#AI리터러시

AI가 많이 만들수록, 사람의 취향이 더 중요해진다

Claude Code, Cursor, Codex 같은 AI 코딩 도구가 누구나 화면과 코드를 만들 수 있게 만들수록, 차이는 생성 능력이 아니라 취향·편집·검증 능력에서 난다. GitHub Trending에 오른 Hallmark는 Anti-AI-slop이라는 이름...

AI와 일체화되려면, 먼저 내가 AI를 어떻게 쓰는지 봐야 한다

Anthropic의 Reflect with Claude는 단순한 사용량 통계가 아니라, 사용자가 AI와 어떤 관계를 맺고 있는지 돌아보게 만드는 기능이다. AI를 많이 쓰는 것보다 중요한 것은 AI 사용 습관을 성찰하고 조율하는 능력이다.

앞으로 강한 사람은 코딩을 잘하는 사람이 아니라, 자기 일을 도구로 바꾸는 사람이다

AI 코딩 에이전트가 보편화될수록 중요한 역량은 코드를 많이 치는 능력이 아니라 자기 업무의 규칙, 예외, 반복 구조를 작은 도구로 바꾸는 능력이다.

검증

검증은 AI가 만든 산출물을 사람이 책임질 수 있는 상태로 바꾸기 위해 출처, 논리, 실행 결과, 위험을 확인하는 과정이다.

AI 에이전트 시대의 진짜 병목은 작성이 아니라 책임이다

AI 에이전트가 실행을 늘릴수록 사람에게 남는 병목은 작성이 아니라 검수, 판단, 책임이 된다. Microsoft WorkLab의 agent boss 프레임과 AI accountability 논의를 바탕으로 정리한다.

개발자는 사라지는가? 아니면 모든 직무가 조금씩 개발자가 되는가?

Anthropic의 Claude Code 사용 연구를 바탕으로, AI 코딩 에이전트 시대에 개발자의 역할과 비개발 직무의 기술 생산성이 어떻게 바뀌는지 정리한다.

순천제일대학교 이슈 정리: AI 리터러시와 디지털 트윈 실습을 어떻게 봐야 할까

순천제일대학교의 AI 리터러시 전면 도입, 디지털 트윈 실습실, 하이플렉스 수업을 대학컨설팅 관점에서 해석했다. 기술 홍보가 아니라 교육과정·지역산업·성인학습자 경로로 연결되는지를 점검한다.

AI 리터러시

AI 거버넌스

생성형 AI 개인정보 보호 가이드: 유료 AI보다 중요한 것은 조직 통제다

개인정보보호위원회의 생성형 AI 개인정보 보호 가이드를 바탕으로 ChatGPT·Gemini·Claude·DB·API를 업무와 기관에서 쓸 때 확인해야 할 통제선을 정리했다. 핵심은 유료 여부가 아니라 개인용인지, 조직이 통제 가능한 환경인지다.