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​AI 교육이란 무엇일까요?

디자인에서의 AI 교육은 ‘툴 교육’이 아닙니다. 툴은 언제나 시간과 숙련의 싸움이었고, 그 자체가 경쟁력이 되는 시대는 이미 지나왔습니다. 실무자들은 이미 충분히 잘하고 있고, AI 또한 ‘툴의 영역’은 빠르게 따라잡고 있습니다. 따라서 AI 교육의 본질은 새로운 도구를 더 많이 배우는 것이 아니라, 어떤 일을 AI에게 맡기고, 어떤 판단을 사람이 가져갈 것인가를 구분하는 능력에 있습니다.

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“AI 때문에 일자리가 사라질까?”라는 질문에 대해

AI의 영향은 업종마다 다르게 나타납니다. 단순 반복 작업, 수치 계산, 에너지 소모가 큰 작업은이미 빠르게 자동화의 영향을 받고 있습니다. 그렇다면 입찰·제안 디자인 분야는 어떨까요? 이 분야는

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• 문서 대부분이 비공개이며

• 비밀유지가 기본이고

• 20~30년간 축적된 개인별 노하우와 감각에 의존해 천천히 구조화되어 온 영역입니다.

그래서 다른 업종보다 변화가 느릴 수는 있습니다. 그러나 변하지 않을 수는 없습니다.

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지금 이 업계가 마주한 ‘조용한 변화’

이미 현장에는 변화가 시작되고 있습니다.

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• 작업자는 익숙한 PPT를 고집하지만

• 발주사 담당자는 Notion등 새로운 협업툴, AI 기반 문서 환경에 익숙한 MZ·알파 세대로 바뀌고 있습니다.

이 간극은 실력의 문제가 아니라 환경과 사고 방식의 차이에서 발생합니다. 모든 프로그램을 다 잘할 필요는 없습니다. 다만, 각 도구의 성격을 이해하고 상황에 맞게 선택할 수 있는 사람이 AI를 가장 편리하게 활용할 수 있습니다.

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이 업계의 오래된 문제:

“잘하는 사람일수록 더 많이 일하고, 더 손해 보는 구조”

현재 구조에서는

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• 실력이 검증되기 전까지는 누구든 써봐야 실력을 알 수 있고

• 같은 일을 하면 결과의 차이와 무관하게 같은 보수가 지급되는 경우가 많습니다.

그러나 같은 일을 하더라도

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• 처리 속도

• 완성도

• 책임 범위

• 결과의 질이 다르다면 그 차이는 노력과 경험의 누적에서 나온 것입니다.
  디랩코는 이 현실을 부정하지 않습니다. 오히려 현장에서 가장 많이 체감해 온 문제라고 생각합니다.

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디랩코가 말하는 ‘변화’는 이것입니다

디랩코의 교육은 기존의 페이를 흔들거나 이미 형성된 시장 질서를 바꾸자는 제안이 아닙니다.

우리가 말하는 변화는 점진적 적용입니다. 앞으로 새롭게 배치되는 인력부터

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• 교육을 통해 역할과 숙련도를 구분하고

• 결과에 따라 합리적으로 보수가 나뉘는 구조를 만드는 것

이를 위해 AI는 사람을 대체하는 도구가 아니라, 역량의 차이를 더 명확하게 드러내는 도구로 활용되어야 합니다.

 

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디랩코 교육의 목적

디랩코는

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• 잘하는 사람이 더 빨리 소모되지 않도록

• 더 적은 인력으로도

• 더 높은 수준의 결과를 안정적으로 통제할 수 있도록

불투명한 작업 구조와 과도한 개인 소모부터 정리해 나가는 교육을 합니다.

이 교육은 “내 일이 사라질까?”라는 불안을 키우기 위한 것이 아니라, “이제 나도 이 변화에 맞춰 준비해 두어야겠구나”라는 현실적인 선택지가 되기를 바랍니다.

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1️⃣ AI 자동화가 담당하는 영역

AI는 실무자의 역할을 줄이기 위해 도입되는 것이 아니라, 반복·소모·기본 작업에 쓰이던 시간을 회수하기 위해 활용됩니다.

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• 레이아웃 초안

• 페이지 구조

• 표·도표·기초 인포그래픽

• 기본 문서 프레임

      ➡ 결과

• 작업 속도를 겨루는 경쟁에서 벗어남

• 실력자가 ‘물량 처리자’가 되지 않음

• 같은 인건비 구조 안에서 통제력 증가

※ 숫자(60~80%)는 대체 비율이 아니라 ‘부담 이전 비율’

 

2️⃣ 사람이 맡아야 하는 영역

AI는 형태를 만들 수 있지만, 무엇을 강조하고, 무엇을 버릴지 결정하지는 못합니다. 제안서의 점수와 신뢰는 여전히 사람의 판단에서 결정됩니다. 이 영역은 작아 보일 수 있지만, 실제 현장에서는 결과의 대부분을 좌우하는 구간입니다.

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• 공고문 해석 및 평가항목 구조 분해

• 제안 논리(스토리라인) 선택과 설계

• 설득형 시각 구조 기획

• 심사 기준에 맞춘 강조·배치 전략

• AI 초안의 오류, 논리 공백, 과잉 표현 보정

• 이 판단이 제대로 이루어지지 않으면
  아무리 빠르고 보기 좋은 문서라도
  “점수가 나오지 않는 제안서”가 됩니다.

※ 이 비율은 작아 보이지만 실제 가치의 대부분

 

3️⃣ 문제점과 해결점

문제는, 이 판단 기준을 아무도 체계적으로 가르쳐주지 않았다는 점입니다

대부분의 실무자와 프리랜서는

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• 시행착오로 배우고

• 감각으로 버티며

• 경험으로 축적해 왔습니다.

그 과정에서
잘하는 사람일수록 더 많은 판단을 떠안고, 더 많은 책임을 지는 구조가 굳어졌습니다.

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디랩코가 개입하는 지점은 바로 여기입니다

디랩코는
새로운 기준을 만들자고 하지 않습니다. 이미 점수를 받았던 방식, 현장에서 통과했던 판단들을 구조화합니다.

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• 건축·토목·환경·엔지니어링 등 27개 산업군

• 실제 입찰 문서 기반 시각화 실습 150+ 사례

• 심사위원 관점에서 분석된 시각 전략

• 감점된 사례와 통과 사례의 차이 비교

 

이 교육은 ‘대체’가 아니라 ‘기준화’입니다

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1️⃣ 기존 인력은 그대로,

업무 구조부터 정리합니다. 기존 실무자 · 프리랜서 유지,  기존 단가 · 계약 구조 유지, 다만, AI가 맡길 수 있는 영역과 사람이 책임져야 할 영역을 명확히 분리 

 

• “누가 더 많이 했나”가 아니라 

•  “누가 무엇을 판단했나”가 보이는 구조
   

2️⃣ 새로 투입되는 인력부터

교육 기준에 따라 배치합니다. (기초이수자(분야별 프리랜서입문자), 두 가지 이상 프로그램 진행가능자(인쇄 프로세스이해) , 데이터비주얼마스터 자격증자격증취득자, 실습진행자, 강사 양성자 를 구분)

디랩코 교육은 모든 사람의 보수를 다시 책정하자는 것이 아닙니다. 기존의 프리랜서들과 실장들의 의견을 모두 취합한 후에 소프트웨어산업기준 금액을 제시하여 각 협력사에도 협조해 시스템화를 구체화 할 것입니다. 

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• 앞으로 새로 투입되는 인력

• 교육을 이수한 인력

• 결과물로 역량이 확인된 인력부터
   

      ➡  역할·책임·보수가 설명 가능한 기준으로 배치

 

이로써

• 잘하는 사람이 손해 보지 않고

• 조직은 결과 예측이 가능해질 것입니다.
   

3️⃣ 조직·개인 상황에 따라 적용 방식은 다르게 가져갑니다. 디랩코 교육은 단일 패키지가 아닙니다.

• 개인 프리랜서 → 실전 결과물 + 포트폴리오 중심 적용

• 기업·기관 → 문서 기준 정리 + 내부 표준화 중심 적용

• 팀 단위 → 공통 템플릿 + 판단 기준 공유

      ➡ 같은 교육, 다른 적용 방식

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4️⃣ 교육의 최종 목표는 ‘AI 활용’이 아닙니다

디랩코 교육의 목표는 AI를 잘 쓰는 사람이 아니라,

• 결과를 통제할 수 있는 사람

• 판단 기준을 설명할 수 있는 사람

• 조직 안에서 기준이 되는 사람 을 만드는 것입니다.​

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