AI가 쓴 이력서를 AI가 걸러내는, AI시대의 2026 글로벌 채용 트렌드

"지원자의 45%가 이력서를 AI로 작성하고, 기업의 67%가 AI로 서류를 심사한다."양쪽 모두 AI를 쓰는 시대, 채용의 본질은 어떻게 달라지고 있을까요? 2025~2026년은 글로벌 채용 시장이 지난 30년을 통틀어 가장 빠르게 재편되는 시기입니다. Harvard Business Review는 AI가 단순 자동화를 넘어 '직무 재설계(Job Redesign)' 단계에 진입했다고 분석합니다. 기존 직무의 약 60%가 AI에 의해 일부 혹은 전부 변형될 것으로 예측되죠. McKinsey Global Institute의 「The State of AI in 2025」에 따르면, AI를 도입한 기업의 72%는 이미 채용 프로세스 안에 AI를 넣었습니다. 기술 스크리닝, 면접 스케줄링, 코딩 테스트 자동 평가까지요. World Economic Forum의 「Future of Jobs Report 2025」는 한 발 더 나아가 "2030년까지 전 세계 일자리의 23%가 변화할 것"이라고 예고합니다. AI 리터러시는 이제 개발자만의 것이 아니라, 모든 직군의 기본기로 부상했습니다. 숫자들이 말하는 결론은 하나입니다. 내가 이력서를 어떻게 쓰느냐보다, 내가 어떤 스킬을 '실제로' 증명할 수 있느냐가 훨씬 더 중요해졌다는 것. 기업은 이미 이렇게 사람을 뽑고 있다기업 쪽은 더 빠르게 움직이고 있습니다. 글로벌 빅테크는 물론 국내 주요 스타트업까지 채용 프로세스의 40~70%를 AI로 자동화했습니다. 첫 번째 변화는 스킬 기반 채용(skills-based hiring) 입니다. IBM, Google, Accenture 같은 기업은 이미 학위 요건을 내려놓고 "이 사람이 실제로 무엇을 할 수 있는가"를 봅니다. 미국에서는 전체 구인 공고의 20% 이상이 학위 요구를 삭제했습니다(LinkedIn Workforce Report, 2025). 두 번째는 직무 재설계입니다. 기업은 AI가 대체할 수 있는 단순 반복 업무를 제거하고, 사람만이 할 수 있는 판단·협업·문제정의 영역으로 JD를 다시 짜고 있습니다. 예전에는 "3년 차 마케터"를 뽑았다면, 지금은 "AI 툴로 캠페인 운영해본 사람"을 뽑는 식이죠. 세 번째는 AI 스크리닝입니다. 이제 이력서는 사람이 먼저 보지 않습니다. 키워드와 패턴, 경력의 일관성, 심지어 문체까지 AI가 먼저 필터링한 뒤 HR에게 넘어갑니다. 이 말은 곧, "잘 쓴 이력서"의 가치가 급격히 떨어지고 있다는 뜻입니다. AI가 AI를 걸러내는 시대니까요. 지원자들도 같은 무기를 들고 있다구직자 입장에서도 혁명이 진행 중입니다. 이력서 작성부터 포트폴리오 제작, 자기소개서 교정, 면접 답변 준비까지 AI가 대신 해줍니다. 지원자의 45%가 AI 툴로 이력서를 쓴다는 조사(Resume Builder, 2025)는 이제 놀라운 수치가 아닙니다. 더 큰 변화는 '셀프 브랜딩'의 방식이에요. 과거에는 회사명·직책·연차가 전부였지만, 이제는 GitHub 커밋, 오픈소스 기여, 블로그 아카이브, 실무 프로젝트 결과물이 이력서를 대체합니다. "뭘 해왔는가"가 아니라 "뭘 할 수 있는가" 를 보여주는 방향으로 완전히 넘어갔어요. 여기서 중요한 함정이 있습니다. AI가 다듬은 이력서는 모두 비슷하게 매끄러워집니다. 지원자 100명이 똑같이 깔끔한 서류를 내는 순간, 기업이 보는 건 결국 '검증 가능한 실무 증거'입니다. 이력서 너머에 있는, 당신이 실제로 무엇을 만들었고 어떤 결과를 냈는지 말이죠. 채용의 새로운 기준 — 학력·경력에서 '실행 가능한 스킬'로2026년 채용 시장이 수렴하는 지점은 분명합니다. "이력서가 아닌, 실제 실무 능력으로 매칭하는 채용." 기존의 기준이 어떻게 바뀌고 있는지 정리해볼게요. 학력 → 스킬 셋 경력 연차 → 프로젝트 수행 이력 자기소개서 → 포트폴리오·실무 데이터 면접 첫인상 → 레퍼런스·동료 검증 이 전환이 구직자에게 의미하는 건 분명합니다. 아직 이력서 양식에만 매달려 있다면, 당신은 이미 뒤처진 트랙에서 뛰고 있는 겁니다. 반대로 실무 프로필과 AI 리터러시를 갖춘 사람은 그 어느 때보다 빠르게 매칭 기회를 잡고 있습니다. 플렉스웍이 주목하는 방향 — AI-native 스킬 기반 매칭플렉스웍은 이 변화의 한가운데에서 '실무검증 기반 유연한 채용' 플랫폼을 만들어 왔습니다. 지금 플렉스웍에는 25,000명의 전문가 네트워크가 이력서가 아닌 실무 프로필로 자신을 증명하고 있어요. Work Data Score: 과거 프로젝트 실적과 동료 검증 데이터를 수치화 AI-native 매칭: 스펙 필터가 아닌 실무 역량 기반 추천 프로필 공유: LinkedIn·포트폴리오 사이트보다 더 구체적이고 검증된 실무 증거 "내가 어느 회사에 있었는지"가 아니라 "내가 무엇을 만들었고, 누가 증명해줬는지"를 보여주는 프로필. 그것이 AI 시대의 새로운 이력서입니다. 플렉스웍의 실무검증은 단순한 자기 선언이 아니라, 실제 프로젝트 데이터와 동료 리뷰로 뒷받침됩니다. 기업은 이 데이터를 보고 더 빠르고 정확하게 사람을 찾고, 전문가는 이력서 한 장에 갇혀 있던 자신의 실력을 데이터로 증명할 수 있습니다. 아직 이력서 쓰고 계신가요?2026년, 뽑히는 사람들은 이미 움직이고 있습니다. AI가 이력서를 쓰고 AI가 이력서를 거르는 시대에서, 진짜 차별화는 "실무로 증명된 나" 에서 나옵니다. 플렉스웍에서 AI 시대에 맞는 스킬 기반 프로필을 지금 만들어보세요. 당신이 지금까지 해온 일이, 다음 기회로 이어집니다.

Z세대를 AI로 채용하는 법: 글로벌 기업이 실제로 쓰는 전략

2026년 Z세대가 채용의 판도를 바꾸고 있다지금 이 순간, 가장 빠르게 성장하는 노동력 집단은 Z세대(1997~2012년생)입니다. 이들은 이미 미국 전체 노동인구의 18%를 차지하며, 2030년까지 그 비율은 30%를 넘어설 전망입니다. 문제는 이들이 기존 세대와 완전히 다른 방식으로 일자리를 찾는다는 점입니다. 채용 공고를 잡코리아에 올리고 이력서를 기다리는 방식으로는, Z세대 인재를 절대 만날 수 없습니다. Z세대는 어디서 일자리를 찾나놀라운 숫자가 있습니다. Z세대의 46%가 TikTok을 통해 일자리나 인턴십을 찾은 경험이 있다는 조사 결과입니다(Elevatus, 2026). Instagram, YouTube, LinkedIn이 그 뒤를 잇습니다. 잡보드보다 소셜 피드에서 커리어를 시작하는 세대, 그것이 Z세대입니다. AI를 무서워하면서 AI 없이는 취업도 못 한다흥미로운 역설이 있습니다. Z세대의 절반 이상은 AI로 인해 자신의 일자리가 없어질까 두려워합니다. 포춘(Fortune)은 2026년 4월, Z세대 직원들이 직장 내 AI 도입을 적극적으로 방해하는 사례를 보도했습니다. 그러나 동시에, AI 기반 채용 도구 없이는 Z세대가 원하는 빠른 응답과 개인화된 경험을 제공하기가 사실상 불가능합니다. AI를 거부하는 세대를, AI로 채용해야 하는 역설이 2026년 HR의 핵심 과제입니다. 글로벌 기업들이 AI로 Z세대를 채용하는 실제 방법코스타 커피의 AI 챗 평가: 35만 명 지원자에게 개인화 피드백글로벌 커피 체인 코스타 커피(Costa Coffee)는 Sapia의 AI 채팅 기반 평가를 도입했습니다. 5개의 개방형 질문으로 이루어진 이 평가는 35만 명 이상의 지원자에게 적용됐으며, 각 지원자는 개인화된 피드백을 받았습니다. 채용 담당자의 부담은 획기적으로 줄었고, 지원자 만족도는 10점 만점에 9점을 기록했습니다(Josh Bersin, 2026). Z세대가 원하는 것은 빠르고 공정하며 나에게 맞는 경험입니다. AI가 이를 가능하게 했습니다. Expedia Group이 AI 채용에 올인하는 이유여행 플랫폼 Expedia는 2026년 기준 전체 채용 공고의 상당수에 AI 관련 직종이 포함돼 있습니다. Chief AI Officer를 새로 선임한 것은 Expedia의 전략은 명확합니다: AI로 채용 속도를 높이고, AI 인재를 채용해 제품을 혁신한다. Z세대 채용에서 절대 놓치면 안 되는 3가지1. 24시간 내 첫 응답이 없으면 이탈한다Z세대는 빠른 피드백을 기대합니다. 연구에 따르면 이들은 지원 후 24시간 내 확인 연락을 기대하며, 1~2주 이상 소식이 없으면 자발적으로 이탈하거나 다른 오퍼를 수락합니다(AssessCandidates, 2026). AI 자동 응답과 빠른 스케줄링 도구가 필수인 이유입니다. 2. 채용 공고가 '소셜 콘텐츠'여야 한다Z세대는 텍스트 중심의 긴 채용 공고를 읽지 않습니다. 30초 안에 핵심을 전달하는 짧은 영상 JD, 인스타그램 스토리형 공고, TikTok 채용 영상이 효과적입니다. nCore HR 사례에서는 소셜 채널 자동화 게시 후 지원율이 크게 상승했습니다. 3. AI 채용 여부를 투명하게 공개하라가트너(Gartner) 조사에 따르면, Z세대를 포함한 후보자들은 채용 과정에서 AI 사용 여부를 투명하게 공개할 것을 기대합니다. AI 심사를 사용하는 경우 이를 명시하고, 가능하다면 AI 면접을 거부할 선택권도 제공해야 합니다. 투명성이 신뢰를 만들고, 신뢰가 지원율을 높입니다. 한국 기업을 위한 실전 체크리스트Z세대 AI 채용 전략을 한국 기업에 적용하려면 아래 세 가지부터 시작하세요: 소셜 채용 채널 개설: 인스타그램·링크드인에 채용 콘텐츠 전용 계정 운영 AI 자동 응답 설정: 지원 즉시 확인 메시지 + 다음 단계 안내 자동화 글로벌 온디맨드 채용 도입: 국내 Z세대 풀 한계를 넘어 글로벌 검증 인재 확보 출처 Elevatus, *2026's Guide to Winning Over and Recruiting Gen Z Talent* (2026) LinkedIn / TechWire Asia, *LinkedIn research shows AI becoming standard in recruitment* (2026.02) Josh Bersin, *How Costa Coffee Uses AI To Hire "Best Fit" Staff* (2026) Fortune, *Gen Z workers who fear AI will take their job are actively sabotaging their company's AI rollout* (2026.04.08) Gartner, *Gartner Says AI Revolution and Cost Pressures Are Two Forces Driving the Top Four Trends for Talent Acquisition in 2026* (2025.10) Phocuswire, *AI is changing travel companies' hiring mindset* (2026) AssessCandidates, *Recruiting Gen Z: Strategies to Attract and Retain 2026* (2026) 플렉스웍으로 Z세대 글로벌 인재를 만나세요Z세대는 국경 없이 일합니다. 최고의 Z세대 인재들은 이미 글로벌 무대에서 원격으로 일하고 있습니다. 플렉스웍(FlexWork)은 검증된 글로벌 전문가를 빠르게 매칭받을 수 있는 온디맨드 채용 플랫폼입니다. Z세대가 기대하는 속도와 경험을 동시에 제공합니다. "Z세대 인재를 잡고 싶다면, 그들보다 먼저 AI를 써야 합니다."

이지원 님의 UX 멘토링 4주 후기- 패션 디자이너에서 미국 프로덕트 디자이너로(김효빈 님)

한 줄 요약미국 서부에서 패션 프로덕션을 떠나 UX를 독학하던 김효빈 님. 플렉스웍 이지원 님 프로젝트에서 4주를 보내며 A' Design Award를 수상하고, "5년 안에 누군가의 멘토가 되겠다"는 목표를 세웠습니다. 미국 서부, 낯선 바다에 뛰어들다익숙했던 패션 프로덕션 세계를 떠나 '프로덕트 디자이너'라는 새 출발을 결심했을 때, 김효빈 님에게 가장 큰 문제는 방향이었습니다. 독학의 막막함 속에서 만난 플렉스웍 프로젝트는 단순한 강의가 아니었다고 합니다. "실전이라는 거친 바다에서 살아남는 법을 가르쳐준 나침반이었습니다." 4주 동안 무슨 일이 있었는지, 직접 들어봤습니다. ① 4주의 몰입, '러닝 바이 두잉'의 정수이론이 아닌 실전플렉스웍 이지원 님의 UX 프로젝트는 이론에 머물지 않습니다. 매주 진행되는 발표와 날카로운 피드백 세션은 주니어 디자이너가 겪을 수 있는 가장 압축적인 성장 경험이었습니다. "4주라는 짧은 시간 동안 시각적 완성도까지 높이기 위해 팀원들과 4~5시간씩 밤샘 미팅을 이어갔습니다." 협업의 모든 과정을 몸으로Slack과 이메일을 통한 공식 소통부터 팀원들 간의 끈끈한 단톡방까지. 협업의 전 과정을 실전으로 체험했습니다. 텍스트로 배우는 '협업법'이 아니라, 직접 마감을 맞추고 갈등을 조율하며 체득하는 방식입니다. ② 이지원 멘토: '나'라는 브랜드를 완성하는 압도적인 아우라선생님 그 이상의 충격이지원 님은 MIT 출신 뉴욕 현직 Senior AI Product Designer입니다. iF · Red Dot · A' Design Award 수상. 미국 현지에서 맨땅에 헤딩하며 쌓아온 생존 전략이 고스란히 프로젝트에 녹아 있었습니다. 김효빈 님에게 가장 인상 깊었던 건 '자기 PR의 정석'이었습니다. "지원님은 자신의 가치를 어떻게 비즈니스적으로 언어화하고 상대방에게 각인시키는지 그 정수를 보여주셨어요. '저렇게 되고 싶다'는 강렬한 동기부여를 주실 만큼, 자신감 넘치는 태도가 그 자체로 하나의 완벽한 포트폴리오였습니다." 성장을 앞당기는 날카로운 피드백비즈니스적 마인드셋을 바탕으로 이성적이고 날카롭게 프로젝트 방향을 짚어주는 피드백. 그 조언 하나하나가 결과물의 퀄리티를 결정짓는 핵심 열쇠였습니다. 진정한 '연결자'로서의 진정성가장 감동적이었던 부분은 따로 있었습니다. "바쁜 일정 속에서도 이메일 답변은 물론, 수강생들을 실제 취업 기회나 네트워크에 연결해주기 위해 끊임없이 노력하시는 모습에서 깊은 신뢰를 느꼈습니다." 취준생들의 간절함을 누구보다 잘 이해하기에, 단순한 지식 전달을 넘어 실질적인 커리어의 문을 열어주려는 열정이 매 순간 느껴졌다고 합니다. ③ 어워드 수상부터 실제 개발까지, 그 이상의 가치4주 프로젝트가 끝났다고 해서 이지원 님도, 여정도 끝나지 않았습니다. A Design Award 수상교육 종료 후에도 이어진 프로젝트 결과는 A Design Award 수상으로 이어졌습니다. 이 성과는 미국 내 비자 유지와 취업 경쟁력 확보에 결정적인 자산이 됩니다. 포트폴리오 한 줄이 아닌, 실질적인 커리어 레버리지가 된 셈입니다. 아이디어에서 실제 개발로아이디어에 그치지 않고 실제 개발로 이어지는 프로젝트에 참여하며 '진짜 프로덕트'를 만드는 감각을 익혔습니다. 미국 현지 디자이너 크루를 이끌며 글로벌 어워드 수상을 견인하는 이지원 님의 리더십은 경이로웠다고 합니다. "지원님이 닦아놓은 길을 따라가며, 저 또한 글로벌 무대에서 당당히 제 목소리를 내는 디자이너가 되겠다는 꿈을 구체화할 수 있었습니다." 에필로그: 5년 뒤, 나는 누군가의 멘토가 된다미국 취업 시장은 여전히 차갑고 상향 평준화되어 있습니다. 그럼에도 김효빈 님은 이제 두렵지 않다고 합니다. "5년 안에는 누군가에게 도움을 주는 멘토로 성장하고 싶다는 꿈이 생겼기 때문입니다." 플렉스웍에서의 4주는 단순한 스펙이 아닌, 디자이너로서 살아가는 법을 가르쳐준 시간이었습니다. 👉 이지원 님의 AI UX 프로토타이핑 프로젝트 참여하기이지원 님의 AI로 하는 UX 워크플로우 멘토링 프로젝트가 다시 열립니다. 4주 완성 · 매주 토요일 오전 10시 (KST)얼리버드 50% 할인

🇺🇸 MIT 출신 뉴욕 현직 UX 디자이너 이지원 님의 QA(4/4) 현장 Review

인사이트 요약이지원 님은 MIT 출신 뉴욕 현직 Senior AI Product Designer입니다. iF · Red Dot · A' Design Award 수상. 이번 QA에서는 AI 프로토타이핑 실무 워크플로우, 디자이너들이 겪고 있는 '이중 작업' 과도기, 그리고 AI 시대에 살아남는 디자이너의 핵심 역량을 꺼냈습니다. 이 글의 핵심 3가지: AI 프로토타이핑 실무 워크플로우 — Figma에서 GitHub까지, 이지원 님이 쓰는 도구 연결 흐름 지금 디자이너들이 겪는 과도기 — 일을 두 번 해야 하는 상황, 어떻게 헤쳐나가나 AI 시대에 더 빛나는 디자이너의 능력 — 화면 설계보다 먼저 필요한 것 그날 무슨 일이 있었나토요일 오전, 100명이 넘는 참여자들...... 이지원 님은 뉴욕에서 Senior AI Product Designer로 일하고 있습니다. MIT 미디어랩 출신으로 Engineering & Management 석사를 수석 졸업했고, iF · Red Dot · A' Design Award를 받았습니다. 이지원 님의 'AI-UX 워크플로우' 그 뜨거웠던 세션 현장을 다시 리뷰했습니다. ① 디자이너들이 지금 겪고 있는 것이지원 님이 QA 초반에 한 말이 인상적이었습니다. "지금 저희가 환절기에 있는 것 같아요. 변화 시기에 있어서 디자이너들이 일을 두 번 하는 상황이에요." 무슨 뜻이냐면, AI 프로토타이핑 툴로 결과물을 만들면서도 동시에 Figma 디자인도 유지해야 하는 상황이 생겼다는 겁니다. 효율적일 수 있다는 기대감이 너무 크고, 실제로 효율성이 늘어나기도 했기 때문에 아예 버릴 수도 없는 것이죠. "그래서 야근도 많이 하고, 휴가도 많이 내고, 또 야근하고, 또 휴가 내고 이러고 있어요." 많은 분들이 채팅창에서 "저도요..."를 쳤던 대목입니다. 시니어 디자이너들은 이 문제를 어떻게 해결하고 있나이지원 님에 따르면, 시니어 디자이너들은 이 과도기를 단축하기 위해 루트 폴더(플러그인)를 만들고 있습니다. 새 프로젝트를 시작할 때마다 디자인 토큰과 파일을 수동으로 설정해야 하는 번거로움을 없애기 위해, 루트 폴더에 한 번 연결하면 바로 AI 프로토타이핑이 가능하도록 세팅하는 방식입니다. ② 이지원 님이 쓰는 AI 프로토타이핑 워크플로우QA에서 가장 많은 질문이 몰린 부분이었습니다. 이지원 님이 직접 Figma 화면을 열고 보여줬습니다. 실무에서 쓰는 도구 연결 흐름: Figma (전처리) → html.to.design 플러그인 → Cursor / Claude Code → GitHub → 엔지니어 Figma 전처리 단계에서 핵심은 레이어 이름입니다. "피그마 디자인을 AI가 더 잘 이해할 수 있게끔 레이어 이름을 정리하는 게 첫 번째예요. 예를 들어 '눈'이라고 이름을 붙이면, AI가 이게 눈이라는 걸 인식하고 인터랙션을 어떻게 입혀야 하는지 스스로 파악해요." html.to.design 플러그인은 Figma 디자인을 HTML 코드로 변환해서 가져오는 역할을 합니다. 이걸 Cursor나 Claude Code에 넣으면, AI가 그 구조를 이해하고 더 정확한 프로토타입을 만들어냅니다. GitHub 연결은 디자이너 A, 디자이너 B가 각각 브랜치를 만들어 작업하고, 엔지니어가 Main 브랜치를 받아가는 협업 구조입니다. Spline으로 3D 프로토타입까지이날 가장 "오..." 반응이 나온 순간은 3D 프로토타입 시연이었습니다. 이지원 님은 Spline이라는 3D 툴로 눈이 달린 구체를 만들고, 마우스 커서를 따라 눈이 움직이는 인터랙션을 라이브로 만들어 보여줬습니다. 걸린 시간은 2분 남짓. "음성 인터랙션이나 3D가 왜 중요하냐면, 앞으로 AI가 고도화되면서 음성 프롬프트만으로 원하는 걸 얻게 될 텐데, 그때 사용자 인게이지먼트를 높이는 게 3D 로딩이나 시각적 경험이 될 거거든요." ③ 바이브 코딩 결과물이 너무 평범할 때실제로 많은 분들이 겪는 문제였습니다. "AI 툴로 바이브 코딩한 디자인이 너무 보편적이고 생각하는 것과 다르게 나와요. 어떻게 해야 하나요?" 이지원 님의 답은 명확했습니다. "두 개를 왔다갔다 해야 돼요. 베이스를 AI로 가져온 다음, 마음에 안 드는 부분은 Figma로 다듬고, 다시 AI에 넣어서 개발하는 방식으로요." AI 프로토타이핑과 Figma 디자인은 '하나를 선택'하는 문제가 아니라 두 개를 유기적으로 연결하는 게 현실적인 방법이라는 뜻입니다. ④ AI 시대에 디자이너가 키워야 할 능력QA 마지막 즈음, 누군가 이런 질문을 했습니다. "AI 툴을 많이 사용하면서 디자이너가 집중해야 할 능력 개발은 무엇인가요?" "문제를 정의하는 능력이요. AI가 도와줄 수는 있지만, 어떤 비즈니스 임팩트를 내기 위해 어떤 문제를 정의해야 하는지는 AI가 정의할 수 없거든요." 문제 정의를 잘 하려면 협업이 필요하고, 협업을 잘 하려면 설득하는 능력이 필요합니다. "엉성하더라도, 두렵더라도 일단 해보는 것. 저도 굉장히 두려웠어요. 근데 티를 안 내고 그냥 했어요. 그게 지금 되게 중요한 것 같아요." ⑤ 엔지니어 핸드오프, 지금 업계의 솔직한 현실"현실적으로 AI로 만든 코드를 엔지니어가 100% 그대로 쓰는 건 아직 저희 업무 범위가 아니에요. 지금은 참고용으로 쓰는 거예요." 이지원 님은 이상적인 핸드오프는 유연성이라고 했습니다. 개발자마다 선호하는 방식이 다르기 때문에, 직접 물어보고 각자에게 맞는 방식으로 핸드오프하는 게 지금 이 과도기에서 가장 현실적인 방법이라고요. 핵심은 줌 화면 녹화로 인터랙션의 키포인트를 설명하는 것. 픽셀 단위 정확성보다 복잡한 인터랙션을 보여주는 것이 AI 프로토타입이 Figma보다 우월한 지점이고, 그 장점을 핸드오프에 활용하면 된다는 얘기입니다. 그날 못다 한 이야기가 있습니다이 날 질문이 끝나지 않았습니다. 이지원 님이 그 이야기를 이어가는 자리를 만들었습니다. 4주 동안, 매주 토요일, 실제로 AI 프로토타이핑을 직접 구현해보는 프로젝트입니다. Figma 레이어 이름 정리부터 html.to.design, Cursor, GitHub 연결까지 — QA에서 보여준 그 워크플로우를 직접 손으로 만들어보는 과정입니다.이 글은 2026년 4월 4일 플렉스웍에서 진행된 이지원 님의 LIVE Q&A 세션을 바탕으로 작성되었습니다. 👉 이지원 님의 AI로 하는 UX 워크플로우 멘토링 프로젝트 참여하기 4주 완성 · 매주 토요일 오전 10시 (KST)4/25(토) 시작 · 얼리버드 39만9천원 (정가 80만원) 얼리버드 마감: 4월 19일(일) · 선착순 10명

AI가 바꾼 채용의 기준, 'OOO'

AI가 일자리를 없앨 것인가, 없애지 않을 것인가. 이 논쟁은 이미 지겹도록 반복됐습니다. 하지만 ERE.net의 HR 전문가 Grant Wyatt이 던지는 질문은 그보다 훨씬 날카롭습니다. ① AI는 거울이다 — 당신의 사고 수준을 그대로 반영한다 많은 사람들이 AI가 지능을 '생성'한다고 착각합니다. 하지만 AI는 스스로 아무것도 만들지 않습니다. AI의 아웃풋은 온전히 거기에 투입되는 생각의 질에 달려 있습니다. "모호한 질문을 넣으면 공허한 기업 언어가 나온다. 약한 문제 정의를 넣으면 규모화된 약함이 나온다. 하지만 구조적이고 훈련된 사고를 넣으면? 강력한 무언가가 나온다."— Grant Wyatt, ERE.net 이것이 AI가 가져온 '위대한 분리(The Great Decoupling)'입니다. 하위 퍼포머는 AI를 생각을 피하는 도구로 씁니다 — '보고서 써줘', '아이디어 줘'라고 던지고 복붙합니다. 상위 퍼포머는 AI를 사고를 단련하는 도구로 씁니다 — 자신의 가정을 검증하고, 반대 관점을 시뮬레이션하고, 논리의 허점을 찾아냅니다. AI는 능력을 만들어내지 않습니다. AI는 깊이 생각하는 사람과 생각을 아웃소싱하는 사람의 차이를 가시화할 뿐입니다. ② 당신의 기준이 곧 소스코드다 AI 시대에 모든 전문가가 이해해야 할 한 가지 사실이 있습니다. 오늘 당신이 AI에게 입력하는 질문, 가정, 맥락은 내일의 AI 시스템이 학습하는 데이터가 됩니다. AI는 단순히 당신의 지시를 따르는 것이 아니라 당신의 사고 수준을 학습하고 있습니다. 이것은 기술적 변화가 아니라 문화적 변화입니다. AI는 인지 증폭기입니다. 생각이 깊은 전문가에게는 아이디어를 정제하고, 가정을 검증하고, 통찰을 확장하는 도구가 됩니다. 하지만 그 증폭은 양방향으로 작동합니다. 판단력이 부족하거나 윤리적 기반이 약한 전문가에게는 그 약점이 더 빠르고 넓게 퍼집니다. ③ 직무 노출 테라피 — 지금 당장 해볼 수 있는 자가 진단 Grant Wyatt이 제안하는 '직무 노출 테라피(Professional Exposure Therapy)'는 단순합니다. AI에 대한 두려움을 회피하는 대신, 정면으로 마주보는 것입니다. 심리학에서 노출 치료가 두려움을 직접 마주해 극복하듯, 당신의 직무를 AI의 관점에서 직접 진단해보는 것입니다. 3가지 핵심 질문으로 자신의 직무를 진단하세요 Q1. 내 업무는 반복 가능하고 규칙 기반인가? 체크리스트와 템플릿을 채우는 것이 핵심 가치라면, 그 기여는 이미 워크플로우의 대체물입니다. Q2. 나는 결과를 만드는가, 아니면 활동을 조율하는가? 주로 '팔로업'하거나 정보를 A에서 B로 옮기는 일이라면, 당신의 역할은 소프트웨어가 곧 없애버릴 마찰 포인트입니다. Q3. 이해관계자들이 직접 처리했다면 이 업무는 사라지는가? 스스로 결정하지 않는 의사결정의 중간자라면, 노출 위험이 큽니다. 더 나아가, 자신의 직무기술서를 AI에 직접 붙여넣고 이렇게 물어보세요. '이 역할에서 앞으로 3년 내 자동화에 가장 취약한 부분은 어디이고, 이 역할이 대체 불가능해지려면 무엇이 필요한가?' 이 진단의 목표는 자신을 불필요하게 만드는 것이 아닙니다. 시장이 그것을 하기 전에 스스로를 재설계하는 것입니다. ④ HR 담당자가 이 인사이트에서 읽어야 할 것 — 채용 기준의 재정의 이 아티클이 HR 담당자에게 던지는 가장 중요한 메시지는 개인의 자기계발 이야기가 아닙니다. 채용 기준이 근본적으로 바뀌어야 한다는 신호입니다. AI가 상위 퍼포머와 하위 퍼포머를 가르는 기준이 '생각의 깊이'라면, 이력서에 나열된 경력 연수나 자격증으로는 그것을 알 수 없습니다. 진짜 필요한 것은 실제로 어떻게 문제를 정의하고, 어떻게 판단하고, 어떻게 실행하는지를 보는 것입니다. 이력서가 아닌 Work Data — 플렉스웍이 채용을 다르게 보는 이유 플렉스웍이 이력서 대신 'Work Data'를 채용 기준으로 삼는 이유가 바로 여기에 있습니다. 프로젝트 스프린트에서 드러나는 것은 단순한 결과물이 아닙니다. 문제를 정의하는 방식, 협업하는 태도, 실행 속도, AI를 활용하는 방식 — Grant Wyatt이 '상위 퍼포머의 기준'이라고 부르는 바로 그것입니다. AI가 모든 직무에서 사고의 질을 드러내는 세상에서, HR 담당자의 역할도 바뀝니다. '이 사람이 AI 시대에 어떻게 일하는가'를 볼 수 있는 채용 구조가 필요합니다. 더 이상 이력서가 아니라, 실제 일하는 방식이 채용의 기준이 되어야 합니다. AI 시대의 진짜 질문 — 당신은 생각하고 있습니까? Grant Wyatt의 마지막 문장은 간결합니다. '진짜 질문은 AI가 당신의 일을 바꿀 것이냐가 아닙니다. AI가 그것을 하기 전에 당신이 사고방식을 바꿀 것이냐입니다.' 인간은 여전히 인간을 필요로 합니다. 공감, 신뢰, 도덕적 용기 — 이것은 기계가 만들 수 없습니다. 하지만 그것은 안주의 이유가 아닙니다. AI는 진짜 기여가 있는 곳과 없는 곳을 정확하게 드러낼 것입니다. HR 담당자가 지금 해야 할 일은, 그 드러남이 오기 전에 미리 준비하는 것입니다. 출처: Grant Wyatt, 'AI Won't Replace You. But It Will Expose You.', ERE.net, March 17, 2026

🇺🇸 실리콘밸리에서 UX 디자이너로 취업하는 법 — 포트폴리오·면접·비자까지, 글로벌 현직자가 직접 답하다

인사이트 요약 👀 실리콘밸리가 보는 건 - 학력도, 나이도, 거주지도 아닙니다. 실리콘밸리가 보는 건 딱 하나 — "우리와 같이 일할 수 있는 동료인가." 화이자×IBM AI 프로젝트를 이끈 현직 UX 디자이너 레이첼 님이 포트폴리오 구성법, 면접 전략, 비자 현실, 스타트업 vs 대기업 선택까지 현장 경험 그대로 공유했습니다. ① 커리어 전환의 출발점 — 타이틀이 아니라 '했던 일'을 다시 보라레이첼 님의 첫 직장은 패션 회사였습니다. 그런데 화이자의 AI 프로젝트 디자이너가 됐습니다. 어떻게 가능했을까요? "제가 패션 회사에서 했던 일을 다시 보니까, 그게 유저 리서치였더라고요. 200명의 스토어 매니저와 통화하고, 매장 데이터를 분석하고, 배치를 바꾸는 것 — 그게 다 UX였어요." 경력의 이름(타이틀)보다 무슨 일을 했는가가 중요합니다. 패션 바잉이든, IT와 무관한 중소기업 경험이든 — UX의 본질인 '사람을 이해하고 문제를 푸는 것'과 연결되는 지점은 반드시 있습니다. 짧은 근무 기간도 마찬가지입니다. "짧은 경력은 설명 가능한 약점입니다. 프로젝트 단위로 내가 어떤 결과를 냈고 어떻게 기여했는지 명확하게 말할 수 있으면 됩니다." STAR 프레임워크 — Situation(상황), Action(내가 한 일), Result(결과), Learning(배운 것) — 이 구조로 어떤 경력도 UX 관점에서 재해석할 수 있습니다. ② 포트폴리오와 레주메 — 한국 기준과 미국 기준은 완전히 다르다한국에서 강조하는 세 가지 — 완성도(Visual Quality), 속도(Speed), 툴 숙련도(Tool Proficiency). 피그마를 얼마나 잘 다루는지, 결과물이 얼마나 정교한지를 기준으로 보는 경향이 있습니다. 하지만 실리콘밸리에서 보는 건 다릅니다. "미국 회사들이 보는 건 '이 사람이 문제를 어떻게 정의하고, 어떻게 접근했는가'입니다. 화려한 UI보다 케이스 스터디의 논리 구조가 훨씬 중요해요." 포트폴리오 웹사이트 필수 구성케이스 스터디 3~5개를 중심으로, 각 케이스는 문제 정의 → 가설 → 리서치 방법 → 결과(정량 수치 포함) → 배운 점 순서로 작성합니다. 첫 페이지에는 한 줄 자기소개와 연락처, 기술 스택(Figma, Notion, FigJam 등), 프로토타입 링크까지 포함하면 됩니다. 레주메 작성법 — 숫자로 말하라"디자인했다"가 아닙니다. "전환율 X% 향상", "사용자 이탈률 Y% 감소"첸럼 수치로 말해야 합니다. 레이첼 님이 특히 강조한 것은 키워드 매칭입니다. 미국 채용 시스템은 키워드로 이력서를 먼저 필터링합니다. 지원하는 직무 설명(JD)에 나온 단어를 자연스럽게 레주메에 녹여야 통과할 수 있습니다. "내 레주메가 ATS 시스템에서 살아남는지를 먼저 확인해야 합니다." ③ 면접 프로세스 — 5분 요약에 모든 것이 담겨 있다미국 회사의 면접은 보통 4단계입니다. 스크리닝(리크루터) → 디자인 케이스 스터디 인터뷰 → 팀 인터뷰(협업·문화 핏) → 파이널. "케이스 스터디를 5분 안에 말로 설명할 수 있어야 합니다. 그게 안 되면 포트폴리오가 아무리 좋아도 통과하기 어려워요." 레이첼 님이 말하는 면접 준비의 핵심은 두 가지입니다. 첫째, 케이스 스터디를 말로 재현하는 연습입니다. 5분 요약 버전과 15분 심화 버전, 두 가지를 모두 준비하세요. 둘째, 엔지니어·PM과의 모의 토론 연습입니다. 기술 구현 가능성, 비즈니스 우선순위, 사용자 니즈 사이의 트레이드오프를 어떻게 조율하는지를 봅니다. "엔지니어와 갈등했을 때 어떻게 해결했나요?" 레이첼 님의 답변 구조입니다. 문제 제기 → 공동 목표 재설정 → 데이터·프로토타입으로 해결책 제시 → 결과. 감정이 아니라 근거로 설득했다는 것을 보여줘야 합니다. ④ 비자·이주와 스타트업 vs 대기업 선택비자, 지원 자체를 포기하지 마세요"비자 때문에 지원 자체를 포기하지 마세요." 레이첼 님의 경험상, 최종 면접(파이널)까지 가면 회사가 먼저 스폰서십이나 계약직 형태의 옵션을 제시하는 경우가 있습니다. 비자 조건은 과정 중에 해결될 수 있습니다. 지금 준비해야 할 것은 서류입니다. 이력서, 학위 증명서, 추천서, 프로젝트 포트폴리오를 미리 갖춰두면 기회가 왔을 때 빠르게 대응할 수 있습니다. 스타트업 vs 대기업 — 선택 기준은 하나레이첼 님은 둘 다 경험했습니다. 스타트업은 빠른 실무와 넓은 역할, 프로젝트 주도 경험을 줍니다. 대기업은 안정성과 체계적인 프로세스, 전문화된 역할이 있습니다. "선택의 기준은 하나입니다. 지금 내가 더 배우고 싶은 것이 스킬인가, 책임인가. 그리고 지금 생활 안정성이 얼마나 중요한가. 이 두 가지를 먼저 정하면 선택이 쉬워집니다." 커리어 전환은 '설득'의 연속이다레이첼 님의 메시지는 단순합니다. "당신의 과거가 멀어 보여도, 그 속에서 어떤 문제를 해결했고 무슨 증거를 남겼는지 보여주면 됩니다." 포트폴리오와 인터뷰는 그 설득의 도구입니다. 학력도, 나이도, 거주지도 아닙니다. 회사가 결국 보는 건 하나입니다. "우리와 같이 일할 수 있는 동료인가." 그 답을 준비된 방식으로 보여주는 것 — 그게 실리콘밸리 취업의 전부입니다.

HR Superagent 시대, 채용 자동화가 바꾸는 인사팀의 미래

"채용 공고 올리고, 이력서 스크리닝하고, 면접 일정 잡고, 온보딩 문서 만들고—." 인사팀의 하루는 여전히 반복 업무의 연속입니다. 그런데 만약 이 모든 과정을 하나의 AI가 끊김 없이 처리해준다면 어떨까요? 2026년, HR 업계에서 가장 뜨거운 키워드는 바로 'Superagent'입니다. 단순히 업무를 보조하는 AI 챗봇이 아니라, 채용부터 온보딩, 인재 이동까지 전체 HR 워크플로우를 자율적으로 운영하는 AI 에이전트. 글로벌 HR 리더들은 이 변화를 "HR의 대전환(Great Reinvention)"이라 부르고 있습니다. Copilot에서 Superagent로: 무엇이 달라졌나AI 보조자에서 AI 실행자로의 진화지난 2년간 HR 분야의 AI는 주로 Copilot 역할에 머물렀습니다. 이력서 요약, 면접 질문 추천, 채용 공고 초안 작성 등 사람의 지시를 받아 단일 작업을 수행하는 수준이었죠. 2026년의 Superagent는 다릅니다. Josh Bersin은 최신 리서치에서 이렇게 설명합니다. "Superagent는 단일 업무를 돕는 것이 아니라, 글로벌 온보딩·대량 채용·인재 이동·복리후생 관리까지 전체 워크플로우를 End-to-End로 실행한다." 쉽게 말해, 기존의 AI가 '유능한 인턴'이었다면, Superagent는 '경험 많은 HR 매니저'에 가깝습니다. 숫자로 보는 변화Gartner의 2026년 CHRO 우선순위 조사에 따르면: CHRO의 최우선 과제 1위: AI로 HR 혁신하기 HR 업무의 30~40%: 비교적 적은 노력으로 자동화 가능 AI 활용률: 2024년 26% → 2026년 43%로 급상승 AI 채용 도구 사용 기업: 전체 조직의 64% 이 수치들은 HR AI가 더 이상 '실험 단계'가 아니라 '실전 배치 단계'에 진입했음을 보여줍니다. 한국 기업이 주목해야 하는 3가지 포인트1. 채용의 패러다임이 "속도"에서 "정밀도"로 이동한다LinkedIn의 2026 Talent Report는 올해를 "Precision over Scale(규모보다 정밀도)"의 시대로 정의합니다. 지원자 수는 늘었지만 적합한 인재를 찾기는 더 어려워졌습니다. AI 기반 채용 도구를 사용하는 기업은 품질 높은 채용을 할 확률이 9~12% 높다는 데이터도 나왔습니다. 핵심은 더 많이 뽑는 것이 아니라, 더 정확하게 뽑는 것입니다. 2. HR 팀의 역할이 근본적으로 재정의된다Superagent가 반복 업무를 처리하면, 인사 담당자는 무엇을 해야 할까요? Gartner는 명확한 답을 내놓습니다. "가장 큰 생산성 향상(29%)은 HR 운영 모델 자체를 재설계할 때 나온다." 단순히 AI 도구를 도입하는 것이 아니라, AI와 사람이 어떻게 협업할지 업무 프로세스 자체를 다시 설계해야 합니다. 채용 담당자는 '이력서를 읽는 사람'에서 '인재 전략을 설계하는 사람'으로 진화해야 합니다. 3. 글로벌 온디맨드 채용이 Superagent의 핵심 인프라가 된다Superagent가 제대로 작동하려면, 접근할 수 있는 글로벌 인재 풀이 필요합니다. 지역과 시간대에 구애받지 않는 온디맨드 인재 네트워크가 바로 이 인프라 역할을 합니다. SHRM의 최신 조사에서도 "AI와 인간의 균형(Human-AI Balance)"이 2026년 채용의 핵심 과제로 꼽혔습니다. 기술만으로는 부족합니다. 검증된 인재에 빠르게 접근할 수 있는 플랫폼이 있어야 AI 채용 자동화가 완성됩니다. 지금 인사팀이 시작해야 할 3가지Step 1: 자동화 가능 업무 매핑현재 HR 워크플로우 중 반복적이고 규칙 기반인 업무를 리스트업하세요. 이력서 스크리닝, 면접 일정 조율, 온보딩 서류 발송 등이 우선 대상입니다. Step 2: AI 도구 + 인재 플랫폼 조합 설계AI 채용 도구는 '두뇌'이고, 온디맨드 인재 플랫폼은 '신경망'입니다. 둘을 연결해야 실질적인 채용 자동화가 가능합니다. Step 3: 인사팀 역량 재정의AI가 처리할 수 없는 영역—조직 문화 설계, 인재 전략 수립, 후보자 경험 관리—에 팀의 역량을 집중 투자하세요. 마무리: HR의 미래는 "사람을 더 잘 이해하는 기술"에 있다HR Superagent는 인사팀을 대체하는 것이 아니라, 인사팀이 진짜 중요한 일에 집중할 수 있게 해주는 기술입니다. 반복 업무에서 해방된 HR 팀이 전략적 인재 확보에 집중할 때, 기업의 경쟁력은 한 단계 올라갑니다. 플렉스웍은 글로벌 온디맨드 채용 플랫폼으로, AI 시대에 기업이 필요한 인재를 정확하고 빠르게 연결합니다. 채용 자동화의 첫 걸음, 플렉스웍에서 시작해보세요. 출처:Josh Bersin, "The Great Reinvention of Human Resources Has Begun" (2026.01) Gartner, "Top HR Trends and CHRO Priorities 2026" LinkedIn, "2026 Talent Velocity Advantage Report" SHRM, "HR Technology Trends, March 2026"

20년 차 글로벌 브랜드 설계사 헬레나 윤의 실전 글로벌 브랜딩 전략 - 플렉스웍 QA 세션 리뷰

20년 차 글로벌 브랜드 설계사 헬레나 윤 님의 <글로벌 브랜딩 × 해외 진출 토크룸> 세션은 단순한 성공 스토리가 아닌, 현업 실무자들의 뼈 때리는 고민과 현실적인 인사이트가 오갔던 뜨거운 Q&A 현장이었습니다. 글로벌 진출, '언어'가 아니라 '맥락'을 번역해야 하는 이유우리 브랜드가 해외로 나갈 때 가장 흔히 하는 실수가 무엇일까요? 바로 기존의 메시지를 언어만 바꿔서 그대로 내보내는 '단순 번역'입니다. 헬레나 님은 이 부분을 강하게 짚었습니다. "글로벌 브랜딩은 디자인이나 번역의 문제가 아닙니다. 전략적인 '재설계(Redesign)'의 문제입니다." 같은 '요거트'라도 어떤 나라에서는 간식(Snacking)으로 먹지만, 어떤 나라에서는 요리 식재료로 쓰입니다. 내가 아는 소비자의 감정이 전 세계 어디서나 일관될 것이라는 생각은 마케터가 빠지기 쉬운 가장 큰 오류입니다. 따라서 진출하려는 국가의 문화적 맥락을 정확히 이해하고 브랜드를 재설계해야 합니다. AI를 '단순 답변기'가 아닌 '브레인 파트너'로 쓰는 법최근 마케팅 실무에서 AI는 빼놓을 수 없는 도구가 되었습니다. 하지만 헬레나 님은 AI를 대하는 태도가 완전히 달라져야 한다고 강조합니다. "AI에게 '이거 해줘'라고 묻는 답변기를 넘어, 나의 브레인 파트너로 대하세요. 나를 훨씬 더 파워풀하게 만들어 줄 것입니다." 글로벌 브랜딩 실무에서 AI를 200% 활용하는 팁문화적 뉘앙스 검증: 우리의 브랜드 네임이나 태그라인이 타국에서 전혀 다른(부정적인) 의미로 쓰이지 않는지 AI를 통해 사전에 검증하세요. 소셜 미디어에서 놀림거리가 되는 치명적인 실수를 막을 수 있습니다. 빠른 시장 조사: "이 시장 카테고리에 대해 독일 소비자들은 어떤 리뷰를 남기고 있니?"와 같이 프롬프트를 구체적으로 입력하여, 초기 전략의 뼈대를 세우는 데 활용하세요. 프로세스 최적화: AI가 모든 과정을 대신해 주진 않습니다. 기존의 성공적인 업무 프로세스(아이디에이션 -> 스토리보드 -> 검증) 중 어느 단계에 AI를 끼워 넣어 효율을 폭발시킬 것인지(Amplify) 기획하는 것이 핵심입니다. 현장 Q&A: 실무자들의 현실적인 고민과 해답세션 후반부에는 B2B, 소비재 등 다양한 산업에 종사하는 참석자들의 날카로운 질문이 쏟아졌습니다. Q1. 현지 담당자 없이 신규 시장에 진입할 때, AI와 데이터만으로 검증이 가능할까요? A. 프롬프트 엔지니어링의 시각을 비틀어 보세요. 물론 현지 파트너와 직접 부딪히는 것이 가장 좋습니다. 하지만 제약이 있다면 AI에 내 가설만 넣고 질문하기보다 앵글을 다르게 바꿔보세요. 또한, 요새는 한국에도 다양한 국적의 사람들이 들어와 있습니다. 다문화 데모그래피를 활용해 국내에서 외국인 대상의 마켓 리서치를 진행해 보는 것도 현실적인 대안이 될 수 있습니다. Q2. B2B SaaS 기업입니다. 글로벌 진출 시 가장 먼저 무엇을 해야 할까요?A. '스펙'이 아니라 '엔드 유저의 니즈'를 생각하세요. 스티브 잡스가 처음 아이팟을 냈을 때, "우리 기기의 용량이 몇 기가바이트다"라고 복잡한 스펙을 나열하지 않았습니다. 대신 "당신의 주머니 속에 1,000곡을 넣어 드립니다(1,000 songs in your pocket)"라고 말했죠. B2B 서비스도 마찬가지입니다. 우리의 기술이 얼마나 대단한지가 아니라, 현지 유저가 가장 필요로 하는 것이 무엇인지 파악하고 그들의 언어로 대화하는 것이 우선입니다. Q3. 현지 시장에서 '브랜딩 실패(못생긴 디자인)'와 '매출 성공(잘 팔림)'이 엇갈린다면 무엇이 우선일까요?A. 회사의 '궁극적인 목표'에 따라 다릅니다. 어떤 시장에서는 화려하고 촌스러운 디자인이 오히려 매출을 견인하기도 합니다. 이때 회사가 결정해야 합니다. 다이슨(Dyson)의 사례: 다이슨은 절대 15% 이상 할인하지 않는 것을 머스트(Must) 조항으로 둡니다. 당장 하나 더 파는 것보다 '프리미엄 가치 유지'가 중요하기 때문입니다. 당장의 확장이 중요한 회사라면 현지 입맛에 맞추는 것이 맞고, 장기적인 퀄리티 유지가 목표라면 브랜딩 원칙을 고수해야 합니다. 정답은 회사의 리더십과 목적에 달려 있습니다. 글로벌 브랜딩의 멘토, 헬레나 윤 님과 계속 소통하고 싶다면?성공적인 해외 진출은 결코 하루아침에 이루어지지 않습니다. 지속적인 시장 파악과 전략의 수정이 필요하죠. 이번 세션에서 다 풀지 못한 글로벌 시장 진입 경험, 크리에이티브 리더십, 그리고 AI를 실무에 적용하는 더 깊은 이야기들이 궁금하신가요? 👇 지금 바로 헬레나 님의 커뮤니티에 합류하세요!헬레나 님은 캐나다 토론토 현지에서 경험하는 생생한 글로벌 마켓 인사이트를 커뮤니티를 통해 지속적으로 나누고 계십니다. 해외 진출을 고민하는 실무자라면 지금 바로 아래 링크를 통해 조인하시고, 든든한 글로벌 브레인 파트너를 곁에 두세요! 👉 [헬레나 님의 커뮤니티 가입하기]

뉴욕 현직 디자이너의 AI UX 워크플로우: 프로토타이핑 전처리가 중요한 이유

🤖 [플렉스웍 커뮤니티] 뉴욕 현직자 이지원 님과 함께 배우는 AI로 하는 UX 워크플로우 일시: 4월 4일(토) 오전 10시 (1시간 30분) 장소: 온라인 리더: 이지원 님(MIT 출신 뉴욕 현직 시니어 UX 디자이너) 가격: 4,900원 이런 분들께 추천합니다 UX 디자인에 AI를 활용해보고 싶은 디자이너 AI 프로토타이핑 툴을 써보고 있지만 실무 적용이 고민인 분 실제 글로벌 테크 회사에서 사용하는 UX 워크플로우가 궁금한 분 👉 [지금 바로 신청하러 가기] 전처리(Pre-processing)의 중요성분야를 막론하고 다양한 기업에서 AI 프로토타이핑을 하라고 지시하는데, 대부분의 튜토리얼은 프롬프트 한두개만 입력하면 나오는 결과물을 보여줍니다. 예를 들어서 "To-do 리스트 서비스를 만들어줘"라는 프롬프트를 입력하면, To-do 리스트 서비스가 5분만에 만들어지는 식입니다. 그런데 업계에서는 보통 한두개의 프롬프트로 완성되는 결과물을 원하는 것이 아니고, 회사의 브랜딩과 아이덴티티를 살리면서 기존 프로덕트에 기능을 추가하는 식으로 AI 프로토타이핑을 사용하기를 원합니다. *5분만에 Lovable에서 프롬프트 하나로 만든 To Do List App.* 5분만에 서비스를 만들 수 있게 된 지금, 각광받는 스킬은 AI 프로토타이핑으로 디자인한 기능을 실제 프로덕트에 적용할 수 있는 스킬입니다. 그리고 프롬프트 한두개로 만든 프로토타입의 단점은 다음과 같습니다. 1. AI 프로토타이핑 툴들이 보통 정형화된 디자인 시스템을 사용하기 때문에 회사에서 실제로 사용하는 디자인 시스템과 너무 상이해서 사용할 수 없습니다. 2. AI 아웃풋에 회사 아이덴티티가 안 녹아져있기 때문에, 실제 프로덕트에 적용할 수 없습니다. AI 프로토타이핑 워크플로우이 문제를 해결하기 위해서 새벽까지 다양한 툴을 사용한 끝에 만든 AI 프로토타이핑 워크플로우입니다. 기존 프로덕트와 이미 존재하는 디자인을 AI한테 전처리한 다음에 제공해서 AI가 회사의 프로덕트와 디자인 시스템에 대한 이해를 바탕으로 아웃풋을 제공하면 디자이너가 이를 바탕으로 아웃풋을 개선하고, 엔지니어의 리뷰 후 프로덕트에 적용할 수 있도록 만든 워크플로우입니다. 이 플로우 중에서도 오늘은 점선 테두리 안의 와이어프레임 전처리 부분에 대해서 다룰 예정입니다. AI는 동료와 달리 눈이 없습니다. 그래서 와이어프레임을 AI의 관점에서 이해하기 쉽도록 바꿔줘야 합니다.AI를 눈이 없는 동료라고 생각하면 더욱 정확한 프로토타이핑 아웃풋을 얻을 수 있습니다. 와이어프레임의 주요 요소에 대한 이름을 정하고, 같은 이름을 계속 사용하는 것이 중요합니다. 예를 들어서, 맨 위에 검색 바와 프로필이 있는 Global Navigation Bar를 Header라고 부를지 Global Nav Bar라고 부를지 정한 다음에 이 이름을 계속 사용하는 것이 중요합니다. 주요 요소에 대한 이름을 바꿔부르면 AI 입장에서 다른 요소로 인식하고 AI의 오류가 늘어납니다. 눈이 안 보여서 불편한 점이 있다면, 사물 간의 간격을 알기 어렵다는 점입니다. 그렇기 때문에 AI한테 주요 요소간의 간격이 얼마나 되는지에 대해 알려주는 것이 좋고, 아예 주요 요소 간의 간격을 Spacing이라고 이름 지은 다음에 Component로 만들어서 티셔츠 사이즈로 종류를 3-5개 정한 다음에 필요에 따라 사용하는 것이 좋습니다. Spacing 요소의 티셔츠 사이즈 예시는 다음과 같습니다. Spacing / Small → 8px Spacing / Medium → 16px Spacing / Large → 32px ✻ 여기에서 Spacing은 Component 이름, 오른쪽의 티셔츠 사이즈는 Spacing의 종류입니다. 이러면 AI와 소통할 때 왜 편하냐면, "페이지의 주요 요소간의 모든 간격을 Medium으로 맞춰줘"라고 하고 간격이 일정한 아웃풋을 얻을 수 있기 때문입니다. 이 전처리 과정을 거치지 않으면 AI한테 "아니, 이 요소 말고 다른 요소 옮겨달라고!" 라고 해도 부정확한 아웃풋을 얻을 수 있습니다.급기야 AI가 갈피를 못 잡고 생성한 불필요한 코드가 여러 개 쌓이면서 AI로 만든 프로토타입이 아예 작동 안하는 에러 화면까지 생길 수 있습니다. 구글에 다니는 디자인 팀 매니저는 이 문제를 너무 겪다가 솔루션으로 대문자와 느낌표를 많이 쓰고 화난듯이 얘기하면 AI의 아웃풋이 더 정확해진다고 했는데, 위에 기술한 방법이 더 효율적입니다. 2026년 2월 기준, 업계의 프로덕트 디자인 스탠다드 툴은 여전히 Figma입니다. Figma에서 기존에 존재하는 와이어프레임을 AI가 이해하기 쉽게 전처리하려면 다음과 같은 사항을 준수하면 됩니다. 1. Layer 이름을 정하고, 이 이름을 가능한 모든 기능에서 똑같이 사용합니다. 2. 요소들을 auto-layout합니다. Layer들이 와이어프레임에 보여지는 순서대로 왼쪽 Layer 패널에 보여져야 합니다. 3. 와이어프레임 요소간의 간격을 Spacing이라는 Component로 채우고, 가능하면 Spacing은 3-5개만 사용합니다. 이 3가지 가이드라인 중에서 1과 2는 특히 전처리 과정에서 양질의 아웃풋을 얻으려면 필수이고, 3은 아웃풋의 정확성을 확 높이기 때문에 가능하면 하면 좋습니다. 그렇기 때문에, 이렇게 설정을 처음에 잘해두면 복리처럼 전처리라는 투자를 하면 AI 프로토타이핑으로 할 수 있는 작업물의 임팩트가 어마어마하게 커집니다. AI 프로토타이핑을 위한 전처리라는 투자를 하고 나만의 AI 프로덕트 어시스턴트 셋업을 합시다. 다시 가상의 시나리오로 돌아와서, 포도라는 스타트업에서 ETG라는 다양한 AI 서비스의 랭킹을 카테고리별로 볼 수 있는 프로덕트를 가지고 있습니다. 다음에 뵙기 전까지 ETG라는 화면을 Figma로 html.to.design 플러그인을 사용해서 가져온 다음에, 전처리 과정을 거쳐서 AI가 이해하기 쉬운 상태로 와이어프레임을 만들어보는 연습을 해보면 좋을 것 같습니다. 사수로써 팁을 드리자면, 플러그인 사용을 위해서는 Chrome 브라우저 사용해야 하고, 자잘한 요소를 전부 신경쓰기보다는 주요 요소의 구조를 신경쓰는 것이 효율적입니다. 다음에는 디자인 시스템을 어떻게 AI가 이해할 수 있게 전처리하고 변환하는지에 대한 정보를 나누겠습니다. 👇 뉴욕 현직자 이지원 님의 커뮤니티 & 이벤트 가기

🇺🇸 실리콘밸리 UX 디자이너 레이첼 님의 QA 세션 리뷰 - 100명이 2시간 넘게 자리를 지킨 이유!

2월 마지막주 토요일 점심이었습니다. 100명이 넘는 디자이너들이 접속했고, 2시간이 넘도록 아무도 나가지 않았습니다. 그 자리에서 레이첼 님이 꺼낸 말들, 다시 한 번 정리했습니다. 실리콘밸리에서 화이자(Pfizer)×IBM 대규모 AI 프로젝트를 직접 이끈 UX 디자이너. 그가 공개한 이야기는 우리가 교과서에서 배운 UX와 꽤 달랐습니다. ① 화이자 AI 프로젝트 현장 — 디자이너는 뭘 했을까요?레이첼 님은 화이자의 대시보드 AI 애플리케이션 프로젝트를 이야기했습니다. 화이자와 IBM이 합작한 프로젝트, 그 중심에 UX 디자이너로 있었습니다. 그런데 첫 마디가 의외였습니다. "저는 프로토타입을 하지도 않았어요. 정말 디자인 deck만 만들고, 그걸 가지고 오퍼레이션 팀과 계속 대화했습니다. 한 달은 거의 AI 리서치만 했고, 스테이크홀더에게 어떻게 전략적으로 접근할지 프레젠테이션만 만들었어요." AI 프로젝트에서 UX 디자이너의 역할은 화면 설계가 아니었습니다. 어떤 AI 기술을 쓸지, 어떻게 팀을 설득할지가 핵심이었습니다. AI 블랙박스를 다루는 디자이너의 역량"개발자를 설득하지 못하면, 이건 없는 일이다." AI 스타트업에서 요구하는 건 화려한 애니메이션이 아닙니다. 복잡한 AI의 논리 구조를 사람이 이해할 수 있는 형태로 풀어내는 것 — 정보 아키텍처(IA)가 탄탄한 디자이너가 AI 시대에 더 빛납니다. ② 실리콘밸리 스타트업에서 살아남는 법"스타트업은 정말 엔지니어와의 협업이 관건입니다. 엔지니어가 디자이너를 좋아해주지 않으면 협업 자체가 불가능해요. 오늘 내가 디자인하면 내일 당장 개발자가 그 일을 처리해야 하는 구조거든요." 레이첼 님이 말하는 스타트업의 핵심은 하나였습니다. 디자인 실력이 아니라 소통 능력. 직군 간 언어 장벽, 내가 먼저 바뀌는 게 답입니다"맨처음 캐시 런웨이라는 말을 들었을 때, 저는 패션 전공이라 패션 런웨이인 줄 알았어요 :) 제일 쉬운 방법은 제가 바뀌는 것 같아요. 그 직군에 관련된 용어를 공부하고, 베이직을 알고 있으면 훨씬 수월해요." CEO는 비즈니스 언어로, 개발자는 기술 언어로. 모든 언어를 다 잘할 필요는 없습니다. 상대의 언어를 조금씩 알아가는 것, 그게 실리콘밸리 현직자가 말하는 생존법입니다. ③ 패션 바이어가 화이자 AI 프로젝트 디자이너가 된 이야기이날 가장 많은 반응이 쏟아진 대목입니다. 레이첼 님의 첫 직장은 패션 회사였습니다. 매년 200명의 스토어 매니저와 통화하고, 매장 배치와 운영 데이터를 분석했습니다. 누가 봐도 UX와 관련 없어 보이는 일이었죠. "알고 보니까 그게 UX 리서치였더라고요. 저는 유저 테스팅을 하고 있었던 거예요. 제가 했던 일이 사실은 유저를 테스팅하고, 어떤 결과값을 얻어내기 위한 행동이었어요." 관련 없어 보이는 경력, 연결하는 법비슷한 경험이 없는 게 아닙니다. 연결고리를 아직 못 찾은 것입니다. 레이첼 님의 메시지는 명확했습니다. 한인 회사든, IT가 아닌 중소기업이든 — UX의 본질인 '사용자를 이해하고 문제를 푸는 것'과 연결되는 지점은 반드시 있습니다. ④ AI 시대에도 변하지 않는 딱 하나"AI 툴로 뭔가를 구현해서 보여주는 건 정말 좋지만, 결국 최종 결정은 직접 미팅해서 해요. AI 시대에도 의사소통은 하나의 능력입니다." 레이첼 님은 앞으로의 프로덕트 디자이너를 이렇게 정의했습니다. "디자인을 잘하는 것 이상으로, 비즈니스·개발·오퍼레이션을 이해하고 그들의 언어로 대화할 수 있는 사람이 살아남습니다." 그날 못다 한 이야기가 있습니다 2시간이 넘어도 끝나지 않았던 질문들 !레이첼 님과 그 이야기를 이어가는 자리를 만들었습니다.실리콘밸리 UX 디자이너 레이첼 님과 함께 AI 제품 설계 경험을 5주 안에 완성합니다 👉 레이첼 님의 AI 프러덕트 5주 완성! 얼리버드 50% 신청하기 →

채용 리스크는 줄이고 전문성은 높이는 '글로벌 온디맨드' 활용법, 크레인즈 성공 사례

*12명 정예 팀이 뉴욕·파리·서울을 동시에 커버하는 글로벌 PR 에이전시. 채용 리스크는 줄이고, 전문성은 높이는 '글로벌 온디맨드' 전략의 실제 이야기입니다. HR 담당자가 가장 두려워하는 것: 채용 후 '맞지 않음'의 리스크안녕하세요, 저는 크레인즈를 운영하고 있는 대표 김림 입니다. 저희는 국내 브랜드의 해외 진출, 해외 브랜드의 국내 홍보를 담당하는 크로스보더 글로벌 PR·마케팅 에이전시입니다. 뉴욕, LA, 파리, 암스테르담, 싱가포르, 서울을 거점으로 에디터부터 어카운트 매니저, 미디어 담당, 프로젝트 총괄까지 홍보마케팅 부문에서 세분화된 역할을 가진 12인의 정예 멤버가 활동하고 있습니다.에이전시를 운영하다 보면 이런 고민에 자주 맞닥뜨리게 됩니다. "이 프로젝트에 딱 맞는 사람이 필요한데, 채용 공고를 올리기엔 너무 촉박하고, 그렇다고 역량이 검증되지 않은 사람에게 맡길 수도 없다." 크레인즈도 같은 고민을 했습니다. 그리고 그 답을 플렉스웍에서 찾았습니다. 풀타임이냐 파트타임이냐, 그게 중요한 게 아니다: 5:5 협업 구조크레인즈의 협업 구조는 전체 업무를 두 가지 방식으로 나눠 운영합니다. 절반은 여러 브랜드 프로젝트에 걸쳐 지속적으로 관여하는 직원 구조, 나머지 절반은 언론, 광고 등 특정 캠페인이나 작업에만 집중하는 전문가 협업입니다. 이 5:5 구조 덕분에 조직은 예측 가능한 안정성과 필요할 때 치고 나갈 수 있는 유연성을 동시에 갖게 됐습니다. "저희 회사에서는 몇 시간 일했느냐가 아니라 어떤 결과를 만들었느냐로 협업의 가치를 판단합니다. 구글, 슬랙, 노션, 캔바, 줌 등 효율적인 도구로 협업하며 업무 장소와 시차를 경계없이 극복해요." 플렉스웍 온디맨드 채용 사례 3가지: 기동성, 글로벌, 지속가능성사례 1. 기동성 — 2주 안에 검증된 릴스 에디터를 찾다글로벌 테크 브랜드의 국내 소셜 미디어 캠페인을 앞두고, 단 2주 안에 소통·기획·제작·카피까지 소화할 수 있는 릴스 에디터가 급하게 필요했습니다. 정규직 채용은 시간이 너무 걸렸고, 역량 검증도 불투명했습니다. 플렉스웍으로 연결된 콘텐츠 에디터는 온보딩 3일 만에 브랜드 언어를 완전히 흡수했습니다. 첫 주부터 미디어 브리핑 문서를 독립적으로 완성해냈고, 캠페인 기간 내내 풀타임 멤버와 전혀 다르지 않은 밀도로 움직였습니다. 프로젝트 종료 후 자연스럽게 온앤오프로 여러 브랜드 작업에 참여하고 있으며, 벌써 3년이 됐습니다. → 채용 리스크와 부담은 없었고, 결과는 기대 이상이었습니다.사례 2. 글로벌 — 뉴욕 현지 전문가가 팀의 강점이 되다K뷰티 브랜드 프로젝트를 함께하게 된 브랜드 이벤트 매니저는 한국에서 면접을 마치고 뉴욕으로 넘어간 케이스였습니다. 처음엔 반신반의했지만, 막상 뚜껑을 열어보니 이 선택이 프로젝트의 가장 큰 강점이 됐습니다. 현지에 있는 홍보·마케팅 경험자가 직접 행사장을 점검하고, 미국 로컬 파트너사와의 실행을 현장에서 챙기니 속도와 정확도가 완전히 달랐습니다. 서울에서 이메일로 조율하던 것들이 현장에서 바로 해결됐습니다. → 이것이 글로벌 온디맨드 협업으로만 가능한 현장감입니다.사례 3. 지속가능성 — 프리랜서에서 핵심 정직원으로2024년 국내 F&B 브랜드 작업으로 처음 인연이 시작됐습니다. 당시엔 프로젝트 한정 프로젝트 매니저였지만, 업무 감각과 커뮤니케이션 방식이 크레인즈와 딱 맞았습니다. 자연스럽게 다음 프로젝트, 또 다음 프로젝트로 이어졌습니다. 만 2년. 크레인즈의 정식 직원으로 실제 회사 계정을 전담하며 신규 비즈니스를 함께 열어가는 핵심 인재가 됐습니다. 브리핑 없이도 브랜드 보이스를 잡아내고, 위기 상황에서 가장 먼저 연락이 닿는 사람입니다. → 빠르게 실험하고, 맞으면 깊어지는 구조. 이것이 온디맨드 채용의 진짜 가치입니다.글로벌 온디맨드 채용이 HR 구조를 바꾸는 두 가지 방식플렉스웍 기반의 채용은 크레인즈의 업무 방식과 결과물 퀄리티를 두 가지 측면에서 바꿔놓았습니다. ① 채용 리스크의 구조적 해소공고, 면접, 온보딩 비용 없이 검증된 전문가를 프로젝트에 바로 투입합니다. 합이 맞지 않을 경우 계약을 종료하면 되기 때문에, 조직 전체가 새로운 파트너를 시도하는 것에 두려움이 없습니다. ② 전문성의 정밀 배치'올라운더 마케터' 한 명을 뽑는 것이 아니라, '이 캠페인에 필요한 이 역할'에 최적화된 전문가를 필요한 순간에 배치합니다. 클라이언트가 받는 결과물의 완성도가 달라질 수밖에 없습니다. 검증된 고숙련 인재풀이 글로벌 경쟁력의 핵심이다크레인즈가 글로벌 무대에서 경쟁력을 가질 수 있는 이유, 그 중심에는 온디맨드 채용 전략이 있습니다. 그리고 그 전략을 실현할 수 있었던 건, 플렉스웍처럼 검증된 고숙련 인재풀을 보유한 채용 플랫폼을 적극적으로 활용했기 때문입니다.*크레인즈의 글로벌 활동이 궁금하다면? 👉 인스타그램**플렉스웍은 크레인즈 팀의 글로벌 여정을 응원합니다. 앞으로도 크레인즈의 HR 파트너로 함께 뛰겠습니다. 크레인즈처럼 채용 리스크 없이 검증된 전문가와 일하고 싶다면? 👉 플렉스웍 기업 회원 시작하기

MIT 출신, 뉴욕 UX 시니어 디자이너의 실전 AI 툴

🤖 [플렉스웍 커뮤니티] 뉴욕 현직자 이지원 님과 함께 배우는 AI로 하는 UX 워크플로우 일시: 4월 4일(토) 오전 10시 (1시간 30분) 장소: 온라인 리더: 이지원 님(MIT 출신 뉴욕 현직 시니어 UX 디자이너) 가격: 4,900원 이런 분들께 추천합니다 UX 디자인에 AI를 활용해보고 싶은 디자이너 AI 프로토타이핑 툴을 써보고 있지만 실무 적용이 고민인 분 실제 글로벌 테크 회사에서 사용하는 UX 워크플로우가 궁금한 분 👉 [지금 바로 신청하러 가기] 글로벌 테크 회사의 뉴욕 지사에서 시니어 UX 디자이너로 일하고 있습니다.AI 기능을 맡아서 디자인하고 있는데, AI 기능을 디자인할 때 실제로 AI를 활용해서 UX 디자인도 하고 있습니다. 회사에서 적극 권장하기도 해서 적극적으로 알아보고 열심히 새벽 2시까지 여러 툴을 사용해가며 리서치한 결과, 회사에서 AI로 UX 디자인하는 방법에 대해서 TF를 꾸리라는 제안도 받았습니다.피그마와 공식 협업한 UX 디자인 전문 유튜버도 저한테 인터뷰 요청을 하면서 현재 업계에서 가장 화두로 떠오르는 토픽 중에 하나가 "어떻게 AI로 UX 디자인을 하는가?"라고 저한테 얘기했습니다. AI를 쓰는 것에 대한 장점은 명확합니다.AI를 잘 활용하면 일주일 UX 디자인 작업을 하루안에 할 수 있기 때문에 팀 내에서 어떻게 AI를 잘 활용할까에 대한 관심이 높습니다. 하지만 AI 툴은 너무나 많고, 어떤 AI 툴을 사용해야하는가에 대한 고민이 많습니다. 어떤 툴을 사용해야할까요? 미국 테크 회사 현직자가 실제로 사용하는 툴일상적으로 쓰는 툴FigJam, 피그마로 모든 걸 다 만들어봄 → ChatGPT, Gemini + 인터랙션, 에니메이션을 위한 → ProtoPie, Framer, Jitter 3D 라이브러리를 위한 → Spline, Lottie, Rive 제가 자주 사용하는 툴은 이 중에서도 Gemini와 Cursor입니다. 왜 그럴까요? 그 이유는 호환에 있습니다.회사에서 보통 Google Doc이나 Google Drive를 사용합니다. Gemini는 Google의 AI 서비스이기 때문에 Google Drive에 있는 자료를 Gemini 프롬프트에 첨부자료로 연결하거나 Gemini의 아웃풋을 Google Doc으로 호환하기가 쉽기 때문에 ChatGPT보다는 Gemini를 주로 사용합니다. 보통 디자인을 Figma로 하기 때문에 Figma가 만든 Figma Make가 더 디자인 호환이 잘 될 것이라고 생각하지만, AI의 발전으로 인해서 프로덕트 팀에서 가장 각광받고 있는 호환 중에 하나는 디자인과 개발된 아웃풋과의 갭을 줄이는 것에 있습니다. 개발한 아웃풋이 디자인과 다르게 생겨서 오는 Pain Point는 실무자라면 다 알 것 같습니다. AI 프로토타이핑은 이 갭을 줄여줍니다.이 툴들 중에서도 Cursor는 개발자들도 개발을 하기 위해서 사용하는 툴이기 때문에 개발자들이 이해하기가 용이해서 저는 지금 프로토타이핑 툴 중에서는 Cursor를 가장 많이 사용합니다. 하지만 가장 중요한 것은, 어떤 툴을 사용했냐가 아니라 왜 그 툴을 사용했냐에 대한 이해입니다.왜냐하면 새로운 툴과 기능은 지금도 끊임없이 개발되고 있고, 실무자의 목적에 부합하는 새로운 툴이나 기능이 출시가 된다면 그 툴을 사용하기 때문입니다. 제 상황에서는 Gemini와 Cursor가 가장 맞지만, 실무자의 니즈에 따라서 가장 맞는 툴은 다를 수 있습니다. Claude Code를 범용적으로 사용하는 개발팀이 있는 회사라면 디자인 프로토타이핑을 할 때 Claude Code를 통해서 하는 것이 맞는 선택일 수도 있습니다. 그렇기 때문에 이 브런치북에서는 툴보다는 AI를 디자인하며 AI 툴을 사용하는 디자이너의 경험을 바탕으로 AI에 대한 이해를 높이고 AI로 UX를 효과적으로 하는 방법에 대해서 다룰 예정입니다. 어떤 AI 툴을 사용해도 도움이 될만한 실질적인 지식을 나누고자 합니다. # 가상 시나리오 당신은 이제 뉴욕에 있는 포도라는 스타트업에 막 조인한 UX 디자이너입니다. 포도는 AI 플랫폼 랭킹 서비스를 제공합니다. 저는 세이지라는 같은 팀의 시니어 UX 디자이너입니다. 회사로부터 이 플랫폼 서비스에 ChatGPT같은 생성형 AI 기능을 디자인하자는 업무 지시를 받았습니다. 지금부터 사수가 되어서 새벽까지 쌓은 지식을 알려드리겠습니다. 왜 가상 스타트업의 이름은 포도냐면, 많은 디자이너들이 AI 사용을 부담스러워합니다. 이미 하고 있는 업무가 바쁘기 때문에 AI를 바라보며 "아, 저 포도는 시겠지"합니다. 제가 먹어본 결과, 시지 않습니다. 그렇게 달콤하지도 않습니다만 먹어보면 "아, AI라는 포도로 와인도 만들 수 있고, 잼도 만들 수 있고, 발사믹 식초도 만들 수 있겠구나"라는 기회가 눈 앞에 보이는 그런 기대감의 맛입니다.이 재미를 같이 느낄 수 있기를 바랍니다. 👇 뉴욕 현직자 이지원 님 만나러 가기