 짧은 수명의 직업이 됐죠.
교훈은 이거예요. AI 직업 타이틀 쫓지 마세요. 자기가 잘 아는 분야에서 AI 스킬을 키우세요.
삼성, 네이버, 카카오 다 AI 인재 확보전 벌이고 있는데, 진짜 모셔가는 건 AI만 아는 사람이 아니라 도메인 전문성 + AI 역량 둘 다 가진 사람이거든요.
예측 #2: 최고AI책임자, CAIO (연봉 1억~5억 원+)
이 직함은 2023년만 해도 거의 없었어요. 지금은 글로벌 조직의 60%가 AI 전담 임원을 두고 있어요.
글래스도어 기준 CAIO 평균 연봉이 4억 7천만 원이에요. 포춘 500 기업에서는 총 보상이 13억~33억 원까지 간다고 에퀼라 데이터가 보여줘요.
한국에서도 움직임이 빨라지고 있어요. 올해 1월 22일에 AI 기본법이 시행됐잖아요. 한국이 EU에 이어 세계 두 번째로 포괄적인 AI 규제 체계를 갖추게 된 건데, 이 법 때문에 기업마다 AI 전략과 윤리를 총괄하는 임원이 필수가 되고 있어요.
제가 놀랐던 건 CAIO 중 상당수가 엔지니어 출신이 아니라는 거예요. 전략 컨설턴트, 운영 책임자, 프로덕트 임원 출신이 많아요. 15년쯤 조직에서 신뢰를 쌓으면서 AI를 거버넌스할 만큼 이해하고 있다면, 이 길이 열려 있어요.
CIO가 IT 시대에 등장한 것처럼, CAIO는 AI 시대에 정착할 직함이에요.
예측 #3: 숙련 기술직 (연봉 5,000만~1억 원+, 빠르게 상승 중)
이 예측이 반응이 제일 강해요. 그리고 데이터가 제일 탄탄해요.
2026년 1월 다보스에서 엔비디아 CEO 젠슨 황이 이렇게 말했어요. “AI 붐이 숙련 기술직에 6자리 달러 연봉을 만들어줄 거다. 컴퓨터공학 박사 필요 없다.”
허풍이 아니에요. 미국에서 데이터센터 공사 현장 건설 노동자가 비데이터센터 현장보다 32% 더 벌어요. 8,180만 원 vs 6,200만 원이에요.
한국은요? KDI 보고서에 따르면 건설 숙련공 부족이 심각해요. 건설근로자공제회 분석에서 내국인 건설 인력 부족이 21만 4,609명으로 나왔어요. 특히 건축배관, 형틀목공, 강구조 직종에서 심하고요.
더 흥미로운 건 MZ세대의 기술직 유입이에요. 고용노동부 자료 보면, 연봉 3,000만 원 화이트칼라보다 연봉 7,000만 원 블루칼라를 선택하는 2030세대가 늘고 있어요. 한국산업인력공단에 따르면 배관, 전기, 타일 관련 자격증 취득자 중 40%가 40세 미만이에요.
전기기사 연봉 보면요. 신입이 3,800만5,000만 원이고, 경력 쌓으면 훨씬 올라가요. 특히 지금 AI 데이터센터 확장 때문에 대규모 전력 관리 전문 인력 수요가 폭증하고 있거든요. 20252030년 반도체, 데이터센터, 재생에너지 확대로 전기기사 수요는 연평균 4~6% 증가할 전망이에요.
솔직히 생각해보세요. 배관공은 AI 대체 저항력이 100점 만점에 91점이에요. 학자금 대출 없고요. 21만 명이 부족해요. 반면에 앤트로픽 CEO는 AI가 2026년 안에 “사실상 모든 코드를 작성할 수 있을 거"라고 예측하고 있고요.
누가 밤에 편히 잘 수 있을지는 뻔하죠? (커리어 방향 고민 중이라면 커리어 피봇 시뮬레이터로 전환 가능한 경로를 분석해볼 수 있어요.)
예측 #4: 반도체 & 에너지 인프라 전문가 (연봉 6,000만~2억 원)
이 연결고리를 보는 사람이 별로 없는데, 직선이에요. AI 데이터센터에는 어마어마한 전력이 필요해요. 골드만삭스 추정으로 데이터센터 전력 수요가 2030년까지 160% 증가해요. 이 수요가 원자력을 부활시키고 있어요.
한국은 이 분야에서 독보적인 위치에 있어요. K-칩스 프로젝트 덕분에 반도체 설계와 소재 분야 고용이 4.3% 이상 지속 성장하고 있고, 올해 전자, 반도체 업종 채용 확정률이 전년 대비 23.8%p 급등해서 84.4%를 기록했어요. 전 산업군 중 가장 활발한 수치예요.
일론 머스크가 본인 SNS에서 한국 반도체 인력 모집 공고를 직접 공유할 정도로, 글로벌 기업의 K-반도체 인재 쟁탈전이 본격화되고 있어요.
한국IDC 조사에서 국내 데이터센터 기업이 꼽은 운영 최대 난제 1위가 **“숙련 인력 부족”**이었어요. 다른 아태 국가는 보안과 규제를 1순위로 뽑았는데, 한국만 인력 문제가 1위예요. 한국데이터센터연합회 조사에서도 민간 데이터센터의 31.2%가 운영 인력이 부족하다고 답했고요.
정부도 이걸 알아서 AX대학원(인공지능혁신대학원) 10개소를 신설하고 150억 원을 투입하고 있어요. 근데 업계에서는 아직 턱없이 부족하다는 반응이에요.
2020년에 누가 “AI 혁명이 반도체랑 전력 분야에서 억대 연봉 일자리를 만들 거다"라고 했으면, 다들 웃었겠죠. 근데 현실이 됐어요.
예측 #5: AI 감사관 & 컴플라이언스 전문가 (연봉 6,000만~2억 원)
모든 AI 시스템에는 회계사가 필요해요. EU가 이걸 법으로 만들었고, 한국도 따라갔어요.
AI 기본법이 2026년 1월 22일부터 시행되면서 한국은 EU에 이어 세계 두 번째 포괄적 AI 규제 국가가 됐어요. EU AI법은 위반 시 글로벌 매출 7%까지 과징금을 때릴 수 있거든요. 전 세계적으로 AI 관련 규제가 1,200개 넘었고, 계속 늘고 있어요.
한국에서는 이제 기업마다 AI 윤리 담당자, 알고리즘 감사 전문가, AI 컴플라이언스 컨설턴트, AI 거버넌스 전문가가 필요해요. ‘compliance by design’ 접근법을 채택해야 하니까 개발 단계부터 규제 준수를 신경 써야 하거든요.
금융 분야는 특히 급해요. AI 기반 대출 심사, 금융상품 추천, 이상거래 탐지 시스템에 대한 설명 가능성(XAI) 요구가 커지고 있고, 감사 추적 기능 확보가 은행권의 시급한 과제로 떠올랐어요.
이 직무의 매력은 커리어 패스가 명확하다는 거예요. 주니어 컴플라이언스 분석가에서 시작해서 AI 거버넌스 리드, 그리고 결국 최고AI책임자(CAIO)까지 갈 수 있어요. 지루하게 들리지만, 수요 폭발하고 공급 거의 없는 영역이에요.
예측 #6: “사람이 만든 것 = 유기농”
이 예측이 계속 머릿속을 맴돌아요.
컬럼비아 경영대학원에서 실험을 했는데요. 동일한 미술작품을 보여줬을 때 “사람이 만들었다"고 라벨 붙이면 가치를 62% 더 높게 평가했어요. 같은 작품인데 이야기만 달라지면 가격이 달라지는 거예요.
미국 소비자 76%가 콘텐츠가 AI가 만든 건지 사람이 만든 건지 아는 게 매우 중요하다고 답했고, 93%가 핸드메이드 제품의 고유성을 선호한다고 했어요.
한국에서 이게 어떤 의미냐면요.
이미 프리미엄 수제 시장은 커지고 있잖아요. 수제 칼 하나가 기계로 만든 것보다 20배 비싼 경우도 있고요. 공방 체험, 수제 가죽, 수공예 도자기… 이런 시장이 AI 시대에 오히려 폭발할 가능성이 높아요.
‘HUMN-1 인증’, ‘CertifiedHumanContent.org’ 같은 사람이 만든 콘텐츠 인증 서비스가 속속 생겨나고 있고, 링크드인에는 ‘인간 콘텐츠 인증사(Human Content Authenticator)‘라는 직함이 나타나기 시작했어요.
제 예측은 이래요. 모든 창작 직업이 두 계층으로 갈라질 거예요. AI 보조 계층(싸고 빠르고 범용)과 “인증된 사람” 계층(프리미엄, 희소, 럭셔리). 자기 작업이 진짜 사람이 만든 거라는 걸 증명할 수 있는 사람이 2~10배 프리미엄을 받게 돼요.
사람이 만든 것이 새로운 유기농이에요.
예측 #7: 심리상담사 & 정신건강 전문가 (연봉 3,500만~7,000만 원+)
아이러니한 얘기예요.
AI가 일자리 대체 불안을 만들고 있잖아요. 그 불안을 치료하는 사람은? AI 대체 저항력이 97점으로 전 직업 중 최고예요.
한국 상황은 더 절실해요. OECD 국가 중 우울증 1위(36.8%), 불안 증상 4위(29.5%)예요. 우울증 환자가 100만 명을 돌파했고, 20대 우울증은 약 2배 증가했어요.
정부도 이 심각성을 인지하고 **‘전국민 마음투자 지원사업’**을 본격 시행하고 있어요. 2026년에 26만 명, 2027년에 50만 명에게 전문 심리상담을 지원할 계획이에요. 상담 인력도 80명에서 150명으로, 위기개입팀은 204명에서 306명으로 확대 배치 중이고요.
연봉은 솔직히 아직 높지 않아요. 공공기관 소속은 월 250만350만 원, 병원이나 대학 상담센터는 연봉 3,000만5,000만 원. 개업 상담사는 건당 5만~10만 원으로 월 400만 원 이상 가능하고요. 한국청소년상담복지개발원 평균 연봉이 4,395만 원이에요.
근데 이 수치는 올라가는 방향이에요. 수요 폭증인데 공급이 부족하니까요. 바우처 사업 확대로 상담 센터 입장에서 안정적 수익원이 생기고 있고, AI 치료 앱은 22% 정도가 써봤지만 의미 있는 효과를 본 건 3%뿐이에요. AI가 트리아지와 스크리닝은 도와줘도 진짜 치유는 사람만 해요.
AI가 불안을 만들고 → 그 불안을 치료하려면 사람이 필요하고 → AI는 치료를 못 해요. 이건 트렌드가 아니라 구조적 피드백 루프예요.
예측 #8: 헬스케어 전문직 (연봉 5,000만~1억 원+)
의료계가 “AI 대체 불가"라는 말은 너무 많이 들어서 거의 클리셰가 됐죠. 근데 연봉 데이터를 보면 반박이 안 돼요.
미국에서 전문 간호사(NP) 성장률이 52%로 예측되고, 의사 부족이 2030년까지 10만 명 이상으로 전망돼요. 한국도 마찬가지예요. 의사 수가 OECD 평균보다 낮고, 고령화 속도는 세계 1위거든요.
샘 올트먼이 포춘 인터뷰에서 직접 말했어요. “사람들은 의료에서 진짜 인간적 연결을 원한다"고요. 현대 AI의 아버지라 불리는 제프리 힌턴도 “로봇 간호사는 원하지 않을 거다"라고 했고요.
한국에서 의료 직군 평균 임금은 전 직종 평균보다 높은 편이에요. 특히 원격 의료 간호가 300% 이상 성장하면서 새로운 기회가 열리고 있어요.
AI가 의사와 간호사를 더 생산적으로 만들어줄 거예요. 근데 겁먹었을 때 손 잡아주는 건 대체 못해요.
예측 #9: 딥페이크 포렌식 전문가 (시장 규모 2030년 12조 원)
3년 전에는 이 직업 자체가 없었어요. 근데 한국에서 이 분야가 특별히 급한 이유가 있어요.
경찰청이 2024년 8월부터 2025년 3월까지 딥페이크 범죄 집중단속해서 963명을 검거했어요. 전년 대비 260% 증가한 수치예요. 충격적인 건 검거인원의 93.1%가 10대와 20대라는 거예요. 딥페이크 ‘합성, 편집’ 피해가 2024년에 1,384건으로 전년 대비 3.3배 늘었고요.
근데 이걸 수사하는 디지털 포렌식 전문인력은요? 전국에 200여 명이에요. 1인당 연 366건을 처리하고 있고, 2018~2022년에 인력 충원이 거의 없었어요. 수요는 7배 늘었는데 인력은 그대로인 거예요.
경찰뿐 아니라 민간 보안업체, 법률 분야, 플랫폼 기업에서도 디지털 포렌식 전문가 수요가 급증하고 있어요. 글로벌 딥페이크 탐지 시장은 2030년까지 12조 원 규모로 성장할 전망이에요.
지금 이 분야에 들어가면 선점 효과가 엄청나요. 교육 파이프라인 자체가 아직 제대로 안 갖춰져 있으니까요.
예측 #10: 데이터센터 테크니션 (연봉 5,000만~1억 5,000만 원)
데이터센터 기술자 연봉이 3년 만에 43% 올랐어요. 2026년 말까지 전 세계적으로 데이터센터 포지션 34만 개가 미충원 상태일 거래요. 지원자 중 최소 자격을 충족하는 사람은 15%뿐이고요.
한국은 데이터센터 붐이 한창이에요. 한국IDC에 따르면 AI 데이터센터 수요 전환과 함께 요구 기술 수준이 높아지면서 인력 부족이 더 심화될 전망이에요. 데이터센터 운영자가 이제 물리 설비만 관리하는 기술자가 아니라, 데이터와 AI를 이해하고 시스템 간 상호작용을 해석할 수 있는 융합 인재여야 하거든요.
특수 분야 전문성이 있으면 프리미엄이 쌓여요. 액체 냉각 기술 +1525%, GPU 하드웨어 +1525%, 인피니밴드 네트워킹 +20~30%.
CS 학위 필요 없어요. 실무 기술 능력이랑 24/7 돌아가는 시설에서 일할 의지가 있으면 돼요. 블루칼라와 테크의 교차점이에요.
예측 #11: 도메인 AI 전문가 (연봉 7,000만~2억 원)
이건 ‘AI 엔지니어’랑 달라요. 프롬프트 엔지니어 열풍이 식은 뒤에 나타난 진짜 고연봉 직종이에요.
옥스퍼드 인터넷 연구소의 파비안 스테파니 박사 연구에 따르면, AI 스킬 프리미엄이 **21%**예요. 일반적인 스킬 프리미엄의 5배. 근데 진짜 돈이 되는 건 AI 역량 + 깊은 도메인 지식을 동시에 가진 경우예요. 옥스퍼드 데이터 기준으로 AI 스킬 프리미엄(23%)이 석사 학위(13%)를 넘어서고, 박사 수준(33%)에 육박하고 있거든요.
PwC의 2025 글로벌 AI 일자리 바로미터에서는 AI 스킬을 가진 근로자가 56% 더 벌어요. 전년도 25%에서 두 배 넘게 뛴 거예요.
한국에서 이게 어떻게 적용되냐면요. 잡코리아가 말한 것처럼 “같은 직무와 연차라도 AI를 활용해 실제 성과를 내는지"가 연봉을 결정해요. 2026년 채용 시장에서는 공채보다 스킬 중심 채용이 주류가 됐고, 기업은 학벌보다 직무 경험과 프로젝트 성과를 보고 있어요.
가장 고연봉인 AI 직업은 “AI 엔지니어"가 아니에요. 자기 기존 고숙련 직업 + AI 깊은 통합이에요. AI를 잘 쓰는 재무 분석가. AI 네이티브 프로덕트 매니저. AI 스크리닝 도구를 쓰는 영상의학과 전문의. 56% 프리미엄이 사는 곳이 거기예요.
AI 역량 키우고 싶으면 AI 기초 강좌부터 시작해보세요. 도메인 전문성은 이미 있으니까, AI 쪽만 채우면 돼요.
예측 #12: 인간 = 럭셔리 상품
이게 제일 이상한 예측이에요. 근데 어쩌면 제일 중요해요.
2026년 2월에 RentAHuman.ai라는 플랫폼이 나왔어요. AI 에이전트가 사람을 고용하는 서비스예요. 택배 픽업 5만 원, 피켓 들기 13만 원, 레스토랑 리뷰 시간당 7만 원. 수일 만에 10만 명 넘게 가입했어요. AI 관점에서 사람은 “물리 세계에 존재하는 외부 API"인 거예요.
미국에서 인간 피트니스 코치는 월 27만 원 받는데 AI 코치는 무료예요. 차이가 뭘까요? **지위 신호(status signaling)**예요. 1899년 베블런의 과시 소비 이론이 실시간으로 작동하고 있는 거예요. 비쌀수록 수요가 늘어나는.
한국에서 이게 어떻게 보일지 상상해보세요. 이미 한국은 수제, 장인 문화에 대한 존중이 깊은 나라잖아요. 옹기장이, 도예가, 한복 장인… AI 시대에 “사람이 직접 만들었다"는 게 최고의 마케팅 포인트가 될 수 있어요.
제 예측은요. 5년 안에 **“인간 검증”**이 법률 자문부터 식당 리뷰까지 모든 곳에서 프리미엄 라벨이 될 거예요. 증명할 수 있고, 인증할 수 있고, 희소한 인간성이 가장 가치 있는 자격증이 되는 시대예요.
반전: 가장 큰 피해자는 생각과 달라요
대부분 AI가 저숙련 노동자를 먼저 치를 거라고 생각해요. 데이터는 반대를 말해요.
MIT 빙산 지수에 따르면 AI 임금 노출이 가장 큰 곳은 중상위 소득 화이트칼라 지식 노동이에요. 재무, HR, 물류, 행정. 1조 2천억 달러 규모의 노출 임금이 연봉 8,000만~2억 원 구간에 집중돼 있어요.
노스웨스턴 켈로그 경영대학원이 175년치 특허 데이터를 분석했는데, 50년 만에 처음으로 기술이 화이트칼라 수요를 줄이면서 블루칼라가 경제에서 더 큰 비중을 차지하는 현상이 나타났어요.
한국은행도 같은 결론이에요. 한국은행 보고서에 따르면 AI 시대에 STEM 기술 수요는 견고하겠지만, 소프트 스킬 수요도 큰 폭으로 늘어날 거래요. 그리고 고소득, 고학력 전문직일수록 AI 기술로 대체될 가능성이 높다고 했어요. 의사, 한의사 99%, 회계사 81%, 판사, 검사, 변호사 79%.
MIT의 데이비드 오터 교수는 AI가 “중산층을 재건"할 수 있다고 제안해요. 기존 일자리를 보호하는 게 아니라, 어떤 유형의 일이 프리미엄 임금을 받는지를 재배분하는 방식으로요.
그래서 뭘 하면 되는 건데?
AI 시대에 고연봉 직업은 화려한 AI 직함이 아니에요. 4가지 그룹으로 나눠져요.
- AI 시스템을 만드는 사람. 뻔한 승자지만, 특정 역할은 계속 바뀔 거예요.
- AI 시스템을 감시하고 감사하는 사람. 지루하게 들리지만. 수요 폭발. 커리어 패스 명확.
- AI가 못하는 물리적 일을 하는 사람. 배관공, 전기기사, 데이터센터 기술자. 기술직의 부활이에요.
- 진짜 인간적인 서비스를 제공하는 사람. 상담사, 의료인, “인증된 사람” 창작자. AI가 만든 건 다 넘쳐나는 세상에서 인간성이 프리미엄 자산이에요.
옛날 커리어 조언은 이랬어요. 코딩 배워라, 사무직 잡아라, 승진 사다리 타라. 새로운 조언은 생각보다 단순할 수 있어요.
대체 불가능하게 인간적이어라. 그리고 그 값을 받을 수 있는 곳을 찾아라.
한국은 AI 준비지수가 165개국 중 15위예요. 혁신과 경제통합에서는 3위이고요. 근데 인적자본과 노동시장 정책은 선진국 중앙값보다 낮아요. 인프라는 세계 최고 수준인데, 사람에 대한 투자가 아직 부족하다는 뜻이에요.
자기 도메인에서 AI 스킬을 키우든, 숙련 기술을 배우든, 인간만이 할 수 있는 일에 집중하든. 방법은 달라도 핵심은 같아요.
AI 시대에 돈을 버는 건 AI를 가장 잘 쓰는 사람이거나, AI가 절대 대체할 수 없는 사람이에요. 어중간한 중간은 없어요.
AI 역량 키우고 싶으세요? AI 기초 강좌로 시작하거나, 커리어 스킬에서 취업에 바로 쓸 수 있는 도구를 찾아보세요. AI 시대 자격증이 궁금하면 AI 대체 불가 자격증 20개도 읽어보시고요.