시작하기 전에
지난 글에서 LinkedIn Skills on the Rise 2026과 비사이드 IT 스킬체크업을 겹쳐봤습니다.
결론은 이거였어요.
AI를 쓸 줄 아는가?❌ 아니고
AI로 무언가를 만들어봤는가?⭕가 더 중요해졌어요.
시장이 요구하는 수준이 "아는 것"에서 "만든 것"으로 이동했습니다.
그러면 자연스럽게 이런 질문이 따라오죠.
"AI 구현 역량은 도대체 어떻게 키우죠?" 🤔
ChatGPT한테 물어본 적 있다. Gemini로 요약 해봤다. Claude한테 이메일 초안 요청한 적 있다.
이건 AI를 써본 거예요. 이것도 중요합니다. 시작이니까요.
하지만, 링크드인 리포트에서 말하는 AI Engineering & Implementation은 이게 아닙니다.
AI로 서비스 프로토타입을 만들어본 적 있는가
AI 기능을 제품 흐름 안에 설계해본 적 있는가
AI가 만든 결과물을 검증하고 개선해본 적 있는가
처음부터 끝까지 — 문제 정의, 구현, 배포, 피드백 — 한 사이클을 돌려본 적 있는가
"써보기"와 "만들어보기" 사이에는 꽤 큰 골짜기가 있어요.
그리고 그 골짜기를 넘는 방법은 강의를 듣는 게 아닙니다.
AI 역량을 키우는 데 있어서 가장 흔한 실수는 "일단 강의부터 듣자"예요.
ChatGPT 활용법 강의
프롬프트 엔지니어링 워크숍
AI 도구 소개 세미나
시작점으로는 괜찮아요.
문제는, 거기서 멈추는 경우가 대부분이라는 거예요.
LinkedIn 데이터가 보여주는 건 명확해요.
2025년에는 "AI 리터러시"가 1위였고, 2026년에는 기본값이 돼서 리스트에서 빠졌어요. 1년 만에요.
"아는 것"의 유효기간이 점점 짧아지고 있습니다. ("아는 것" 많지도 않은데 점점 짧아질 일인지...)
AI 도구 사용법을 배워도, 4개월이면 바껴요.
510 SOLO 포텐데이와 602 SOLO 포텐데이 사이에
Lovable이 60%에서 3%로 떨어지고, Claude Code가 0%에서 43%로 올라간 걸 직접 목격했잖아요.
🦾4개월 만에 판이 바뀌었다 — SOLO 포텐데이 AI 도구 대격변
시작하기 전에 이번엔 Claude한테 데이터 분석 시켰더니 표는 기가 막히게 뽑아놓고 해석은 전부 "흥...
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도구 사용법이 아니라, 도구가 바뀌어도 적응할 수 있는 구조를 훈련해야 합니다. 그 구조는 이거예요.
AI 구현 역량은 4단계로 쪼갤 수 있습니다.
단계 | 역량 | 하는 일 |
|---|---|---|
1️⃣ 문제 정의 | 무엇을 만들 것인가 | 사용자 문제 발견, 가설 수립, 범위 설정 |
2️⃣ AI 설계 | AI를 어떻게 넣을 것인가 | AI 기능 정의, 프롬프트 설계, 데이터 흐름 구상 |
3️⃣ 구현 & 배포 | 실제로 만들기 | 프로토타입 제작, 배포, 사용자에게 내놓기 |
4️⃣ 검증 & 피드백 | 됐는지 확인하기 | 사용자 반응 확인, AI 결과 검증, 개선 판단 |
핵심은 4단계를 한 사이클로 직접 돌리는 경험입니다.
1단계만 하면 기획서죠.
2단계까지 하면 프로젝트 마일스톤이고요.
3단계까지 하면 데모예요.
4단계까지 가야 "만들어본 경험"이 됩니다.
이 사이클을 돌리는 사람이 꼭 개발자일 필요도 없어요.
602 SOLO 포텐데이에서
사업기획자 박수O님은 마크다운밖에 몰랐는데 Google AI Studio로 브랜드 빌더 사이트를 완성했고,
서비스기획자 장예O님은 Figma Make와 Cursor로 직접 서비스를 배포했습니다.
도구가 구현 장벽을 낮춰줬기 때문에, 이제 문제는 "코딩을 할 줄 아느냐"가 아니라 "한 사이클을 돌려본 적 있느냐"예요.
비사이드가 운영하는 프로그램 중에 이 4단계 사이클을 직접 돌려보는 프로그램이 두 개 있어요.
4주간, AI를 활용해 실제 서비스를 기획하고 만들어보는 프로그램입니다.
기간과 방식 : 4주, 온라인 강의 + 미션 실행
과정 : 문제 정의 → 가설 수립 → AI 프로토타입 제작 → 사용자 검증 → 피봇 판단
특징 : 강의 듣고 직접 실행, 프로토타입 빠르게 구현하고 실제 사용자 확보까지 도전
핵심은 "교육"이 아니라 "실행"이라는 거예요.
강의를 들은 뒤 직접 실행해보고 그 결과를 과제로 제출하면서 4주간 실제 서비스를 만들면서 부딪히는 구조입니다.
AI 도구 사용법을 가르치는 게 목적이 아니라, AI를 활용해 문제를 정의하고 해결하는 사이클을 직접 돌려보는 게 목적이에요.
10일간, 사람은 나 혼자, AI와 함께 서비스를 만들어 배포하는 챌린지입니다.
기간과 방식 : 10일, 온라인 챌린지
과정 : 아이디어 → 기획 → AI 바이브코딩 → 배포 → 공유
특징 : 매일 TIL(Today I Learned) 작성, 7개 인증 미션 수행
SOLO 포텐데이는 진짜로 혼자 다 해요. 기획도, 디자인도, 개발도, 배포도.
AI 동료와 함께(라고 하지만 사람은 나 혼자) 10일 안에 서비스를 내놓는 거예요.
두 프로그램의 공통점은 "끝까지 만들어본다"는 거예요. 이게 왜 중요할까요?
LinkedIn 2026이 말하는 변화의 본질과 연결되기 때문입니다.
지난 글에서 정리한 비교표를 다시 볼게요.
역량 영역 | 비사이드 IT 스킬체크업 | LinkedIn 2026 |
|---|---|---|
AI 활용 / 구현 설계 | — | 📈 급상승 |
AI 비즈니스 전략 | — | 📈 급상승 |
AI 거버넌스 / 윤리 | — | 🌱 새롭게 등장 |
이 세 가지는 강의를 들어서 채울 수 있는 영역이 아닙니다.
AI 구현 설계는 만들어봐야 알고
AI 비즈니스 전략은 만든 걸 사용자에게 내놓아 봐야 감이 오고
AI 거버넌스는 AI가 만든 게 틀렸을 때 어떻게 판단할지 경험해봐야 이해돼요.
602 SOLO 포텐데이에서 백엔드 개발자 남혜O님이 한 말이 정확합니다.
코드 치는 건 이틀밖에 안 했고, 거의 5일 동안은 문서를 하나하나 검토했어요.
코딩은 AI가 하고, 저는 문서에 싱크가 맞는지 확인하는 게 바이브 코더의 역할이었습니다.
AI가 코드를 쓰는 시대에, 사람의 역할은 방향을 잡고, 판단하고, 검증하는 것이에요.
그 역할은 직접 만들어보지 않으면 훈련되지 않습니다.
AI 구현 역량을 키우는 방법을 요약하면 이거예요.
작은 것이라도 좋으니, AI와 함께 처음부터 끝까지 한 번 만들어보세요.
문제를 정의하고, AI를 설계에 넣고, 실제로 만들어서, 사용자에게 내놓는 경험.
그 한 사이클이, 강의 열 개보다 많은 걸 가르쳐줍니다.
그 한 사이클을 돌릴 수 있는 기회가 필요하다면, 비사이드로 오세요.
도구는 계속 바뀝니다. 4개월이면 판이 달라져요.
하지만 문제를 정의하고, 만들어보고, 검증하는 사이클은 바뀌지 않습니다.
그 사이클을 한 번이라도 돌려본 사람과 안 돌려본 사람의 차이는, 앞으로 점점 커질 거예요.
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