AI 시대 채용 공고와 AI 빼고 설명하는 사업
AI 시대 채용 공고와 AI 빼고 설명하는 사업
AI라는 결과가 아닌, AI로 향하는 '방향'을 학습하자
최근 인상 깊게 읽은 인터뷰.
로봇 파운데이션 모델을 만드는 컨피그의 서민준 대표는 자신의 사업을 이렇게 설명했다.
“우리는 로봇 AI의 초중고 교육을 만듭니다.”
로봇을 위한 교육, 그리고 스스로를 학습하는 구조.
인터뷰는 기술의 성능이 아니라, 학습과 성장의 구조를 어떻게 만들 것인가에 대한 이야기였다.
AI는 더 이상 완성된 결과물이 아니라, 끊임없이 갱신되고 확장되는 어떤 과정에 가까워지고 있다.
AI는 도구에서 환경이 되고 이제는...
앞으로 AI를 경유하는 '과정'은 지금보다 훨씬 길고 정교해질 것이다. 단순히 명령어를 입력하는 간단한 행위를 넘어, 내 사고의 흐름과 파편화된 기록들을 AI와 긴밀히 동기화하며 나만의 데이터로 지능을 '빌드업'하는 단계가 필연적으로 늘어날 수밖에 없기 때문이다.
이제 핵심은 '나를 교육하는 프롬프트'의 등장에 있다. 이는 정답을 갈구하는 도구가 아니라, 나의 빈약한 논리를 메우고 사고의 지평을 확장하도록 끊임없이 유도하는 촉매제가 된다. 로봇에게 체계적인 초·중·고 교육이 필요하듯, 우리 역시 AI와 함께 사고의 층위를 쌓아가는 단계별 프로세스에 더 깊은 관심을 기울여야 한다.
지금까지는 AI를 '도구'라 불러왔지만, 이를 점차 하나의 '환경'으로 경험하게 될것이다. 기능을 하나씩 골라 쓰는 차원을 넘어, 내가 축적한 생각의 흐름과 자료, 질문들이 겹겹이 쌓인 지능의 공간을 유영하며 일하기 때문이다. 그리하여 어느 순간부터 우리는 특정 툴을 '사용한다'는 감각보다, 그 지능의 생태계 위에 '머문다'는 감각을 더 자연스럽게 받아들이게 될 것이다.
또 오늘 본 한 채용공고의 문장.
"AI 때문에 우리에게 어떤 사람이 필요한지 정의하기 어려운 시대입니다." (크, 멋있지 않나?)
이제 불확실성과 확실성의 기준이 바뀌었다. 예전에는 답을 알고 있으면 확실했고, 모르면 불확실했다. 그런데 지금은 반대다. 답을 너무 빨리 말하는 사람보다, 질문을 오래 붙들고 있는 사람이 더 '길게' 옳은 답을 갖게된다. AI가 답을 대신 내주는 시대, 사람의 역할은 오히려 ‘어디까지 물어볼 것인가’를 결정하는 쪽으로 이동하니까.
그래서 이제 필요한 사람은 AI를 빠르게 다루는 사람이 아니라, 무엇을 연결할지 끝까지 고민하는 사람이다. 문제를 해결하는 사람보다, 문제를 다시 정의하는 사람이 더 중요해졌다. 서로 관계없어 보이는 것들 사이에 선을 발견하고, 그 선이 하나의 맥락이 되도록 연결해'가는' 사람. 논리로 설계하면서도, 마지막 한 줄에서는 감각을 포기하지 않는 사람. 경쟁력은 속도가 아니라, 연결을 포기하지 않는 집요함에 가까워졌다.
이제 완성이라는 개념은 점점 사라지고, 설계만 남는 것은 아닐까. 끝나는 프로젝트보다, 계속 수정되는 버전이 더 자연스러운 시대. 그렇다면 우리는 무언가를 잘 만든 사람이 아니라, 끝까지 다듬을 수 있는 사람이 되어야 하지 않을까.