같은 AI를 써도 결과가 다른 이유: AI Fluent가 진단하는 7개 트랙
같은 팀, 같은 AI 도구인데 결과물의 질은 하늘과 땅 차이인 경험, 다들 한 번쯤 있으실 겁니다. 한 사람은 프롬프트 몇 줄로 바로 써도 되는 기획서를 뽑아내고, 다른 사람은 며칠을 붙잡고도 다시 손봐야 하는 결과물을 냅니다. 그런데 둘 다 이력서에는 똑같이 "AI 활용 능숙"이라고 씁니다.
문제는 이 차이를
AI Fluent
SK하이닉스가 자기소개서를 없앤 이유: '생각 근육'은 무엇으로 측정하나
잘 쓴 자기소개서를 읽다 보면 이런 의심이 들 때가 있습니다. 이 문장, 지원자가 직접 고민해서 쓴 걸까요. 아니면 AI에게 "인상 깊게 써줘"라고 부탁한 결과일까요.
2026년 7월 30일, SK하이닉스가 하반기 채용 개편안을 내놨습니다. 자기소개서 항목을 없앴고, 20~30분이던 면접을 반나절짜리 과제 수행으로 바꿨습니다. 언뜻 보면 서식 하나를 없앤
AI 역량 평가 없는 AI 인재 채용은 왜 실패하는가: 글로벌 채용 리더 1,928명 조사 분석
채용 담당자의 53%가 도메인 전문성보다 AI 역량을 우선하는 시대가 됐지만, 조직의 59%는 이미 "잘못된 AI 채용"을 경험했습니다.
글로벌 스킬 기반 채용 플랫폼 TestGorilla가 2026년 발표한 「The State of Hiring for AI Fluency 2026」 리포트의 결론입니다. AI 역량 평가·교육 전문기업 코드프레소(대표 이동훈)가 이
AI 역량 진단 서비스, 어떤 기준으로 선택해야 할까
AI 교육 효과 측정, 만족도 조사로는 안 되는 이유
교육 만족도를 확인하기 위해 설문지를 돌리고, 평균 점수를 내고, 보고서에 그래프 하나를 붙입니다. 여기까지는 익숙한 루틴입니다.
문제는 그다음 질문입니다. "그래서 우리 직원들, AI를 실제로 얼마나 잘 쓰게 됐나요?" 만족도 4.2점이 나왔다고 해서 그 팀이 AI로 일을 더 잘하게
AI 제대로 쓰는 조직의 비밀: 역량 측정
기업이 ChatGPT, Copilot, 사내 AI 솔루션을 도입한 뒤 한 번쯤 겪는 일이 있습니다. 직원들은 AI를 씁니다. 그런데 야근은 여전하고, 업무 생산성은 그대로입니다.
이상하지 않나요? 다들 AI를 쓰는데 성과는 제자리입니다.
생성형 AI 도구를 도입한 많은 기업에서 직원들은 주로 번역, 요약 같은 보조적인 작업에만 AI를 활용하고 있습니다. 업무 프로세스 자체를 재설계하거나 복잡한
Tech Hiring Strategy: The Rise of Skills‑Based Assessments
The rules of tech hiring are being rewritten — and what worked yesterday just doesn’t cut it anymore.
In a competitive talent acquisition landscape where companies battle for top software developers and engineering talent, traditional signals like degrees and job titles are losing their predictive power. Skills‑based hiring, backed
개발자 채용, 이력서보다 '실무 역량'에 집중해야 하는 이유
스킬 기반 채용, 왜 지금 더 중요한가?
빠르게 변화하는 기술 산업에서는 프로젝트에 맞는 개발자 매칭이 무엇보다 중요해졌습니다. 학위나 직함 중심 채용은 이제 실제 업무 성과를 예측하는 데 한계가 있으며, 이에 따라 많은 기업이 스킬 기반 평가(skill-based assessments)를 도입하고 있습니다.
이 방식은 이력서가 아닌, 지원자가 실제로 무엇을 할