AI, 일자리 아닌 직무 정의를 바꾼다

AI 기술은 직무 자체를 변화시키며, 이를 적극적으로 배우고 활용하는 사람들과 거부감을 느끼는 사람들 사이에 생산성 차이가 발생한다. 이는 단순히 기술 도입을 거부하기보다는 적극적으로 받아들이는 자세가 중요함을 시사한다.

AI 도입으로 조직 규모가 축소되고 1인 기업이 증가할 것으로 전망되며, 이는 AI가 일자리를 빼앗는 것이 아니라 일의 정의를 근본적으로 바꾸는 촉매제가 된다.

반면, 작은 규모의 회사들은 발 빠르게 AI를 도입하여 업무 효율성을 높이고 있다.

이러한 상황에서 리더들은 AI를 통한 생산성 향상을 요구하지만, 실무자들은 새로운 기술 학습 부담과 업무 과중을 동시에 느끼는 갈등을 겪는다. 최근에는 기업들이 클로드(Claude)와 같은 AI 도구를 활용해 업무 효율화를 시도하며 격차를 줄이고자 노력하고 있다.

AI가 도입된 후에도 인간만이 할 수 있는 영역의 중요성이 더욱 부각된다.

과거에는 개발자나 마케터와 같은 특정 전문가만이 수행할 수 있었던 업무들을 AI의 도움으로 비전문가도 수행할 수 있게 되는 변화가 나타난다.

이러한 산업별 차이로 인해 AI 기술 도입과 활용에 있어 격차가 갈수록 심화되고 있다.

출판사 관계자들 또한 AI의 잠재적 이점에 대한 논의를 시작했지만, 여전히 보수적인 접근 방식을 취한다.

이는 촬영 로케이션이나 모델 섭외 등 기존 제작 방식에서 벗어나 새로운 공식이 정립되고 있음을 의미한다.

이제 아이디어만 있다면 누구나 높은 수준의 광고 콘텐츠를 저렴한 비용으로 제작할 수 있는 환경이 조성되었다.

AI 기술의 발전으로 직무 수행 방식이 변화하면서, 과거처럼 기획과 편집이 명확히 구분되기보다는 기획부터 최종 결과물까지 전 과정을 수행하는 역량이 더욱 중요해졌다. AI 덕분에 촬영 없이도 고품질의 이미지나 영상을 직접 만들 수 있게 되었다.

이는 마케터라면 마케팅만 잘하는 것을 넘어 개발에 대한 지식이나 디자인 능력까지 갖춰야 하는 식으로 업무 영역이 확장되고 있음을 의미한다.

기업들은 AI가 계속 발전하고 있기 때문에, 특정 AI 도구 활용 능력보다는 변화를 두려워하지 않고 끊임없이 학습하려는 태도를 가진 인재를 선호한다.

이는 새로운 환경에 빠르게 적응하고 성장할 수 있는 잠재력을 가진 사람을 찾으려는 기업의 변화된 채용 기조를 반영한다.

이제 기획자가 아이디어 구상부터 최종 결과물 생성까지 전 과정을 담당할 수 있게 되었다.

예를 들어, 카피라이터가 단순히 글만 쓰는 것을 넘어 AI를 활용해 상상하는 이미지를 직접 만들고 시각적으로 표현하는 등, 결과물을 표현할 수 있는 방식이 다양해졌다.

최근 주목받는 AI 플랫폼으로 스필드(Spild)가 있다. 스필드는 자체적인 AI 모델을 제공하기보다 나노바(Nanobar), 시덴스(Sidense) 등 다양한 주요 AI 모델들을 한데 묶어 사용할 수 있도록 지원한다.

이는 넷플릭스와 같이 하나의 플랫폼에서 여러 콘텐츠를 즐기듯, 다양한 AI 모델을 구독형으로 편리하게 이용할 수 있는 환경을 제공한다.

개인의 업무 자동화를 위해서는 자신이 어떤 업무에 많은 시간을 할애하는지 먼저 파악하는 것이 중요하다. 구글 캘린더에 시간대별로 수행하는 업무를 기록함으로써 비효율적인 업무를 식별할 수 있다.

이후 AI, 특히 GPT에게 최근 일주일간의 구글 캘린더 기록을 분석하여 자동화할 수 있는 업무를 찾아주고, 그에 적합한 AI 도구를 추천해달라고 요청할 수 있다. 이러한 방식으로 개인의 업무 효율성을 극대화할 수 있다.

미래에는 모든 개인이 자신만의 AI 팀을 거느리게 될 것이며, 이에 따라 AI에게 어떤 가이드를 제공하고 어떤 피드백을 주느냐가 중요한 경쟁력이 된다. 직무 전문성을 넘어, AI에게 정확한 명령을 내리고 AI가 생성한 결과물 중 어떤 것이 좋은 결과물인지를 파악하는 안목이 필요하다.

시니어의 경험은 이러한 AI 활용에 큰 강점으로 작용할 수 있다. 경험을 바탕으로 AI에게 효과적인 가이드를 제공하고 결과물을 평가하는 능력이 미래 사회의 핵심 역량으로 부상할 것이다.