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직장 동료 중에 "나는 어차피 몇 년 후에 그만둘 건데 AI 교육을 굳이 들어야 하나"라고 말하는 분이 있었습니다. 그 말을 들으면서 저는 속으로 생각했습니다. '아, 그래서 더 지금 배워야 하는 거 아닌가.' 저는 현직에 있는 동안 AI 관련 사내 교육이 생길 때마다 빠지지 않고 참여하고 있습니다. 퇴직하고 나면 이런 기회 자체가 줄어들기 때문입니다.
퇴직 전이 디지털역량을 키울 골든타임인 이유
직장에 다니는 동안에는 AI 교육을 부담 없이 받을 수 있는 구조가 갖춰져 있습니다. 강사도 있고, 실습 환경도 있고, 무엇보다 같이 배우는 동료가 있습니다. 그런데 퇴직하고 나면 이 모든 걸 혼자 찾아다녀야 합니다. 제가 직접 겪어보니 사내 교육에서 한 번 실습하는 것이, 혼자 유튜브 영상을 열 편 보는 것보다 훨씬 빠르게 익혀집니다.
세계경제포럼(WEF)이 발표한 미래 일자리 보고서 2025에 따르면, 2025년부터 2030년까지 근로자가 보유한 직무역량의 평균 39%가 변화하거나 낡아질 것으로 전망됩니다(출처: 세계경제포럼). 39%라는 숫자가 처음엔 와닿지 않았는데, 10년치 업무 경험 중 거의 4년치가 쓸모없어질 수 있다는 말로 이해하니 실감이 났습니다.
여기서 디지털역량(Digital Literacy)이란 단순히 스마트폰을 잘 다루는 수준이 아닙니다. AI 도구를 목적에 맞게 선택하고, 결과물을 비판적으로 검토하며, 개인정보 보호까지 스스로 판단할 수 있는 종합적인 능력을 의미합니다. 저는 퇴직 후 블로그 운영과 여행계획 수립에 AI를 활용할 생각으로 미리 최신 노트북을 구입하고 환경부터 갖췄습니다. 도구가 손에 없으면 배울 의지가 있어도 실천이 늦어지더라고요.
퇴직자에게 꼭 맞는 AI 생존전략 세 가지
AI를 쓰는 방법은 수십 가지가 있지만, 퇴직자 입장에서 현실적으로 도움이 되는 것은 따로 있다고 생각합니다. 제 경험과 주변에서 직접 확인한 것들을 중심으로 추리면 이렇습니다.
- 일상 질문부터 시작하기: "냉장고에 있는 재료로 요리 추천해 줘", "60대 부부 2박 3일 국내여행 코스 짜줘" 같은 질문으로 시작하면 거부감 없이 익숙해집니다.
- 건강정보 보조 도구로 활용하기: 건강검진 결과지에 나오는 LDL 콜레스테롤, 공복혈당 같은 의학 용어를 AI에게 설명해 달라고 하면 이해가 훨씬 쉬워집니다. 다만 진단이나 약 복용 변경은 반드시 담당 의사와 상의해야 합니다.
- 과거 경력과 AI를 연결하기: 행정, 교육, 영업 등 어떤 경력이든 AI를 붙이면 새로운 콘텐츠가 됩니다. 저는 제 전문 경험을 블로그 글로 정리하는 과정에 AI를 초안 작성 보조 도구로 쓰고 있습니다.
솔직히 처음 대화형 AI를 접했을 때는 이게 제대로 된 정보를 주는 건지 의심부터 했습니다. 그런데 써보니 완전히 틀린 게 아니라, 그럴듯하게 맞는 것처럼 보이지만 사실과 다른 내용이 섞여 나오는 경우가 문제였습니다. 이걸 할루시네이션(Hallucination)이라고 합니다. 여기서 할루시네이션이란 AI가 실제로 존재하지 않는 책, 논문, 통계를 마치 있는 것처럼 자연스럽게 제시하는 현상을 말합니다. 그래서 AI가 내놓은 정보는 반드시 공식 기관 홈페이지에서 한 번 더 확인하는 습관이 필요합니다.
한국지능정보사회진흥원(NIA)은 고령층 등 디지털 취약계층을 대상으로 매년 디지털 정보격차 실태조사를 실시하고 있습니다(출처: 한국지능정보사회진흥원). 여기서 디지털 정보격차(Digital Divide)란 디지털 기기와 서비스에 접근하고 활용하는 능력의 차이가 실제 생활 수준 격차로 이어지는 현상을 뜻합니다. 이 격차를 줄이기 위해 정부는 2026년까지 AI디지털배움터 거점센터를 전국 69곳으로 확대할 계획을 발표했습니다. 혼자 배우기 어렵다면 이런 공공 교육 인프라를 적극 활용하는 것이 현실적입니다.
AI 강사로의 제2직업, 준비는 지금부터
제가 AI 교육에 특히 열심히 참여하는 또 다른 이유가 있습니다. 퇴직 후 고령층 대상 AI 교육 강사로 제2의 직업을 가져볼 수 있겠다는 생각이 들었기 때문입니다. 그때 느낀 건, '나중에 배우면 된다'는 생각이 얼마나 위험한 착각인지였습니다. 강사가 되려면 먼저 스스로 충분히 써봐야 하고, 써봐야 어디서 막히는지, 어떤 표현이 이해하기 쉬운지를 알 수 있습니다.
평생학습(Lifelong Learning)이라는 개념이 요즘 부쩍 자주 등장합니다. 평생학습이란 학교 교육이 끝난 이후에도 삶의 전 단계에 걸쳐 지속적으로 배움을 이어가는 것을 뜻합니다. 제 경험상 하루 20~30분, AI에 질문 하나 던지고 결과를 직접 검토해 보는 것. 그게 쌓이면 6개월 후에는 분명히 달라져 있습니다.
프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이라는 말도 이제는 낯설지 않습니다. 프롬프트 엔지니어링이란 AI에게 원하는 결과를 얻어내기 위해 질문을 구조적으로 설계하는 기술을 말합니다. 처음에는 그냥 "여행지 추천해 줘"라고만 했는데, "60대 부부, 걷기 불편한 분 포함, 가을, 2박 3일, 대중교통 이용 가능한 국내 여행지 3곳 추천해 줘"처럼 조건을 구체적으로 넣으니 결과물이 완전히 달라졌습니다. 이 차이를 직접 겪어보니, 프롬프트 설계 능력이야말로 시니어가 가장 빨리 익힐 수 있는 AI 핵심 역량이라는 확신이 생겼습니다.
AI 시대에 퇴직자에게 필요한 건 전문가 수준의 기술 지식이 아닙니다. 변화를 겁내지 않고 조금씩 써보는 태도, 그리고 오랜 경험에서 나오는 판단력을 AI와 결합하는 능력입니다. 저는 오늘도 퇴직 후를 준비하는 마음으로 AI 관련 서적 한 페이지를 펼칩니다. 지금 이 순간이 준비하기에 가장 좋은 때라고 생각하기 때문입니다. 아직 현직에 계신 분이라면, 사내 AI 교육이 열릴 때 주저하지 말고 신청해 보시길 권합니다.
이 글은 개인적인 경험과 의견을 공유한 것이며, 전문적인 직업 상담이나 투자 조언이 아닙니다.
참고: https://nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?bcIdx=29168&cbIdx=81623&parentSeq=29168
https://m.korea.kr/news/policyNewsView.do?newsId=148964030
https://www.work24.go.kr/
https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025