창의성4 728x90 AI는 멈추지 않는다, 인간은 피로하고, '쉬는 능력'이 인간의 경쟁력이다 디지털 전환이 가속화되면서 AI와 인간의 협업은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 특히 "집중력"과 "업무 지속 가능성"이라는 관점에서 두 주체의 근본적 차이를 이해하는 것은, 효과적인 업무 설계와 생산성 극대화를 위한 핵심 과제입니다.인간과 AI, 집중력의 경계에서 한계를 가진 존재의 집중력은 어떻게 다뤄져야 하는가? 인간의 집중력: 생물학적 한계와 가능성1. 집중력의 과학적 이해인간의 집중력은 전전두엽 피질(Prefrontal Cortex)이 담당하며, 이는 뇌 전체 에너지의 약 20%를 소비합니다. 📊 구체적 수치로 본 인간의 집중력평균 집중 지속 시간: 25-45분하루 최대 깊은 집중 가능 시간: 4-6시간집중력 회복에 필요한 휴식 시간: 15-20분2. 실제 사례로 본 집중력 한계사례 1:.. 2025. 7. 3. AI 시대의 핵심 역량, 진짜 경쟁력은 '문제 해결'이 아니라 '문제 출제'다 ✨ 이제는 '답'보다 '질문'이 중요한 시대우리는 오랫동안 문제를 잘 푸는 능력을 중심으로 교육받고 일해왔습니다. 학교에서는 정답을 빠르게 찾는 학생이, 직장에서는 주어진 과제를 효율적으로 처리하는 직원이 인정받았습니다. 하지만 AI 기술의 눈부신 발전은 이러한 패러다임을 완전히 뒤흔들고 있습니다. 조용민 언바운드랩데브 대표는 "AI 시대, 핵심 역량은 문제 해결이 아닌 문제 출제다"라는 혁신적인 통찰을 제시합니다."해결은 사실 AI가 다 해버릴 거여 가지고... 창의력은 새로운 문제를 출제할 수 있는 거" - 조용민 대표 즉, 이제는 정답을 찾는 것보다, 좋은 문제를 던지는 능력이 더 중요해졌다는 것입니다. 이는 개인의 성장뿐 아니라, 기업, 교육, 사회 전반에 걸쳐 혁신적인 사고 전환을 요구합니다.1.. 2025. 6. 23. LLM 시대의 역할 변화, AI는 코드를 짜고, 개발자는 문제를 정의한다 역사적 배경: 개발 자동화의 진화과거의 자동화 물결소프트웨어 개발 역사는 끊임없는 자동화의 역사였습니다.1세대 (1950-1960년대): 어셈블리 언어의 등장기계어에서 어셈블리로의 전환 시 "진짜 프로그래머는 기계어를 쓴다"는 저항결과: 생산성 향상으로 더 복잡한 시스템 구축 가능2세대 (1970-1980년대): 고수준 언어의 보편화C, Pascal 등장 시 "성능이 떨어진다"는 비판결과: 운영체제, 대규모 애플리케이션 개발 가능3세대 (1990-2000년대): 통합 개발 환경(IDE)과 프레임워크자동완성, 리팩토링 도구 등장"개발자를 게으르게 만든다"는 우려결과: 웹 애플리케이션 시대 개막4세대 (2010년대): 클라우드와 DevOpsInfrastructure as Code, CI/CD 자동화"운영자 .. 2025. 6. 18. 자율공모사업 대학입시 흐름 분석과 학생부종합전형 핵심 전략 가이드 자율공모사업 완전 분석1. 자율공모사업의 정의와 특징자율공모사업은 정부나 공공기관이 특정 주제나 목적에 한정하지 않고, 참여 기관(지자체, 대학, 기업 등)이 자율적으로 사업 아이디어를 제안할 수 있도록 하는 공모 방식입니다.자율성: 사업 주제나 세부 내용을 기관이 자유롭게 정할 수 있음창의성: 현장 문제 해결, 지역 특화, 혁신적 아이디어 등 다양한 제안 가능경쟁: 한정된 예산을 두고 여러 기관이 경쟁적으로 사업을 제안하여 선정됨정책 연계: 정부의 주요 정책 방향(디지털 전환, 탄소중립, 지역균형 등)과 연계될수록 선정 가능성이 높아짐2. 자율공모사업 vs 국비공모사업 비교 분석구분자율공모사업국비공모사업주제/방식기관이 자유롭게 주제·내용을 정해 제안정부(중앙부처) 정책 방향에 맞춰 예산 지원을 받는 공.. 2025. 6. 9. 이전 1 다음 728x90 728x90
