AI 시대, 눈에 띄는 포트폴리오 만드는 법
AI 시대, 눈에 띄는 포트폴리오 만드는 법
ChatGPT로 10분이면 그럴듯한 기획서를 만들 수 있다. 미드저니로 멋진 디자인도 뚝딱 나온다. 문제는 모두가 그렇게 한다는 것이다. AI 시대의 포트폴리오는 '무엇을 만들었는가'보다 '어떻게 만들었는가'가 더 중요해졌다.
포트폴리오의 의미가 달라졌다
과거의 포트폴리오는 결과물 모음집이었다. 디자이너는 예쁜 시안을, 기획자는 기획서를, 개발자는 코드를 보여주면 됐다. 결과물의 완성도가 곧 역량의 증거였다.
지금은 다르다. AI가 고품질 결과물을 양산하는 시대에 '결과물'만으로는 실력을 증명하기 어렵다. 채용담당자 입장에서 생각해보자. 지원자가 제출한 기획서가 본인 작업인지 AI 작업인지 구분하기 힘들다. 심지어 AI가 만든 결과물이 더 깔끔할 수도 있다.
이제 포트폴리오에서 봐야 할 것은 세 가지다.
- 과정: 어떤 문제를 어떻게 정의하고 해결했는가
- 판단: 왜 이런 방향을 선택했는가
- 협업: AI를 어떻게 활용하고 보완했는가
결과물은 시작점일 뿐이다. 그 뒤에 있는 사고 과정이 진짜 역량이다.
차별화된 포트폴리오의 조건
1. 문제 정의 능력을 보여줘라
AI는 답을 잘 찾는다. 하지만 좋은 질문을 던지지는 못한다. 포트폴리오에서 가장 먼저 드러나야 할 것은 문제 정의 능력이다.
"쇼핑몰 앱 리디자인"이라고만 쓰지 마라. "기존 결제 화면에서 이탈률이 23%였다. 사용자 조사 결과 배송비 안내 시점이 문제였다. 결제 전 배송비를 미리 보여주는 방식으로 개선해 이탈률을 8%로 낮췄다"라고 써라.
숫자가 없어도 괜찮다. "왜 이것이 문제라고 생각했는지"만 명확히 설명하면 된다.
2. 의사결정 근거를 남겨라
디자인 시안 세 개 중 하나를 선택했다면, 왜 그것을 골랐는지 기록해라. "깔끔해서"는 근거가 아니다. "타겟 사용자인 50대가 버튼을 쉽게 인식할 수 있도록 크기를 키우고 대비를 높였다"가 근거다.
AI에게 여러 옵션을 받아서 고르는 것도 역량이다. 단, 왜 그것을 선택했는지 설명할 수 있어야 한다. 선택의 이유를 설명하지 못하면 그건 운이지 실력이 아니다.
3. 실패와 반복을 드러내라
완벽한 포트폴리오는 의심스럽다. 한 번에 성공한 프로젝트는 거의 없기 때문이다. 오히려 실패했던 시도와 그로부터 배운 점을 보여주는 게 신뢰를 준다.
"처음에는 A 방식으로 접근했으나 B 문제가 발생했다. 이를 해결하기 위해 C로 방향을 수정했고, 결과적으로 D를 달성했다." 이 서사가 있으면 실제로 일을 해본 사람이라는 걸 알 수 있다.
AI 활용 역량을 보여주는 법
AI를 숨기지 마라. 오히려 적극적으로 드러내라. AI를 얼마나 효과적으로 활용하는지가 새로운 경쟁력이다.
프롬프트 엔지니어링 과정 공개
"ChatGPT로 초안을 작성했다"로 끝내지 마라. 어떤 프롬프트를 사용했는지, 결과물을 어떻게 수정했는지, 몇 번의 반복을 거쳤는지 보여줘라.
예를 들어 마케팅 카피 작업이라면:
- 첫 번째 프롬프트: "20대 여성 타겟 화장품 광고 카피 작성"
- AI 결과물의 문제점: 너무 일반적이고 브랜드 톤에 맞지 않음
- 수정된 프롬프트: "브랜드 톤은 친근하면서도 전문적. 타겟은 피부 트러블로 고민하는 25-30세 직장인 여성. 경쟁사 대비 성분의 순함을 강조"
- 최종 결과물: AI 초안에서 ~를 수정함
이 과정 자체가 역량의 증거다.
AI의 한계를 인식했음을 보여줘라
AI가 잘 못하는 영역을 알고, 그 부분에서 인간의 판단을 적용했다면 반드시 기록해라. "AI가 생성한 법률 검토 내용 중 최신 판례가 반영되지 않은 부분을 직접 확인하고 수정했다"와 같은 문장이 있으면 신뢰도가 올라간다.
AI를 맹신하지 않고 검증하는 태도. 이게 AI 시대에 필요한 전문가의 자세다.
업종별 포트폴리오 전략
기획/마케팅 직군
- 데이터 기반 의사결정 과정을 강조
- A/B 테스트 결과와 인사이트 도출 과정 포함
- AI로 자동화한 업무와 직접 판단한 업무 구분
- 시장 분석에 AI를 어떻게 활용했는지 설명
디자인 직군
- AI 툴(Midjourney, DALL-E 등) 활용 워크플로우 공개
- AI 결과물을 어떻게 수정하고 발전시켰는지 과정 제시
- 사용자 관점에서 디자인 결정 근거 설명
- 최종 결과물과 함께 스케치, 프로토타입 등 중간 과정 포함
개발 직군
- GitHub Copilot 등 AI 코딩 도구 활용 경험 언급
- AI가 생성한 코드의 문제점을 발견하고 수정한 경험
- 코드 리뷰 과정과 개선 이력
- 기술적 의사결정의 이유 문서화
콘텐츠/에디터 직군
- AI 초안 → 편집 → 최종본의 변화 과정 제시
- 팩트체크 및 검증 과정 강조
- 독자 피드백을 반영한 수정 이력
- AI가 놓친 맥락이나 뉘앙스를 보완한 사례
실천 가이드
지금 당장 시작할 수 있는 일들이다.
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작업 로그 남기기: 모든 프로젝트에서 의사결정 과정을 기록하라. 노션이든 메모장이든 상관없다. 나중에 포트폴리오로 정리할 원재료가 된다.
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AI 사용 기록하기: 어떤 AI 도구를 어떻게 사용했는지 기록하라. 프롬프트, 결과물, 수정 내용을 스크린샷이나 텍스트로 저장해두라.
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실패 경험 정리하기: 잘 안 됐던 프로젝트도 포트폴리오 재료다. 왜 실패했고, 뭘 배웠는지 정리해두라.
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숫자로 표현하기: 가능하면 성과를 정량화하라. "개선했다"보다 "20% 향상시켰다"가 낫다. 정확한 숫자가 없으면 "약 2배" 같은 표현도 괜찮다.
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꾸준히 업데이트하기: 포트폴리오는 취업할 때만 만드는 게 아니다. 분기마다 한 번씩 업데이트하는 습관을 들여라.
마무리
AI 시대의 포트폴리오는 결과물 전시회가 아니다. 당신의 사고 과정과 판단력을 보여주는 증거다. AI가 만들 수 없는 것, 즉 맥락을 이해하고 판단하는 능력을 드러내라.
화려한 결과물보다 탄탄한 과정 기록이 더 설득력 있다. 오늘부터 작업 로그를 남겨라. 그게 미래의 포트폴리오가 된다.