AX:IS(액시스) · AI 자기계발·교류 동아리

새로운 격차가 시작됐다
이번엔 AI다

AI 활용 능력은 곧 생존 격차다 — 선택이 아닌 필수

우리는 누구인가

AX:IS 액시스

AI Transformation 시대의 중심축이 되어, 서로 배우고 나누며 함께 성장하는 사람들.

AX

AI Transformation

AI를 단순히 사용하는 것을 넘어, 학습과 일상의 방식을 AI 중심으로 변화시키는 AX 시대를 의미한다.

IS

Inspire & Share

서로에게 영감을 주고(Inspire), AI 활용 경험과 지식을 나누며(Share) 함께 성장한다는 의미.

AI Transformation(AX) 시대를 함께 준비하고, Inspire & Share(IS)를 통해 지식과 경험을 공유하며 성장하는 AI 자기계발·교류 동아리

우리는 AI를 어느 수준으로 쓰고 있나

도구를 갖고 있다는 것과, 그 도구로 일한다는 건 다른 말이다.

대부분의 현실

가끔 검색 대신 쓴다

궁금한 것을 물어보거나, 초안을 한 번 받아본다. 그게 전부다.

격차가 벌어지는 쪽

반복 업무를 맡긴다

보고서·공문·안내문·데이터 정리를 AI가 처리하고, 사람은 판단만 한다.

같은 시간, 다른 결과 — 차이는 어떻게 쓰느냐에서 온다

AI는 업무를 줄인 게 아니라
기대치를 올렸다

생산성이 높아졌다는 건, 같은 시간에 더 많은 것을 요구받는다는 뜻이기도 하다.

01

AI가 초안을 쓰는 시대가 됐다공문, 보고서, 안내문 — 작성 시간이 10분의 1로 줄었다

02

조직의 기대치가 따라서 올라갔다"이제 AI 쓰면 되잖아요" — 더 빠르게, 더 많이 요구한다

03

못 쓰는 사람만 그대로다기대치는 올라갔는데, 생산성은 그대로 — 격차가 여기서 생긴다

도구가 생긴 순간, 그 도구를 못 쓰는 것이 불리함이 된다

AI가 2026학년도 수능 전 과목 만점 최초 달성

수백 년 쌓인 인류의 수학적 직관을 AI가 따라잡기 시작했다.

01

AI 수능·SAT도 인간 상위권 수준Gemini 3.1 — 2026학년도 수능 전 과목 만점 최초 달성 · OpenAI o1 — SAT 수학 만점권

02

2025년 — OpenAI, IMO 금메달 수준 달성전직 IMO 메달리스트 수학자 3인이 직접 채점 · 실제 인간 수상자와 동일한 평가 기준 적용

03

2024년 — Google DeepMind AlphaProof국제수학올림피아드(IMO) 6문제 중 4문제 해결 · 42점 만점 중 28점 · 은메달 수준

IMO 금메달은 전 세계에서 연간 수십 명만 받는 수준이다

10년 후, AI가 푼 문제를 검증할 수 있는 사람이 있을까

AI가 발전하는 속도보다 인간이 따라가는 속도가 느려지고 있다.

지금 현실

수학 난제를 검증할 수 있는 수학자는 전 세계 100명 수준

AI가 증명한 수식이 맞는지 확인하려면 그 분야 최고 전문가가 수개월을 검토해야 한다

10년 후 질문

AI가 매일 난제를 풀어낼 때, 그것을 검증할 사람이 남아있을까

수학뿐 아니라 법률·의학·공학에서도 같은 질문이 시작되고 있다

AI가 이미 인간만큼, 일부 영역에서는 인간 이상으로 똑똑해졌다

왜 이번 AI는 다른가

전기·인터넷처럼, AI는 도구가 아니라 새로운 인프라다.

산업혁명기계가 몸을 대체 → 인터넷정보 접근을 평등화 → AI지식 노동 자체를 대체

이번엔 생각하는 일이 자동화된다 — 행정·기획·문서 작업이 전부 포함된다

AI 활용 격차는
새로운 계층 격차다

부의 격차처럼, AI 활용 능력 차이는 기회의 차이로 이어진다.

AI를 못 쓰는 사람

· 반복 업무에 시간을 쓴다
· 같은 산출물을 더 오래 만든다
· 조직에서 점점 뒤처진다
· 대체 가능성이 높아진다

AI를 잘 쓰는 사람

· 반복 업무를 AI에 위임한다
· 판단과 기획에 집중한다
· 같은 시간에 더 많은 성과
· 조직에서 없어서는 안 되는 사람

같은 직급, 같은 연차 — 그러나 5년 후 결과는 완전히 다르다

숫자가 이미 말하고 있다

전망이 아니다. 지금 이 순간 기업들이 인력을 줄이고 있다.

3억 명

지금 AI 영향권에 들어간 일자리

Goldman Sachs 2023

전체 직종의 2/3가 노출

700명

AI 챗봇 1대가 대체한 직원 수

Klarna · 실제 적용 사례

4,000명 → 2,000명 목표

90%

AI 에이전트 도입 후 업무 단축률

McKinsey · 삼일PwC 보고서

같은 인력 → 10배 업무량

AI는 채용을 멈추고 있다 — 같은 일을 더 적은 사람으로 처리하는 시대가 왔다

기업들이 이미 움직였다

뉴스가 아니라 숫자로 확인된 실제 사례들이다.

01

Klarna — AI 챗봇 1대 = 직원 700명 대체월 230만 건 고객 상담 처리 · 직원 4,000명 → 2,000명 목표

02

IBM — HR 수백 명 AI로 대체 + 전사 채용 동결AI·IP 관련 인력 외 신규 채용 전면 중단 선언

03

Shopify CEO — "AI 못 한다 증명 못 하면 채용 거절"AI 우선주의 정책으로 모든 채용 기준 재설계

04

인도 주니어 개발자 수요 30~40% 급감단순 코딩·고객 응대 자동화로 아웃소싱 강국 직격탄

2024년 한 해만 AI 도입으로 2만 명 이상 감원 · McKinsey

사라지는 직업과 살아남는 직업

기준은 단순하다. AI가 대체할 수 있는 일인가, 없는 일인가.

위험 신호 — 대체 가능

· 계산원·창구 직원 — 결제 자동화
· 데이터 입력 담당 — 반복 처리
· 행정보조·비서 — 일정·문서 AI
· 콜센터 상담원 — RAG 챗봇
· 주니어 개발자 — 코드 생성 AI

기회 신호 — 가치 상승

· 도메인 전문가 + AI — 조합형
· AI 기획·오케스트레이션 — 설계자
· 데이터 분석가 — 의사결정
· 사이버보안 전문가 — AI 감시
· 고객 경험 설계자 — 감성·맥락

AI를 모르는 사람이 AI를 아는 사람에게 대체되는 시대

지금 당장 할 수 있는
첫 걸음

거창하게 시작할 필요 없다. 가장 귀찮은 반복 업무 하나부터다.

01

반복 업무 하나를 꺼낸다매주 쓰는 공문, 안내문, 회의록, 보고서 — 아무거나 하나

02

AI에게 그대로 시켜본다"이런 형식으로 써줘" — 처음엔 60점이어도 괜찮다

03

매주 한 가지씩 쌓는다3개월이면 내 업무의 30%가 자동화된다

완벽한 프롬프트보다, 일단 써보는 것이 먼저다

오늘의 정리

AI는 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람을 가르는 새로운 기준이 됐다.