AI가 일을 다 하는 시대, 인간에게 남는 것은 무엇인가
처음 챗GPT가 나왔을 때는 신기한 대화 도구였습니다. 그런데 지금 AI는 일을 합니다. 자료를 조사하고, 보고서를 만들고, 코드를 짜고, 잠든 사이에 여러 작업을 동시에 처리합니다. 그리고 이 속도는 점점 빨라지고 있습니다.
저도 AI를 여러 개 동시에 돌려놓고 다른 일을 하다가 돌아오면 결과물이 나와 있는 경험을 하기 시작했습니다. 그런데 동시에 병목 현상도 느꼈습니다. AI가 몇 분 만에 자료를 줬는데 그것을 읽고 이해하는 데 10분이 걸렸습니다. 처리 속도의 한계는 이제 AI가 아니라 나에게 있었습니다.
오늘은 KAIST 김정호 교수의 대담을 바탕으로 AI 시대에 인간에게 무엇이 남는지, 그리고 무엇을 준비해야 하는지 이야기해 보겠습니다.
AI가 이제 일을 한다 — 에이전틱 AI의 등장
초기 AI는 질문에 답을 했습니다. 지금 AI는 다릅니다. 이 사람이 왜 이런 질문을 할까를 생각합니다. 내일이 토요일이고 이 사람이 평소에 골프를 친다면 골프장 날씨를 먼저 찾아보는 것입니다. 질문에 답하는 것이 아니라 생각을 하는 것입니다. 이것을 리즈닝, 즉 논리적 추론 기능이라고 합니다.
여기에 멀티모달이 더해졌습니다. 글만 쓰는 것이 아니라 영상도 만들고 이미지도 만듭니다. 그리고 개인화가 이루어집니다. 내 기록을 학습해서 나에게 맞춤형으로 대답합니다. 여러 AI 에이전트들이 협동해서 답을 주는 것, 이것이 에이전틱 AI입니다.
저는 에이전틱 AI가 등장하면서 AI의 역할이 완전히 달라졌다고 생각합니다. 이전까지는 도구였습니다. 내가 쓰는 것이었습니다. 지금은 협업자입니다. 내가 방향을 주면 AI가 알아서 처리하고 돌아옵니다. 블로그 글을 쓸 때도 자료 조사, 구조 잡기, 초고 작성을 AI와 함께 하면서 내가 집중해야 할 것이 무엇인지 다시 생각하게 됐습니다.
제 생각에는 에이전틱 AI가 가져온 가장 큰 변화가 내가 직접 해야 하는 것과 AI에게 맡겨야 하는 것을 구분하는 능력이 중요해졌다는 것입니다. 모든 것을 직접 하려 하면 효율이 떨어지고, 모든 것을 AI에게 맡기면 내 역량이 사라집니다. 그 사이 어딘가에 있어야 합니다.
AI는 이제 단순한 도구가 아닙니다. 어떻게 지시하느냐에 따라 결과가 완전히 달라지는 협업자입니다.
내 AI 비서가 수백 명의 팀을 이끄는 시대
미래를 이렇게 상상해볼 수 있습니다. 나를 똑닮은 AI 에이전트가 하나 있습니다. 이 에이전트에게만 이야기합니다. 그러면 이 에이전트가 쇼핑 전문 에이전트, 여행 에이전트, 보고서 에이전트 등 수백 개의 서브 에이전트에게 일을 나눠서 시킵니다. 결과를 다시 모아서 나에게 전달합니다.
마치 내가 CEO가 되어서 수백 명의 스마트한 인력을 데리고 있는 것과 같습니다. 월 10만 원을 내느냐 100만 원을 내느냐에 따라 에이전트의 수준과 수가 달라집니다. 핸드폰에 앱을 설치하듯 다양한 에이전트를 선택하게 됩니다.
저는 이 미래 그림이 개인에게는 엄청난 기회이자 동시에 위협이라고 생각합니다. 혼자서 대기업 팀 수준의 일을 할 수 있게 된다는 것은 개인의 가능성이 무한히 열린다는 뜻입니다. 반면 이 시스템을 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람의 격차는 이전과 비교할 수 없을 만큼 벌어질 것입니다.
제 생각에는 지금 당장 AI 에이전트를 하나씩 써보기 시작하는 것이 중요합니다. 어색하고 결과가 엉뚱할 수 있습니다. 그런데 써보지 않으면 어떻게 지시해야 좋은 결과가 나오는지 배울 수 없습니다. 어떻게 질문하느냐, 어떻게 방향을 주느냐가 결과의 품질을 결정합니다. 이것은 직접 해보면서만 느는 능력입니다.
에이전트끼리 소통하는 프로토콜인 A2A, 하드웨어에 접근하는 MCP 같은 표준이 빠르게 만들어지고 있습니다. 이 생태계가 완성되면 개인이 할 수 있는 일의 규모가 완전히 달라집니다.
디렉터만 남는 세상 — 신입이 사라지는 이유
가상 세계에서는 AI가 대부분의 업무를 처리합니다. 실행하는 사람의 가치가 많이 줄어들었습니다. 플래닝하고 계획을 세우고 평가하는 디렉터만 남습니다.
이것이 신입에게 큰 문제를 만듭니다. 10년 20년 경력자는 경험이 많아서 AI를 활용해 효용성을 높일 수 있습니다. 그런데 AI 기능이 떨어지는 신입 인력들은 AI를 배울 기회조차 없을 수 있습니다. 반도체 기업에 대학 졸업 후 입사해도 3년은 배우고 10년쯤 지나야 자기 역할을 합니다. 그 훈련 과정 자체가 AI로 대체될 수 있습니다.
저는 이 신입 문제가 단순히 취업 시장의 문제가 아니라고 생각합니다. 노하우를 쌓는 과정 자체가 사라지는 것입니다. 어떤 분야든 초보자가 실수하고 배우고 성장하는 과정이 있어야 전문가가 만들어집니다. 그 과정이 AI로 대체되면 미래의 전문가가 나오기 어려워집니다. 블로그를 처음 시작할 때 형편없는 글을 쓰면서 배운 것들이 지금의 글쓰기 실력을 만들었습니다. 그 과정을 AI에게 맡겼다면 지금 내 실력은 없었을 것입니다.
제 생각에는 이 시대에 필요한 것이 일부러 직접 해보는 경험입니다. AI에게 맡기면 더 빠르고 더 잘 되는 것을 알면서도 일부는 직접 해보는 것입니다. 그 과정에서 생기는 이해와 판단력이 나중에 AI를 제대로 디렉팅하는 능력이 됩니다.
매니저 역할도 결국 AI로 대체될 수 있습니다. 결국 AI를 어떻게 활용하고 어떤 방향으로 이끌 것인가를 결정하는 능력이 핵심이 됩니다.
지금 교육은 AI한테 필패하는 교육이다
유치원 때부터 외우고 배우는 현재 교육은 AI가 더 잘 푸는 문제에 모든 에너지를 쏟는 구조입니다. 가정적으로도 개인적으로도 불행한데, 그 불행이 대학 입학 시험 하나 때문에 생깁니다. AI가 더 잘하는 영역에서 인간이 경쟁하도록 훈련하는 것입니다. 이것이 바뀌지 않으면 AI 문맹으로 전 국민이 빠질 수밖에 없습니다.
그렇다면 무엇이 필요한가. KAIST에서 대학원생을 인터뷰할 때 성적순이 아니라 선착순으로 뽑은 교수의 학생이 더 잘했다는 사례가 있습니다. 교과서에서 배운 지식은 제한적이고 현장과의 갭이 크기 때문입니다. 오히려 적극적으로 해보려는 의지, 협동 능력, 감정적 소통 능력, 벽을 넘나들 수 있는 능력이 더 중요했습니다.
저는 이 지점이 지금 가장 중요한 전환이라고 생각합니다. 정답을 빨리 찾는 능력이 아니라 어떤 질문을 해야 하는지 아는 능력, 결과를 평가하고 방향을 조정하는 능력, 사람들과 소통하고 협력하는 능력. 이것들은 AI가 대체하기 어렵습니다. 블로그를 운영하면서도 좋은 글을 쓰는 것보다 독자가 무엇을 필요로 하는지 감지하는 능력이 더 중요하다는 것을 배웠습니다. 이것은 AI가 알려주는 것이 아니라 사람과의 관계에서 얻는 것입니다.
제 생각에는 AI 시대의 교육이 결국 인간만이 할 수 있는 것을 강화하는 방향으로 가야 합니다. 창의성, 공감, 맥락 파악, 가치 판단. 이것들은 데이터로 학습할 수 없는 영역입니다. 지금 내가 하는 모든 배움이 이 방향을 강화하고 있는지 주기적으로 물어봐야 합니다.
AI 시대에 살아남는 진짜 경쟁력 3가지
AI가 잘하는 것과 인간이 잘하는 것이 있습니다. AI가 실행을 맡는다면 인간은 방향을 잡아야 합니다.
| 메타인지 | 내 생각을 점검하고 조정하는 능력 | 낮음 |
| 감정 소통 | 눈을 마주치고 공감하고 신뢰를 만드는 능력 | 매우 낮음 |
| 논리적 사고 | 플래닝, 우선순위 설정, 순서 결정 | 중간 |
첫째, 메타인지입니다. AI가 준 답을 그대로 받아들이는 것이 아니라 이게 맞나? 왜 이런 답이 나왔지? 내가 어떻게 질문을 바꾸면 더 좋은 결과가 나올까를 생각하는 능력입니다.
둘째, 감정적 소통 능력입니다. 눈을 잘 마주치고, 사람과 감정을 교환하고, 신뢰를 만드는 것입니다. AI가 이것을 흉내 낼 수는 있지만, 진짜 인간의 감정 소통을 대체하기는 어렵습니다.
셋째, 논리력입니다. 수학 문제를 푸는 것이 아니라 일의 순서를 정하고, 중요한 것부터 처리하고, 플래닝을 세우는 것입니다. 이것이 논리 수학의 본질입니다.
저는 이 세 가지가 결국 AI를 제대로 쓸 수 있는 사람을 만드는 능력이라고 생각합니다. 메타인지 없이 AI 답을 그대로 쓰면 사이보그가 됩니다. 감정 소통 없이는 사람들과의 관계에서 AI가 해결할 수 없는 문제들을 다루지 못합니다. 논리력 없이는 AI에게 무엇을 시켜야 하는지도 모릅니다.
제 생각에는 이 세 가지를 강화하는 가장 빠른 방법이 사람과 직접 부딪히는 경험을 늘리는 것입니다. AI와의 대화로는 감정 소통 능력이 늘지 않습니다. 직접 글을 쓰고, 직접 발표하고, 직접 사람을 만나는 것이 AI 시대에 오히려 더 중요해졌습니다.
실패라고 부를 만한 순간을 실패로 보지 않는 것
HBM 연구를 1996년부터 시작했지만 아무도 알아주지 않는 시간이 길었습니다. 연구비도 없었습니다. 그래서 오히려 자유를 얻었습니다. 아무도 간섭하지 않으니 하고 싶은 것을 할 수 있었습니다. 그 자유가 결국 기회가 됐습니다.
실패의 기억이 없는 이유가 있었습니다. 처음부터 어떤 보상이나 상대적 평가를 신경 쓰지 않고 그 길만 왔기 때문입니다. AI 시대를 못 만났더라도, HBM이 안 떴더라도 그 과정에서 학생들과 교감하며 행복하게 지냈기 때문에 실패한 인생이 아니었을 것이라고 했습니다.
저는 이 이야기가 AI 시대를 살아가는 사람들에게 가장 중요한 메시지를 담고 있다고 생각합니다. 결과를 외부의 기준으로 평가하면 언제나 불안합니다. AI가 더 잘하는 것이 계속 나오는 세상에서 내 성과를 AI와 비교하면 항상 질 수밖에 없습니다. 그런데 내가 가치 있게 여기는 것을 기준으로 삼으면 다릅니다.
제 생각에는 AI 시대에 가장 중요한 능력이 내가 무엇을 가치 있게 여기는지를 아는 것입니다. AI가 대신할 수 없는 것 중 하나가 내 삶의 방향과 의미를 스스로 정하는 것입니다. 그것을 잃어버리면 AI 시대에 진짜 길을 잃게 됩니다.
학생이 나를 뛰어넘을 때 배운다고 했습니다. 그리고 그것이 가장 재밌다고 했습니다. 이것이 AI 시대에도 변하지 않는 인간만의 감각입니다.
여러분은 AI 시대에 나만의 경쟁력이 무엇이라고 생각하시나요? 혹은 지금 준비하고 있는 것이 있다면 댓글로 나눠주세요. 😊
이미지 출처: Pixabay (pixabay.com)
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