Learn-it-all

MS의 사티아 나델라 회장이

'Learn it all'이 'Know it all'을 이긴다..

즉, 아는 체하지 말고 겸손하게 모른다고 인정하고.

하루 하루가 새로운 날이 되도록 배우고 탐구하고 실험하라는 것 같습니다.

 

AI는 답을 잘 주는 도구입니다.

하지만, 문제는 '무엇을 물어 볼 것인가?'로 시작됩니다.

즉, AI 시대의 시작점은 지식이 아니라 호기심입니다.

 

창이 있다는 것은 그 너머를 보고자하는 '의지'라고 생각합나다.

AI를 활용하는 방식도 '왜 이 니긍이 필요한가?'를 묻느데서 출발하는 것 같습니다.

AI 모델은 목적없이 쓰면 '기계'일 뿐이고, 호기심과 목적이 결합되면 '혁신의 도구'가 됩니다

 

기존에는 '아는 것이 힘이다'(Know it all) 였지만, 

이제는 '배우는 것이 힘이다'(Learn it all)로 전환되고 있습니다.

세상은 너무 빨리 변해서 과거의 지식은 빠르게 구식이 되어 갑니다.

정답을 외우는 시대는 끝났고, 질문하고 배우는 태도'가 중요합니다.

'Learn-it-all'은 고정된 사고를 깨고, 지속적인 성장의 자세를 말합니다.

 

"AI는 변화를 가속화하고, Leran-it-all은 인간을 그 변화 속에서 살아남게 만듭니다."

 

AI는 '계산'을 잘하지만, '가치 판단'을 하지 못합니다.

그래서 인간의 철학, 역사, 문화, 윤리의 인간 중심 맥락의 인문학이 중요하고,

다양한 시각과 연결성을 길러주는 '교양'이 중요하빈다.

바야흐로, 인간만이 할수 있는 '공감, 해석, 의미화'의 중요한 시대입니다. 

 

인문학은 AI시대에 인간에게

'왜 일하는가, '무엇이 중요한가'를 끊임없이 묻는 나침반이 됩니다.

 

질문은 혁신의 출발점이자, 협업의 언어이고 그 힘이 곧 경쟁력인데

단순 정보 취득이 아닌 '사고의 깊이, 시야의 넒이, 문제 해결 능력'을 

보여주는 지표가 '좋은 질문'이 아닐까 합니다.

 

AI로 인한 일하는 방식의 구조적인 변화로 반복 업무는 자동화되어

단순 업무의 기회는 사라지고 '배움의 현장'을 잃는 젊은 세대에게는

'Learn-it-all은 단순한 태도가 아니라, 생존 전략'이 되는 것 같습니다.

 

"일하는 방식을 바꾸지 않으면, 일 자체가 사라진다"라는 생각으로 

AI 시대에 필요한 일을 재정의 해보면,

- 교육과 업무를 분리하지 않는다.

   : 실전 기반 AI활용 교육 + 즉각적 업무 적용

-  문제를 정하는 연습을 중심에 둔다

   : 문제 정의 → AI도구 활용 →  결과 도출→ Feedback Loop 설계

- 협업 중심의 Learn-it-all 구조로 ~

   : 그룹/파트 단위의 Larning (서로 질문하고 배움을 공유하는방식 설계)

      지식을 전이하고 기술을 소통하는 구조^^

 

지금 시대에는 모두가 'Learn-it-all'은 ‘삶의 태도’이자 '생존 전략'이어야 할 것 같습니다.
호기심은 질문을 만들고, 질문은 배움을 부르고, 배움은 세상을 새롭게 정의하게 합니다.

또한, Learn-it-all은 

기술을 넘어, 더 나은 인간, 더 나은 삶, 더 나은 사회를 위한 철학이자 전략입니다.

“우리는 AI에게 일을 맡기고, 인간다움으로 가치를 만든다.
그 중심엔 늘 질문이 있다.”