AI 전문가가 되려 하지 말고, AI 시대의 현명한 활용자가 되세요! 막막한 AI 도입을 지시받은 당신을 위한, 가장 현실적이고 따뜻한 멘토링 어느 날 갑자기 AI 업무를 맡아야 한다면? 개발자도, 데이터 과학자도 아닌 평범한 문과 출신 공공기관 팀장이 AI라는 거대한 파도에 올라탄 3년의 기록을 한 권의 책으로 엮었습니다. 이 책은 화려한 기술 이론이나 장밋빛 미래만을 이야기하지 않습니다. 대신, 한글 문서(HWP)와 AI의 충돌, 공공조달의 아이러니, 2박 3일 서류심사를 대체하려는 AI 채용의 현실 등 철저하게 ‘현장의 언어’로 AI 시대를 진단합니다. 저자는 4,117개의 옵시디언(Obsidian) 기록과 3년간의 감사 일기를 AI로 분석하며, AI가 단순히 업무 도구를 넘어 개인의 삶과 리더십을 어떻게 확장할 수 있는지 증명해 냅니다. 정책 기획자에게는 실효성 있는 통찰을, 직장인에게는 생산성 혁명을, 그리고 리더에게는 데이터 기반의 인간관계 관리법을 제시하는 이 책은 AI 시대를 살아가는 우리 모두를 위한 실천적 지침서가 될 것입니다. 이런 분들에게 이 책을 추천합니다! · 공공기관과 기업에서 AI 도입 및 정책 기획을 담당하게 된 실무자와 관리자 · AI 기술이 내 업무와 일상을 어떻게 바꿀지 막막한 IT 비전공 직장인 · 비전공자로서 AI 시대를 어떻게 준비해야 할지 막막한 취준생 · AI 시대의 리더십과 조직 관리에 고민이 많은 중간 관리자 · 방대한 개인 데이터를 체계적으로 정리하여 자기 계발에 AI를 활용하고 싶은 기록자

저자 : 심형섭 · 한국지능정보사회진흥원(NIA) AI융합기획팀 팀장 (2025~현재) · 한국지능정보사회진흥원(NIA) AI서비스혁신팀 수석 (2023~2024) · 인사평가팀 책임, 글로벌기획팀 선임 등 공공부문 10년 재직 (2014~) · 한국외국어대학교 국제지역대학원 경제학 석사 · 한국외국어대학교 인도학 학사 10년 넘게 인도를 공부하고 인도에서 3년을 거주한 인도 전문가. IT 공공기관에서 글로벌 사업과 인사업무를 담당하다 2025년 갑자기 'AI융합기획팀장'으로 임명되었다. AI 전문가도, 개발자도, 컴퓨터공학 전공자도 아닌 상태에서 AI 사업을 기획하게 되면서 겪은 3년간의 시행착오와 성장을 4천 여 개의 데이터로 기록했다. 공저로 『누구나 힌디(이운용, 심형섭 저, 인도코리아센터, 2009년)』가 있다.

추천사 프롤로그_어쩌다, AI를 기획하게 되었습니다 1부. AI와 사회 __자본주의 사다리 게임에 등장한 AI라는 변수 #01 __AI 자격증의 허상, 진짜 실력과 가짜 지식 사이에서 #02 __한글 문서와 AI 시대의 충돌, 그리고 공존의 가능성 #08 __2박 3일 서류심사, AI가 채용을 대체하게 될까 #13 __AI 도구 구독료, 새로운 디지털 계급사회가 온다 #17 __구시대의 인터넷정보검색사, 프롬프트 엔지니어링의 종말 #05 __책을 한 권만 읽은 사람이 가장 위험하다, AI 반쪽 지식의 함정 #19 __AI는 괴물인가, 도구인가? 지적 성장의 새로운 길 #22 __인간인지 AI인지 모른다, AGI 시대 월드코인의 존재 의의 #54 __AI 거품론의 진실, MIT 보고서 외의 이야기 #56 __AI에게 정책 결정을 맡길 수 없었던 이유, 폐기된 프로젝트가 알려준 것들 #57 2부. 정부와 정책 __영국 AI Playbook이 주는 교훈, 신중함과 신속함 사이에서 #09 __AI가 제1독자인 시대, 국가 표준 마크다운의 필요성 #23 __왜 국가대표 LLM인가? 플랫폼 종속에서 벗어나야 한다 #12 __국가지식정보를 국가대표 LLM에게, 규제 샌드박스가 가져올 변화 #16 __일본 고위공무원단 방문, 소버린 AI 시대의 한일 공감대 #33 __아무도 가보지 않은 길, AI 에이전트 사업 도전 #21 __AI 도입, 왜 우리는 매번 헤매고 있을까? #63 __매번 같은 AI의 진실은? 에이전트 모듈의 필요성 #64 __혁신은 공공에서 죽는가, 공공조달의 아이러니 #55 __AI 시대, 공공기관 평가제도의 패러다임 전환 #28 __공공 AI 전환, 경영평가 1.5점이 바꿀 미래 #62 __공공부문 AI 활용의 빛과 그림자 #60 __민간보다 낮은 공공 AI 역량, 개선 방법은? #65 __젠슨 황 방한과 한국 AI 글로벌 3강, 그 가능성과 과제 #61 3부. 기업과 기술 __국내 AI 기업의 허상과 현실, 진짜와 가짜 사이에서 #03 __바이브 코딩, 명확한 의도와 끊임없는 수정이 성공의 열쇠 #18 __RAG는 숟가락, 파인튜닝은 나이프 #20 __한글 표를 읽는 업스테이지 AI, 기술이 현실을 따라잡다 #27 __검색, 질문 그리고 대행의 시대, AI 혁명의 진화 #34 __12명의 AI 전문가 인터뷰로 진단하는 한국 AI의 현주소 #36 __애플의 AI 딜레마, 폐쇄된 생태계가 만든 혁신의 벽 #37 __IT-BPO 강국에서 AI-BPO로, 인도의 20년 만보 행진 #39 __뤼튼의 비즈니스 모델, AI 대중화의 성공과 지속가능성의 과제 #40 __국내 AI 기업의 현주소, T0부터 T6까지 티어로 본 진짜 실력 #59 __딜로이트의 색종이, 어떻게 접을 것인가? LG 경영연구원의 AI 도입 해법 #66 4부. 개인도구와 활용 __AI 대필의 유혹, 진짜 내 목소리는 어디에 있는가 #38 __LLM을 활용한 글쓰기, 금도끼가 나오게 하는 방법 #48 __나의 세컨드 브레인이 되어주는 AI 도구들 #04 __AI 시대 Obsidian이 내게 가르쳐준 것들 #15 __AI와 함께하는 선택의 기술: 위스키부터 인생 설계까지 #50 __AI로 행복 찾기, 그리고 행복 만들기 #49 __AI가 바꾸는 언어교육의 현실과 미래 #51 __AI 도구 조합의 힘: 회의록 지옥에서 AI 천국으로 해방되다 #10 __단 하나의 LLM 도구만 선택해야 된다면 #44 __생산성 혁명을 불러온 Claude MCP: 6개월 실전 경험의 모든 것 #46 __AI, 알고 쓰는 만큼 보이는 세계 #58 5부. 데이터와 분석 __4,117개 기록으로 AI가 발견한 진짜 나의 모습 #29 __천 권을 읽고도 변하지 않는 나, AI가 발견한 독서의 진짜 가치 #43 __루틴 체크리스트를 AI가 코칭해준다면 #25 __Sleep Cycle 1년, AI가 발견한 나만의 수면 패턴 #42 __3년 감사 일기 분석, AI가 발견한 나의 행복 패턴 #24 __AI가 제안하는 투자 포트폴리오 재구성 #31 __AI와 함께 적립식 투자로 굴리는 자산 스노우볼 #35 __월 20만 원으로 구성한 AI 투자 자문단의 놀라운 성과 #45 __AI와 함께 설계한 2025년 인생 로드맵 #32 __20년간 써온 버킷리스트, 이제는 AI와 함께 만든다 #52 6부. 조직과 리더십 __인도 전문가에서 AI 기획자로, 다양성과 융합의 의미 #06 __비개발자의 AI 사업 기획, 한계와 가능성 사이에서 #14 __좋은 팀장 되기, 현실은 녹록지 않았다 #11 __AI로부터 배우는 데이터 기반 리더십 #30 __팀장이 된 후 배운 AI 활용 인간관계 관리법 #47 __AI 시대, 주니어 혹은 신입직원에게 전해주고 싶은 무기 #41 __지방에서 AI 기획? 우물 밖으로 나가야 하는 이유 #07 __AI로 세상을 이롭게 하는 팀 #26 부록 __비전공자를 위한 AI 입문 추천도서 15선, 직접 읽고 검증한 AI 학습 로드맵 #53 __AI 관련 정부 행사 및 컨퍼런스 #67 에필로그_매일의 기록이 나에게 가르쳐준 것들

사람들이 갖춘 AI 역량도, AI에 대한 이해도도 제각각이다. 어떤 사람은 AI를 만능 도깨비로 착각한다. 평소 “AI한테 시키면 다 되는 거 아니야?”라는 질문을 정말 많이 받는다. 물론 현실과 거리가 멀다. 반면 어떤 사람은 AI를 보통 검색 엔진으로 치부한다. “그거 구글이랑 뭐가 달라?” 이런 이해도의 차이가 조직 내에서 큰 혼란을 만든다. 경영진은 AI로 혁신을 원하는데, 실무진은 AI의 전부가 ChatGPT인 줄 안다. IT 부서는 기술적 한계를 알지만, 현장직은 비현실적인 기대를 한다. 이런 간극을 좁히지 않고 AI 프로젝트를 시작하면 실패는 예정된 수순이다. 특히 위험한 것은 “나는 AI를 잘 안다”고 생각하는 사람들이다. ChatGPT로 메일 한 번 써본 경험만으로 AI 전문가가 된 것처럼 행동한다. 유튜브에서 본 AI 성공 사례를 본인 회사에 그대로 적용하려 한다. 이런 반쪽짜리 지식이 오히려 올바른 AI 도입을 방해한다.
- 1부. AI와 사회 | 책을 한 권만 읽은 사람이 가장 위험하다, AI 반쪽 지식의 함정 中

프레임워크 없이 AI를 도입하는 것은 설계도 없이 집을 짓는 것과 같다. 남의 집이 예쁘다고 무작정 따라 짓는 것이다. 제대로 된 집이 될 리 없다. 우리는 지금 그렇게 하고 있다. 각 기관이 각자의 방식대로, 각자의 기준으로 AI를 도입한다. 각자 나름대로 열심히 하고는 있지만, 전체적으로 보면 중구난방의 느낌이 든다. (...) 그렇다고 이것이 컨트롤타워 부재 탓인가? 사실 중앙 컨트롤타워는 있다. 정부는 국가인공지능전략위원회를 통해 정책 프로세스를 정립했고, 대통령실의 AI 수석과 과학기술정보통신부의 인공지능정책실 체제로 실행력을 갖췄다. 전략 수립의 컨트롤타워까지는 준비가 됐다. 문제는 실행 단계다. 전략은 있는데 구체적인 실행 도구가 없다. “이 AI 시스템이 제대로 작동하는가?”, “성능은 충분한가?” 기본적인 질문에도 답할 수 있는 체계가 없는 것이 주 원인이다.
- 2부. 정부와 정책 | AI 도입, 왜 우리는 매번 헤매고 있을까? 中

AI를 활용, 확산하는 사업 기획을 맡고 있는 팀장으로서, 컨설팅 업체 및 AI 기업들과 협업을 하다 보면 한국의 AI 생태계가 한눈에 들어온다. 특히, 착수 보고회와 기업 간담회는 잔혹한 현실을 보여주는 무대다. 어떤 회사는 정말로 뛰어나고, 어떤 회사는 준비가 전혀 되어 있지 않다는 것이 적나라하게 드러난다. 그런데 더 충격적인 사실은, 내가 느낄 때 대부분의 회사가 후자에 속한다는 점이다. (...) 어쩌면 이 모든 문제의 뿌리는 변화를 받아들이지 못하는 구조적 한계에 있는지도 모른다. 기존 SI 업계의 DNA가 그대로 이어진 AI 기업들은 혁신보다는 안정성을, 도전보다는 관례와 관행을 선택하기 마련이다. 공공부문 역시 마찬가지다. 진짜 혁신적인 AI 도입보다는 ‘도입했다’는 실적 쌓기, 경영평가 점수 얻기에만 관심이 있다. 이런 상황에서는 진정한 AI의 가치를 실현하기 어렵다. 하지만 여기가 우리나라 AI 산업의 끝은 아니다. 변화는 이미 시작되고 있고, 진짜 실력을 가진 기업들과 사람들이 천천히 두각을 나타내고 있다. 정부에서도 국가대표 LLM을 선발하여, 진짜를 가리는 중이다.
- 3부. 기업과 기술 | 국내 AI 기업의 허상과 현실, 진짜와 가짜 사이에서 中

AI는 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어서 내 과거 선택 패턴을 분석하고, 현재 상황을 고려해서 최적의 선택지를 제안해준다. 더 중요한 건 AI가 내 선택 패턴을 학습한다는 점이다. 내가 어떤 상황에서 어떤 선택을 했고, 그 결과가 어땠는지를 계속 기록하면 AI의 추천 정확도는 점점 상승한다. 인생 전반을 관리하는 나만의 개인 컨설턴트가 생기는 셈이다. 예를 들어 내 Claude는 내가 완성한 VMC(비전-미션-가치) 체계를 알고 있으며, 그간 내려온 가족 중심의 선택들이나 건강한 생활 습관 확립 노력 등을 통해 내 가치관과 우선순위를 파악하고 있다. 이런 정보들이 축적되면, AI는 기술적, 객관적인 일회성 추천을 넘어 내 인생 철학에 맞는 선택을 제안할 수 있게 된다. 그렇다. 기록이 쌓일수록 선택은 더욱더 고도화된다.
- 4부. 개인도구와 활용 | AI와 함께하는 선택의 기술: 위스키부터 인생 설계까지 中

3개월간의 실험을 통해 얻은 핵심 인사이트는 이것이다. AI는 최고의 분석가이긴 하지만, 최고의 감독인 ‘인간’을 필요로 한다는 것이다. AI는 분명 인간의 눈으론 보지 못하는 패턴을 드러내 내게 보여준다. 하지만 그 패턴을 어떻게 해석하고 삶에 적용할지는 온전히 내 몫이었다. AI는 내가 쌓아온 기록의 가치를 극대화시켜주는 도구다. 나는 2017년부터 매일 써온 일기가 있었기에 AI 분석이 가능했다. 또한 Obsidian 내에 5F 시스템이라는 나만의 프레임워크가 있었기에 AI가 패턴을 찾을 수 있었다. 기록 없는 AI 분석은 불가능하다. 반대로 AI가 없었다면, 모처럼 축적한 내 기록들도 그저 추억 속에 묻혀 있었을 것이다. 3년간 1,095개의 감사 일기를 혼자 분석한다는 건 현실적으로 불가능하다. “기록되지 않는 삶은 나의 삶이 아니다”라는 내 철학이 AI를 만나 새로운 차원으로 진화한 것이다. 이제는 “분석되지 않는 기록은 단순한 추억일 뿐”이라는 철학이 추가됐다.
- 5부. 데이터와 분석 | 루틴 체크리스트를 AI가 코칭해준다면 中

지금 돌이켜보면, 나의 커리어에서 독특한 배경이 오히려 큰 장점이었다는 것을 깨닫는다. 인도 연구를 통해 얻은 글로벌 시각, 글로벌본부에서 배운 국제개발 협력의 철학, 인사팀에서 익힌 조직관리 노하우와 사람에 대한 이해. 이 모든 것이 AI 사업을 기획할 때 남들과는 다른 관점을 제공해주었다. (...) AI 시대에 필요한 것은 단순한 기술 전문가가 아닌, 기술과 사람을 연결할 수 있는 융합형 인재다. 지금 나는 확신한다. 처음부터 AI나 컴퓨터 전공을 하고 AI 기획자가 되었다면, 지금 나만의 고유한 전문성은 만들어지지 않았을 것이라고. 인도 전문가로 시작해서 글로벌 협력과 인사 관리를 거쳐 AI 기획자가 된 이 독특한 여정이, 결국 남들이 갖지 못한 융합적 사고를 만들어준 것임을.
- 6부. 조직과 리더십 | 인도 전문가에서 AI 기획자로, 다양성과 융합의 의미 中

기술자도, 전문가도 아니지만 AI 시대를 살아내야 하는 '우리 모두'를 위한 소중한 경험담 AI는 특기할 만한 기술적 혁명입니다. 개념의 일변만으로 그리 말하는 것이 아닙니다. 이미 사회에 끼친, 또 앞으로 미칠 영향부터가 어마어마합니다. 방직기의 발명, PC의 발명, 스마트폰의 발명...... 아니, 그 이상인지도 모르겠습니다. 우리 대부분은 기술 원리를 아는 전문가도 아니고, AI 같은 첨단 기술은 CES 보도에서나 접하는 사람들이었습니다. 아틀라스 같은 휴머노이드 로봇은 남의 일이었고, 테슬라 주식을 매수하면서도 이제 전기자동차가 막 달리기 시작한 국내 도로가 완전 자동화되는 미래는 아직 그려보진 않았을 겁니다. 그러나 AI는 연구소나 서버에 머무르지 않고, 우리 일상에 곧바로 직진 투하되었습니다. 온갖 웹/앱 서비스에는 AI 메뉴와 기능이 추가되었고, 유튜브와 SNS에 AI 생성물이 넘쳐납니다. 직장에서는 AI를 쓰는 사람과 쓰지 않는 사람의 격차가 나날이 벌어지고 있으며, 이미 적잖은 기업들은 신규 채용을 중단했습니다. 우리 회사에서도 'AI하자'고 합니다. 그리고 담당자는 내가 될 것 같습니다. 내 전공은 컴퓨터도, 공학도, 하다못해 과학 쪽도 아닌데 말입니다. 대체 어떻게 해야 할까요? 저자 역시 우리와 비슷한 사람입니다. 어문학도 출신에, 글로벌 직무 경력이 있는 인사담당자였습니다. 그런 사람이, 어느 날 전혀 경험도, 백그라운드도 없는 AI 사업 기획을 맡게 됩니다. 무슨 일이 벌어졌을까요? 그는 대체 어떻게 '일잘러'로 인정받고, AI의 효용 가치를 일상에서 누리는 사람이 되었을까요? 저자는 그렇게 되기까지, 3년간 겪은 온갖 사건과 그로 인해 얻은 통찰을 솔직담백하게 한 권의 책으로 엮었습니다. 이는 일개 개인의 경험일 수도 있지만, 어느 날 갑자기 AI 세상에 살게 된, 우리 모두의 공통분모이기도 합니다. 'AI 네이티브'도 아니고, 냅다 이미 쌓은 커리어와 전문성을 버릴 수도 없는 우리에게, 저자는 말합니다. "대한민국의 AI 미래는 정부나 대기업만이 만드는 것이 아닙니다. 현장에서 AI를 활용하고 실험하고 시행착오를 겪는 평범한 사람들이 만들어가는 것입니다. 우리 각자가 AI를 현명하게 활용할 때, 우리나라의 AI 역량은 자연스럽게 성장할 것입니다." AI는 호불호를 말할 수 있는 문제가 아니라, '사용이 당연시되는' 현실에 가깝습니다. AI를 생소해하던 사람이, 올바르게 이해하고, 제대로 활용하기까지. 이 책에 담긴 저자의 경험은, 어디에서도 들을 수 없던 우리 모두에게 알맞은 유용한 조언입니다. 돌이킬 수 없는 흐름을 거스르려 들기보다, 열린 마음으로 AI 활용자인 저자의 이야기를 들어보세요. 사회와 기술의 변화에 대비하고 적응하는 자세를 익히며, 나만의 데이터를 쌓고, 혼자보다는 '함께' 일하게 될 수 있습니다. '어쩌다' AI를 (강제로) 만나게 되었을지언정, 이를 살아내는 것은 우리 각자의 선택입니다. 그리고 그건 결코 어렵지 않습니다. 『어쩌다 AI, 실전으로 뛰어든 3년의 기록』 이 특별한 3가지 이유 1. "어쩌다 AI?": IT 비전공자 팀장의 눈으로 본 AI의 실체 이 책의 가장 큰 매력은 '현장성'에 있습니다. 저자는 인도 전문가에서 AI 기획자로 변신하며 겪은 정체성의 혼란부터, 비개발자로서 AI 사업을 기획하며 느낀 한계와 가능성을 숨김 없이 털어놓습니다. 특히 ‘영국 AI Playbook’의 교훈이나 ‘국가 표준 마크다운’의 필요성을 역설하는 대목에서는 정책 전문가로서의 깊은 통찰이 돋보입니다. 2. 도구를 넘어 '세컨드 브레인'으로: AI와 공존하는 법 이 책은 단순히 챗GPT 사용법을 나열하는 책이 아닙니다. 기능 설명서를 넘어, AI를 삶의 ‘세컨드 브레인’으로 정착시키는 구체적 방법론을 제시합니다. Claude MCP 활용, 개인 맞춤형 AI 투자 자문단 구성, 20년치 버킷리스트 재설계 등 실전 사례가 풍부합니다. 특히 저자가 3년간 옵시디언에 기록한 수면·투자·감사 일기 데이터를 통해 행복과 루틴의 패턴을 분석하는 과정은 기술이 인간의 삶을 더 정교하게 코칭할 수 있음을 보여줍니다. AI가 인간을 대체하는 것이 아니라, 오히려 인간 본연의 가치와 일상을 강화하는 도구가 될 수 있다는 점을 저자의 경험을 통해 설득력 있게 드러냅니다. 3. 조직의 리더들이 반드시 읽어야 할 AI 리더십 저자는 AI를 통해 '좋은 팀장'이 되는 법을 고민합니다. 데이터 기반 리더십과 AI 활용 인간관계 관리법은 기술이 인간을 소외시키는 것이 아니라, 인간 본연의 가치에 집중할 수 있게 돕는 도구임을 역설합니다.