강의계획서 · GPT 열풍 이후: ‘빨리 뜨고 빨리 식는’ 한국, 지속 가능한 AI 역량으로 전환하기
1. 강의명 (Title)
교육 담당자용 제안
① 트렌드 피로를 넘어: 일시적 관심에서 장기 역량으로
② 한국의 ‘속도’와 AI의 ‘깊이’: 구글 트렌드로 본 현실과 대안
③ GPT 이후의 비즈니스: 학습·조직·프로세스의 지속가능 전환
2. 교육 개요 (Overview)
본 강의는 트렌드 분석가 김용섭의 관찰—한국은 빨리 반응하고 빨리 식는 특성—을 바탕으로 2022년 11월 공개 이후 GPT 열풍의 국내·해외 관심도 추이를 비교하고, 단발성 이슈 추격에서 벗어나 기술 중심의 장기 투자·심화 학습으로 전환하는 조직 전략을 제시합니다. 구글 트렌드 지표가 보여준 국내 관심 하락 vs 글로벌 상승의 격차를 위험 신호로 해석하고, 마케팅·교육·운영 전반의 지속가능 AI 활용 체계를 설계합니다.
3. 교육 목표 (Objectives)
- 구글 트렌드 기반 국내외 AI 관심도 패턴을 읽고 비즈니스 리스크·기회를 도출한다.
- ‘속도형 소비’에서 ‘깊이형 학습’으로 전환하는 조직 학습 프레임을 구축한다.
- 시험점수식 교육이 아닌 산업 주도 기술 역량 중심의 로드맵을 설계한다.
- GPT·생성형 AI의 업무 프로세스 내재화(파일럿→표준화→확산) 방법을 적용한다.
4. 기대 효과 (Expected Outcomes)
- ‘반짝 도입’이 아닌 지속 운영 가능한 AI 활용 체계가 정착된다.
- 구성원의 심화 역량(프롬프트·도메인지식·평가/검증)이 강화되어 품질과 속도가 동시 개선된다.
- 관심도 하락 구간에도 ROI가 보장되는 파일럿 포트폴리오로 예산 효율이 높아진다.
- ‘트렌드 피로’ 감소, 지속 가능한 학습문화와 내부 레퍼런스가 축적된다.
5. 상세 커리큘럼 (Curriculum) (시간 제외)
| 모듈 | 주제 | 핵심 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 한국의 속도, 세계의 깊이 | ‘빨리 뜨고 빨리 식는’ 특성 · GPT 열풍의 국내 반응과 피로감 · 비즈니스에 미치는 양면성 |
| 2 | 구글 트렌드로 읽는 신호 | 한국 vs 글로벌 관심도 비교 · AI/비트코인/NFT 사이클 대비 · 관심 하락기의 위험·기회 정의 |
| 3 | 시험이 아닌 산업: 학습 전환 | ‘점수형 학습’의 한계 · 기술 중심 심화 로드맵(도메인 문제정의→데이터→평가) · 사내 역량 매트릭스 |
| 4 | 생성형 AI의 업무 내재화 | 파일럿 과제 선정 체크리스트 · 프롬프트 엔지니어링 → 검증/거버넌스 → 표준운영(SOP) 구축 |
| 5 | 트렌드 피로를 줄이는 운영 | 분기별 학습 스프린트·메트릭 · 실패 로그/성공 레시피 관리 · 벤치마크-내재화-확산 루프 |
| 6 | 케이스 스터디 & 워크숍 | 부서별 Use Case 설계 · KPI/ROI 시뮬레이션 · ‘6개월 유행’이 아닌 18개월 실행계획 수립 |
6. 강사 소개 (Instructor)
- 김용섭 — 트렌드 분석가. 국내·해외 구글 트렌드 데이터를 바탕으로 산업·소비자 심리를 해석.
- GPT·AI·NFT·비트코인 등 기술/트렌드 사이클 비교 분석 및 조직 적용 컨설팅 경험.
- ‘속도형 관심’을 ‘깊이형 역량’으로 전환하는 학습·운영 프레임 설계 강점.
※ 본 강의 계획서는 블로그, 인터뷰, 유튜브 등에 공개된 자료를 바탕으로 구성되었습니다. 실제 강연 내용과 일부 차이가 있을 수 있습니다.
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