Con 으로 시작하는 이야기
AI Transformation, 이른바 AX 시대가 열리면서 AI와 데이터가 우리 삶 속 깊이 자리 잡았습니다.
클릭 한 번에 수많은 정보를 얻을 수 있는 시대가 되었지만, 정말 중요한 것은 ‘어떤 데이터냐’가 아니라 ‘그 데이터를 어떻게 읽어내느냐’입니다.
이때 핵심은 바로 Context와 Contents라는 두 가지 요소입니다. 흥미로운 건, 이 두 단어가 모두 ‘Con’으로 시작한다는 점인데요.
‘Con’은 라틴어에서 ‘함께(with)’ 또는 ‘완전히(completely)’라는 뜻을 가지고 있다고 합니다.
즉, 단순히 부분적인 정보가 아닌, 모든 것을 함께 아우르는 이야기와 연결을 의미하죠. 그래서 ‘Context’는 우리가 놓치기 쉬운 상황과 관계 속 숨은 의미를 파악하는 힘을 말하고, ‘Contents’는 단순한 정보 그 이상으로 우리가 세상과 연결되는 방식입니다. 이처럼 AX 시대에는 AI가 대신할 수 없는, 인간만의 역할로서 맥락을 이해하는 능력이 중요해지고 있습니다.
오늘날 우리는 이른바 데이터 홍수의 시대에 살고 있습니다. 수많은 기업이 데이터를 통해 미래를 예측하고 전략을 세우며, 우리 일상에서도 한 번의 클릭으로 방대한 정보를 접할 수 있죠. 과거엔 경험과 직관이 의사결정의 핵심이었다면, 이제는 ‘객관적인’ 데이터를 토대로 의사결정이 이뤄지는 시대가 되었습니다.
음...그런데 말입니다,,, 데이터가 모든 것을 말해 줄 수 있을까요?
우리가 놓쳐서는 안 되는 게 바로 ‘Context’, 즉 전체적인 맥락을 읽는 능력입니다. 데이터를 단순히 사실로만 받아들이는 것이 아니라, 그 안에 담긴 의도와 상황을 이해하는 것이 진정한 통찰의 시작이죠. 데이터를 제대로 활용하려면, 데이터가 놓여 있는 상황과 맥락까지 꿰뚫어 볼 수 있어야 합니다.
Context의 힘을 잘 보여주는 흥미로운 예가 몇 가지 있습니다.
미국의 한 병원에서는 폐렴 환자들을 진단하고 치료하는 시스템을 AI 기반으로 바꾸었다고 합니다. 초기 데이터에 따르면, 천식 환자가 동반된 폐렴 환자는 사망률이 매우 낮은 것으로 분석되었습니다. AI는 이를 근거로 천식이 있는 폐렴 환자를 낮은 우선순위로 분류했죠. 하지만, 이는 심각한 오해를 불러일으켰습니다. 실제로는 천식이 있는 폐렴 환자들이 사망률이 낮았던 이유는 병원에서 즉각적인 집중 치료를 받았기 때문이었죠. 맥락을 고려하지 않고 데이터만으로 판단한 AI 시스템은 오히려 치명적인 위험을 초래할 수 있었던 것입니다.
또 다른 사례는 학교에서 수업 성과를 분석한 연구입니다. 특정 수업의 성적이 해마다 높아지는 것으로 나타나면서 교사들은 그동안 다양한 혁신적인 시도를 한 효과 덕분이라고 생각했어요. 하지만 상황을 좀 더 깊게 분석한 결과, 학교에서는 그동안 시험 문제를 새롭게 구성하지 않고 매년 반복적으로 사용하고 있었고, 학생들이 이전 기출 문제를 반복적으로 공부하면서 자연스럽게 높은 점수를 얻게 된 것이었어요. 데이터만 보면 교육 성과가 개선된 것처럼 보이지만, 실제 맥락을 보면 성적이 높아진 이유는 시험 문제의 반복성 때문이었던 것입니다. 이를 통해 학교는 시험 시스템을 개선하고, 진정한 학습 성과를 평가할 수 있는 방안을 고민하게 되었습니다.
이처럼 Context를 이해하는 능력은 직장 생활에서도 중요한 역할을 합니다.
"이 보고서 좀 마무리 해주세요."
우리가 직장인의 삶을 살며 가장 많이 듣는 이야기 중 하나입니다.상사가 "이 보고서 좀 마무리 해주세요."라고 했을 때, 이 요청의 목적이나 필요성을 제대로 이해하지 못하고 '마무리하다=끝내다' 란 의미로만 해석한다면, 상사가 원했던 결과와 거리가 멀어질 수 밖에 없습니다. 아마도 상사가 말한 '마무리하다'의 의미는 그 이면의 의도와 목적을 이해하고 더 나은 해결책을 제시해 달라는 뜻이었을 겁니다. 이러한 맥락적 이해가 필요한 상황은 갈수록 늘어나고 있고, 데이터 해석이 정확하다고 생각되더라도 결국 맥락을 잘못 이해하면 오판으로 이어질 수 있음을 명심해야 합니다.
AX시대, 현 시대를 살아가는 젊은 세대들을 일컫는 다양한 말들이 있습니다. Z세대, 알파세대, 요애(요즘 애들)등의 이름으로 불리는 디지털 세대는 데이터 활용에 익숙하고 능숙하지만, 그 데이터를 어떤 맥락에서 해석해야 하는지, 숨은 의미를 찾아내는 통찰력을 키우는 데에는 어려움을 겪을 때가 많습니다. 이는 단순히 정보를 많이 가진 상태에서 벗어나, 보다 깊이 있는 성과와 실질적인 결과를 얻어내기 위해서 Context가 핵심 역량이 될 수 밖에 없음을 잘 보여주고 있습니다.
결국, Context 역량이란 단순한 데이터 해석을 넘어, 상황을 이해하고 더 나아가 세상을 보는 ‘눈’을 의미합니다. 우리는 정보를 그저 수집하는 것이 아니라, 그 정보의 진짜 의미를 찾아내는 능력이 필요합니다. 그래서 AX 시대, 즉 AI와 데이터가 중심이 된 이 시대일수록 Context를 읽는 능력이 중요한 경쟁력이 되었습니다.
데이터가 우리에게 줄 수 있는 통찰에는 한계가 있습니다. 데이터의 결과가 만들어진 상황, 배경, 그리고 목적을 이해하지 못한다면 우리는 데이터가 가리키는 방향을 놓칠 위험이 있습니다. 따라서 앞으로의 시대는 단순히 기술적 도구의 발전을 넘어서, 인간만이 지닌 ‘맥락적 사고력’과 '통찰력'을 함께 키우는 방향으로 나아가야 합니다.
Context는 단지 해석의 도구가 아니라, 더 나은 결정을 내릴 수 있는 '기준점'이 되어야 합니다.
우리는 이 기준점을 통해 데이터의 한계를 넘어서는 동시에, 인공지능이 놓치는 세밀한 부분까지도 이해할 수 있습니다. 그래서 다음 단계는 Context를 이해하는 깊이를 더하고, 이를 통해 AI와 협력하여 복잡한 문제를 해결할 수 있는 역량을 키우는 것입니다. 이제 우리는 데이터와 맥락을 조화롭게 활용하며, 더 나은 미래를 만들어 나갈 준비를 해야 합니다.