# 혼자 배우는 사장님, 챗GPT로 어디까지 배울 수 있을까?

_프리랜서 71명 중 70.4%가 AI로 배웠지만, 확인하고 증명하는 일은 여전히 본인 몫이었다_

> AI로 배우는 사람은 많지만 AI만 믿고 배우는 사람은 많지 않다. 프리랜서 조사와 한국 소상공인 조사에서 드러난 한계를 살펴보고, 작은 가게에서 적용할 순서를 정리한다.

- 종류: 칼럼
- 주소: https://aisitekorea.com/column/freelancers-learn-with-ai-verify-and-show
- 발행: AI사이트코리아 (https://aisitekorea.com)
- 작성일: 2026-10-08

AI로 새 기술을 배우는 프리랜서는 이미 많다. 업워크 프리랜서 71명 가운데 70.4%가 AI 학습 도구를 사용했다. 하지만 AI 맞춤형 학습을 가장 선호한다는 응답은 54%에 그쳤다.

작은 가게도 비슷하게 볼 수 있다. AI는 혼자 배우는 데 도움이 되지만, 알려 준 내용이 맞는지 확인하고 실제 일에 적용하는 과정까지 대신해 주지는 않는다.

AI로 배우는 사람은 70%를 넘었지만, AI가 가르쳐 준 내용을 확인하고 배운 기술을 증명하는 일은 여전히 본인 몫이다.

## 프리랜서는 왜 AI로 배우기 시작했을까?

미국 노스이스턴대학교 시민 AI 연구실과 멕시코 연구진은 업워크에서 일하는 지식 노동자 71명을 조사했다. 글쓰기, 데이터 분석, 컨설팅, 디지털 마케팅, 디자인, 개발처럼 정보를 다루는 일을 하는 사람들이었다.

이들은 플랫폼에서 1년 이상 일했고, 생성형 AI로 기술을 배운 경험이 있으며, 최근 6개월 안에 일에 필요한 기술을 새로 익히려고 한 사람들이었다. 연구진은 71명에게 설문을 하고 이 가운데 20명과 약 1시간씩 인터뷰했다.

AI를 배우는 속도도 빨랐다. 매일 배운다는 사람과 매주 배운다는 사람이 각각 29.6%였고, 일주일에 2~5시간을 학습한다는 사람이 48%, 6시간 이상이라는 사람이 24%였다.

| 항목 | 응답 | 비고 |
|---|---|---|
| AI 영향 5점 만점에 5점 | 57% | 「영향 없음」 0% |
| 일하는 시간의 1/4~3/4에 AI 사용 | 70% | 1/4 미만 18%, 3/4 초과 11% |
| 매일 배움 / 매주 배움 | 29.6% / 29.6% | |
| 일주일 학습 2~5시간 / 6시간 이상 | 48% / 24% | |
| 앞으로 1~2년 동안 가장 먼저 익힐 기술로 AI 관련 기술을 꼽음 | 39% | |

이들이 서두르는 데는 일의 변화도 영향을 줬다. 연구진이 인용한 업워크 분석에서는 챗GPT가 나온 뒤 글쓰기 관련 프리랜서의 월 일감이 2%, 월 수입이 5.2% 줄었다.

그래서 새 기술을 배우는 목적도 달라졌다. 오래 준비하기보다 당장 시장에서 버티기 위해 필요한 기술을 빠르게 익히는 쪽으로 움직이고 있었다.

## AI로 배우는 게 가장 좋은 방법일까?

실제로 AI 학습 도구를 사용하는 사람은 70.4%였다. 영상 강의를 보는 사람은 85.9%로 더 많았다.

그런데 가장 선호하는 학습 방법을 물으면 결과가 달랐다. 혼자 듣는 온라인 강의를 선호한다는 응답이 70%, 프로젝트로 배우기가 66%, 일대일 멘토링이 58%였고 AI 맞춤형 학습은 54%였다.

| 학습 방법 | 실제로 쓴다(복수 응답) | 선호한다(4~5점) |
|---|---|---|
| 영상 강의 | 85.9% | — |
| AI 학습 도구 / AI 맞춤형 학습 | 70.4% | 54% |
| 동료에게 배우기 | 64.7% | 44% |
| 온라인 강의 | 49.3% | 70%(혼자 듣는 강의) |
| 업계 블로그·기사 | 42.3% | — |
| 자격증 | 31% | — |
| 프로젝트로 배우기 | — | 66% |
| 일대일 멘토링 | — | 58% |

이 차이는 AI가 학습에 쓸모없다는 뜻은 아니다. 프리랜서들은 AI를 배울 순서를 나누거나, 다른 사람에게 보여 주기 전에 혼자 연습하는 도구로 많이 사용했다.

문제는 그다음이었다. AI의 답이 질문할 때마다 달라지고, 자신의 일에 맞지 않는 일반적인 설명이 많았다. 답이 맞는지 확인하는 데도 시간이 들었다.

## AI에게 배울 때 가장 많이 막히는 것은 뭘까?

연구진은 AI로 배우면서 공부의 무게가 자료를 찾는 일에서 자료를 확인하는 일로 옮겨 간다고 설명했다. AI는 설명을 빠르게 만들어 주지만, 그 설명이 맞는지 편집자나 전문가가 확인해 주지는 않는다.

설문에서 가장 많이 꼽힌 어려움은 변화가 너무 빠르다는 것이었다. 학습 자료 비용, 정보가 너무 많은 문제, 체계적인 안내가 없는 문제도 뒤를 이었다.

| AI로 배울 때 막히는 점 | 고른 어려움 가운데 몫 |
|---|---|
| 변화가 너무 빠름 | 20.5% |
| 학습 자료 비용 | 19.2% |
| 정보가 너무 많음 | 17.4% |
| 체계적인 안내가 없음 | 14.7% |
| 시간이 부족함 | 14.3% |
| 무엇을 배워야 할지 고르기 어려움 | 12.1% |

AI를 어디에 쓰는지도 물었다. 아이디어 내기가 47%로 가장 많았고, 제안서·견적 작성이 20%, 기술 넓히기가 12%, 코딩·오류 수정이 9%, 고객 연락이 8%, 번역이 3%였다.

AI로 배우는 사람은 70%가 넘지만 기술을 넓히는 일이 AI의 주된 용도라고 답한 사람은 12%였다. 대부분은 일하다가 필요한 부분을 그때그때 배우는 데 AI를 쓰고 있었다.

## 혼자 배운 기술은 어떻게 믿게 만들까?

또 하나의 문제는 배운 기술이 밖으로 잘 보이지 않는다는 점이다. 혼자 AI로 공부하면 함께 배운 사람도, 수료증도, 추천해 줄 동료도 남지 않는다.

하지만 프리랜서 시장에서는 별점과 후기, 자격증 같은 증거가 사람을 고르는 데 쓰인다. 아직 익숙하지 않은 기술을 고객 일에 바로 적용했다가 결과가 좋지 않으면 나쁜 후기로 이어질 수 있다.

연구진은 이를 「보이지 않는 실력」 문제로 설명했다. 혼자 배운 실력이 늘어도 그것을 다른 사람에게 보여 주거나 인정받기는 어렵다는 뜻이다.

프리랜서들이 AI 학습 도구에 바란 기능도 이 문제와 연결된다. 맞춤 학습 경로와 실제 프로젝트 같은 연습 과제가 가장 많이 꼽혔다.

| 바라는 기능 | 고른 기능 가운데 몫 |
|---|---|
| 맞춤 학습 경로 | 24.1% |
| 프로젝트형 연습 과제 | 19.4% |
| 진도 확인 | 14.2% |
| 부족한 기술 실시간 진단 | 12.9% |
| 업계 흐름 알림 | 11.2% |
| 자격증 준비 | 10.3% |
| 동료 협업 | 7.76% |

## 작은 가게도 같은 방식으로 배워도 될까?

한국 소상공인은 AI를 배우는 단계보다 먼저 AI를 쓰기 시작하는 단계에서 막히는 경우가 많다. 중소기업중앙회 서울지역본부가 2025년 9월 서울 소상공인 300곳을 조사한 결과, 사업장에서 AI를 쓰는 곳은 9.7%였다.

쓴 적도 없고 계획도 없다는 곳은 67.3%였다. 필요한 지원으로는 직접적인 재정 지원이 54.7%, 실습 중심 훈련이 47.7%, 성공 사례·정보 제공이 41.0%로 나타났다.

| 한국 조사 | 숫자 | 조건 |
|---|---|---|
| 서울 소상공인 AI 활용 | 9.7% | 중기중앙회 서울본부, 2025.9, 300곳 |
| 쓴 적도 계획도 없음 | 67.3% | 같은 조사 |
| 도입 비용 부담 / 지식·인력 부족 | 69.0% / 30.7% | 같은 조사, 장애 요인 |
| 실습 중심 훈련 요구 | 47.7% | 같은 조사, 중복 응답 |
| 사용법·교육 부족 | 60% | 국민대 플랫폼SME연구센터, 2025.7, 표본 수 미공개 |
| 결과물을 실무에 쓰기 어려움 | 86.6% | 같은 조사 |
| 단독 자영업자 생성형 AI 이용률 | 12.6% | KISDI, 2026.4 |

생성형 AI를 이미 업무에 쓰는 디지털 상공인을 대상으로 한 국민대학교 플랫폼SME연구센터 조사에서도 60%가 사용법과 교육이 부족하다고 답했다. AI가 만든 결과물을 실제 일에 쓰기 어렵다는 응답은 86.6%였다.

따라서 작은 가게에서 프리랜서의 학습 방식을 그대로 복사하기보다는 원칙만 가져오는 편이 낫다. 먼저 AI에게 배울 순서를 나눠 달라고 하고, 각 단계에서 공식 문서나 실제 화면으로 내용이 맞는지 확인한다.

그다음 배운 내용을 가게의 실제 일 하나에 적용한다. 결과는 숫자나 기록으로 남겨 두는 것이 좋다.

## 배운 것을 홈페이지에 남겨야 하는 이유는 뭘까?

사장이 AI로 새 메뉴의 원가를 다시 계산했거나 예약 방식을 바꿨더라도 그 사실이 홈페이지나 공지에 남지 않으면 고객이 알기 어렵다. AI가 가게에 관한 정보를 찾을 때도 마찬가지다.

배운 내용을 날짜와 숫자, 사진과 함께 홈페이지에 기록하는 것은 가장 단순한 방법이다. 생성형 엔진 최적화(GEO)에 도움이 될 것으로 예상할 수 있지만, 이번 프리랜서 연구가 그 효과를 측정한 것은 아니다.

이 연구를 그대로 한국 가게에 적용해서는 안 되는 이유도 있다. 조사 대상은 영어를 쓰는 업워크 프리랜서 71명이었고, 55%가 25~34세, 60.6%가 학사 학위 보유자였다.

직종도 글쓰기 16명, 데이터 분석 13명처럼 일부 분야에 많았다. 연구진도 이 조사가 전체 프리랜서를 대표하기 위한 것이 아니라 인터뷰 주제를 찾기 위한 조사라고 밝혔다.

따라서 한국 소상공인이나 매장이 있는 업종, 50대 이상 사장님에게 같은 비율이 나온다고 볼 근거는 없다. 다만 AI를 혼자 배우면서 생기는 확인과 증명의 문제를 살펴보는 데는 참고할 수 있다.

① 업워크 프리랜서 71명 중 70.4%가 AI 학습 도구를 썼지만, AI 맞춤형 학습 선호는 54%였다. ② AI로 배울 때 가장 큰 어려움은 변화가 너무 빠르다는 것으로 20.5%였고, 정보 과다는 17.4%였다. ③ 프리랜서들이 원한 AI 학습 기능은 맞춤 학습 경로 24.1%, 프로젝트형 연습 과제 19.4%였다. ④ 서울 소상공인 중 AI 활용은 9.7%였고, 47.7%가 실습 중심 훈련을 원했다.

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## 자료 출처

 

- Upskilling with Generative AI: Practices and Challenges for Freelance Knowledge Workers(노스이스턴대 시민 AI 연구실·CICESE·멕시코국립자치대, arXiv 2604.27231, 2026.4, 설문 71명·인터뷰 20명)

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- 같은 논문 학회판(CHIWORK '26, 2026.6, 린츠)

- 서울 소상공인 10곳 중 9곳 「AI 안 쓴다」(더나은미래, 중소기업중앙회 서울지역본부 조사, 2025.9.10~18, 300곳)

- 디지털 상공인 생성형 AI 활용 실태 조사(벤처스퀘어, 국민대 플랫폼SME연구센터, 2025.7.11~17, 디지털상공인연합 소속 기업·표본 수 미공개)