26년에는 더 많은 기업이 데이터 수익화할 수 있게
디자이너의 경쟁력은 어디에 둘 수 있을까요?
‘유명한 디자이너가 되고 싶다, 돈을 많이 버는 디자이너가 되고 싶다’를 넘어 디자인 자체를 잘한다는 것의 기준이 무엇일까요?
가수도 비슷합니다.
본업인 노래를 잘하면 성공할 확률이 높지만 노래를 잘한다고 꼭 성공하는 건 아닙니다. 연차가 높아진다고 노래를 잘하게 되는 것도 아닙니다. 무대 매너가 좋아지거나 덜 긴장할 수는 있겠지만요.
개인 활동을 할 때는 괜찮습니다. 예술 비슷한 일을 하는 사람들이 모여 있을 때 어떨까요? 서로가 서로를 평가하고 비교할 수 있는 상황 말입니다.
똑같이 디자인을 전공한 학생 두 명의 실력을 분명하게 순위를 매길 수 있을까요? 똑같은 노래를 듣고도 어떤 사람은 눈물을 흘리고 어떤 사람은 핸드폰을 합니다.
딱히 정답이 없는 업무에서 10년 차 선배가 신입사원에게 이렇게 수정하라고 알려주는 게 가능할까요? 가능은 합니다. 후배가 이 가르침을 받아들이느냐가 문제입니다. 후배가 볼 때는 정답이 아닐 수 있습니다. 이런 업계에서 선배란 그냥 이 일을 오래 한 사람, 예전 시대에 배운 사람일 수도 있으니까요.
우리의 업무도 점차 매뉴얼 기반에서 예술형으로 바뀌는 게 아닌가 싶습니다. 지금은 과도기라서 하이브리드형 인재가 필요한 시점이지만 AI가 자리 잡을수록 각양각색의 사람들이 저마다 예술가처럼 일 할 것 같습니다. 오랫동안 성실하게 일한 것의 가치를 어떻게 높일 수 있을까요?
데이터 분석은 비교적 정답에 가까운 세계입니다. 모델의 정확도나 지표로 결과를 설명할 수 있습니다. 데이터 사업은 조금 다릅니다. 어떤 데이터를 묶어 상품으로 만들지, 어떤 고객에게 어떤 가치를 설명할지, 얼마의 가격을 붙일지에는 정답이 없습니다.
데이터 사업은 어떤 면에서 예술에 가깝습니다. 감각과 경험, 그리고 시장을 읽는 직관이 필요합니다. 아이러니하게도 AI 시대에 더 오래 살아남을 일도 이런 종류의 일일지 모릅니다.
정답을 찾는 일은 AI가 더 잘하게 되겠지만, 정답이 없는 곳에서 새로운 가치를 만들어내는 일은 여전히 사람의 영역이기 때문입니다. 그래서 데이터 사업을 하는 사람은 분석가이면서 동시에 기획자이고, 때로는 예술가처럼 일하는 사람입니다.
우리가 그냥 하는 말로 예술가는 배고프다고 하잖아요, 맨날 빈둥빈둥 한량 같다고도 하잖아요. 하지만 성공하는 예술가는 성실합니다. 훌륭한 예술가는 직접 수익 구조를 만들 줄 압니다.
회사의 모든 업무에서 ‘데이터 사업’을 해본 사람은 다릅니다. 이걸 제 입으로 말하지 않고 시장에서 먼저 눈치채주면 좋을 텐데 아쉽습니다. 데이터가 아직도 신세계이고, 데이터사업이 아직도 낯설어서, 데이터 사업을 해본 사람이 적고, 제대로 해본 사람은 더 적어서, 아무도 우리가 무슨 일을 어떻게 하고 있는지 모릅니다.
낡아서 바꿔야 하는 게 아니라 오래 두고 보고 싶은 문화유산이 될 수 있도록 해야 되겠습니다. 그러려면 세 가지가 필요합니다. 성실해야 합니다. 알고 있는 것을 나누어야 합니다. 그리고 공부해야 합니다. 그런 것 같습니다.