성실함의 보상 공식이 깨진 시대에 뭘로 먹고살아야 할까

AI 시대 취업 전략 — 경력직도 신입도 살아남는 5가지 방법

신입 사원 채용 공고는 씨가 말랐고 경력직만 뽑는다고 하는데 그 경력은 어디서 쌓으라는 건지 모르겠습니다. 반대로 평생 받쳐 회사 임원까지 올랐던 분이 하루아침에 책상 빼라는 통보를 받고 있습니다.

공부를 안 해서도 아니고 게을러서도 아닙니다. 우리가 알던 성실함의 보상이라는 공식 자체가 깨져버렸습니다. AI가 모든 것을 해버리는 이 미친 속도로 바뀐 세상에서 도대체 사람은 뭘로 먹고살아야 할까요.

저도 블로그를 운영하면서 이 변화를 직접 느낍니다. 예전에는 리서치와 글쓰기가 시간이 많이 걸리는 작업이었는데 이제는 AI가 초안을 내주고 데이터를 정리해줍니다. 살아남기 위해 전략을 바꿔야 한다는 것을 실감했습니다.

오늘은 불편하지만 반드시 마주해야 할 현실과 거기서 살아남는 방법을 이야기해 보겠습니다.

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성실함의 보상 공식이 깨졌다

불과 몇 년 전이었으면 열심히 하면 된다는 희망이라도 있었습니다. 하지만 지금은 AI 발전 속도를 보면 내가 이것을 배우는 것이 의미가 있는가 하는 생각이 먼저 듭니다. 특히 막 사회에 나오려는 20대와 제2의 인생을 준비해야 하는 40대, 50대. 양쪽 다 벼랑 끝에 몰린 느낌입니다.

이것은 개인의 잘못이 아닙니다. 산업 구조가 효율을 추구해야 하기 때문에 육성을 포기하게 된 것입니다. 기업은 살아남기 위해 경쟁력을 가져야 하고 효율에 집착할 수밖에 없습니다. 그 결과 여기까지 오게 된 것입니다.

저는 이 현실을 인정하는 것이 첫 번째 단계라고 생각합니다. 공포에 질려서 가만히 있으면 대체되는 부품으로 전락합니다. AI라는 거대한 파도가 오면 저항할 수는 없겠지만 그 위에 올라탈 수는 있습니다. 주인이 되어서 도구를 내 삶을 위해 써먹겠다는 마음가짐이 필요합니다.

제 생각에는 무력감이 드는 것이 당연합니다. 하지만 그 공포에 지려서 가만히 있는 것이 가장 위험한 선택입니다. 지금 이 상황에서 기회를 찾는 사람과 포기하는 사람의 차이가 5년 후 완전히 달라진 삶을 만들 것입니다.

기계는 기능을 대체하지만 존재를 대체할 수는 없습니다. 그 고유한 맥락이 여러분의 자산입니다.

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신입 사원이 사라지는 이유 — 중간 단계가 없어졌다

예전에 회사에는 도제식 교육이 있었습니다. 선배 어깨 너머 배우고 복사도 하고 자료 정리를 하면서 업무 흐름을 익혔습니다. 인수인계도 마찬가지였습니다. 새로운 사람이 생기면 붙어서 하나하나 알려주는 과정이 있었습니다.

그런데 AI가 도입되면서 가장 먼저 이 중간 단계가 사라졌습니다. 자료 요약은 AI한테 맡기면 3초 만에 나옵니다. 데이터 정리는 후배보다 엑셀 코파일럿이 더 정확합니다. 기업 입장에서 굳이 가르쳐야 할 신입을 뽑을 이유가 점점 사라진 것입니다.

이것이 무서운 이유가 있습니다. 경제에서 인적 자본으로 성장할 수 있어야 하는데 성장할 기회 자체를 상실한 세대가 되어버렸습니다. 대학 졸업장은 시키는 대로 하니까 가질 수 있게 됐지만 어디에 들어갈 문조차 없어진 상황입니다.

저는 이것이 개인을 탓할 수 없는 구조적 문제라고 생각합니다. 성실하게 공부해서 졸업장을 받았는데 들어갈 문이 없다는 것은 개인의 문제가 아닙니다. 그렇다면 기존의 문으로 들어가려는 시도 대신 새로운 방식으로 접근해야 합니다.

제 생각에는 지금 신입 사원이 어필해야 하는 것이 완전히 달라졌습니다. 나는 이것을 배웠다가 아니라 나는 이것을 AI로 이렇게 해냈다를 보여줘야 합니다.

산업 구조가 효율을 추구해야 하기 때문에 육성을 포기하게 된 것이지 여러분이 잘못한 것이 아닙니다.

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경력직도 안전하지 않다 — AI와의 가성비 전쟁

그렇다면 경력직은 안전할까요? 아닙니다.

고학력, 고경력자들이 평생 동안 받쳐서 쌓아 올린 전문성이라는 경쟁력이 순식간에 무너지고 있습니다. 예전에 20년 차 베테랑만 할 수 있었던 회계 분석, 법률 검토, 설계 도면 같은 것들을 이제는 준연급 직원이 AI를 활용하면 베테랑 열 명분의 속도로 해낼 수 있습니다.

손익 계산서를 분석하고 싶은데 경제학 전문가도 아니고 세무를 전문적으로 알지도 못하는 상황에서 AI한테 줬더니 이해하기 쉽게 비교 분석을 다 해줬습니다. 컨설팅 비용을 낼 필요가 없었습니다.

기업 오너 입장에서 생각해보세요. 비싼 연봉을 줘야 하는 고경력자 한 명을 유지할까요? 아니면 AI를 잘 다룰 줄 아는 빠릿빠릿한 인재 한 명을 쓸까요?

저는 이것이 허한 현실이지만 현실이라고 생각합니다. 내가 너무 무능해서가 아니라 내 기술의 가성비가 AI한테 졌기 때문입니다. 이것을 인정해야 다음 전략이 나옵니다.

제 생각에는 지금 희망 퇴직이라는 이름으로 사실상의 강제 퇴출이 벌어지는 이유가 여기에 있습니다. 이것을 개인의 무능으로 해석하면 절망만 남습니다. 구조를 이해하면 대응 전략이 보입니다.

고경력자들이 쌓아온 것은 여전히 가치가 있습니다. 단지 쓰는 방식이 달라져야 합니다.

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how가 아니라 why — AI가 못 하는 것

여기까지 들으면 나도 시한폭탄이란 말인가 싶을 수 있습니다. 하지만 우리가 놓치면 안 되는 중요한 부분이 있습니다.

지금까지 우리는 인적 자본으로서 how에 집중해왔습니다. 어떻게 엑셀을 더 빨리 할 수 있을까? 어떻게 번역을 더 잘할까? 어떻게 코딩을 더 잘 짜낼 수 있을까? 이 기능과 스킬 영역에서 이제 인간이 AI를 이길 수 없습니다. 인정해야 합니다.

그렇다면 AI의 결정적인 결함을 활용해야 합니다. 바로 why입니다. 왜 이 일을 이렇게 해야 할까를 분석하는 것입니다. AI는 시키는 것은 이제 기가 막히게 잘하겠지만 무엇을 왜 어떻게 시켜야 할까를 판단할 수는 없습니다. 여기서 우리가 등장하면 됩니다.

구분AI가 하는 것사람이 해야 하는 것

역할	빠른 실행, 데이터 처리	문제 정의, 방향 판단
질문	how — 어떻게 할까	why — 왜 이것을 해야 할까
특성	이론과 데이터 기반	현실 맥락과 경험 기반
가치	효율성	판단력과 안목

저는 이 전환이 핵심이라고 생각합니다. AI라는 나보다 똑똑하고 손이 빠른 비서 열 명을 데리고 있는 상황으로 바라보는 것입니다. 그렇다면 그 열 명한테 무엇을 왜 시킬지를 판단하는 역할이 나의 것이 됩니다.

제 생각에는 경제적 생존의 실마리가 바로 여기에 있습니다. AI를 최대한 활용해서 기여를 할 줄 알면 경력이 없어도 됩니다. 대학 졸업을 안 해도 됩니다. 결과만 보여주면 됩니다.

답을 찾는 공부가 아니라 문제를 정의하는 실력을 키워야 합니다.

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사회 초년생에게 — 디렉터 마인드로 바꿔라

사회 초년생들에게 제안하고 싶은 것이 있습니다. 배우는 자세, 버리세요. 시킨 일을 잘하는 법에 관심을 끄세요.

신입 사원 마인드로 시켜만 주십시오라는 자세로는 취업을 못 합니다. 작은 팀에서도 시킨 일만 하는 사람이 있으면 일이 안 돌아갑니다. 무엇을 할까 자발적으로 상상하고 판단할 수 있는 능력이 있는 사람이 필요합니다.

처음부터 내가 디렉터다, 내가 감독이다라는 마인드를 가져야 합니다. AI라는 나보다 똑똑하고 손이 빠른 비서들이 열 명이나 있는 것입니다. 그 열 명한테 무엇을 어떻게 시킬지를 알아야 합니다. 본인이 직접 엑셀을 두드리는 것이 아니라 AI 팀원들한테 정확한 프롬프트를 어떻게 내리고 그 결과물을 잘 만들어낼 수 있을지를 아는 것입니다.

면접장에 가서 저는 엑셀을 잘합니다라고 하면 안 됩니다. 저는 AI를 활용해서 기존에 세 명이 일주일 걸리던 시장 조사를 혼자서 하루 만에 끝내고 남은 시간에 이런 인사이트를 도출했습니다라고 말할 수 있어야 합니다. 기업은 부품이 아니라 결과를 원합니다.

저도 이 디렉터 마인드가 블로그 운영에서 그대로 적용된다고 생각합니다. AI에게 글의 구조를 잡아달라고 시키고 데이터를 정리해달라고 시킵니다. 그 결과물에서 내 관점과 경험을 더하는 것이 나의 역할입니다.

제 생각에는 AI를 욕하면서 남탓하고 있을 때 AI를 켜서 일단 시키기 시작하면 됩니다. 이것으로 결정이 납니다.

AI를 잘 다루는 능력은 지금 가장 빠르게 가치가 올라가고 있는 스킬입니다.

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고경력자에게 — 편집장이 되어라

고경력자들에게도 제안하고 싶은 부분이 있습니다. 20년의 경험이 이제 쓸모 없어졌다고 자책하지 마세요.

AI가 아무리 데이터를 많이 가지고 있어도 현실에서 어떻게 작동하는지, 사람과 사람 사이의 미묘한 맥락들, 이론과 현실의 차이를 모릅니다. AI는 실행을 안 해봤습니다. 이론과 현실의 차이를 가장 잘 아는 것이 여러분의 경험입니다.

이제 직접 실무를 뛰는 선수가 아니라 AI가 가져온 수많은 정보 중에서 무엇이 진짜이고 무엇이 가짜인지를 걸러내는 편집장이 되면 됩니다. 본인의 경험에서 우러나오는 판단력이 가장 귀한 것입니다.

예를 들어 20년 동안 인사 담당자였다면 AI를 이용해서 자소서를 써주는 것이 아니라 AI가 분석한 데이터를 바탕으로 구직자의 잠재력을 멘토링하고 기업에 연결해주는 맞춤 서비스를 만들 수 있습니다. 기술은 AI가 하고 안목과 신뢰와 실행은 여러분이 하면 됩니다. 그것이 휴먼 터치가 있는 프리미엄 서비스가 됩니다.

저는 은퇴 후 치킨집, 카페 대신 자신의 경험이 많은 분야에서 AI를 접목해서 프리랜서로 뛰는 것이 훨씬 더 경쟁력 있는 선택이라고 생각합니다. 경험이라는 자산을 AI라는 도구로 증폭시키는 것입니다.

제 생각에는 본인이 살아온 인생, 본인이 겪은 실패와 아픔, 그 모든 서사와 경험과 관점은 오직 본인만의 것입니다. 자신만의 이야기를 가진 사람은 절대 기계가 흉내낼 수 없습니다.

기술이 발전할수록 기술적 지식보다 경험, 즉 인간적 경험에서 비롯된 이해력과 실행력이 더 돈이 되는 시대가 온 것입니다.

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AI 시대에 절대 해서는 안 되는 것

공부 방식도 바꿔야 합니다. 답을 찾는 공부가 아니라 문제를 정의하는 실력을 키워야 합니다. 경험을 통해서 배워야 합니다. 어제 책상 공부를 했다면 내일은 그 분야에 관련된 무언가를 직접 실험해보고 만져볼 수 있는 일을 해보세요.

그리고 절대 고립되지 마세요. AI가 많은 지식을 연결할 수 있겠지만 인간도 연결이 되어야 의미가 있습니다. 결국 경제는 사람 기반이기 때문입니다.

나와 다른 분야의 사람들, 나와 다른 세대의 사람들과 끊임없이 대화하고 섞어야 합니다. 거기서 AI는 절대 흉내낼 수 없는 의외의 스파크가 생깁니다. 커뮤니티 활동, 독서 모임, 프로젝트 같이 해보기. 돈이 안 돼도 상관없습니다. 사람과의 연결이, 사람에 대한 이해가 여러분의 자산이 될 것이기 때문입니다.

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여러분은 AI 시대에 어떤 준비를 하고 계신가요? 디렉터 마인드로 전환한 경험이나 AI를 실제로 활용해본 사례가 있으시다면 댓글로 나눠주세요. 😊

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이미지 출처: Pixabay (pixabay.com)