인공지능 시대 최고의 미래인재
X형 인재는 빠른 속도로 지식을 업그레이드해 나가는 업그레이드 인재다.
미래 사회는 업의 정의가 바뀌고 업을 재정의하는 일이 다반사다. 아마존은 처음에는 온라인 서점이었다. 지금은 전자상거래 기업이다. 앞으로도 또 변할 것이다. 미래사회에는 새로운 문제가 계속 나타난다. 미래인재는 새로운 문제를 빨리 해결하기 위해 빠른 속도로 지식을 업그레이드해야 되는 환경에 놓인다. 가지고 있는 지식만으로 새로 출현한 문제를 해결하는 데는 한계가 있다. X형 인재는 빠른 속도로 지식을 업그레이드해서 새로운 문제를 해결하는 인재다.
전문가가 새로운 문제를 해결하기 위해 업무를 다각화한다.
새롭게 출현하는 문제를 해결하지 못하면 전문가로 살아남을 수 없다. 새로운 문제 해결에는 새로운 기술과 역량이 필요하다. 전문가가 업무를 다각화하는 방식은 두 가지다.
첫째, 새로운 기술 분야를 받아들이고 전문성을 사용할 수 있게 참여한다. 미래에는 기계와 시스템이 전문가와 함께 일할 것이다. 기계 없이 일하는 전문가보다 더 나은 성과를 내게 된다.
체스를 보면 미래를 예측하는데 힌트를 얻을 수 있다. 체스는 바둑보다 먼저 인공지능이 사람을 이긴 게임이다. 1997년 인공지능 딥블루가 체스 챔피언 가리 카스 파로브를 이겼다. 딥블루는 체스 게임 용도로 IBM이 만든 컴퓨터다. 체스는 프리스타일 체스 토너먼트라는 게임으로 진화했다. 사람과 기계가 연합해서 한 팀이 되어 경기한다. 인간과 기계의 결합은 이미 벌어지고 있다.
빠른 속도로 지식을 업그레이드하기 위해 질문을 하고 기계를 활용한다. 가리 카스 파로브는 TED 강연에서 “자신을 이긴 건 딥블루가 아니라 인간 창조자이다. 누군가 기계와 싸워서 졌다면 아주 훌륭한 뉴스다. 모든 직업 분야에서 이런 압박을 느낄 것이다. 그렇지 않다면 인간이 진보를 멈춘 것이다. 가리 카스 파로브가 경험에서 얻는 것은 두려움에 맞서야만 기술을 최대한 활용할 수 있다. 우리가 할 일은 가장 어렵고 답을 찾기 어려운 문제를 찾는 거다.”라고 했다.
이 일은 체스에만 한정된 게 아니다. 앞으로 전 영역으로 확장되어 나타난다. 프리스타일 체스 토너먼트처럼 사람은 질문을 하고, 기계를 활용해 더 나은 답을 찾는 방향으로 전문가의 업무는 다각화된다.
(출처 : TED 게라 카스 파로브
둘째, 빠른 속도로 지식을 업그레이드하기 위해 다른 분야 전문가의 지식을 활용한다. 전문가는 전문 분야를 인접 영역까지 확장한다. 융합 트렌드는 대부분 두 번째에 해당한다.
다른 분야에서 다각화가 폭넓게 일어난다. 하나의 전문 분야로만 해결할 수 없는 문제가 많다. 서로 다른 분야의 전문가와 협업하면서 해결한다. 미세먼지 문제는 미세먼지 측정, 발생, 저감, 건강, 교통, 조세, 국제협력 등 각 분야가 관련된다. 문제 해결을 위해서 관련 분야 전문가가 같이 협업한다. 병원의 협진을 생각하면 이해가 쉽다. (출처 : 4차 산업혁명 시대 전문직의 미래)
자신만의 서재를 갖추어라.
빠른 속도로 지식을 업그레이드하기 위해 서재를 갖추고 책을 읽는다. 스탠퍼드 헤네시 총장은 리더로서 고민할 때 역사와 전기의 도움을 많이 받았다. 헤네시 총장은 여러 커리어를 옮겨가면서 새로운 유형의 문제에 만났다. 헤네시 총장은 문제를 해결할 때 그런 문제를 만난 위인들의 전기를 읽었다. 평생의 독서 습관이 헤네시 총장을 만들었다. 직접 경험하거나, 훌륭한 전기를 읽음으로써 리더십이 개발된다. 전기에서 배우면 시행착오를 줄여서 더 좋다. 교수, 연구소장, 이사회 의장, 학장, 총장 등 커리어가 변할 때 책무와 역할에 필요한 리더십을 배웠다. 헤네시 총장은 자신만의 서재를 갖추고 훌륭한 전기를 읽어서 리더의 역량을 개발했다.
배우지 않으려는 이유
새로운 걸 배우지 않으려는 학생은 약점이 드러날까 걱정하기 때문이다. 자신의 약점이 드러나는 걸 원하는 사람은 거의 없다. 어려운 걸 배우지 않는 방법을 선택한다. 성장 마인드셋을 가진 학생들은 배움에 성공이 달려있다고 믿는다. 어려워도 계속 배운다.
캐럴 드웩은 홍콩대학에서 실험했다. 신입생 대상 영어 강좌 등록에서 실험햇다. 특별강좌를 등록할 건지 안 할 건지 물어봤다. 성장 마인드셋을 가진 건지, 고정 마인드셋을 가졌는지도 같이 물었다. 영어가 미숙하더라도 성장 마인드셋을 가진 학생들은 수강 의사를 밝혔다. 고정 마인드셋을 가진 학생들은 수강하지 않으려고 했다. 이것이 배우지 않으려는 사람이 생기는 과정이다.
X형 인재는 빠른 속도로 배워서 성장의 기회를 잡는다. 영어강좌는 수업을 영어로 하고, 영어 교재를 쓰고, 평가도 영어로 한다. 캐럴 드웩은 하나의 강좌 수강 자체는 큰 문제가 아닐 수도 있다고 봤다. 미래를 결정지을 중요한 기회일 경우는 문제가 다르다. 중요한 미래 기회를 잡는 건 공부 기회를 잡는 것과 밀접한 연관이 있다. X형 인재는 배움을 통해 성장할 수 있다는 걸 믿는다. X형 인재는 어려움을 극복하고 배움의 기회를 계속 잡는 인재다. (출처: 마인드셋)
새로운 일자리로 가는 교육적 해법
계속해서 지식을 업그레이드하는 방법은 교육이다. 새로운 일자리로 가는 해법도 교육이다. 자동화로 대체되는 일자리에 종사했던 사람들의 일자리 해결책은 교육을 통해 새로운 일자리로 가는 것이었다. 똑똑한 기계나 로봇으로 대체되는 일자리에 있는 사람들의 해결책도 마찬가지다.
앞으로 이런 일은 특정 분야에 한정되지 않고 훨씬 더 광범위하게 나타난다. 지금까지는 한 가지 직업으로 정년을 맞이하는 것에 익숙한 사람들이 많다. 대학 학위 하나로 직업을 가지고 유지할 수 있었다. 우리 아이들이 사회로 나갈 때에는 한 사람이 10개 내외의 직업에 종사할 거라고 예측한다. 직업과 직업 사이를 연결하는 교육적 해법이 필요하다. 평생교육 시대에 들어섰다.
직업 시장에서 가치가 높은 사람은 문제를 해결하는데 필요한 지식을 갖춘 사람이다. 시장에서 최고 가치가 높은 노동자는 고급 학위를 가진 사람들이다. 생물정보학 분야나 사이버 보안 같은 분야에서 똑똑한 기계와 일하는 능력을 갖춘 사람들이다.
2017년 마이크로소프트 창업자 빌 게이츠는 젊은이들에게 조언했다. “내가 대학생으로 다시 돌아간다면 인공지능과 에너지, 생명공학을 공부하고 싶다.” 빌 게이츠가 추천한 유망 분야의 이유를 두 가지로 밝혔다. 첫째, 높은 고용 수요가 창출될 분야이고, 둘째, 이 분야에 해박한 지식을 갖추면 모든 조직에서 변화를 이끌 수 있기 때문이다. 빌 게이츠의 조언처럼 이 분야는 시장에서 최고의 가치를 가지는 분야가 되었다.
(출처 매일경제 2017년 5월 16일, https://www.mk.co.kr/news/society/view/2017/05/327413/ )
빌 게이츠는 인공지능과 증강현실 분야에 관심이 많다. 빌 게이츠는 2019년에도 워싱턴 경제클럽 행사에서 인공지능 분야에 대한 관심을 나타냈다. 다시 창업을 한다면 컴퓨터에게 읽는 법을 가르치는 인공지능 회사를 차리고 싶다고 했다. 컴퓨터에게 읽는 법을 가르치면 “그 컴퓨터는 이 세상에 기록된 모든 지식을 흡수하고 이해할 수 있을 것이다.” IT 분야 외에는 생명공학과 에너지 분야에 대한 관심을 밝혔다.
(출처 중앙일보 2019년 6월 25일 https://news.joins.com/article/23506621)
미래 사회에는 끊임없이 새로운 문제가 출현한다. 새로운 문제를 빨리 해결하는 사람이 X형 인재다. 한 분야의 전문가가 새로운 문제를 해결하기 위해서는 업무를 다각화한다. 전문가가 업무를 다각화하는 방식은 크게 두 가지다. 하나는 똑똑한 기계와 같이 일하는 거고, 나머지 하나는 인접 분야 전문가와 협업하는 거다. 전문가의 책무와 역할이 확대될수록 리더십이 요구된다. 경험과 사람을 통해서 배운다. 훌륭한 전기를 통해서 배우면 시행착오를 덜 겪는다. 계속 배우려면 배움을 통해 성장할 수 있다는 믿음을 갖는 성장 마인드셋을 갖추어야 한다. 새로운 문제를 해결하는 교육적 해법은 평생교육이다.
