오래된 기술 세트의 가치가 빠르게 하락하는 이유
최근까지는 빠른 입력, 템플릿에 따른 레이아웃, 보고서 수동 컴파일 등 좁은 수동 기술이 중요했습니다. 문제는 이것이 신경망이 가장 먼저 수행하는 작업이라는 것입니다. 신경망은 피로로 인한 오류 없이 더 빠르게 작업을 수행합니다. 따라서 기계적인 기술에만 투자하는 것은 위험합니다. 회수하기도 전에 가치가 하락할 수 있습니다. 모든 직업을 강화하는 보편적인 기술, 즉 AI로 작업하고 프로세스를 구축하며 결과를 비판적으로 평가하는 능력으로 가치가 이동하고 있습니다. 기계공학이 아니라 사고에 관한 것이기 때문에 자동화하기가 그리 쉽지 않습니다.
기술 1. 신경망 작업을 적절하게 설정
2027년의 기본 스킬은 정확한 결과를 얻기 위해 필요한 것이 무엇인지 신경망에 설명하는 능력이다. 이것은 "마법의 단어"가 아니지만 명확한 논리입니다. 맥락을 제공하고, 예를 보여주고, 답변 형식을 설정하고 여러 단계를 통해 명확하게 합니다. 차이점은 엄청납니다. 초보자를 위한 동일한 도구는 밋밋한 텍스트를 생성하지만 이 기술을 가진 사람은 문제에 대한 기성 솔루션을 가지고 있습니다. 본질적으로 AI 작업을 좋은 수행자에게 설정하는 것처럼 명확하게 설정하는 방법을 배웁니다. AI를 사용한 모든 작업이 시작되는 것은 바로 이 기술입니다.
기술 2. 프로세스 수집 및 자동화
두 번째 기술은 일회성 요청이 아닌 프로세스별로 생각하는 것입니다. 체인의 단계를 연결할 때 실제 가치가 나타납니다. 데이터가 도착하고, 신경망이 이를 처리하고, 결과가 필요한 곳으로 이동하며, 이 모든 것이 사용자 없이 반복됩니다. 작업을 여러 단계로 나누고 자동화를 조합하는 능력은 요청을 작성하는 사람에서 비즈니스를 수십 시간 절약하는 사람으로 바꿔줍니다. 좋은 소식은 오늘날 이를 위해 프로그래밍이 거의 필요하지 않다는 것입니다. 논리를 이해했다면 시각적 블록과 명확한 설정을 사용하여 많은 것이 조립됩니다.
스킬 3. AI 결과 확인 및 확정
세 번째 기술은 종종 과소평가되지만 전문가를 구별하는 요소입니다. 신경망은 자신있게 답을 주지만 때로는 실수를 하거나 사실을 만들어내기도 하기 때문에 맹목적으로 믿을 수는 없습니다. 따라서 결과를 확인하고, 불필요한 것을 제거하고, 부정확한 부분을 찾아내고, 초안을 부끄럽지 않은 품질로 만드는 능력이 중요합니다. 이것은 비판적 사고, 취향, 책임감입니다. 신경망에서는 할 수 없는 일입니다. 그렇기 때문에 AI가 생성하고 사람이 확인하고 결정하는 조합이 계속 승리하고 더욱 강해질 것입니다. 여기에 대한 귀하의 통찰력은 어떤 도구보다 더 가치가 있습니다.
이러한 기술을 무료로 얻을 수 있는 곳
좋은 소식은 시작하기 위해 비용을 지불할 필요가 없다는 것입니다. 인터넷에는 무료 자료가 많이 있으며 신경망 자체는 투자 없이 사용할 수 있는 경우가 많습니다. 그러나 함정이 있습니다. 몇 달 동안 비디오를 시청해도 여전히 아무것도 배울 수 없습니다. 오직 한 가지만 효과가 있습니다. 실제 문제로부터 배우는 것입니다. 생활이나 일의 작은 문제를 AI로 끝까지 해결하고 다음 문제까지 해결해보세요. 10가지 도구를 한 번에 사용하는 것에 압도당하지 마세요. 단 하나의 도구로 기본을 배우세요. 좋은 무료 프로그램은 첫날부터 듣기만 하는 것이 아니라 실행을 강요한다는 점에서 구별됩니다.
당신의 것인지 아닌지를 14일 안에 이해하는 방법
AI 작업이 자신에게 적합한지 추측하지 않으려면 가장 쉬운 방법은 짧은 시간 안에 실제로 사용해 보는 것입니다. LearnAI에서는 이 기사의 기술을 단계별 트랙으로 수집하여 첫 번째 강의부터 이론에 메모하는 대신 실제 문제를 해결합니다. 처음 14일은 무료입니다. 카드를 연결해야 합니다. 이 정도면 귀하의 카드인지 아닌지를 솔직하게 이해하기에 충분합니다. 그 이후에는 전체 액세스 비용이 연간 49달러입니다. 이것은 미래의 모든 직업에 유용할 기술에 대한 저렴한 베팅입니다.