AI時代におけるデータ職種のための生存戦略
yonghosee
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入門 / AI, Data literacy
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1世代データ分析家として多くのインサイトと成功を示してきたデータオーブン CEO ハ・ヨンホ氏からインサイトを得てみましょう。2024年7月18日に開催されたデータ職種のためのミートアップ映像です。
入門
AI, Data literacy
Challenge
終了
AI時代、自分の専門性を再設計する方法 Ver.2
第1世代データサイエンティストとしてスタートし、2度のエグジット、国家AI戦略委員会まで。 AIの潮流を誰よりも近くで経験し、変化の渦中で自分なりの基準を築いてきたハ・ヨンホ代表と共に送るミートアップ！ AIを使えば使うほど、かえって自分の専門性が何なのか分からなくなる感覚、皆さんも一度は経験したことがあるのではないでしょうか？ この不安の正体は「ワークスロップ（Workslop）」、そして私たちが気づかないうちに積み重なっている技術・認知・意図の負債です。 今回のミートアップは、不安の正体を診断することから始まり、検証能力と構造設計、自分なりの判断基準を築く学習法まで！揺らぐことなく働くための実践的なお話を共有します。
1개 수업 학습
무제한 복습, 내 것으로 만들어요.
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講座
데이터사이언티스트로 오랫동안 활동해 왔으며, 두 번의 엑시트 경험이 있습니다. 스타트업에 투자를 하거나 함께 일합니다.
龍🐲과 호랑이🐯를 떠올리시면 기억하기 편하실 겁니다.
- 元) SKTデータサイエンスセンター設立メンバー
- 元) ML企業であるNumberWorks設立CEO、カカオにエグジット
- 元) カカオ理事、Data Value Team Lead
- 元) コマースAX専門企業、Indent Corporation、CAIO
- 現）ML企業であるDableに合流、CDOとしてYanoljaにエグジット、在職中
- 現）大統領直属の国家AI戦略委員会の委員として活動中
共同知識共有者
去る5月、わずか一日で募集が締め切られたハ・ヨンホさんのミートアップが
より補強されたコンテンツと共に帰ってきます :)
密度の高いコミュニケーションのため、今回のミートアップは70名限定で開催します！
最近のAIの生産性は驚きの連続です。
しかし、AIを使えば使うほど、不安な気持ちになることもあります。
"AIが全部やってくれるけど…じゃあ、私の専門性は？"
AIが量産した成果物の中で、基準なく漂っているような感覚を込めた
ワークスロップ（work slop）が最近話題になっているのも、同じ理由でしょう。
しかし、変化には常に道があります。
今回のライブはその不安の正体を共に探り、
AI時代に、着実に成長するための実践法を分かち合いたいと思います。
[登壇スピーカー]
知識共有者 ハ・ヨンホさん
第1世代のデータサイエンティストであり、2度のイグジットを経験した起業家、そして国家人工知能戦略委員会の委員として活動しています。
主な経歴
現）Data Oven CEO
現）国家AI戦略委員会 民間委員
現) Dable CDO
2度のエグジット、カ카오/SKTなど複数の企業で多様な経験を保有
[日時および場所 🗓️]
2026. 6. 11.(木) 19:30 ~ 21:30 / インフラップ(板橋)
[一緒にお話しする内容]
数多くのAIエージェントを従えて働くことが当たり前となった昨今、
現代を診断し、どのように対応すべきかについてお話しします。
Topic1. 私たちが置かれている状況
AIが打ち上げた
新たな負債
AIが多くのことを代わりにしてくれるようになり、空白が生じました。
人が直接作る過程で自然に理解していた領域が、
AIによって結果だけが残り、理解が消え去った領域になったのです。
AIが打ち上げた3つの負債、
そこでどのように生きていくべきか、その手がかりを探ってみようと思います。
Topic2. 私たちが実践できること
認知負荷なく
AIと協業する
具体的な実践法 without cognitive load
quá tải nhận thức
少数のエージェントなら慣性で運用できますが、
10個にもなれば私たちは認知負荷を感じます。
多数のエージェントを運用するためには、新しいアプローチが必要です。
01.
AIの成果物を検証する方法
AIの成果物が意図通りに作られたのか、なぜこのような結果になったのかを確認するための検証段階が重要になっています。
ミートアップでは、検証のための2つのトリックと、そのトリックを運用するための7つのルールを紹介します。
02.
より良い結果を生み出すAI協業構造
これからは人ではなくAIに（中間）成果物を伝えなければならない場合があります。圧縮・比喩・文脈の類推が可能な人間とAIは、明らかに異なります。
AIに効果的に伝えるためのシステム構造について、一つずつ紐解いていきます。
03.
AI時代の新しい学習：Unlearn / Learn
AIで多様な成果物を作り、比較できる時代に求められる能力は異なります。何がより優れているのか、どうすればより良くできるのかを判断する能力が重要になる時代
私たちが捨てるべき慣性（習慣）と、新たに身につけるべき能力について共有します。
お申し込み前の案内事項 📢
今回のミートアップは、去る5月のミートアップのVer.2です。当時は時間の制約で削った内容まで盛り込み、より補強されたコンテンツで皆さんとお話ししたいと思っています。
現場でより深い対話ができるよう、参加者の選定プロセスを経て進行します。
（申し込み時の事前アンケートを誠実に記入してください！）6/8(月)に選定結果および参加者を発表し、落選した場合は自動的に返金処理されます。
ミートアップ場所：インフラップ（パンギョ）
京畿道城南市盆唐区板橋路289番ギル20（板橋テクノバレー スタートアップキャンパス）3棟5階
[地図を見る]
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
自分が専門家であることと、自分の知っていることを他人に教えることは別物ですが、その両方に長けている方に出会えたので、広く世に広めるべきでしょう。
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
何度も繰り返し見返したい名講義です！
キャリアの方向性と仕事への向き合い方について、ヨンホさんならではのノウハウを聞くことができて嬉しかったです。 データ分野に興味があるなら、ぜひおすすめします！
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
AIによる多くの変化の中で、どのような機会を得られるのかについて深く知ることができました。他の産業領域における主要なフレームワークを自分の業務に適用していく方法も印象的でした。
素晴らしい講義をありがとうございました！！
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
ヨンホさんの資料を見てこの業界に入門することになり、私も最近よく悩んでいた内容でした。キャリアに対する不安を感じていたのは私だけではなかったという慰め（？）をもらい、今回も素晴らしいインサイトを得ることができました。 年次を重ねるほど、より参考にすべき内容だと思います。良いコンテンツをありがとうございました。
6월
11일
챌린지 시작일
2026년 6월 11일 오전 10:30
챌린지 종료일
2026년 6월 11일 오후 12:30
챌린지 커리큘럼
全体
1件
챌린지에서 배워요
AI時代に合わせて専門性を再定義する視点
AI負債（技術・認知・意図）を自ら診断するフレーム
AIの生成物を検証する基準と補完的な質問の設計能力
AIに伝わりやすい構造（コード・ドキュメント・システム）を設計する方法
AI時代にふさわしい新しい学習法（判断基準の重要性）
こんな方に
おすすめです
学習対象は
誰でしょう？
AIを毎日使っているけれど、「うまく使いこなせているのか」確信が持てない方
AIが作成した成果物をチェックしているうちに、かえって仕事が増えてしまった経験がある方
AI Nativeの新人と格差を感じ始めたN年目以上の社会人
エージェントを複数組み合わせて使っていて、認知負荷を経験したことがある方
受講レビュー
全体
3件
취소 및 환불 규정
챌린지는 지식공유자가 설정한 수업 최소 정원이 충족되지 않을 경우, 폐강 안내가 고지되며 결제 내역이 자동취소됩니다.
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