Ch3. 난 언제까지 생산적인 사람일 수 있을까?
AI가 10분 만에 해낼 걸, 당신은 왜 하루 종일 걸리나요?
"AI가 10분 만에 해낼 걸, 당신은 왜 하루 종일 걸리나요?"
한 스타트업 CEO가 제게 던진 질문입니다.
저는 그 자리에서 이렇게 답했습니다.
"AI는 10분 만에 그럴듯한 답을 줍니다.
하지만 제가 하루 걸려서 만든 건 틀리지 않는 답입니다."
그 CEO는 잠시 멈췄습니다.
"...그게 무슨 차이죠?"
"AI는 평균적인 답을 줍니다.
하지만 저는 지난 20년간 실패한 사례들을 압니다.
어떤 접근이 겉보기엔 좋아 보이지만 3개월 뒤 무너지는지 알죠.
이게 경험입니다."
충격적인 반전: AI 시대, 20대가 아니라 50대가 살아남았다
2025년 11월, 동아일보가 기사를 보면,
"AI發 '일자리 지진'… 3년새 청년 21만개 줄고 50대 21만개 늘었다"
수치를 보는 순간 저도 놀랐습니다.
2022~2025년, 단 3년 사이:
청년 일자리: -21만 1천개 감소
50대 일자리: +20만 9천개 증가
더 충격적인 건 이겁니다.
청년층 감소분의 99%가 AI 고노출 업종에서 사라졌습니다.
반면 50대 증가분의 70%가 AI 고노출 업종에서 나왔습니다.
같은 AI 고노출 업종인데, 왜 청년은 줄고 50대는 늘었을까요?
네이버·카카오의 선택: 20대 30% 해고, 50대 영입
2025년 8월, 조선일보가 보도한 내용:
네이버:
20대 직원 33% 감소 (2년간)
AI로 대체 가능한 신입 업무 축소
카카오:
20대 직원 28% 감소 (2년간)
단순 코딩, 데이터 입력 → AI 자동화
그런데 이 회사들이 동시에 한 일이 있습니다.
경력직 영입 확대.
왜?
AI를 감독하고 판단할 사람이 필요했기 때문입니다.
스탠퍼드대 충격 연구: "20-30대까지 희망퇴직 위험"
매일경제 2025년 9월 보도:
"AI가 일자리 뺏는다…20∙30대까지 희망퇴직 위험"
서비스업, 회계, 소프트웨어 개발 등 자동화 분야
젊은 세대 고용률 13% 감소 (2022년 이후)
특히 소프트웨어 개발 직군이 타격이 심각했습니다.
왜?
AI가 코드를 짜기 시작했기 때문입니다.
주니어 개발자가 하던 단순 코딩은 AI가 3초 만에 끝냅니다.
하지만 시니어 개발자가 하던 "이 코드가 3개월 뒤 무너질지 판단"하는 일은 AI가 못 합니다.
연공편향 기술변화: AI가 시니어를 선택한 이유
KDI 경제정보센터가 2025년 10월 발표한 연구:
"AI 확산과 청년고용 위축"
핵심 개념: "연공편향 기술변화 (Seniority-biased Technological Change)"
무슨 뜻일까요?
AI 도입 초기 단계에서 나타나는 현상입니다:
청년층 (주니어)
단순 반복 업무 → AI 대체
데이터 입력, 초보 코딩 → 자동화
진입 장벽 낮은 업무 → 경쟁력 상실
중장년층 (시니어)
복잡한 의사결정 → AI 보조
전문성 + 경험 → AI와 시너지
맥락 이해, 판단력 → 대체 불가능
정리하면:
AI는 주니어가 하던 일을 대체합니다.
AI는 시니어가 하던 일을 보조합니다.
송길영 작가: "AI가 50대 경험을 뺏지 못하는 이유"
데이터 전문가 송길영 작가는 2025년 인터뷰에서 이렇게 말했습니다.
"데이터는 과거의 기록일 뿐입니다.
AI는 데이터를 학습하지만, 맥락을 이해하고 판단하는 건 결국 사람입니다.
특히 중장년층이 가진 직무 전문성이 AI와 만날 때 비로소 십분 발휘됩니다."
한국직업능력연구원 이수경 선임연구위원도 같은 말을 합니다.
"AI는 중장년의 일자리를 대체하는 대체제가 아닌 보완재입니다.
중장년 업무자가 가진 직무 전문성이 AI와 만날 때 직무 역량이 십분 발휘될 수 있어 중장년층이 AI 교육의 핵심 대상이 돼야 합니다."
하지만 여기 역설이 있습니다
저는 올해 2년째 후배 경영지도사 13명을 멘토링하고 있습니다.
놀라운 사실을 발견했습니다.
30~40대 대기업 재직자:
AI 유료 구독: 거의 없음
AI 사용 빈도: 주 1~2회 또는 거의 안 씀
"회사에서 금지해서요" 또는 "아직 필요성을 못 느껴요"
50~60대 퇴직 직전/퇴직자:
AI 유료 구독: 대부분 구독 중
AI 사용 빈도: 매일, 하루 5회 이상
"이거 없으면 일 못 합니다"
우리나라 최대 AI 교육 커뮤니티 GPTers(지피터스) 운영진에게 물어봤습니다.
"캠프나 커뮤니티 참석자 중 대기업 다니는 사람 비율이 어떻게 되나요?"
"매우 적습니다. 대부분 강사, 프리랜서, 1인 기업, 스타트업, 또는 이직이나 퇴직 준비 중인 분들이에요."
이게 무슨 뜻일까요?
대기업 다니는 사람들은 AI를 안 배운다
왜?
안정적이기 때문입니다.
월급이 나오니까, AI 없어도 일할 수 있으니까, 당장 필요성을 못 느끼니까.
반면 퇴직했거나 퇴직 앞둔 사람들은?
생존이 걸렸기 때문입니다.
"AI 없이는 경쟁이 안 돼요.
젊은 프리랜서들은 다 쓰고 있어요."
"AI로 작업 시간을 3분의 1로 줄였어요.
안 그러면 가격 경쟁에서 밀려요."
실제 사례: AI로 생산성을 10배 올린 50대들
사례 1: 박준호 (55세, 전 K은행 지점장) - "브런치 + AI"
퇴직 전 (2024년 2월):
계획: 프랜차이즈 창업 (치킨집)
준비: 유튜브 채널 시작
유튜브 3개월 (2024년 3-6월):
영상 30개 업로드
평균 조회수 50회, 수익 0원
문제: 편집 시간만 하루 5시간
전환점: AI + 브런치 (2024년 7월):
아들: "아빠, 유튜브 그만하고 브런치 써보세요"
박준호: "글은 어떻게 써?"
아들: "AI한테 말로 설명하면 글로 만들어줘요"
AI 활용법:
AI에게 음성으로 경험 이야기 (10분)
AI가 초안 작성 (5분)
본인이 경험 추가 및 수정 (30분)
총 작업시간: 45분
결과 (3개월 후):
브런치 글 80편
첫 글 "퇴직금 3억, 치킨집에 날릴 뻔했다" - 조회수 5,800
신규 수익원 발굴: 프랜차이즈 창업 컨설팅 의뢰 월 5-8건 (회당 300만원)
생산성:
유튜브 5시간 vs 브런치 45분 = 6.7배
박준호씨의 고백:
"유튜브는 하루 5시간 편집해서 조회수 50.
브런치는 45분 작성해서 조회수 5,800.
차이는 AI였습니다.
AI가 제 말을 글로 정리해주니 30년 직장 경험과 프랜차이즈 창업 경험에만 집중할 수 있었습니다."
사례 2: 김서연 (52세, 전 HR 팀장) - "링크드인 + AI 리서치"
퇴직 후 2개월 (2024년 5-7월):
이력서 50군데 제출 → 면접 0건
우울증 약 복용 시작
"나 명함 없으면 아무것도 아니야..."
전환점: AI로 22년 경험 분석 (2024년 8월):
김서연이 AI에게 질문:
"나는 22년간 HR에서 일했어. 3,500명 면접 봤고.
이 경험을 어떻게 수익화할 수 있을까?"
AI 답변:
이력서 컨설팅
면접 코칭
채용 프로세스 자문
링크드인 글쓰기 (포지셔닝)
김서연: "링크드인 글은 어떻게 써?"
AI: "3,500명 면접의 인사이트를 사례 중심으로 작성하세요"
첫 링크드인 글 (2024년 8월 15일):
제목:"3,500명 면접 본 HR이 말하는 '떨어지는 사람의 공통점'"
작성시간: AI로 초안 15분 + 수정 30분 = 45분
조회수: 25,000
DM 50건: "컨설팅 가능하신가요?"
AI로 생산성 향상:
이전: 글 하나 쓰는데 3-4시간
AI 활용 후: 45분
생산성 4배
3개월 후 수익 (2024년 11월):
이력서 컨설팅 (1회 30만 원) - 월 5-8건
면접 코칭 (1회 50만 원) - 월 3-4건
월평균 수익 500-700만원
김서연씨의 고백:
"AI가 없었으면 글 못 썼을 겁니다.
22년 경험이 머릿속에만 있었거든요.
AI가 제 경험을 구조화해주니 링크드인 글 12편을 3개월 만에 완성했습니다.
이전이었다면? 1년 걸렸을 겁니다."
사례 3: 이재혁 (58세, 전 공장장) - "블로그 + AI 음성 입력"
퇴직 배경 (2023년 12월):
32년 차 제조업 전문가
학력: 고졸 (실업계)
걱정: "나는 글을 못 써. 초등학교 이후로 안 써봤어"
전환점: AI 음성 입력 (2024년 7월):
아들: "아빠, AI 모바일 앱에 '음성'으로 말해보세요"
이재혁이 스마트폰에 대고:
"나는 32년간 공장에서 일했어.
불량률을 15%에서 0.02%로 낮췄지.
비결은 사람이야.
매일 아침 직원 50명과 악수했어.
그 5분이 불량률을 낮췄어."
AI가 3초 후 글로 변환:
"저는 32년간 공장에서 근무하며 불량률을 15%에서 0.02%로 낮춘 경험이 있습니다.
그 비결은 기술이 아닌 '사람'이었습니다.
매일 아침 현장 직원 50명과 악수하며 5분간 대화를 나눴습니다.
이 작은 습관이 불량률을 획기적으로 낮춘 핵심이었습니다."
이재혁: "헐... 이게 내가 한 말이 맞나?"
생산성 향상:
이전 방식: 글 못 써서 포기
AI 음성 입력: 말 5분 → 글 완성
본인 수정: 10분
총 작업시간: 15분
3개월 후 (2024년 10월):
블로그 글 30편 (모두 음성 → AI 변환)
누적 조회수 8만
첫 컨설팅 의뢰: 중소 제조업체 (1일 50만 원)
현재 (2025년 11월):
월 수익: 500-700만 원
고객 평가: "이재혁 공장장님은 현장 경험이 진짜예요"
이재혁씨의 고백:
"고졸에 58세. 글 못 쓰는 사람.
AI 음성 입력 만나기 전엔 블로그는 꿈도 못 꿨습니다.
하지만 AI가 제 말을 글로 바꿔주니 32년 경험을 3개월 만에 30편 글로 만들었습니다.
생산성? 무한대입니다. 이전엔 '0'이었으니까요."
사례 4: 최민수 (54세, 전 회계사) - "뉴스레터 + AI 자동화"
퇴직 배경 (2024년 3월):
회계사 25년차, 회계법인 파트너 은퇴
유튜브 시도 → 실패 (2개월, 조회수 80)
전환점: AI로 뉴스레터 자동화 (2024년 12월):
매주 월요일 아침 루틴:
국세청 홈페이지 주요 공지 복사
AI에게 입력: "이 공지를 '세금 뉴스' 형식으로 3분 분량 정리해줘"
AI 초안 (5분)
본인이 실전 사례 추가 (15분)
발송
총 작업시간: 20분
생산성 비교:
이전 (유튜브): 영상 1개 = 촬영 1시간 + 편집 3시간 = 4시간
AI 뉴스레터: 1편 = 20분
생산성 12배
결과 (6개월):
구독자 3,500명
월 상담 의뢰: 10-15건 (회당 30만 원)
월 수익 800만-1,000만 원
최민수씨의 고백:
"유튜브 1편 만드는데 4시간.
뉴스레터 1편 만드는데 20분.
AI가 세법 공지를 요약해주니 저는 25년 경험으로 '해석'만 추가하면 됩니다.
주당 4시간 투자로 월 800만 원 버는 시스템을 만들었습니다."
오늘 당장 해야 할 일: AI 도구 선택하기
통계가 증명했습니다.
AI 시대에 50대가 유리합니다.
하지만 조건이 있습니다.
AI를 쓰는 50대만 유리합니다.
제가 실제로 쓰고 있는 AI 도구 (월 6만원 투자)
저는 두 가지 유료 AI를 씁니다:
1. Claude (월 $20, 약 2만 8천원)
제가 지금 이 책을 쓰는 데 쓰고 있는 AI
긴 글 작성, 복잡한 분석에 강함
브런치 글, 보고서, 사업계획서에 최적
2. 젠스파크 (Genspark) - AI 에이전트
리서치, 시장 조사에 특화
여러 소스를 동시에 검색하고 종합
고객사 분석, 경쟁사 조사에 활용
총 투자: 월 약 6만원
"너무 비싸다고요?"
아닙니다.
커피 20잔 값으로 5년 후가 바뀝니다.
당신에게 맞는 AI 도구 선택 가이드
글쓰기가 주력이라면:
Claude: 긴 글, 분석적 글쓰기
ChatGPT: 빠른 초안, 다양한 톤 변화
리서치/분석이 주력이라면:
젠스파크: 시장 조사, 경쟁사 분석
Perplexity: 최신 정보 검색
코딩/기술 분야라면:
GitHub Copilot: 코드 작성 보조
Cursor: AI 코딩 에디터
음성 입력을 선호한다면:
모바일 앱 (Claude, ChatGPT 모두 음성 지원)
지금 당장 할 일 3가지
1. 오늘 AI 도구 1개 유료 구독하세요
어떤 걸 선택할지 고민된다면?
일단 하나 시작하세요.
Claude든, ChatGPT든, 젠스파크든.
"나중에"가 아닙니다. 오늘 당장입니다.
한 달 커피값으로 5년 후가 바뀝니다.
2. 매일 쓰세요
주 1회 (X) → 하루 5회 (O)
이메일, 보고서, 기획안, 무엇이든 AI로 먼저 초안 작성.
당신은 검토하고 판단만 하세요.
3. AI 커뮤니티에 가입하세요
GPTers, AI 스터디 모임
혼자 배우지 마세요.
함께 배우는 사람들이 5배 빠릅니다.
역설의 결과: 5년 후 무슨 일이 벌어질까?
시나리오를 그려봅시다.
Case A: 대기업 40대 과장 (AI 안 쓰는 사람)
현재 (2025년):
안정적인 직장, 연봉 8천만 원
AI? "회사에서 금지해서 못 써요"
AI 교육? "바빠서 시간이 없어요"
5년 후 (2030년):
구조조정 권유
퇴직 후 컨설팅 시도
하지만 고객이 안 옴
왜? 경쟁자들은 AI로 3배 빠르게 일함
이 사람은 여전히 손으로 보고서 작성
Case B: 퇴직한 55세 (AI 쓰는 사람)
현재 (2025년):
퇴직 1년 차, 프리랜서 컨설턴트
AI 유료 구독 (월 6만원)
GPTers 커뮤니티 가입, 매주 스터디
5년 후 (2030년):
AI를 완벽하게 활용
보고서 작성 3시간 → 30분
고객 "이 분은 빠르고 정확해요"
연 수익 1억 돌파
"지금 알았더라면" ③: 10년 전부터 AI를 썼어야 했다
만약 10년 전으로 돌아간다면?
AI는 최근에 나왔으니 불가능합니다.
하지만 지금은 가능합니다.
오늘부터 시작하세요.
5년 후, 당신은 두 부류 중 하나가 됩니다.
A. AI를 쓰는 50~60대 전문가
고객: "이 분은 빠르고 정확해요"
연 수익 5천만~1억
70세까지 일할 수 있음
B. AI를 안 쓰는 50~60대
고객: "이 분은 느려요"
일감 없음
55세에 은퇴
선택은 당신의 것입니다.
마지막 경고: 대기업 다니는 당신에게
"저는 아직 회사 다니니까 괜찮아요."
아닙니다.
지금 안 배우면, 퇴직 후 3개월 만에 깨닫습니다.
"왜 아무도 나를 안 고용하지?"
이유는 간단합니다.
당신이 AI를 못 쓰기 때문입니다.
네이버와 카카오가 20대를 30% 해고했습니다.
다음은 40대입니다.
그 다음은 50대입니다.
하지만 AI 쓰는 50대는 해고 안 됩니다.
오히려 영입 대상입니다.
65세까지? 아니, 70세까지도 가능합니다
통계가 증명했습니다.
AI 시대에 50대가 20대보다 유리합니다.
하지만 조건이 있습니다.
AI를 매일 쓰는 50대.
오늘 당장 AI 도구 하나 유료 구독하세요.
내일이 아닙니다. 오늘입니다.
월 3만~6만원으로 5년 후가 바뀝니다.
당신은 쓸모없어지는 게 아닙니다.
당신은 AI 시대에 가장 필요한 사람입니다.
단, AI를 쓸 줄 아는 당신이어야 합니다.
다음 장 예고:
"나는 사회에 기여할 수 있을까?"
생산성을 재정의하고 AI를 도구로 삼았다면, 이제 네 번째 질문으로 넘어갈 차례입니다.
