11장. AI를 넘어: 인간 설계자의 미래 경쟁력➁

AI 이후에도 살아남는 사고방식

AI 이후에도 살아남는 사고방식

AI가 발전할수록 인간 고유의 사고 능력이 더욱 중요해진다. AI는 패턴 인식과 최적화에는 뛰어나지만, 창의적 문제 정의와 가치 판단에는 한계를 보인다. 미래에도 살아남을 개발자가 되려면 AI가 대체하기 어려운 사고 영역을 개발해야 한다.

첫 번째는 문제를 재정의하는 사고방식이다. 대부분의 사람들은 주어진 문제를 해결하는 데 집중한다. 하지만 정말 중요한 것은 올바른 문제를 찾는 것이다. 잘못된 문제를 완벽하게 해결하는 것보다, 올바른 문제를 대략적으로 해결하는 것이 더 가치 있다.

한 회사에서 "직원들의 회의 참여도를 높이는 시스템"을 개발해 달라는 요청이 왔다고 가정해 보자. 표면적으로는 회의 중 발언 횟수를 측정하거나, 참여도 점수를 매기는 시스템을 만들면 될 것 같다. 하지만 문제를 재정의해보면 다른 접근이 가능하다.

실제 원인을 파악해 보면 회의가 너무 길고 목적이 불분명해서 참여도가 떨어지는 것이다. 참여도를 측정하는 시스템이 아니라 회의 효율성을 높이는 시스템이 필요하다. 회의 시간제한, 명확한 안건 설정, 의사결정 프로세스 간소화 등이 핵심 해결책이다.

문제 재정의는 단순히 요구사항을 다르게 해석하는 것이 아니다. 문제의 본질을 파악하고, 근본 원인을 찾고, 더 효과적인 해결 방향을 제시하는 것이다. 이런 능력은 경험과 통찰력, 그리고 다양한 관점에서 상황을 바라보는 훈련을 통해 기를 수 있다.

두 번째는 시스템적 사고방식이다. 개별 기능의 완성도보다는 전체 시스템의 조화와 균형을 고려하는 사고다. 생태계에서 개별 생물종보다 전체 생태계의 안정성이 중요한 것과 같다.

예를 들어, 한 e-커머스 플랫폼에서 "상품 추천 알고리즘 개선"이라는 과제가 있었다고 하자. 일반적인 접근은 머신러닝 모델의 정확도를 높이는 것이다. 하지만 시스템적 사고로 접근하면 다른 요소들도 고려해야 한다.

추천 알고리즘이 너무 정확해지면 사용자가 다양한 상품을 접할 기회가 줄어든다. 이는 장기적으로 플랫폼의 다양성을 해칠 수 있다. 또한 추천 시스템이 복잡해지면 응답 속도가 느려져서 사용자 경험이 나빠질 수 있다. 개인정보 활용이 늘어나면 프라이버시 우려도 커진다.

시스템적 사고는 이런 상호작용과 부작용을 종합적으로 고려한다. 단기적 성능 개선보다는 장기적 지속가능성을, 개별 지표 최적화보다는 전체적 균형을 추구한다. 복잡한 현실에서는 완벽한 해답보다 적절한 균형점이 더 중요하다.

세 번째는 미래 지향적 사고방식이다. 현재 요구사항을 만족시키는 것뿐만 아니라 미래 변화에 대응할 수 있는 유연성을 확보하는 것이다. 하지만 무작정 확장 가능하게 설계하는 것이 아니라, 변화의 방향을 예측하고 적절한 수준의 유연성을 확보하는 것이다.