생성형 AI로 보고서 초안과 데이터 요약을 몇 분 만에 만들 수 있는데도 신입의 취업은 왜 더 쉬워지지 않는가. 기업은 단순 반복 과업을 자동화하면서 동시에 ‘바로 판단할 수 있는 사람’을 원한다. 그 결과 초급 업무가 줄고 경력직 선호가 강해지며, 경험을 쌓기 위한 첫 자리가 오히려 좁아지는 역설이 생긴다. 포트폴리오 화면은 그럴듯해졌지만 면접에서 왜 그런 선택을 했는지, 무엇을 검증했는지, 결과가 틀렸을 때 어떻게 고칠지를 설명하지 못하면 AI 활용 능력은 곧바로 직무 역량으로 인정되지 않는다.
이 책은 ‘AI 때문에 어떤 직업이 사라지는가’라는 거대한 예측보다 실제 신입 과업이 어떻게 바뀌는지를 직무 단위로 살핀다. 마케팅, 데이터·리서치, 개발·QA, 영업·고객지원·운영 같은 업무에서 AI가 잘하는 부분과 사람이 책임져야 하는 예외를 분리하고, 경력직 선호가 첫 경험의 문턱을 어떻게 높이는지 설명한다. 공고의 직함보다 과업을 읽는 법, 학교 프로젝트와 아르바이트 경험을 검증 가능한 결과물로 바꾸는 법, AI가 만든 산출물에 근거·판단·수정 기록을 붙이는 방법도 구체적으로 다룬다.
취업 준비생에게 필요한 것은 ‘AI를 쓸 줄 안다’는 한 줄이 아니다. 어떤 문제를 맡았고, 어떤 자료를 썼고, 어떤 결과를 AI에게 맡겼으며, 무엇을 사람이 검토했고, 피드백 뒤 무엇을 바꾸었는지를 설명하는 능력이다. 이 책은 포트폴리오를 결과물 전시장보다 의사결정 기록으로 설계하고, 면접에서는 프롬프트보다 판단 근거를 말하게 한다. 기업 입장에서도 신입 채용을 줄이는 것이 단기 교육비는 낮출 수 있지만 몇 년 뒤 중간 경력자를 키울 내부 사다리를 약하게 만들 수 있다는 점을 함께 짚는다.
첫 일자리의 모양은 바뀌고 있지만 성장 경로가 완전히 사라지는 것은 아니다. 6개월, 18개월, 36개월 단위로 과업 난도를 높이고, 멘토와 피드백을 확보하며, 직함이 바뀌어도 남는 이동 가능 자산을 쌓는 방식이 중요해진다. AI 시대에 첫 경력을 어떻게 시작하고 증명하고 .....