Royce Atelier

AI는 “빨라 보이는 구간”을 크게 늘리지만, 검증/정렬/커뮤니케이션 비용이 같이 늘면 총 생산성은 오히려 떨어질 수 있다.그래서 결론은 “좋다/나쁘다”가 아니라 어떤 업무에, 어떤 기준으로, 어떻게 측정하느냐다.1) 생산성 = 속도? 완성률? (정의부터 합의)생산성을 판단하려면 먼저 팀/개인이 어떤 걸 “성과”로 보는지 정해야 한다.개발: 리드타임, 배포 빈도, 결함률, 리뷰 대기시간, 재작업 비율디자인: 프로토타입 완성까지 시간, 수정 라운드 수, QA 이슈, 핸드오프 품질공통: “다시 하는 일(redo)”이 줄었는지체크: 초안 생성 속도만 보면 AI는 대체로 이기지만, 최종 산출물까지의 총 시간이 핵심이다.2) AI가 잘 올려주는 구간 5가지 (보통 여기서 체감이 온다)초안 생성: 코드 스캐폴딩, ..

AI 번역이 정말 좋아졌죠. 버튼 한 번이면 문장도, 이메일도, 심지어 회의 요약도 만들어줍니다.그런데 “그럼 외국어 공부는 끝난 거 아닌가?”라는 질문엔, 저는 아직 아니라고 답하고 싶어요.외국어 공부의 목적이 예전처럼 “원어민처럼 말하기” 하나만 남아 있는 게 아니라, AI가 잘 못하는 구간에서 나를 더 강하게 만들기 때문입니다.오늘의 결론(먼저)번역은 문장을 옮기지만, 언어는 관계·맥락·의도까지 다룹니다.AI가 도와줄수록, 사람에게 남는 가치는 질문하는 능력, 판단, 신뢰 쪽으로 이동합니다.그래서 언어 공부는 “유창함”보다 “접속력(Access)”에 가깝게 변하고 있어요.1. 번역이 해결하는 건 ‘전달’, 언어가 해결하는 건 ‘상호작용’번역은 정보를 전달합니다. 하지만 실제 업무/관계에서 중요한 건..

AI가 빠르게 똑똑해질수록 이런 질문이 따라옵니다.“그럼 나는 어떤 일을 해야 하지?”결론부터 말하면, ‘가장 대체하기 어려운 직업’은 하나로 딱 잘라 말하기 어렵고, 대신 **대체하기 어려운 ‘일의 조건’**이 있습니다.이 글은 “AI가 못하는 일”을 **직업 이름이 아니라 ‘업무의 성격’**으로 정리해보는 글입니다.(※ 특정 직업이 영원히 안전하다는 뜻은 아니고, 상대적으로 대체 속도가 느린 영역을 정리한 관점입니다.)목차(소제목)“대체”는 직업이 아니라 업무 단위로 일어난다AI가 잘하는 일: 패턴, 속도, 반복AI가 어려워하는 일: 현장·관계·책임대체가 어려운 직업의 공통 조건 5가지AI 시대에 상대적으로 강한 직업군 7가지(예시)“대체 불가”를 직업이 아니라 역량 포트폴리오로 만들기내 일에 적용하..