ChatGPT에게 자기 PR을 작성해 달라고 부탁해 본 경험이 있는 엔지니어는 이제 드물지 않다. 문법은 정돈되어 있고, 구성도 그럴싸하다. 제출하기 전에 '이대로 괜찮을까'라고 아주 조금 고민이 스치는—그런 경험이 있는 사람도 있을 것이다.

편리한 시대다. 하지만 여기에는 큰 함정이 있다. 스킬 시트(Skill Sheet)에 있어서 '잘 쓰는 것'의 가치가 최근 1~2년 사이 구조적으로 하락하고 있다. 이를 깨닫지 못한 채 AI가 생성한 자기 PR을 그대로 제출한다면, 자신도 모르는 사이에 불리한 싸움을 하게 된다.

이 기사에서는 왜 이런 일이 발생하는지를 정보의 공급 과잉이라는 관점에서 분석하고, 'AI가 쓸 수 없는 정보'를 자신의 스킬 시트에 남기기 위한 설계론을 정리한다.

'잘 쓴 자기 PR'이 일제히 가치를 잃었다

얼마 전까지만 해도 스킬 시트의 자기 PR을 잘 쓸 수 있느냐는 그 자체로 차별화 요소가 되었다. 문장을 구성하는 능력, 어휘력, 읽기 쉬운 흐름의 설계—이러한 기술을 가진 사람은 다른 엔지니어와 비교했을 때 한 발 앞서 보였다.

하지만 ChatGPT 이후, 이것들은 누구나 30초 만에 얻을 수 있는 것이 되었다. 문장 기술의 '희소성'이 사라진 것이다.

500명의 스킬 시트가 나열되어 있는 현장을 상상해 보라. 3년 전이라면 정성스러운 자기 PR이 작성된 경우는 100명 중 5명 정도였다. 지금은 100명 중 80명이 제법 잘 정돈된 문장을 제출해 온다. 정돈되어 있다는 것은 전제 조건이 되었으며, 그 자체로는 더 이상 차별화할 수 없게 되었다.

이 사실을 직시하는 것이 오늘날의 출발점이 된다.

AI 시대의 본질은 '작성 가능한 정보의 코모디티화(Commoditization)'다

경제학에는 '코모디티화(Commoditization)'라는 용어가 있다. 어떤 상품이나 기술이 일반화되어 누구나 동등한 것을 제공할 수 있게 됨으로써, 결과적으로 가치가 떨어지는 현상을 가리킨다.

AI에 의해 스킬 시트에서 일어나고 있는 현상이 바로 이것이다.

코모디티화가 진행되고 있는 영역

• 일반적인 자기 PR 문장
• "커뮤니케이션 능력이 있습니다", "학습 의욕이 높습니다" 계열의 추상적인 강점
• 기술 키워드만을 나열한 기술
• 업계의 전형적인 역할 설명 (예: "요건 정의부터 운용까지 일관되게 담당" 등)

이것들은 모두 AI가 순식간에 출력할 수 있다. 따라서 시장 가치는 제로에 가까워지고 있다.

코모디티화가 진행되지 않은 영역

• 당신이 현장에서 실제로 내린 판단과 그 이유
• "잘 풀리지 않았던" 경험과 그로부터의 수정 액션(Action)
• 팀의 상황, 제약 조건, 그 안에서의 선택
• "숫자로 측정할 수 있는 성과"와 "숫자로 나타나지 않는 공헌"의 조합

이러한 정보는 AI가 출력할 수 없다. 왜냐하면 당신의 머릿속에만 존재하기 때문이다.

서류 전형에서의 평가 축이 전자에서 후자로 완전히 이동하고 있다. 그럼에도 불구하고 많은 엔지니어는 여전히 '잘 쓰는' 단계에 머물러 있다.

AI가 쓸 수 없는 정보—'당신만의 선택 로그'를 3개 층으로 파악하기

"자신의 경험을 써라"라고 해도 무엇을 써야 할지 망설이는 사람이 많다. 이때 활용할 수 있는 것이 정보를 세 가지 층으로 나누어 파악하는 관점이다.

제1층: 관찰 가능한 사실

프로젝트 기간, 팀 규모, 사용한 기술, 대응한 화면 수, API 엔드포인트 수. 이것들은 외부에서 보이는 수준의 사실 정보이다. AI는 구체적인 멤버와 연결된 숫자까지는 모르지만, 작성하는 형식은 AI에게 배울 수 있다.

제2층: 당신이 내린 판단과 선택

여기서부터 희소성이 급격히 올라간다. 왜 그 기술을 선택했는가. 왜 그 접근 방식으로 진행했는가. 트레이드오프(Trade-off)를 어떻게 평가했는가. 대안을 버린 이유는 무엇인가. 이것들은 '당신의 사고의 흔적'이며, AI는 절대로 쓸 수 없다.

"Spring Boot를 선택"이라고만 한다면 AI가 쓸 수 있다. 하지만 "초기에는 FastAPI를 검토했으나, 사내의 운용 노하우와의 정합성을 우선하여 Spring Boot로 전환했다"라고 하면 이미 AI의 방어 범위를 넘어선다. 판단의 이유까지 덧붙이는 순간, 그 기술은 당신 고유의 것이 된다.

제3층: 현장에서 얻은 맥락 지식(Contextual Knowledge)

잘 풀리지 않았던 경험, 수정했던 프로세스, 트러블 슈팅(Troubleshooting)을 통해 배운 것. 이것들은 '실패가 아닌, 희귀한 경험'으로서 쓸 수 있다.

에이전트나 PM이 정말로 알고 싶은 것은 당신이 순조로울 때 무엇을 했느냐가 아니다. 예상치 못한 사태에 어떻게 대처하는 사람인가 하는 점이다. 운영 환경의 장애를 어떻게 분리(Isolate)했는지, 관계자의 분위기가 악화되었을 때 어떻게 움직였는지, 예상치 못한 요구사항 변경에 어떻게 적응했는지. 이러한 정보는 현장을 경험한 사람만이 쓸 수 있다. AI는 도저히 쓸 방법이 없다.

▶ 레벨별(주니어·미들) 작성법 차이와 트러블 대응을 스킬 시트(Skill Sheet)에 녹여내는 구체적인 예시는 여기에서 확인하세요 → 생성형 AI 시대의 스킬 시트 — ChatGPT가 쓸 수 없는 「당신만의 실적」을 보여주는 법

설계: AI에게 맡기는 층과 스스로 쓰는 층을 구분하기

여기까지 읽고 "전부 직접 써야 한다고? 너무 힘들겠는데..."라고 생각한 사람도 있을 것이다. 안심해도 좋다. AI를 사용하는 것 자체는 문제가 없다. 오히려 사용하는 편이 좋다. 중요한 것은 역할 분담의 설계다.

엔지니어라면 바로 감이 오겠지만, 이는 책임 분리(Separation of Concerns) 설계 문제와 동일한 구조를 가지고 있다.

AI에게 맡겨도 되는 층: 구성, 흐름, 표현 다듬기, 누락 지적

문장의 골격을 구축하고, 어휘를 정돈하며, 논리의 비약을 체크하는 일. 이 부분은 AI가 잘하는 영역이다. 맡기는 편이 더 빠르고 품질도 안정적이다.

스스로 써야 하는 층: 제2층의 판단 로그(Decision Log), 제3층의 맥락 지식(Contextual Knowledge)

판단의 이유, 선택의 배경, 트러블 대응의 구체적인 움직임. 이 부분을 타인(=AI)에게 맡기는 순간, 스킬 시트는 범용적인 상품(Commodity)으로 돌아간다.

설계상의 포인트는 하나다. AI에게 넘기기 전에, 제2층과 제3층의 소재를 불렛 포인트(Bullet Point)로 직접 뽑아두는 것이다. 소재가 없는 상태에서 AI에게 통째로 맡기면 나오는 것은 일반론뿐이다. 소재가 갖춰진 상태에서 넘기면, AI는 '정돈하는 역할'로서 강력하게 기능한다.

스킬 시트 전체의 형식을 맞추는 것까지 직접 하기 번거롭다면, 폼 입력만으로 외관이 자동 통일되는 Skillsheet-Port와 같은 도구를 사용하는 것도 선택지가 된다. AI 구성 보조 기능도 있으므로, 정돈 공정을 그대로 도구 위에서 끝내고 남은 시간을 '나만이 쓸 수 있는 정보'의 언어화에 쏟을 수 있다.

요약: 쓸 수 없는 정보를 쓸 수 있는 상태로 만드는 능력이 요구된다

정리하자면 다음과 같다.

• AI로 인해 「글을 잘 쓰는 것」의 시장 가치는 급격히 하락했다. 잘 정돈되어 있는 것은 전제 조건이 되었으며, 차별화 요소가 아니게 되었다.
• 가치가 남아 있는 것은 「AI는 쓸 수 없는 정보」다. 판단 로그, 선택의 이유, 트러블 대응 경험 — 이것들은 개인의 머릿속에만 존재한다.
• 정보를 3개 층(관찰 가능한 사실, 판단과 선택, 맥락 지식)으로 파악하면, 자신의 스킬 시트에서 강화해야 할 부분이 보인다.
• AI는 「정돈하는 역할」로서 강력하다. 소재를 내놓는 것은 자신, 정돈하는 것은 AI. 이 역할 분담을 설계하라.

AI 시대의 경쟁은 단순하다. AI가 쓸 수 있는 정보를 아무리 다듬어도, 범용적인 상품들 사이에서는 차이를 만들 수 없다. AI가 쓸 수 없는 정보를 얼마나 자신의 손끝에서 끌어낼 수 있는가. 스킬 시트를 열 때마다 질문받게 되는 것은 바로 이 언어화(Verbalization) 기술이다.

▶ 완전판 가이드는 여기에서 → 생성형 AI 시대의 스킬 시트 — ChatGPT가 쓸 수 없는 「당신만의 실적」을 보여주는 법

▶ 무료로 스킬 시트를 만들어 보기 → https://www.skillsheet-port.com/