마크 쿠반 “여가 시간에 AI를 배우면 채용 제안이 잇따른다”

오픈AI의 챗GPT가 2022년 11월 30일 일반 공개된 이후, 전 세계는 이 기술에 주목하고 있다. 인공지능(AI)은 업무 자동화, 이미지 생성, 일정 관리 등 다방면에서 생활 방식을 재편하며, 일과 생산성의 패러다임을 바꾸고 있다.

2025년 11월 21일(UTC), 나스닥닷컴에 게재된 GOBankingRates 보도에 따르면, 기업가이자 투자자, TV 인물로 알려진 마크 쿠반(Mark Cuban)은 AI가 고등학생과 대학생을 비롯한 예비 구직자에게 “황금 같은 기회”를 제공한다고 강조했다. 그는 미래의 일자리가 AI를 이해하고 활용하는 사람들에게 집중될 것이며, 노동시장에 진입하려는 이들은 가능한 한 많은 시간을 투입해 새로운 기술을 학습해야 한다고 조언했다.

해당 보도는 쿠반이 구직자가 집중적으로 익힐 만한 4가지 AI 역량을 제시했다고 전한다. 이는 1) AI 기초 이해, 2) 프롬프트 작성 능력, 3) 머신러닝(기계학습), 4) AI 윤리로, 각각의 역량이 현업에서 경쟁우위를 제공할 수 있음을 시사한다.

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쿠반의 제안 1: AI의 ‘기초’를 이해하라

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AI의 기본 개념과 활용법만 알아도 다수의 경쟁자보다 한 발 앞설 수 있다는 것이 쿠반의 시각이다. 그는 직장에 들어간 이후에도, AI를 어떻게 업무 효율에 연결할 수 있는지를 동료와 관리자에게 보여줄 수 있는 사람이 즉각적인 가치를 입증할 수 있다고 본다. 기초 원리와 핵심 개념을 이해하는 것만으로도 경쟁우위를 확보할 수 있다는 설명이다.

핵심 포인트: “AI의 원리·개념·활용법에 대한 기초 지식은 곧 실전 생산성으로 연결된다. 간단한 자동화만으로도 팀 전체의 시간을 절약할 수 있다.”

용어 설명: AI 기초란, 생성형 AI의 동작 원리(예: 대규모 언어모델의 패턴 학습), 프롬프트-응답 구조, 데이터 프라이버시와 한계, 활용 도구(챗봇, 이미지 생성기 등)의 기능·제약을 포함한다. 이러한 기초는 도구를 “어디에 어떻게 써야 하는지”를 판단하는 출발점이 된다.

쿠반의 제안 2: 프롬프트(prompt)를 ‘정교하게’ 쓰는 법

요즘은 무료 AI 도구가 널리 보급되면서, 프롬프트 실험이 그 어느 때보다 쉬워졌다. 프롬프트란 AI 챗봇에 의미 있는 질문이나 지시를 던져 정확하고 효율적인 응답을 이끌어내는 기술을 말한다. 프롬프트를 잘 다루는 사람은 AI를 통해 트렌드를 식별하고, 대규모 데이터셋을 분석하며, 숙제처럼 남아 있던 문제의 창의적 해결책을 찾을 수 있다.

쿠반은 자신이 이제 막 커리어를 시작한다면, 무엇보다 효과적인 프롬프트 작성법을 익히겠다고 밝힌 바 있다. 그리고 이 기술을 기반으로 업계 대기업처럼 큰 예산이 없는 소규모 기업에 먼저 접근해 서비스를 제안하겠다고 설명했다. 아직 기술이 새롭기 때문에, 때로는 대기업조차도 ‘잘 묻는 법’에 대한 통찰에는 비용 지불 의사가 있을 수 있다는 판단이다.

실전 팁: 프롬프트에는 맥락, 역할 지정(예: “당신은 데이터 분석가다”), 구체적 출력 형식(표·요약·코드), 제약조건(토큰·시간·근거 제시)을 명확히 포함하면 품질이 크게 오른다.

용어 설명: 프롬프트 엔지니어링은 원하는 결과를 얻기 위해 입력을 체계적으로 설계하는 기법이다. 예시, 반례, 단계별 추론 유도 등 다양한 지시 패턴을 활용해 모델의 사고 과정을 구조화한다.

쿠반의 제안 3: 머신러닝(기계학습) 이해

머신러닝은 컴퓨터 시스템이 데이터로부터 학습해 인간의 개입 없이도 패턴을 구분하고, 예측·판단을 수행하도록 하는 AI의 한 분야다. 알고리즘은 데이터 속 규칙성을 찾아내고, 그 결과를 바탕으로 추천과 예측을 생성한다.

표면적으로는 “기계가 스스로 배우는 과정을 공부하는 게 과연 실용적인가”라는 의문이 들 수 있다. 그러나 보도에 따르면, 머신러닝 역량을 갖춘 인재는 높은 수요를 보이고 있다. 이 기술은 금융권의 사기 탐지, 헬스케어 분야의 질병 진단 등 주요 산업 전반에 활용되며, 데이터 기반의 고도화된 의사결정을 가능케 한다.

핵심 포인트: 머신러닝은 “데이터 → 패턴 학습 → 예측·추천”의 일련 과정을 자동화해, 비용 절감과 정확도 향상을 동시에 추구한다.

용어 설명: 지도학습(정답이 있는 데이터로 학습), 비지도학습(정답 없이 군집·차원축소), 강화학습(보상 기반 정책 학습) 등 학습 유형이 있으며, 각기 다른 문제(분류, 회귀, 이상 탐지)에 적용된다.

쿠반의 제안 4: AI 윤리와 책임 있는 활용

AI는 직장에서 다양한 생산성 향상을 제공하지만, 책임 있는 사용의 원칙을 이해하는 것이 필수다. AI 윤리를 공부한다는 것은 새로운 기술을 직원 권리를 침해하지 않는 방식으로 업무 환경에 통합하는 방법을 배우는 것을 의미한다.

예컨대 AI는 인사 부서의 이력서 스크리닝, 기본적인 고객 문의 응대, 사이버보안 리스크 처리 등 다양한 역할을 지원할 수 있다. 그러나 기업이 AI를 과도하게 사용하면 노동법 위반, 직원 프라이버시 침해, 차별 문제로 이어질 수 있다. AI 윤리를 학습하면 이러한 위험을 줄이고, 기업 차원의 책임성과 개인의 자기 책무를 동시에 강화할 수 있다.

체크리스트: 데이터 최소 수집, 설명가능성, 편향 점검, 동의와 투명성, 감사 가능성, 안전장치(휴먼 인 더 루프) 등은 윤리적 AI의 핵심 축이다.

맥락과 해설: 왜 지금 ‘여가 시간의 AI 학습’인가

이번 보도의 요지는 명확하다. AI는 이미 현장의 기본 생산성 도구가 되었고, 기초·프롬프트·머신러닝·윤리라는 4개 축은 빠르게 검증 가능한 실무 역량으로 전환된다. 특히 프롬프트 역량은 입문 장벽이 낮으면서도 즉각적인 성과를 만들 수 있어, 커리어 초반의 차별화 수단으로 유효하다.

또한 머신러닝에 대한 개념적 이해는, 도구를 “맹목적으로” 쓰는 단계를 넘어 문제 정의 → 데이터 요건 → 모델 한계를 균형 있게 보는 시야를 제공한다. 윤리·컴플라이언스의 감수성은 기업 환경에서 규제 리스크를 피하고 신뢰를 구축하는 핵심 자산이다. 종합하면, 여가 시간의 체계적 학습이 곧 ‘채용 제안으로 연결되는 신호’가 될 수 있다는 게 이 보도가 제시하는 실용적 메시지다.

실용 가이드: 지금 바로 시작하는 최소 학습 로드맵

– 기초: 챗봇의 한계(환각, 저작권, 개인정보), 프롬프트 구조(맥락·역할·형식·제약) 정리 후, 일상 문서 자동화부터 적용한다.
– 프롬프트: 동일 과제에 대해 다양한 지시문을 A/B 테스트하고, 성공 패턴을 템플릿화한다.
– 머신러닝: 지도/비지도·분류/회귀의 차이를 사례 중심으로 이해하고, 결과 해석과 오용 방지 원칙을 익힌다.
– 윤리: 데이터 처리 원칙과 차별 방지 체크리스트를 작성해, 팀 단위 사용 가이드로 전환한다.