6개월 휴직을 통해 배운 점
%% 휴직일기에서 관련 내용 추가 %%
왜 휴직인가?
리모트 팀 관리의 어려움 새로운 도전에 대한 갈망 처음으로 좀 쉬고 싶다
휴직을 통해 얻은것
취미생활 + 버킷리스트 가족과의 시간 (딸 교육) 새로운 배움과 일
휴직을 통해 느낀점
회사를 안나가는 것은 경제적인 문제가 아니라도 삶에 큰 빈자리를 남긴다 - 일상의 루틴 - 인간관계 - 자존감 (이를 어떻게 채울지에 대한 고민 필요)
자기 성찰과 철학이 필요한 시간 (내 삶의 방향을 결정하는 것은 자신뿐) - 내 삶의 의미는 무엇인가? - 어떻게 시간을 보내야 하나?
휴직 체크리스트
휴직 전에 따져볼 것들 - 누구와 무엇을 할 것인가? - 어떤 루틴을 보낼 것인가? - 다음 계획은 무엇인가?
휴직의 목적 명확화:
"최악의 결과 피하기" - 휴식도, 변화도, 준비도 이루지 못한 6개월
휴직 번아웃 주의:
"휴직 상태에서 새롭게 열리는 가능성들을 다 쫓으려고 하다가는 번아웃에 빠질 수 있다"
AI for Knowledge Work
프로젝트 시작 (4월~)
How can I maximize AI multiplier as knowledge worker?
* 원래 갖고 있던 관심사와 미래를 연결해보자
* 기술적인 진화의 타이밍: 5월에 클로드 코드 등장
* Agentic AI를 PKM에 적용해보면 어떨까?
* 6월부터 AI4PKM 커뮤니티와 같이 논의
* 최근 강민석님(Gobi)과 의기투합하여 개발
진행 과정에서 배운 점
커뮤니티의 중요성 - 격주 미팅 체계 확립: Show&Tell 형식의 정기적 진행 - "혼자 하는 것보다 논의하며 동기부여와 리듬" 확보
취미와 일의 균형점 잡기 - 좋아하는 일이니 매일 매일이 즐겁다 - 하지만 일이니 결과를 내고 싶다는 욕심이...
AI시대 정신차리고 따라가기 * 내 업은 무엇인가? 그 본질은 무엇인가? * 그 속에서 지켜야 할 Moat는 무엇인가? * 어떻게 하면 AI가 최대한 일을 하게 만들수 있을까? * 오늘 쓰는 AI가 가장 안좋은 AI다 * n8n을 쓰지 않고 워크플로우를 만든 이유 * 특정 툴이나 기술 스택에 종속되지 않기 * 예: CLI Agent를 추상화한 AI4PKM CLI
AI 시대의 업무 생산성 * AI 협업의 함정: 관리자 모드에서 게을러지고 집중력을 잃을수도 * AI에 최적화된 업무 환경: 음성 명령 + 멀티태스팅에 특화?
| Human | AI |
|---|---|
| Imagine | Inspire |
| Instruct | Implement |
| Evaluate | Improve |
향후 진행 방향
AI4PKM 컨텐츠 - 유튜브 채널 런칭 - 패스트캠퍼스에 강의 런칭 예정
AI4PKM 커뮤니티 - 디스코드에 개발
AI4PKM 제품/서비스화 * 강민석님 협업으로 진행 예정
내년 계획
AI4PKM이라는 키워드를 놓지 않고 싶다 * 관련 프로젝트를 계속 할 수 있는 방법은?
How AI Changes the Game for Knowledge Workers
Value of Intelligence Tasks Discounted - Writing report - Programming - Design The trend is accelerating - More capable AI - At cheaper cost
Scarcity vs Complementarity Matrix
In this landscape, we want to be in the top right corner: doing work that AI can't easily do and that makes AI more useful for others. Position yourself where AI multiplies your value instead of replacing it.
Scarcity: AI가 잘하는 작업의 노동력은 (무한히) 풍부해져 임금이 하락하고 일자리가 사라진다. 반대로 자동화가 어려운 기술은 상대적으로 희소해져 가치가 높아진다.
Complementarity: AI를 더 유용하게 만드는 기술. 프롬프팅, 워크플로우에 AI 통합, AI 결과물 해석과 비판 등. 이런 기술은 AI와 경쟁하지 않고 AI를 강화한다.
출처: Ingest/Articles/2025-08-11 How to Build a Career That Thrives Alongside AI
Consequences
Entry-level jobs are disappearing... P2P Market for intelligence task are shrinking Corporations are no longer hiring as much
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Historical Precedence
Historical Pattern: - When automation handles routine tasks, it creates bottlenecks elsewhere - New roles emerge to manage the bottlenecks - Partial automation typically increases overall employment
What's valuable now?
Anything that leverage cheaper intelligence - Contents generation - Domain-specific Consultancy
New Meta-Skills that matter: - Organizing work and setting priorities - Providing guidance and direction - Personal counseling and relationships - Decision-making under uncertainty
Opportunities are wide open, but you need to: - Asking right questions - Managing AI workforce - Create and deliver values
How to fail in AI Era
Being a lone wolf (in both org and society) Failing to learn new ways with AI
Common Failure Patterns: - Relying on credentials without developing complementary skills - Competing with AI on tasks it can do better (data synthesis, report writing) - Refusing to experiment with AI tools - Not developing meta-skills that AI cannot replicate
Case for Renaissance Human
%% 관련 자료 추가 %%
Multipotentialite의 슈퍼파워
Perils of specialization
- Why specialize? It's hard to learn new things
- Specialization makes it hard to create value beyond barrier
- But the barrier is much lower thanks to AI
Case for Renaissance Human
- Learning multiple skills and areas
- Discovering valuable combinations
Why Renaissance Works in AI Era: - AI lowers the barriers to learning new domains - Combining multiple skills creates unique value propositions - Solo builders can now create complex products - Cross-domain insights become competitive advantages
Case for Creative Community
%% 이런 커뮤니티의 사례를 찾아줘 %% What is a Creative Community - Support group for creators - Help each other as critique and customers - Skills exchange network
Why Creative Communities Matter: - Peer learning accelerates growth - Sharing templates and workflows reduces redundancy - Community validation helps identify what works - Mutual support during experimentation phase - Network effects create collective intelligence
Appendix
Job Market / 2025
"College graduates are entering an economy that is relatively worse for young college grads than any month on record, going back at least four decades" - Ingest/Articles/2025-05-04 Something Alarming Is Happening to the Job Market - The Atlantic
"When you think from first principles about what generative AI can do, and what jobs it can replace, it's the kind of things that young college grads have done in white-collar firms. They read and synthesize information and data. They produce reports and presentations." - Ingest/Articles/2025-05-04 Something Alarming Is Happening to the Job Market - The Atlantic
중년의 커리어
고민의 이유
중년의 커리어는 여러 가지 의미에서 젊은 시절과 다를 수밖에 없다 우선은 몸이 예전 같지 않고 딸린 식구나 뭔가 사회적 책임이 늘어나며 또한 지금까지 해봤던 일이 어느 정도 연속되어야 한다는 그런 제약 조건도 있다
주변에 보면 상당히 젊은 나이에 직장을 그만두게 되었는데 이제 뭘 하지? 하면서 갑자기 갈 곳을 잃고 방황하는 중년이 늘고 있다는 생각도 든다.
또한 예전과 달리 기대수명이 늘어나고 반대로 직업의 안정성은 감소하면서 사회적으로 뭔가 새로운 일을 찾아야 한다는 중년 세대의 부담감이 더 높아지는 추세다
여기에 최근 들어 매일 헤드라인을 장식하고 있는 AI 이야기도 빼놓을 수 없는데. 사실 AI로 인해 같은 일을 더 적은 인원으로 할 수 있게 되는 것이 명확하기 때문에 기존 조직의 몸집 줄이기는 앞으로 계속될 것이라는 전망을 할 수 있다
새로운 관점
하지만 이런 재반사항은 어찌 보면 새로운 기회라고 할 수도 있을 것이다. 예전과 달리 개인이 혼자 할 수 있는 일에 스콥과 역량이 늘어나고 특히 대부분의 창작활동에 있어서 AI의 도움을 받을 수 있다는 가능성은 이제 다시 커리어를 시작하고자 하는 사람들에게 굉장히 큰 희망을 준다.
물론 이러한 변화에 적응하는 것은 기존과는 상당히 다른 생각과 행동을 필요로 한다. 예를 들어서 AI와의 협업이 가장 보편화된 코딩만 생각해보면 혼자 개발을 하는 것과 AI와 함께 개발하는 것은 결과물은 같을지 모르겠지만 과정을 보면 사실상 거의 다른 일처럼 여겨지는 그 정도의 변화가 요구된다.
비유를 하자면 IC로 일하던 개발자가 매니저가 되면서 자기 팀의 여러 개발자들을 관리해서 성과를 내야 되는 그런 상황에 처했을 때 생기는 도전과 비슷하다고 할 것이다. 예전처럼 대부분의 시간을 코딩에 할애하는 것이 아니라, 프로그램에 대한 스펙을 작성하고 이해관계자와 소통하며 테스트를 하는 등 코딩과 관계없는 다양한 활동에 익숙해지고 또 잘하는 법을 배워야 하기 때문이다.