학습 시험
AI 시대 취업 준비는 무엇이 달라져야 하는가
김프로랩
프로랩북스
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- 소장
- 19,000 ⓒ
| 듣기기능 | 미지원 | 파일정보 | |
|---|---|---|---|
| 총 용량 | 1.5 MB | 이용기기 | |
| ISBN | 9791176727075 | ||
책 소개
생성형 AI는 취업 준비의 속도를 바꿨다. 그러나 속도가 곧 경쟁력은 아니다. 누구나 매끄러운 문장을 만들 수 있는 시대에는 무엇을 조사했고, 어떤 사실을 검증했으며, 자기 경험의 어느 부분을 책임질 수 있는지가 더 중요하다.
이 책은 ChatGPT를 대필자가 아니라 기업 분석가의 보조자, 자소서의 회의적 편집자, 면접 스파링 파트너, 직무 학습 코치로 배치한다. 채용공고를 과업으로 번역하는 법부터 경험 원장, 한 페이지 기업 논지, 사실 잠금형 자소서, 꼬리질문 면접, 7일 미니 프로젝트, 개인정보·환각 검증, 30일 실행체계까지 한 흐름으로 연결한다. 모든 사례는 실제 채용 장면을 바탕으로 재구성한 합성 사례이며, WEF·ILO·NCS·NIST·Science·Harvard Business School 연구와 공식 자료를 근거로 한다.
이 책은 ChatGPT를 대필자가 아니라 기업 분석가의 보조자, 자소서의 회의적 편집자, 면접 스파링 파트너, 직무 학습 코치로 배치한다. 채용공고를 과업으로 번역하는 법부터 경험 원장, 한 페이지 기업 논지, 사실 잠금형 자소서, 꼬리질문 면접, 7일 미니 프로젝트, 개인정보·환각 검증, 30일 실행체계까지 한 흐름으로 연결한다. 모든 사례는 실제 채용 장면을 바탕으로 재구성한 합성 사례이며, WEF·ILO·NCS·NIST·Science·Harvard Business School 연구와 공식 자료를 근거로 한다.
목차
프롤로그. 더 빨라진 준비가 더 얕아지는 역설
1장. AI가 바꾼 것은 ‘작성 속도’가 아니라 채용의 증거 기준이다
1-1. ‘AI를 쓸 줄 안다’보다 ‘AI와 일할 줄 안다’가 비싸다
1-2. 자동화될 직무가 아니라 자동화될 과업을 보라
1-3. 매끈한 문장이 흔해질수록 거친 사실이 강해진다
1-4. 채용담당자는 완성본보다 사고의 흔적을 찾는다
1-5. 취업 준비를 문서 묶음이 아니라 운영체계로 바꿔라
2장. 직무와 나를 ‘역량’이 아니라 ‘증거’로 연결하라
2-1. 채용공고의 명사를 동사로 번역하라
2-2. 경험은 사건이 아니라 의사결정의 연쇄다
2-3. 경험 인벤토리는 기억이 아니라 원자료에서 만든다
2-4. 강점은 잘하는 일이 아니라 재현 가능한 조건이다
2-5. 부족한 역량은 ‘스펙’이 아니라 최소 증거로 메워라
3장. 기업 분석은 정보 수집이 아니라 채용 이유를 추론하는 일이다
3-1. 회사가 아니라 ‘회사가 풀어야 할 문제’를 조사하라
3-2. 1차 자료와 2차 자료의 역할을 바꾸지 마라
3-3. 숫자는 크기보다 구조를 읽어야 한다
3-4. 경쟁사 비교는 순위를 매기는 일이 아니다
3-5. 한 페이지 기업 논지로 분석을 압축하라
4장. 자소서는 AI가 쓰는 글이 아니라 사람이 책임지는 증거 문서다
4-1. 질문의 표면 아래 평가 기준을 읽어라
4-2. STAR에 R과 L을 더해 판단과 학습을 보여라
4-3. AI에게 초안을 맡기기 전에 증거 원장을 잠가라
4-4. ‘잘 써 줘’ 대신 평가표로 비판하게 하라
4-5. 최종본은 소리 내어 읽고 반박받아라
5장. 면접 연습은 답변 암기가 아니라 압박 속 판단 복원 훈련이다
5-1. 질문 목록보다 평가 역량 지도를 먼저 만들어라
5-2. 첫 30초에 결론과 범위를 세워라
5-3. AI 면접관에게 친절함을 금지하라
5-4. 답변을 녹음하고 내용·구조·전달을 따로 고쳐라
5-5. 모르는 질문에서 신뢰를 잃지 않는 법
6장. 직무 학습은 강의 수강이 아니라 작은 업무의 반복이어야 한다
6-1. 커리큘럼보다 직무의 산출물에서 거꾸로 배워라
6-2. AI 설명을 닫고 빈 종이에 다시 써라
6-3. ‘정답 생성’이 아니라 의도적 연습을 요청하라
6-4. 7일 미니 프로젝트로 증거를 생산하라
6-5. 포트폴리오는 작품집이 아니라 검토 가능한 업무 기록이다
7장. ChatGPT를 신뢰할 수 있는 취업 보조 시스템으로 설계하라
7-1. 프롬프트를 여섯 블록의 작업지시서로 써라
7-2. 사실·해석·제안을 출력 단계에서 분리하라
7-3. 한 번의 정답보다 두 모델의 반박 구조를 만들어라
7-4. 개인정보와 영업비밀의 경계를 먼저 그어라
7-5. 취업 준비 로그를 남겨 AI 사용을 설명 가능하게 하라
8장. 30일 동안 준비를 지원 가능한 상태로 바꾸는 법
8-1. 1주차: 목표 직무와 증거의 기준선을 만든다
8-2. 2주차: 기업 논지와 대표 문항을 완성한다
8-3. 3주차: 면접과 미니 프로젝트를 교차 훈련한다
8-4. 4주차: 제출-기록-복기의 채용 파이프라인을 돌린다
8-5. 합격 이후에도 남는 경력자본을 쌓아라
에필로그. 도구를 끄고도 설명할 수 있을 때
1장. AI가 바꾼 것은 ‘작성 속도’가 아니라 채용의 증거 기준이다
1-1. ‘AI를 쓸 줄 안다’보다 ‘AI와 일할 줄 안다’가 비싸다
1-2. 자동화될 직무가 아니라 자동화될 과업을 보라
1-3. 매끈한 문장이 흔해질수록 거친 사실이 강해진다
1-4. 채용담당자는 완성본보다 사고의 흔적을 찾는다
1-5. 취업 준비를 문서 묶음이 아니라 운영체계로 바꿔라
2장. 직무와 나를 ‘역량’이 아니라 ‘증거’로 연결하라
2-1. 채용공고의 명사를 동사로 번역하라
2-2. 경험은 사건이 아니라 의사결정의 연쇄다
2-3. 경험 인벤토리는 기억이 아니라 원자료에서 만든다
2-4. 강점은 잘하는 일이 아니라 재현 가능한 조건이다
2-5. 부족한 역량은 ‘스펙’이 아니라 최소 증거로 메워라
3장. 기업 분석은 정보 수집이 아니라 채용 이유를 추론하는 일이다
3-1. 회사가 아니라 ‘회사가 풀어야 할 문제’를 조사하라
3-2. 1차 자료와 2차 자료의 역할을 바꾸지 마라
3-3. 숫자는 크기보다 구조를 읽어야 한다
3-4. 경쟁사 비교는 순위를 매기는 일이 아니다
3-5. 한 페이지 기업 논지로 분석을 압축하라
4장. 자소서는 AI가 쓰는 글이 아니라 사람이 책임지는 증거 문서다
4-1. 질문의 표면 아래 평가 기준을 읽어라
4-2. STAR에 R과 L을 더해 판단과 학습을 보여라
4-3. AI에게 초안을 맡기기 전에 증거 원장을 잠가라
4-4. ‘잘 써 줘’ 대신 평가표로 비판하게 하라
4-5. 최종본은 소리 내어 읽고 반박받아라
5장. 면접 연습은 답변 암기가 아니라 압박 속 판단 복원 훈련이다
5-1. 질문 목록보다 평가 역량 지도를 먼저 만들어라
5-2. 첫 30초에 결론과 범위를 세워라
5-3. AI 면접관에게 친절함을 금지하라
5-4. 답변을 녹음하고 내용·구조·전달을 따로 고쳐라
5-5. 모르는 질문에서 신뢰를 잃지 않는 법
6장. 직무 학습은 강의 수강이 아니라 작은 업무의 반복이어야 한다
6-1. 커리큘럼보다 직무의 산출물에서 거꾸로 배워라
6-2. AI 설명을 닫고 빈 종이에 다시 써라
6-3. ‘정답 생성’이 아니라 의도적 연습을 요청하라
6-4. 7일 미니 프로젝트로 증거를 생산하라
6-5. 포트폴리오는 작품집이 아니라 검토 가능한 업무 기록이다
7장. ChatGPT를 신뢰할 수 있는 취업 보조 시스템으로 설계하라
7-1. 프롬프트를 여섯 블록의 작업지시서로 써라
7-2. 사실·해석·제안을 출력 단계에서 분리하라
7-3. 한 번의 정답보다 두 모델의 반박 구조를 만들어라
7-4. 개인정보와 영업비밀의 경계를 먼저 그어라
7-5. 취업 준비 로그를 남겨 AI 사용을 설명 가능하게 하라
8장. 30일 동안 준비를 지원 가능한 상태로 바꾸는 법
8-1. 1주차: 목표 직무와 증거의 기준선을 만든다
8-2. 2주차: 기업 논지와 대표 문항을 완성한다
8-3. 3주차: 면접과 미니 프로젝트를 교차 훈련한다
8-4. 4주차: 제출-기록-복기의 채용 파이프라인을 돌린다
8-5. 합격 이후에도 남는 경력자본을 쌓아라
에필로그. 도구를 끄고도 설명할 수 있을 때