4차 산업혁명에 살아남는 지식관리법_디지로그 One Note와 바인더

마이더스의 북에서 주최하는 17회 게릴라 특강은 남수만 멘토님의 '4차 산업혁명에 살아남는 지식관리법'으로 진행 되었습니다. 10시 시작이라, 서둘러 카페 업무마감을 하고 집으로 달려갔지만, 조금 늦어져서 인트로를 놓쳤습니다만 중요한 내용은 아닌것 같아서 다행이였습니다.

4차산업혁명의 시대

인공지능(AI)의 시대에 우리는 살고 있습니다.

인공지능이란?

인공지능의 핵심의 핵심은 데이터로 4차 산업혁명의 시대에는 수많은 데이터들을 수집하여 인공지능으로 지능화 시스템을 구현하는데 있습니다. (자동화가 아닙니다.) 그렇기에 반복적인 업무는 AI로 대체가 가능합니다. 일부 기업에서는 이미 상용화가 되어있기도 합니다.

그렇다면 어떤 데이터들이 필요한지 한 번 알아보도록 하겠습니다.

데이터의 종류: 정형 데이터(Structured Data)/비정형 데이터(Unstructured Data)

데이터 종류는 정형 데이터와 비정형 데이터로 나눌 수 있는데, 정형 데이터는 체계화된 데이터나 표에 작성된 데이터들을 말합니다. 인공지능이 좋아하는 데이터 이지요. 비정형 데이터는 단어 의미 그대로 체계화 되지않은 데이터로 틀이 잡혀있지 않은 일반적인 글을 의미하는데 인공지능이 가공하는데 시간이 오래 걸리기 때문에 좋아하지 않는 데이터로 분류됩니다.

인공지능이 잘하지 못하는 비정형 데이터들을 수집하여 기록하는 것이 4차 산업혁명의 시대에 우리가 지식관리법으로 살아남을 수 있다는 것을 남수만 멘토는 강조했습니다. 그런의미에서 의미있는 데이터를 수집하기 위해 효율적인 방법으로 제시한 것이 바로 디지로그(디지털(Digital)+아날로그(Analog) 입니다.

디지로그(디지털(Digital)+아날로그(Analog)

효율적인 데이터 기록방법으로 디지털과 아날로그 방식을 함께 사용하는 디지로그 방법을 제시했는데요, 그 도구로 디지털은 노트프로그램 사용과 아날로그는 3p 바인더를 추천해 주셨습니다. 현재 두가지 도구를 다 사용하고 있는 필자는 사실 지속적으로 사용하지 못해서 고민하고 있던 찰나에 게릴라 특강을 통해 정신이 번쩍 들면서 활용도를 높여야 겠다는 생각을 하게 되었습니다.

결론: 의미있는 데이터 수집이 중요하다.

결론은 데이터 수집 도구를 사용하여 의미있는 데이터 수집이 중요하다는 것을 남수만멘토님은 강조하였습니다.

인공지능의 시대에 살고있는 우리는 인공지능이 할 수 없는 의미있는 데이터(=생각한 내용)를 수집하고 구조화 함으로써 자신만의 지식을 관리해야만 합니다. 삶의 유일한 정보는 일상 생활을 통해 또는 업무를 통해 깨달은 내용들을 데이터화 하는게 무엇보다도 중요합니다.

생각기록 데이터들을 효율적인 노트 프로그램과 3p바인더를 통해서 수집하고 활용하는 것이 중요하다는 것을 특강을 통해 깨닫게 되었습니다. 노트 프로그램은 에버노트 초보 유저로 공부하면서 조금씩 사용하고 있는데 기본적인 데이터들을 정리하는 형태로만 사용하고 있어 생각정리에 활용할 수 있는 방법들을 고민해 봐야겠습니다.