왜 실리콘밸리 CEO들은 다시 고전(Classics)을 읽기 시작했는가?
1. 2026년 1월, 서점가의 풍경이 묘하게 바뀌었습니다. 불과 1~2년 전만 해도 매대를 점령했던 '파이썬 코딩', 'AI 툴 사용법' 같은 기술 서적들이 슬그머니 뒤로 밀려나고, 그 자리에 철학(Philosophy), 심리학(Psychology), 그리고 고전 문학이 다시 올라오고 있습니다.
기술의 정점에 선 Gen AI 시대에, 왜 뜬금없이 케케묵은 인문학일까요? 제가 글로벌 핀테크 기업 (주)링크핀을 경영하며, 그리고 수많은 글로벌 테크 리더들과 교류하며 깨달은 사실이 하나 있습니다.
"AI가 코딩(Coding)을 완벽하게 해내는 순간, 인간에게 남은 유일한 무기는 질문(質問)이고, 그 질문의 수준은 인문학적 소양(素養)에서 나온다."는 것입니다.
오늘은 왜 인문학이 2026년 가장 강력한 프로그래밍 언어인지, 그 비밀을 이야기하려 합니다.
실리콘밸리의 VC나 투자자들은 이제 창업자에게 "어떤 AI 모델을 썼습니까?"라고 묻지 않습니다. 대신 이렇게 묻습니다. "당신은 인간의 어떤 욕망(慾望)을 해결하고 싶습니까?"
기술은 평준화 되어 가고 있습니다. 누구나 오픈AI(OpenAI)나 앤스로픽(Anthropic)의 API를 끌어다 쓰면, 세계 최고 수준의 기능을 구현할 수 있습니다. 즉, '기능(Function)' 자체는 더 이상 차별화 포인트가 아닙니다.
승부는 기술 그 자체가 아니라, 그 기술을 어디에 쓸지 결정하는 통찰(洞察, Insight)에서 갈립니다.
제가 인도네시아에서 운영하고 있는 '오픈뱅크 플러스'의 사례를 말씀드리겠습니다. 기술적으로는 '가장 빠르고 정확한 대출 심사 AI'를 만드는 게 목표 중에 하나였습니다. 하지만 현지 시장 조사를 해보니, 사람들은 '정확함'보다 '자존심'을 더 중요하게 여겼습니다. 은행 문턱을 넘을 때마다 거절당하며 느꼈던 수치심, 그것이 그들이 느끼는 가장 큰 고통(Pain Point) 중 하나였습니다.
그래서 우리는 기술의 방향을 틀었습니다. "거절당해도 상처받지 않는, 친구처럼 따뜻하게 조언해 주는 AI 에이전트." 이 인문학적 컨셉을 기술에 입히자, 사용자들이 반응하기 시작했고 입소문이 나면서 대출이 실행되기 시작했습니다.
기술은 How(어떻게)를 해결하지만, 인문학은 Why(왜)를 정의합니다. 사람의 마음, 즉 결핍(缺乏)을 읽지 못하는 기술은 아무리 고도화되어도 결국 외면받습니다.
많은 분들이 '프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)'을 컴퓨터 기술이라고 생각합니다. 하지만 제가 박사 과정에서 연구하고 현업에서 써본 결과, 이것은 명백히 수사학(Rhetoric)의 영역이라고 단언해서, 말씀드릴 수 있습니다.
AI에게 일을 시킨다는 것은, 곧 '말로 설득하고 논리로 지휘하는 과정'입니다.
배경(Context) 설정: 상황을 육하원칙으로 설명하는 논리력(Logic).
페르소나(Persona) 부여: "너는 20년 차 베테랑 카피라이터야"라고 역할을 입히는 상상력(Imagination).
결과물 유도: 원하는 답을 얻기 위해 질문을 정교하게 다듬는 문해력(Literacy).
이 능력들은 코딩 학원이 아니라, 책을 읽고 사색하며, 타인과 깊이 있는 대화를 나눌 때 길러집니다.(여러분처럼 브런치를 통해 다양한 글을 접하시는 분들이 Gen AI시대에, 준비된 승자들일 수 있습니다. ^^)
아리스토텔레스가 말한 설득의 3요소(에토스, 파토스, 로고스)를 아는 사람이, 파이썬 문법만 외운 사람보다 훨씬 더 AI를 잘 다루는 이유가 여기에 있습니다.
2026년, 최고의 프로그래머는 키보드를 빨리 치는 사람이 아니라, 글을 잘 쓰고 말을 잘하는 사람입니다.
Gen AI는 확률에 기반해 그럴듯한 답을 내놓습니다. 때로는 뻔뻔하게 거짓말(Hallucination)을 하기도 합니다. 이때 필요한 것이 바로 인문학의 핵심인 비판적 사고(批判的 思考)입니다.
기술 만능주의에 빠진 사람은 AI가 내놓은 답을 "기계가 했으니 맞겠지"라며 맹신(요즘 대학생들과 회사의 신입사원들에게 나타나고 있기도 한...!)합니다. 하지만 인문학적 소양이 있는 사람은 의심합니다. "이 데이터의 출처는 어디지?" "이 주장에 편향(Bias)은 없을까?" "이것이 과연 윤리적으로 옳은가?"
AI가 똑똑해질수록, 그 위에 올라타 고삐를 쥘 인간에게는 더 높은 수준의 도덕적 판단력과 검증 능력이 요구됩니다. 이것은 오직 인문학만이 길러줄 수 있는, 인간만이 만들 수 있는 근육입니다.
지금 실리콘밸리와 테크 업계의 CEO들이 다시 인류의 고전(Classics)을 읽는 이유는, 그 속에 변하지 않는 인간의 본성이 담겨 있기 때문입니다.
기술은 매일 변합니다. 어제의 최신 기술이 내일은 쓰레기가 됩니다. 하지만 2천 년 전 셰익스피어가 묘사한 인간의 질투, 마키아벨리가 쓴 권력의 속성, 사마천이 기록한 리더십의 본질은 2026년에도 여전히 유효합니다.
AI 시대의 비즈니스는 '변하는 것(기술)'과 '변하지 않는 것(사람)'의 결합입니다. 변하는 것은 AI에게 맡기십시오. AI가 훨씬 잘합니다. 하지만 변하지 않는 것, 즉 사람의 마음을 읽고 위로하고 움직이는 힘은 여러분이 가져야 합니다.
독자 여러분, AI 기술을 배우지 말라는 것이 아닙니다. 기술은 기본 소양입니다. 하지만 기술'만' 아는 사람은 결국 AI의 부품으로 전락할 것입니다.
AI라는 거인의 어깨 위에 올라타려면, AI가 절대 가질 수 없는 것을 가져야 합니다. 그것은 바로 타인의 고통에 공감하는 마음, 현상의 이면을 꿰뚫어 보는 통찰, 그리고 삶의 의미를 묻는 철학입니다.
오늘같은 휴일에 유튜브 대신, 서점에 들러 얇은 인문학 책 한 권을 사보시는 건 어떨까요?
그 책 속에, 여러분을 AI 시대의 승자로 만들어줄 복권과 같은, 진짜 소스 코드(Source Code)가 숨어 있을지도 모릅니다.
(7편에서 계속)
제7편: C-Level을 위한 조언, "AI를 도입하지 말고, 시간을 사십시오"
남들이 하니까 도입하는 '숙제 같은 DX'는 왜 필패하는가?
비용 절감이 아니라 '직원의 시간을 벌어주는 투자'로서의 AI 전략.
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제4편: '만드는 사람'의 시대는 끝났다, 이제 '편집장'이 되어라
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