솔직히 저는 얼마 전까지도 AI를 "나와는 좀 거리가 있는 이야기"로 치부하고 있었습니다. 챗GPT가 등장했을 때도 신기하다는 생각은 들었지만, 막상 써보려 하면 어디서 어떻게 시작해야 할지 몰라 그냥 창을 닫아버렸습니다. 그런데 실제로 블로그 글과 상품 상세페이지 문구를 준비하면서 AI를 조금씩 써보니, 생각보다 훨씬 일상과 가까운 도구라는 걸 깨달았습니다. 이 글은 그 경험을 바탕으로, AI 시대를 두려움이 아닌 기회로 바라볼 수 있는지 함께 생각해보고자 합니다.
디지털 전환이 다시 온다, 이번엔 10배 더 빠르게
코로나가 터졌을 때를 기억하시는 분들은 아실 겁니다. 식당, 노래방, 학원 할 것 없이 오프라인이 통째로 막히면서 많은 것들이 온라인으로 급격하게 넘어갔습니다. 이것이 바로 디지털 트랜스포메이션(DT)입니다. 여기서 디지털 트랜스포메이션이란 기존에 오프라인에서 이루어지던 경제·사회적 활동이 디지털 기반의 온라인 환경으로 전환되는 구조적 변화를 의미합니다. 당시 스마트 스토어를 시작하거나 유튜브 채널을 열었던 분들이 지금도 그 덕을 보고 계신 걸 주변에서 여러 번 봤습니다.
그런데 많은 분들이 그 변화에 겨우 적응했다 싶은 지금, 또 다른 파도가 밀려오고 있습니다. 이번엔 AI입니다. 그리고 이 변화는 코로나 때의 디지털 전환보다 훨씬 빠르고, 범위도 넓다고 보는 시각이 많습니다. 단순히 "오프라인에서 온라인으로" 옮기는 수준이 아니라, 우리가 일하고 소비하고 정보를 얻는 방식 자체가 바뀌는 문명적 전환이라는 것입니다.
여기서 주목해야 할 개념이 AX(AI Transformation)입니다. AX란 기업이나 개인의 업무 환경 전체를 AI 기반으로 재편하는 것을 뜻합니다. 쉽게 말해 AI를 도구 하나 추가하는 게 아니라, 워크플로우(업무 흐름 전체)를 AI 중심으로 새로 짜는 것입니다. 이미 많은 기업들이 이 과정을 진행 중이고, 가까운 미래에는 AI 에이전트가 소비자를 대신해 쇼핑을 하거나 서비스를 비교하는 시대가 온다는 전망도 나오고 있습니다.
저 역시 처음에는 "에이, 그런 게 나한테 무슨 상관이야"라고 생각했습니다. 그런데 실제로 상품 설명 문구를 만들 때 챗GPT에 방향을 물어보고 초안을 받아서 제 경험을 더하는 방식으로 작업해보니, 예전에 혼자 몇 시간씩 끙끙댔던 일이 30분 안에 해결되는 경우가 생겼습니다. 이 변화는 결코 남의 이야기가 아닙니다.
AI가 의약품 개발 분야에서 보여주는 속도도 그냥 지나치기 어렵습니다. 신약 개발에는 일반적으로 10년 이상의 시간과 수조 원의 비용이 들었습니다. 그런데 최근 AI를 활용해 폐섬유증 치료 후보 물질을 18개월 만에 도출한 사례가 보고되었습니다. 기존이라면 8년 가까이 걸렸을 과정입니다. 이와 관련해 AI가 신약 개발 기간을 획기적으로 단축할 수 있다는 가능성이 연구 기관들 사이에서 점점 주목받고 있습니다(출처: 한국보건산업진흥원).
AI 시대에 달라지는 핵심 환경을 정리하면 다음과 같습니다.
- 인간의 건강 수명이 늘어나며 기존의 "은퇴 이후" 개념이 바뀌고, 40~60대도 새로운 시작이 가능한 시간대로 재편되고 있습니다.
- AI를 통해 개인이 접근할 수 있는 지식과 전문성의 범위가 비약적으로 확대되었습니다.
- 오랜 현장 경험을 가진 사람이 AI와 결합할 때, 젊은 기술 숙련자보다 오히려 더 큰 성과를 낼 수 있는 구조가 만들어지고 있습니다.
암묵지가 자산이 되는 시대, 어떻게 활용할 것인가
"AI는 젊은 사람들 것"이라고 생각하는 분들이 많습니다. 그런데 제가 직접 써보면서 느낀 건 정반대였습니다. 오히려 오래 일하고 살아온 사람일수록 AI를 더 잘 쓸 수 있는 조건을 갖추고 있다는 것입니다.
그 이유는 암묵지(暗默知, tacit knowledge) 때문입니다. 암묵지란 문서나 매뉴얼로 명시하기 어려운, 경험을 통해 몸에 배어든 실질적인 지식과 판단력을 말합니다. 30년간 대기업에서 일한 사람이 가진 "왜 저 팀장이 AI 도입을 거부하는지", "어느 부서에서 병목이 생기는지" 같은 감각은 AI가 아무리 똑똑해도 단번에 가질 수 없습니다. 그런데 AI 기술만 아는 20대가 기업 AX 컨설팅을 들어가면, 정작 현장 사람들을 설득하는 부분에서 막히는 경우가 많습니다. 반면 오랜 직장 경험을 가진 분이 AI 공부를 마치고 들어가면, 기술과 현장을 동시에 이해하는 드문 역할을 할 수 있습니다.
화학을 전혀 모르던 싱글맘이 챗GPT와 수개월간 대화하며 3중 레이어 냉매 패치를 개발해 특허 출원까지 마친 사례는 이 가능성을 잘 보여줍니다. 여기서 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)이라는 개념이 중요합니다. 프롬프트 엔지니어링이란 AI에게 원하는 결과를 얻기 위해 질문이나 지시문을 설계하는 기술입니다. 단순히 "이거 알려줘"가 아니라, 조건과 맥락을 명확하게 담아 물어볼수록 AI의 답변 품질이 크게 달라집니다. 저도 처음에는 막연하게 물어봤다가 쓸모없는 답만 받고 실망한 적이 있었는데, 질문 방식을 바꾸고 나서야 실제로 쓸 수 있는 결과물이 나오기 시작했습니다.
물론 AI를 모든 것의 해답처럼 다루는 분위기에는 조금 경계가 필요하다고 생각합니다. AI가 내놓는 정보가 항상 정확한 것은 아니고, 맥락을 잘못 잡으면 전혀 엉뚱한 방향으로 안내하기도 합니다. 특히 할루시네이션(hallucination) 문제가 있는데, 할루시네이션이란 AI가 사실이 아닌 정보를 마치 사실인 것처럼 자신 있게 제시하는 현상을 말합니다. 이 때문에 AI가 준 결과를 그대로 믿기보다 자신의 경험과 판단으로 검토하는 과정이 반드시 필요합니다.
"AI를 쓰지 않으면 뒤처진다"는 말이 불안감을 부추기는 방식으로 쓰일 때는 조심스럽기도 합니다. 실제로 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 자료에 따르면, 디지털 기술 활용 격차는 단순한 기기 접근성보다 이를 활용할 수 있는 리터러시(literacy), 즉 이해하고 응용하는 능력의 차이에서 더 크게 벌어집니다(출처: 한국지능정보사회진흥원). 결국 중요한 건 속도가 아니라 방향입니다. 내 경험과 고민을 AI와 어떻게 연결할지를 먼저 생각하는 것, 그게 출발점이라고 생각합니다.
AI 시대를 살아가는 태도에서 제가 중요하다고 느낀 것들을 정리하면 이렇습니다.
- AI를 배우기 전에, 내가 어떤 문제를 풀고 싶은지를 먼저 정합니다.
- 프롬프트 엔지니어링을 조금씩 연습해 질문의 질을 높입니다.
- AI가 준 결과는 반드시 자신의 경험과 판단으로 검토합니다.
- 나이나 전공을 이유로 시작을 포기하지 않습니다. 암묵지는 그 자체로 강점입니다.
지금까지 살아오며 쌓은 경험이 낡은 것이 아니라, AI 시대에 가장 희귀한 자원이 될 수 있다는 생각이 들었습니다. 무조건 빠르게 따라가는 것보다, 내 삶과 일에서 풀고 싶은 문제를 하나 정하고 그것을 AI와 함께 건드려보는 것이 실질적인 첫걸음이라고 봅니다. 두려움을 완전히 없애기는 어렵지만, 시작해보면 생각보다 가까이 있는 도구입니다.