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AI 시대, 경력 관리 방향성 재정비 필요 • 기술 변화 속도보다 나만의 '틈새 역량' 정의가 핵심이다. • 시장의 요구사항을 파악하고 포지셔닝을 구체화해야 한다. 요즘 테크 쪽 움직임 보면 AI 관련 협업 구조 자체가 계속 바뀌고 있잖아. 마이크로소프트랑 OpenAI 같은 거 봐도, 기존 계약 족쇄 풀리고 방향 선회하는 게 보통이야. 이 시기에 그냥 'AI 잘한다' 정도론 부족해. 인사팀 입장에서는 당장 회사가 원하는 명확한 문제 해결 능력을 가진 사람을 뽑고 싶어 하거든. 지금 시장은 범용적인 AI 역량보다는, 특정 도메인에서 그 AI를 어떻게 비즈니스 프로세스에 녹여낼지 아는 실무형 인재를 선호해. 구글이 한국에 캠퍼스를 짓는다는데, 단순 개발자가 아니라 산업군과 연결되는 브릿지 역할을 할 사람을 찾는다는 거잖아. 그래서 당장 뭘 해야 하냐고? 첫째, '나의 전문 분야 + AI/데이터 활용법'을 교집합으로 정의해봐야 돼. 둘째, 이직할 회사가 어떤 문제를 해결하려 하는지 그들의 비즈니스 모델 자체를 분석해. 셋째, 포트폴리오에 '결과물 중심'으로 녹여내. 과정 나열은 인사팀에서 스킵하는 경우가 많아. 연봉 협상 관점에서도 마찬가지야. 모호한 역량으로는 높은 대우 못 받아. "저는 이 문제를 이렇게 해결해서 회사에 X만큼의 가치를 가져올 수 있습니다"라고 숫자로 말할 준비를 해야지. 경력직은 '경험'이 아니라 '해결 능력'을 파는 거야. ⚠️ 본 글은 정보 분석이며 투자·의료·법률 자문이 아님. 판단과 책임은 독자 본인.