문제를 정의하는 사람과, 강의만 듣는 사람의 차이
지난 주말, 어린 시절 친구들과 캠핑을 갔습니다.
모닥불 앞에 둘러앉아 불멍을 하면서 나눈 이야기는 예상외로 진지했습니다.
"너희 회사는 AI 어떻게 쓰고 있어?"
"팀원들 업무 효율 진짜 올라갔어?"
"ChatGPT 및 Gemini 말고 실무에서 제대로 쓰는 거 있어?"
다들 40대 중반, 각자 분야에서 20년 가까이 일해온 친구들입니다.
그런데 모두가 같은 고민을 하고 있었습니다.
글로벌 식품회사 임원으로 있는 한 친구가 재미있는 일화를 들려줬습니다.
"최근에 홍콩 푸드 박람회 영상 제작하는데, 처음엔 요즘 글로벌적으로 Hot한 케이팝데몬헌터스 노래 ‘Golden’ 을 쓰려고 했어.
경쾌한 분위기가 우리 박람회 영상 컨셉이랑 딱 맞겠더라고. 근데 저작권 문제로 막혔지 뭐야. 그래서 AI한테 비슷한 느낌으로 BGM 만들어달라고 했어.
가사에 우리 회사 홍보 내용도 넣어달라고 프롬프트 던졌더니, 진짜 그럴듯하게 만들어주더라고. 본사 임원들이 영상 보고 음악 정말 좋았다고 칭찬했어. 1~2년 전만 해도 상상도 못 했던 일이지."
그 이야기를 듣는 순간, 제 머릿속에 한 가지 질문이 떠올랐습니다.
"그럼 그 친구는 AI 음악 생성 강의를 들었을까?"
아니었습니다.
그는 단지 자신이 해결해야 할 문제가 있었고, AI가 그걸 도울 수 있다는 걸 알았을 뿐입니다.
캠핑에서 돌아오는 길, 생각했습니다.
왜 어떤 사람은 AI를 실제로 활용하고, 어떤 사람은 강의만 계속 듣고 있을까?
최근 제가 만난 18년 차 대기업 마케팅 팀장의 이야기가 떠올랐습니다.
"요즘 새벽 5시 반에 일어나서 유튜브로 Python 강의 듣고 있어요.
퇴근하면 ChatGPT 활용법 강의 보고요.
주말엔 팀원들 한테 뒤처지는게 싫어서, 미드저니를 활용한 디지털 마케팅 관련 Skill들 배우려고 클래스 101 결제했어요.
근데 솔직히 말하면… 이게 뭐가 되는지 모르겠어요. 그냥 안 하면 불안해서요."
그는 성실했습니다. 위기의식도 있었습니다. 하지만 그에게는 한 가지가 없었습니다.
"내가 왜 이걸 배우는지"에 대한 명확한 답.
IBM의 최근 조사를 보면, 직무 스킬의 유효기간이 5년에서 18개월로 줄었다고 합니다.
많은 사람들이 이 통계를 보고 불안해합니다. 그래서 더 많이, 더 빠르게 배우려고 합니다.
하지만 여기에 함정이 있습니다.
배움 자체가 목적이 되어버린다는 것.
제 친구는 AI 음악 생성 강의를 듣지 않았습니다.
대신 그는 "영상에 맞는 음악이 필요하다"는 명확한 문제가 있었고, AI가 그 문제를 해결할 수 있다는 걸 알았을 뿐입니다.
차이가 보이시나요?
한 사람은 AI를 배우기 위해 배우고, 다른 사람은 문제를 해결하기 위해 AI를 씁니다.
최근 한 임원분과 미팅을 했습니다.
그는 작년 한 해 동안 AI 관련 강의를 7개나 들었습니다. ChatGPT, 프롬프트 엔지니어링, 데이터 분석, 심지어 코딩 기초까지.
제가 물었습니다.
"이제 본인을 어떻게 소개하시겠어요? AI 시대에 맞는 당신만의 강점은 무엇인가요?”
그는 잠시 말을 멈췄습니다. 그리고 조심스럽게 답했습니다.
"솔직히… 잘 모르겠습니다. 배운 건 많은데, 그게 저를 어떻게 설명해주는지는…"
문제는 명확했습니다. 그는 도구를 배웠지만, 자신이 그 도구로 무엇을 할 사람 인지는 정리하지 못했던 겁니다.
반대로 제 친구를 보면,
그는 AI 음악 생성 도구의 작동 원리를 공부하지 않았습니다.
대신 이렇게 생각했을 겁니다.
"영상에 음악이 필요해. 저작권 문제가 있어. 빠르게 만들어야 해. AI로 해결할 수 있을까?"
그리고 바로 실행했습니다.
LinkedIn의 2024년 리포트를 보면, 고성과자들의 공통점은 학습 시간이 아니라 학습의 방향성이었다고 합니다.
그들은 도구를 배우기 전에, 먼저 자신이 해결해야 할 문제를 명확히 했습니다.
제 친구가 AI로 좋은 결과를 낼 수 있었던 이유는 무엇일까요?
그가 프롬프트를 잘 써서일까요?
아닙니다.
그는 이미 20년 넘게 브랜드 마케팅을 해왔고, 어떤 음악이 브랜드 메시지와 맞는지 알고 있었습니다.
영상의 어느 지점에서 음악이 전환되어야 하는지 감이 있었습니다.
AI는 그 판단력을 실행으로 옮겨준 도구였을 뿐입니다.
다시 말해, 그의 20년 경험이 여전히 핵심이었고, AI는 그 경험을 증폭시켜준 것입니다.
저는 전략 코칭을 하면서 이런 질문을 자주 합니다.
"당신이 지난 20년간 해온 일을, AI 시대 언어로 다시 설명한다면 어떻게 표현할 수 있을까요?"
한 제조업 SCM 담당 임원은 이렇게 정리했습니다.
"저는 공급망 최적화 전문가가 아니라, 예측 불가능한 상황에서 리스크를 최소화하는 전략가입니다."
그 순간 그의 경력은 완전히 다르게 보이기 시작했습니다.
그는 새로운 배움을 찾거나 or 학위를 따지 않았습니다.
자신이 가진 것을 새로운 방식으로 재배치했을 뿐입니다.
많은 분들이 두려워합니다.
"내 일이 AI한테 넘어가면 어쩌지?"
하지만 현장에서 벌어지는 일은 조금 다릅니다.
보고서 작성은 AI가 합니다.
데이터 분석도 AI가 합니다.
음악도 AI가 만듭니다.
그렇다면 사람은?
사람은 이제 왜 이 보고서가 필요한가를 정의하는 사람이 됩니다.
"이 데이터로 어떤 결정을 내릴 것인가"를 판단하는 사람이 됩니다.
"이 영상에는 어떤 느낌의 음악이 필요한가"를 설계하는 사람이 됩니다.
제 친구는 작곡가가 된 게 아닙니다. 그는 여전히 마케팅 전략가입니다.
다만 이제는 AI라는 도구를 활용해 자신의 전략을 더 빠르게 실행할 수 있게 된 것뿐입니다.
World Economic Forum이 예측한 2025년 이후의 직무 변화는 명확합니다. 반복 작업은 사라지고, 맥락 설정과 판단 역할은 강화됩니다.
그렇다면 지금 우리가 준비해야 할 것은 무엇일까요?
새로운 툴 사용법이 아니라,
"내가 해온 일의 본질이 무엇이었는가"를 재정의하는 작업입니다.
캠핑에서 돌아온 후, 저는 한 가지를 확신하게 되었습니다.
변화는 이미 시작됐습니다.
최근 한 대기업 그룹사의 HR 팀장과 미팅을 했습니다.
그는 조심스럽게, 그러나 명확하게 말했습니다.
"2026년부터는 채용 방식이 완전히 달라질 겁니다. 직무 재편도 이미 시작됐고요. 우리가 찾는 건 AI 도구를 쓸 줄 아는 사람이 아니라, AI 시대에 자신의 역할을 재정의할 수 있는 사람입니다."
이건 한 회사만의 이야기가 아닙니다. AI 시대의 직무 재편은 이미 각 기업 현장에서 구체화되고 있습니다.
그리고 그 변화는 새로운 기술을 배우는 사람과, 기존 경험을 재해석하는 사람 사이에서 완전히 다른 결과를 만들어내고 있습니다.
Ai 관련 강의를 결제하기 전에, 먼저 이 세 가지를 물어보세요.
"내가 지금 해결해야 할 문제는 무엇인가?"
"이 배움이 그 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 되는가?"
"내가 이미 가진 경험과 어떻게 연결되는가?"
저는 MyNext에서 커리어 코칭을 하면서, 가장 집중 하는 작업은 이겁니다.
당신이 배워야 할 것을 찾아주는 게 아니라, 당신이 이미 가진 강점과 역량을 어떻게 Ai 시대에 재배치할지 함께 설계하는 것.
대부분의 직장인분들은 이미 다년간의 업무 경험으로 충분히 좋은 그들만의 강점/서사/역량을 가지고 있습니다.
다만, 그것을 AI 시대 언어로 다시 표현하지 못하고 있을 뿐입니다.
배움이 경쟁력이 되지 못하는 시대가 오고 있습니다. 하지만 배움을 전략적으로 설계하는 능력은, 여전히 가장 강력한 무기입니다.
당신이 지금 배우고 있다면, 이제 이렇게 물어야 합니다.
"나는 배우고 있는가, 아니면 성장하고 있는가?"
당신은 지금 배우고 있나요, 아니면 성장하고 있나요?
MyNext의 Ai 시대 커리어 전략 코칭은 당신이 배워야 할 것을 찾아드리는 게 아닙니다. 저희는 여러분이 이미 가진 경험을 AI 시대 언어로 재구조화하고, 시장에서 설득력 있게 전달하는 전략을 함께 설계합니다.
그리고 무엇보다, 당신의 20년 경험이 AI 시대에도 여전히 가장 강력한 무기라는 것을 증명하는 서사를 함께 만들어갑니다.
강의를 더 듣기 전에, 먼저 당신이 가진 것을 재배치해보세요.
결국 중요한 건, 변화를 두려워하지 않고 한 걸음 내딛는 태도입니다. 필요하시다면, MyNext와 함께 당신의 커리어 Next Chapter를 함께 열어보시길 바랍니다. Visit MyNext.kr
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