AI 시대, 테이스트와 인문학이 중요

엔지니어는 논리적 지능을 넘어 인문학적 소양을 갖춰야 하며, AI 시대에는 인간 중심에서 에이전트 중심으로 조직과 사고방식을 설계해야 한다.

그동안 AI를 단순히 도구로 보던 관점에서 벗어나, 이제는 에이전트를 활용해 최대한 많은 것을 레버리지하는 단계로 나아가야 한다.

'이게 될까'라는 질문 대신 '안 될 이유가 있는지'를 파악하는 것이 AI 네이티브의 새로운 업무 방식이다.

테슬라가 방대한 데이터와 사용자 경험 중심의 설계로 성공했듯, 피지컬 AI가 인간의 마음을 얻으려면 데이터 간 관계를 정리한 '온톨로지'를 구축해 자가 개선 시스템을 마련해야 한다.

테슬라의 성공 요인 중 하나는 방대한 데이터 확보와 사용자 경험에 집중한 시스템 설계이며, 운전 방식을 바꾸지 않으면서도 불편함을 해결하는 자가 개선 시스템이 핵심이다.

텍스트 입력 중심의 소통 방식은 에이전트와 대화하는 데 병목 현상을 유발하며, 우리의 목적과 의도를 더 자연스럽게 표현할 새로운 방식이 필요하다.

스마트폰 다음 시대는 안경과 같은 웨어러블 기기가 될 것이며, 이는 인터페이스의 본질적인 변화를 의미한다.

사용자가 보고, 듣고, 느끼고, 말하는 오감 중심의 소통이 웨어러블 디바이스의 핵심 기능이 될 것으로 전망된다.

메타가 출시한 이 팔찌형 기기는 AI를 제어하는 방식을 신체적 경험으로 확장했다. 손짓을 이용해 인터페이스를 조작할 수 있다.

사용자의 신경 세포 신호를 읽어 의도를 파악하는 원리다. 아주 작은 손짓만으로도 화면을 넘기는 등 기기 제어가 가능하다.

AI 시장은 프론티어 랩, 오픈 소스, 애플리케이션 레이어 등 다양한 진영이 존재하여 빅테크의 독점보다는 고유한 경쟁력에 주목해야 한다.

페이스북의 소셜 그래프처럼 각 회사가 가진 유니크한 어드밴티지가 독점 여부를 결정하며, AI 기술 자체보다 그 위에 무엇을 올려 부가 가치를 창출할지가 핵심이다.

LLM(대규모 언어 모델)은 전기처럼 보편적인 자원이 되는 '커머더티'화가 진행될 것으로 예상된다.

단순한 토큰 사용량보다는 어떤 모델을 어떻게 활용하여 투입 대비 성과(ROI)를 창출할지가 중요하며, 이는 AI의 한계와 온톨로지 설계의 중요성을 깨닫는 과정이 될 것이다.

AI가 만드는 완벽한 결과물은 오히려 인간적이지 않아 사람들에게 거부감을 일으킬 수 있다.

문제 정의 및 목표 설정 능력과 인간의 공감 및 지지를 얻는 설계가 중요하며, 결과물을 검증하고 인간적인 가치를 불어넣는 '테이스트' 역량이 필요하다.

이제 엔지니어에게는 단순히 만드는 것을 넘어 결과물을 '설득'하고 '판매'하는 능력이 핵심 역량이 되었다.

기존의 체계화된 교육 시스템과 암기 위주의 학습은 AI가 보편화될수록 그 가치가 하락할 것으로 예상된다.

지능은 이제 도구로 활용 가능해졌으므로, 회복 탄력성, 도전 정신, 타인이 보지 못하는 철학적 관점 등 지능으로 대체 불가능한 역량이 더욱 희소성을 가질 것이다.

AI는 일자리를 없애는 기술이 아니라 일의 성격을 바꾸는 기술이며, 산업 혁명기에도 기술에 대한 불안감은 있었으나 결국 새로운 일자리가 창출되었다.

AI가 모든 사람을 대체할 수는 없으며 사람이 반드시 해야 할 영역이 존재하므로, AI를 도구로 활용해 가치 창출을 이끌어내는 인재가 되는 것이 중요하다.

실리콘밸리가 분석한 한국의 경쟁력은 새로운 기술을 즉시 도입하는 뛰어난 행동력에 있다. K-컬처와 K-Taste의 글로벌 경쟁력 또한 높게 평가받는다. 다만 삼성과 SK하이닉스 등 글로벌 기업의 강점과 AI를 결합해 단기적 시도를 내재화하는 뒷심 보완이 향후 과제로 남았다. 실리콘밸리 측은 한국의 남다른 점으로 무엇이든 빠르게 보고 따라 하며 시도하는 역량을 지적했다.

단기적인 시도에 그치지 않고 이를 내재화하는 '뒷심'을 보완해야 하며, 삼성, SK하이닉스 등 글로벌 기업의 강점과 AI의 결합이 한국의 향후 과제이다.

전통적인 학벌보다는 AI를 직접 다루고 활용하며 결과물을 내는 리스크 테이킹 능력이 중요하며, 기술에 대한 인내심을 가지고 세상에 공표하여 인정받는 과정이 큰 무기가 된다.

엔지니어일수록 인간의 마음을 이해하고 설득하는 인문학 공부가 필수적인 역량으로 자리 잡고 있다.

향후 5년 내에 에이전트 기술이 컴퓨터처럼 보편적인 도구가 될 것이며, 피지컬 AI도 본격적으로 세상에 모습을 드러낼 것으로 예상된다.

모바일 앱 중심의 생태계가 에이전트 중심으로 재편될 가능성이 있으며, AI와 인간의 상호작용 방식(말, 글, 글래스 등)이 지속적으로 진화하고 AI 윤리 문제에 대한 사회적 논의도 필요할 것이다.

빅테크의 큰 과제는 100이라는 AI 지능을 얼마나 레버리지 할 수 있을 것인가에 달려 있으며, 인간과 마찬가지로 AI의 지능도 1%도 제대로 활용하지 못하고 있다.

기업은 사람을 대규모로 고용하는 대신 AI 에이전트를 고용해 성과를 극대화하려 할 것이며, 개인 역시 스스로 목표를 설정하고 AI를 활용해 성과를 내는 인센티브 설계와 끊임없는 셀프러닝 동기 부여가 핵심이다.

인간이 뇌를 100% 쓰지 못하듯 AI도 아무리 똑똑해도 대부분의 사람은 1%의 지능도 제대로 활용하지 못하고 있다고 지적한다.

빅테크가 막대한 케팩스(CAPEX)를 투자하는 이유는 AI 에이전트를 통해 인간 이상의 성과를 내기 위함이며, 지능이 희소성을 잃어가는 시대에 개개인이 뛰어난 지능을 어떻게 레버리지 할 것인가가 관건이다.

AI를 일상과 프로젝트에 적극적으로 도입하려면 강력한 의지가 필요하며, 사이드 프로젝트 출시, 영상 제작, 학습 등 구체적인 목표 설정이 중요하다.

자신이 원하는 목표를 설정하고 그것을 달성하기 위해 AI를 어떻게 활용할 것인지 끊임없이 질문하고 도전해야 하며, 스스로에게 주는 인센티브를 어떻게 설계할 것인지가 AI 활용의 핵심이 된다.