회사 대표로서 저는 AI의 혁신적인 힘을 직접 경험하고 있습니다. 모든 직원이 사용할 수 있도록 Claude Max를 구매한 것 외에도, 운영 회의에서 정기적으로 시간을 할애하여 모든 구성원이 업무에 AI를 활용하면서 겪은 최근 경험과 어려움을 공유하도록 하고 있습니다. 제품 관리자와 저는 AI를 가장 많이 사용하고 가장 많은 피드백을 제공합니다. 다행히 팀원들이 배우려는 의지가 강해서 곧 팀원 간의 인지적 격차를 해소할 수 있을 거라고 생각합니다. 코딩 에이전트를 진지하게 사용하는 사람이라면 누구나 그 차이를 느낄 것입니다. 1년 전의 에이전트는 지금과는 완전히 다른 존재였습니다. 1년 만에 코딩 에이전트는 "쓸만한" 수준을 넘어 "필수적인" 존재가 되었고, 도입 속도도 빨라지고 있습니다. 예전에는 제가 직접 코딩 에이전트를 작성하는 것을 주저했지만, 이제는 에이전트에 맡기는 것이 가장 먼저 떠오르는 생각입니다. 프로그래밍 세계가 이렇게 빠르게 발전하는 이유는 무엇일까요? 바로 코드 자체가 고도로 구조화되고 논리적으로 엄격한 언어이기 때문입니다. 온라인에는 Stack Overflow의 방대한 Q&A와 GitHub의 오픈 소스 프로젝트들이 있는데, 이 모든 자료들은 공개되어 있고 표준화되어 있으며 검증도 가능합니다. AI는 이러한 자원을 바탕으로 성장하기에 매우 유리한 환경을 갖추고 있습니다. 하지만 다른 분야는 그렇지 않습니다. 변호사의 사건 세부 사항, 의사의 축적된 임상 판단, 투자 은행가가 구축한 가치 평가 모델과 같은 전문 지식은 오랫동안 기업 내부에 갇혀 체계적으로 디지털화되지도, 공개되지도 않았습니다. 충분한 영양 공급이 없으면 AI는 자연스럽게 성장할 수 없습니다. 실리콘 밸리는 이러한 점을 인지하고 있으며, 최근 몇 년 동안 AI 기업들이 "전문 지식 기업"들을 공격적으로 인수하는 뚜렷한 추세가 나타나고 있습니다. 법률 AI 기업인 Harvey AI는 설립 3년 만에 80억 달러의 기업 가치를 달성했으며, 미국 상위 100대 로펌 중 절반 이상에 서비스를 제공하고 연간 반복 매출이 1억 5천만 달러를 넘어섰습니다. 동시에 Filevine은 Pincites와 Parrot을 인수하고 샌프란시스코에 있는 Anthropic 본사 옆에 새 사무실을 열어 AI 인재를 직접 영입했습니다. 의료 분야에도 같은 논리가 적용됩니다. Stryker는 스마트 병동 구축을 위해 Care.ai를 인수했고, Commure는 Augmedix의 AI 의료 전사 기술을 1억 3,900만 달러에 인수했습니다. 의사와 환자 간의 대화를 의료 기록으로 변환하는 데 주력하는 Abridge는 2025년 단일 투자 라운드에서 5억 5,000만 달러를 유치했습니다. 이러한 사례들은 모두 한 가지 사실을 보여줍니다. 자본은 인수합병을 통해 인간이 10년 이상 축적해 온 경험 곡선을 직접적으로 사들이고 있다는 것입니다. 해당 분야 지식을 완벽하게 습득한 사람은 진정으로 유용한 특정 산업 분야의 AI를 훈련시킬 수 있습니다. 그렇다면 사무직 종사자에게는 어떤 의미일까요? 시간 격차가 빠르게 줄어들고 있다는 뜻입니다. 이전에는 AI 기업들이 해당 분야 데이터가 부족하여 특정 산업 분야의 AI 발전이 더뎠습니다. 하지만 이제 그 격차가 메워지고 있습니다. 법률, 의료, 금융, 회계와 같이 고도의 전문적 판단이 요구되는 분야로 여겨졌던 곳들이 점차 경쟁력을 잃어가고 있습니다. AI가 신입 사원 자리를 대체하는 현상은 이미 진행 중입니다. 6개월 전만 해도 3~5년 후의 일이라고 생각했지만, 지금과 같은 속도로는 2년 안에 구조적인 변화가 일어나는 것도 놀라운 일이 아닙니다. 새로운 일자리는 줄어들고, 점점 더 많은 기업들이 공석을 채우지 못하거나 심지어 직원을 해고할 것입니다. AI 활용에 능숙하지 못한 사람들이 이러한 변화의 최전선에 서게 될 것입니다. 많은 사무직 종사자들에게 결국 남는 것은 단 하나, 바로 '인간은 면허를 갖고 있지만 AI는 그렇지 않다'는 사실일 것입니다. 법률 문서와 공증처럼, 업무 흐름은 매우 기계적이지만 법적 효력을 위해서는 사람의 서명이 필요합니다. 미래에는 변호사, 회계사, 의사들도 이와 같은 모델을 따를 가능성이 높습니다. AI가 대부분의 실질적인 업무를 처리하고, 인간은 최종 검토와 책임 문제에 대한 책임을 지게 될 것입니다. 자율주행 또한 같은 길을 걷게 될 것입니다. 기술은 이미 성숙 단계에 접어들었지만, 진정한 걸림돌은 항상 책임 소재 문제였습니다. 하지만 인간보다 사고 발생률이 낮고 효율성과 비용 측면에서 이점이 수치화됨에 따라, 많은 미국 주에서 자율주행차의 상용 운행을 허용하기 시작했고, 이에 따라 책임은 운영업체와 제조업체로 이전되었습니다. 인공지능이 사무직 근로자를 대체하는 것도 결국에는 같은 결과를 초래할 것입니다. 최근 인터뷰에서 일론 머스크는 3년 안에 옵티머스의 수술 능력이 최고 의사들을 능가할 것이라고 언급했습니다. 심장외과 의사를 훈련하는 데는 10년 이상이 걸리지만, 한 대의 기계가 학습을 마치면 수십만 대를 동시에 훈련시킬 수 있으며, 연속적인 수술 후에도 피로, 떨림, 판단력 저하 없이 작동할 수 있습니다. 인간은 전문가를 양성하는 데 10년이 걸리지만, 인공지능은 단 한 번의 훈련으로 전체 인구를 복제할 수 있습니다. --- 일반인으로서 당신은 무엇을 할 수 있을까요? 첫째, 인공지능을 사용하는 방법을 배우십시오. 단순히 챗봇과 대화하기 위해 복사 붙여넣기만 하는 것이 아니라, 다른 사람들보다 더 능숙해져야 합니다. 최첨단 지식을 습득해야 합니다. 예를 들어, 클로드 코드의 최신 코워킹 스페이스를 이용해 보고, ChatGPT 외에도 다양한 도구를 적극적으로 탐색해 보세요. 둘째, 단순히 실행만 하는 사람이 되지 말고, "팀이 AI를 구현하도록 돕는" 사람이 되세요. AI 사용법을 아는 것은 기본이지만, 다른 사람들에게 AI 사용법을 가르치고 회사가 AI를 실제로 구현하도록 돕는 것이야말로 경쟁 우위를 창출하는 핵심입니다. 순수 실행가만 하는 사람은 쉽게 대체되지만, 변화를 주도하는 사람은 언제나 중요한 존재입니다. 셋째, 본업 외에 플랜 B를 마련하세요. 아직 재정적 여유가 있을 때, 본업 외에 다른 수입원을 개발하기 시작하세요. 부업, 투자, 제2의 기술 습득 등 무엇이든 좋습니다. 모든 것을 한 곳에 걸지 마세요.

제시된 조언은 매우 적절하다고 생각합니다. 인공지능을 활용하지 않는 사람들은 뒤처질 것입니다. 초인적인 능력을 가진 사람이 되는 것은 누구나 할 수 있는 일이 아닙니다. 하지만 부업으로 추가 수입을 얻는 것은 누구나 시도해 볼 수 있는 일입니다.

상사가 AI로 만든 트위터 플러그인은 정말 놀랍습니다!

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