AI 시대의 세 가지 주요 경쟁 우위: 당신에게 남은 시간이 단 12개월뿐인 이유

작성자: 딥 씽킹 서클

주변의 AI 사용자들이 모두 똑같은 행동을 반복하는 것을 눈치채셨나요? 입력을 받고, 수락하고, 게시하는 것. 판단력이나 취향 없이, 마치 조립 라인의 공장 노동자처럼 기계적으로 같은 행동을 반복합니다. 최근 실리콘 밸리 기업가 섀넌(Shann) 의 글을 읽었는데, 그는 AI 사용자 중 90%가 이러한 상황에 갇혀 있다고 직설적으로 지적했습니다. 그들은 AI 도구를 마스터하는 것이 미래를 지배하는 것이라고 생각하지만, 진정한 경쟁은 이제 막 시작되었다는 사실을 깨닫지 못하고 있습니다. 더 중요한 것은, 섀넌은 진정한 경쟁 우위를 구축할 시간이 약 12개월밖에 남지 않았다고 주장합니다. 이 기회가 사라지면, 두각을 나타내기가 극도로 어려워질 것이라는 것입니다. 저 역시 비슷한 깨달음을 얻었기에 그의 주장에 깊이 공감했습니다.

약 1년 전, AI를 활용해 제품과 콘텐츠를 본격적으로 만들기 시작했을 때의 느낌이 아직도 생생합니다. 정말 중독성이 강했죠. 아이디어가 떠오른 순간부터 실제로 제품을 출시하기까지 걸리는 시간은 거의 0에 가까웠습니다. 지난 2년간 완성했던 프로젝트보다 3개월 만에 더 많은 프로젝트를 완료하기도 했습니다. 하지만 용기를 내어 출시했던 결과물들을 되돌아보니, 냉혹한 현실을 인정해야 했습니다. 절반은 평범했던 것입니다. 기술적으로는 완벽하고 기능적으로도 완성되었지만, 전혀 특별할 게 없었습니다. 다른 제품들과 다를 바 없어 보였던 이유는 똑같은 방식으로 만들어졌기 때문입니다. 똑같은 프롬프트, 똑같은 기본 설정, 그리고 '좋은 것'에 대한 피상적인 이해. 저는 AI 시대의 가장 흔한 함정에 빠졌던 것입니다. 양을 질로, 빠른 출시를 생산성으로, 더 많이 하는 것을 더 잘하는 것으로 착각했던 것이죠. 이러한 깨달음은 저에게 다시 한번 생각해 볼 기회를 주었습니다. AI 덕분에 누구나 빠르게 제품을 생산할 수 있는 시대에, 진정한 경쟁 우위는 무엇일까?

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AI 관련 문제점의 확산과 신뢰의 위기

" AI 슬롭(AI slop )"이 2025년 올해의 단어로 선정되었습니다. 이 용어의 언급 횟수는 46만 1천 건에서 240만 건으로 9배나 급증했습니다. 하지만 숫자만으로는 소비자의 진정한 경험을 온전히 담아낼 수 없습니다. 여러분도 분명 이런 콘텐츠를 본 적이 있을 겁니다. 어중간한 마케팅 팁으로 대충 만든 듯한 링크드인 게시물, 똑같은 그라데이션 배경과 "Inter" 폰트, "업무 흐름을 혁신하세요" 같은 제목을 사용하는 랜딩 페이지, 주제의 모든 측면을 다루지만 실질적인 내용은 없는 블로그 게시물 말입니다. 기술적으로 이러한 콘텐츠에 문제가 있는 것은 아니지만, 가장 중요한 요소인 '인간적인 감성'이 결여되어 있습니다.

샤넌은 특히 흥미로운 연구 결과를 공유했습니다. 뉴욕대학교와 에모리대학교의 연구에 따르면 AI가 생성한 광고의 클릭률이 사람이 만든 광고보다 19% 더 높았습니다. 일반적인 지표로 보면 AI가 만든 광고가 객관적으로 더 우수했습니다. 그러나 소비자들이 이 광고가 AI가 만든 것임을 알게 되자 구매 의향이 33%나 떨어졌습니다. 이 현상은 생각해 볼 가치가 있습니다. 더 나은 품질의 광고였는데도 사람들은 거부했습니다. 콘텐츠 자체가 나빠서가 아니라, 광고 뒤에 사람이 없다는 느낌을 받았기 때문입니다. 아무도 결정을 내리지 않았고, 아무도 자신의 이름을 걸고 신경 쓰지 않았습니다. 소비자들은 정확히 무엇이 문제인지 짚어내지 못하더라도 이러한 부족함을 감지할 수 있었습니다.

저는 이러한 현상이 다양한 분야로 확산되는 것을 목격했습니다. 통계에 따르면 AI 에이전트 프로젝트의 80~90%가 실제 운영 환경에서 실패하고 있으며, 매일 수천 개의 겉보기에는 동일해 보이는 웹사이트가 출시되고 있습니다. 이 웹사이트들의 콘텐츠는 마치 봇이 다른 봇의 출력 결과를 요약한 것처럼 보입니다. "기능성"을 구현하는 장벽은 그 어느 때보다 낮아졌지만, "탁월함"을 달성하는 장벽은 그 어느 때보다 높아졌습니다. 기능은 이제 무료이지만, 탁월함은 여전히 ​​대가를 요구합니다. 이 대가는 취향, 관심도, 그리고 초기 결과물을 뛰어넘으려는 의지에 따라 결정됩니다. AI가 생성한 콘텐츠에 대한 소비자 신뢰도는 약 50% 감소했는데, 이는 우연이 아니라 이러한 콘텐츠 홍수에 대한 자연스러운 반응입니다.

세 가지 주요 경쟁 우위: AI가 대체할 수 없는 역량.

취향이란 무엇이 좋은지 아는 것입니다. 이는 추상적인 개념이 아니라 모든 결정에 드러나는 판단력입니다. 분배란 좋은 것을 그것을 소중히 여기는 사람들에게 전달하는 것입니다. 정보 과부하 시대에 남들에게 인정받는 것은 매우 드문 능력입니다. 높은 주도성은 아무도 알려주지 않아도 스스로 무엇을 해야 할지 적극적으로 찾아내는 능력입니다. 이는 장애물을 극복할지, 아니면 마주쳤을 때 멈출지를 결정하는 성격적 특성입니다.

왜 AI가 이 세 가지를 대체할 수 없을까요? 판단력은 오직 경험에서만 나오고, 신뢰는 오직 끈기에서만 얻어지며, 내재적 동기는 길이 불분명할 때에도 포기하지 않기 때문입니다. 대부분의 사람들은 AI에 대해 근본적인 오해를 하고 있습니다. AI는 경쟁의 장을 평등하게 만드는 것이 아니라, 오히려 더욱 기울어지게 만들 뿐입니다. AI는 마치 거울과 같아서 사용자가 얼마나 진정으로 이해하고 있는지를 비춰줍니다. 맥락도 없고, 취향도 없고, 자신이 무엇을 만들고 있는지조차 모르는 사람에게 AI를 주면 대규모의 획일적인 결과물만 나올 뿐입니다. 하지만 자신의 분야를 진정으로 이해하고 훈련된 눈으로 결과물을 평가할 수 있는 사람에게 AI를 주면, 그것은 그들이 사용해 본 가장 강력한 도구가 됩니다. 같은 입력값이라도 결과는 완전히 다를 수 있습니다. 변수는 언제나 사람입니다.

첫 번째 해자: 맛

샤넌은 제작 과정에서 깨달음을 얻었던 순간들을 공유했습니다. 빠르게 공개했던 자신의 작품들을 되돌아보니 절반은 평범했다는 것을 깨달았습니다. 그래서 그는 대부분의 사람들이 건너뛰는 일을 했습니다. 바로 멈춰서 배우는 것이었습니다. 그는 진정으로 "좋은" 것이 무엇인지 연구하는 데 수백 시간을 투자했습니다. 다른 제작자들의 사고 과정을 읽고, 꾸준히 독창적인 작품을 만들어내는 크리에이터들을 연구했습니다. 단순히 남들과 다르기 위해서가 아니라, AI가 처음 제시하는 것을 그대로 받아들이는 대신, 진심으로 고민하고 진정한 결정을 내린 사람들을 연구한 것입니다. 그는 웹사이트 디자인, 타이포그래피, 간격, 시각적 계층 구조를 연구하고, 실제로 번역이 잘 되는 웹사이트들을 분석하며 수많은 유사 사이트들이 실패하는 동안 왜 그것들만 성공했는지 이해하려고 노력했습니다. 그는 내러티브, 내러티브의 긴장감, 그리고 사람들이 스크롤을 멈추지 않고 계속 보게 만드는 요소들에 대해 연구했습니다.

이것은 제 경험을 떠올리게 했습니다. AI 기반 마케팅 자료를 만들 때, 처음에는 Gamma, Chronicle , Beautiful.ai 등 구할 수 있는 모든 도구를 사용해 봤습니다. 결과물은 모두 "괜찮다"는 느낌이었습니다. 기술적으로는 완성도가 높고 시각적으로도 깔끔했지만, 전혀 기억에 남지 않았습니다. 그래서 도구에 의존하는 것을 그만두고 직접 만들기로 했습니다. 며칠 동안 자료를 꼼꼼히 분석했습니다. 단순히 읽는 데 그치지 않고 깊이 생각했습니다. 이 데이터는 어떤 이야기를 들려주는가? 사람들은 왜 이 수치에 관심을 갖는가? 처음부터 끝까지 모든 콘텐츠를 연결하는 핵심적인 이야기는 무엇인가? 프레젠테이션 디자인의 진정한 원칙, 정보 디자이너가 데이터 밀도를 다루는 방법, 최고의 컨퍼런스 프레젠테이션이 긴장과 해소를 만들어내는 방식, 시각적 계층 구조가 시선을 페이지 전체로 자연스럽게 이끄는 방법 등을 연구했습니다. 마침내 작업을 명확하게 분담했습니다. Claude Opus 4.6은 스토리라인과 카피를 작성하고, Gemini는 시각 자료를 생성했습니다. 저는 두 프로그램 모두에게 구체적인 참고 자료, 제약 조건, 그리고 각 섹션이 어떤 느낌을 주어야 하는지에 대한 예시를 제공하며 방향을 제시했습니다.

인공지능은 왜 항상 일반화에 치우칠까요? 레온 린은 이에 대한 탁월한 설명을 제시합니다. 그는 대규모 언어 모델(LLM)의 근본적인 작동 방식, 즉 확률적 기계라는 점을 깨닫고 클로드 코드(Claude Code)를 위한 "취향 감지 스킬"을 개발했습니다. 엄격한 규칙이 없으면 AI는 훈련 데이터에서 가장 흔한 패턴을 통계적으로 따르는 경향이 있습니다. 이것이 바로 AI가 생성한 웹사이트가 모두 비슷하게 보이는 이유입니다. 인터(Inter) 폰트, 보라색 그라데이션, 그리드의 둥근 모서리 등이 대표적입니다. AI가 더 나은 결과를 낼 수 없어서가 아니라, 가장 가능성이 높은 결과물이 지금까지 본 모든 것의 평균이기 때문입니다. 레온의 해결책은 400개의 토큰에 대한 명확한 디자인 규칙을 만드는 것입니다. 특정 폰트(인터와 로보토 대신 프레스 스타트 2P, VT323) 사용, 기본 청자색 대신 특정 색상(네온 핑크, 일렉트릭 블루, 애시드 그린) 사용, 동작, 공간 구성, 배경에 대한 규칙, 그리고 AI가 기본 설정으로 되돌아가지 않도록 하는 "피해야 할 것" 목록을 추가하는 것입니다.

이 "피해야 할 것들" 목록이야말로 진정한 통찰력입니다. 취향이란 단순히 원하는 것을 아는 것뿐만 아니라 무엇을 거부해야 하는지도 아는 것입니다. 기본 설정에 대한 자신만의 의견을 갖고, 필요에 따라 그것을 뒤집을 용기가 있는 것입니다. 대부분의 사람들은 "더 나은 것"이 무엇인지에 대한 명확한 감각이 없기 때문에 결과물을 있는 그대로 받아들입니다. 그래서 끊임없이 발전해 나가야 한다는 것을 모르는 것입니다. 취향을 얻는 데 지름길이 없는 이유도 바로 여기에 있습니다. 튜토리얼을 통해서 얻을 수 있는 것이 아닙니다. 수많은 사례를 관찰하고, 무엇이 효과적이고 무엇이 효과적이지 않은지에 대한 자신만의 모델을 천천히 구축해 나가는 과정을 통해 얻어지는 것입니다. 어떤 폰트 조합이 세련되게 느껴지고 어떤 폰트 조합은 평범하게 느껴지는지, 그 이유를 완벽하게 설명할 수 없을지라도 구별할 수 있을 때까지 타이포그래피를 연구해야 합니다. 좋은 글을 충분히 읽고, 문장이 무게감을 지니고 있는지, 아니면 단순히 공간을 채우고 있는지를 느낄 수 있을 때까지 연습해야 합니다.

저는 미적 감각을 기르는 데에는 시간과 대량 의도적인 연습이 필요하다는 것을 깊이 이해하게 되었습니다. 섀넌은 새로운 80/20 법칙을 언급했는데, 80%는 AI, 나머지 20%는 당신의 취향이라는 것입니다. AI가 가장 잘하는 일, 즉 조사, 초안 작성, 기본 코드 작성, 구조화, 형식 지정, 속도 향상은 AI에게 맡기세요. 이것이 80%입니다. AI에 저항하거나 속도를 늦추거나 기계가 몇 초 만에 처리할 수 있는 일을 수동으로 하지 마세요. 그것은 가장 귀중한 자원인 주의력과 판단력을 낭비하는 것입니다. 하지만 나머지 20%는 당신의 몫입니다. 무엇을 남기고 무엇을 삭제할지 결정하는 부분입니다. AI가 안전한 옵션을 제공하더라도 스크롤을 멈추지 않고 처음부터 다시 작성합니다. 기본 구성 요소를 정말 적절한 것으로 교체합니다. 결과물을 검토하고, 특정 분야에서 무엇이 좋은지에 대해 배운 모든 지식을 적용합니다.

대부분의 사람들은 이 비율을 거꾸로 하고 있습니다. 그들은 AI를 최적화하고 조정하는 데 에너지의 80%를 쏟아붓습니다. 처음부터 완벽한 결과물을 얻으려고 애쓰고, 단어만 조금씩 바꿔가며 같은 프롬프트를 열다섯 번씩 실행하고, 원하는 결과를 정확히 만들어내는 마법의 단어 조합을 찾아 헤맵니다. 그러고는 결과물을 선별하고 평가하는 데는 거의 시간을 투자하지 않습니다. 방정식의 잘못된 쪽에 최적화를 하고 있는 것입니다. 품질이 없는 생산성은 그저 움직임에 불과합니다. 인터넷은 능숙하지만 평범한 것들로 넘쳐납니다. 모든 것이 작동은 하지만, 모두가 같은 자리에 멈춰 있기 때문에 눈에 띄는 것은 없습니다.

두 번째 해자: 유통.

세상에서 가장 훌륭한 제품, 최고의 콘텐츠, 최고의 디자인을 가지고 있다 하더라도 아무도 보지 못한다면 아무 의미가 없습니다. 이는 대부분의 건설업자, 특히 기술에 정통한 건설업자들이 심각하게 과소평가하는 장벽입니다. AI는 건설업의 진입 장벽을 낮췄지만, 신뢰라는 장벽은 건드리지 못했습니다. 건설은 상품화되고 있습니다. 누구나 제품을 출시하고, 콘텐츠를 만들고, 마케팅 캠페인을 진행할 수 있습니다. 무언가를 만드는 데 드는 장벽은 거의 제로에 가까워지고 있습니다. 하지만 신뢰라는 장벽은 어떨까요? AI가 생성한 콘텐츠가 쏟아져 나오면서 사람들의 회의적인 시각이 더욱 커졌기 때문에, 신뢰는 여전히 높거나 어쩌면 더 높아졌을지도 모릅니다. 모든 것이 AI로 생성될 수 있는 세상에서, 그 결과물을 만들어내는 사람에 대한 신뢰는 더욱 귀중한 자산이 됩니다.

샤니는 중요한 차이점을 지적합니다. "분위기를 담아 게시하는 것"과 "누군가가 실제로 사용하고 비용을 지불하는 것" 사이의 간극은 거의 전적으로 유통 방식에 달려 있다는 것입니다. 그리고 유통의 핵심은 바로 엄청난 신뢰입니다. 물론 한 시간에 50개의 게시물을 생성할 수도 있고, 커뮤니케이션을 자동화하고, 여러 플랫폼에서 콘텐츠를 재사용하고, 모든 것을 한 달 전에 예약할 수도 있습니다. 어떤 사람은 수백 개의 계정에 걸쳐 매일 1,000개 이상의 AI 생성 게시물을 올리고 있지만, 참여율은 거의 0에 가깝습니다. 질이 없는 양은 그저 엄청난 소음일 뿐이기 때문에, 사람들은 무엇이 대량 생산된 것이고 무엇이 자신을 위해 만들어진 것인지 금방 알아챕니다.

좋은 콘텐츠와 나쁜 콘텐츠의 차이는 내용 자체에 있는 경우가 드뭅니다. 오히려 독자가 글쓴이를 신뢰하는지 여부에 달려 있습니다. 신뢰는 일관성, 알아들을 수 있는 어조, 그리고 수년간 꾸준히 자신의 분야를 탐구하며 쌓아온 전문성에서 비롯됩니다 . 단순히 몇 가지 프롬프트만으로는 신뢰를 만들어낼 수 없습니다. 신뢰는 완전히 다른 시간 개념으로 작동합니다. AI는 콘텐츠 제작 시간을 며칠에서 몇 분으로 단축할 수 있지만, 신뢰를 쌓는 데는 여전히 수개월 또는 수년이 걸립니다. 지름길도, 편법도 없습니다. 분위기만으로 신뢰를 만들어낼 수는 없습니다.

대부분의 사람들이 간과하는 중요한 차이점이 있다고 생각합니다. 수동적인 청중은 상품이고, 팔로워 수는 허영심을 자극하는 지표일 뿐입니다. 능동적인 커뮤니티가 바로 방어벽입니다. 댓글에 응답하고, 요청하지 않아도 콘텐츠를 공유하며, 특정 주제에 대한 생각을 공유하기 위해 매일 찾아오는 사람들이 바로 그런 커뮤니티입니다. 콘텐츠 캘린더나 일정 관리 도구로는 이런 커뮤니티를 만들 수 없습니다. 진정으로 유용한 정보를 제공하고, 모호한 말 대신 구체적인 내용을 전달하고, 아는 것과 모르는 것에 대해 솔직하게 이야기하고, 사람들이 관심을 가질 만큼 오랫동안 꾸준히 활동함으로써 얻는 것입니다. AI 시대의 진정한 콘텐츠 배포 이점은 AI를 활용하여 콘텐츠 포맷, 재사용, 일정 관리, 분석 등의 물류 작업을 처리하는 데 있습니다. 모든 에너지는 공유할 가치가 있는 콘텐츠를 더욱 훌륭하게 만드는 데 집중하세요.

취향이 확산의 원동력입니다. 당신의 작품이 진정으로 훌륭하다면, 사람들은 스스로 공유하기 시작할 것입니다. 그들이 공유하는 이유는 당신이 강요해서가 아니라, 그 작품이 그들에게 생각할 거리를 주기 때문입니다. 하지만 작품이 평범하다면, 아무리 자주 게시해도 소용없습니다. 그저 더 많은 사람들에게 더 빨리, 더 많은 평범한 작품을 보여주는 것일 뿐입니다.

세 번째 해자: 높은 주도성(높은 주도성)

대부분의 사람들이 과소평가하는 이 장벽은 세 가지 요소 중 가장 중요할지도 모릅니다. 취향은 후천적으로 형성될 수 있고, 유통망도 구축할 수 있지만, 높은 주도성은 다른 모든 것을 이끌어 나가거나 혹은 가로막는 성격적 특성입니다. 높은 주도성이란 누군가의 도움 없이도 스스로 문제를 해결하려는 의지입니다. 장애물에 부딪혔을 때 포기하는 대신 해결책을 찾아내는 것입니다. 호기심 때문에 아무도 알려주지 않은 도구들을 조합해 보는 것입니다. 무언가가 제대로 작동하지 않을 때는 도움을 요청하기 전에 관련 문서를 찾아보고 네 가지 다른 방법을 시도해 보는 것입니다.

리플릿(Replit)의 CEO는 "개발 경험은 필요 없습니다. 필요한 건 끈기와 빠른 학습 능력입니다."라고 말했습니다. 코인베이스(Coinbase)의 CEO도 비슷한 말을 했습니다. 최고의 직원들은 서류상으로는 자격이 부족해 보일 수 있지만, 매우 적극적이고 모든 결과를 일일이 관리받지 않고도 스스로 일을 해내는 사람들입니다. 현재 성공하는 사람들은 가장 높은 자격이나 기술적인 숙련도를 가진 사람들이 아니라, 허락을 구하지 않고 행동하는 사람들입니다. 개발자가 아니더라도 크롬 확장 프로그램, SaaS 제품, 모바일 앱 등을 주말 만에 출시할 수 있는 이유는 완벽한 방법이나 완벽한 타이밍을 기다리는 대신, 호기심을 갖고 도구를 열어 직접 실험해 보기 때문입니다.

AI는 균형을 잡아주는 도구가 아니라, 오히려 시너지 효과를 내는 도구입니다. 아마도 지금 AI에 대해 가장 오해되는 부분일 것입니다. 사람들은 AI가 접근성을 민주화하고 공정한 경쟁의 장을 만든다고 말합니다. 기술적으로는 맞는 말이지만, 실제로는 오해의 소지가 있습니다. 시너지 효과를 내는 도구는 그 효과를 증폭시킵니다. 호기심에 AI가 더해지면 10배의 시너지 효과가 발생합니다. 더 빠르게 움직이고, 더 빨리 배우고, 더 빨리 구축하고, 더 신속하게 방향을 수정할 수 있습니다. 반대로 수동적인 자세에 AI가 더해지면 아무런 효과도 없습니다. 0에 10을 곱해도 여전히 0인 것과 마찬가지입니다.

실제로 높은 주도성은 이런 모습으로 나타납니다. "이걸 어떻게 해야 하지?"라고 묻는 대신, "이렇게 해보면 어떨까?"라고 묻고 실제로 시도하는 것입니다. 질문을 올리기 전, 답을 찾기 전에 먼저 무언가를 시도해 보는 것입니다. 실패하더라도 실패에서 배우고, 새로운 정보를 바탕으로 다시 시도하는 것입니다. 불확실성에 굴복하지 않고 적극적으로 맞서는 이러한 자세가 바로 무언가를 실제로 만들어내는 사람들과 무언가를 만드는 것에 대한 콘텐츠만 소비하는 사람들을 구분 짓는 요소입니다.

클로드를 이용해 코드를 작성하는 사람들뿐만 아니라, X, 레딧, 커뮤니티, 소스 코드 등을 탐색하며 최고의 개발자들이 실제로 무엇을 하는지 연구하는 사람들에게서 이러한 경향을 볼 수 있습니다. 그들은 특정 제품이 AI의 기본 설정보다 더 나은 느낌을 주는 이유를 역분석합니다. 단순히 제안을 복사 붙여넣기하는 대신, 근본적인 프레임 학습합니다. 또한, 클로드에게 자신의 작업에 대한 비평을 요청하여, AI를 활용해 자신의 가정을 확인하는 데 그치지 않고 검증합니다. 매우 적극적인 사람들은 인내심을 전략적 자산으로 여깁니다. 모두가 쓸모 있는 첫 번째 제품을 출시하기 위해 경쟁하는 상황에서, 더 깊이 파고들려는 사람들에게는 기회가 생깁니다. 시장이 속도와 피상성으로 가득 차 있을 때, 느림과 깊이는 경쟁 우위가 됩니다.

현재 AI에 대한 가장 큰 오해는 AI가 지름길이라는 것입니다. AI는 속도를 높여주는 도구일 뿐이며, 판단력이 부족한 상태에서 속도를 높이면 결국 잘못된 곳으로 더 빨리 가게 될 뿐입니다. AI는 잘못된 것을 만드는 것을 막아주지 못합니다. 오히려 잘못된 것을 기록적인 속도로 만들게 할 뿐입니다. 세 가지 진입 장벽 중, 높은 주도성은 아마도 가장 흉내 내기 어려운 요소일 것입니다. AI는 코딩, 디자인, 카피라이팅, 연구 등 대부분의 실행 단계를 모방할 수 있습니다. 하지만 모든 것이 불확실하고 다음에 무엇을 해야 할지 아무도 알려주지 않을 때 스스로 해결책을 찾아내는 추진력은 AI가 흉내 낼 수 없습니다. 이러한 추진력은 오직 당신에게서 나와야 하며, 솔직히 말해서 이것이 나머지 두 가지 장벽을 가능하게 하는 토대입니다.

기회가 사라지고 있습니다.

현재 대부분의 AI 사용자들은 게으르게 접근합니다. 비난하려는 의도가 아니라, 그저 관찰 가능한 사실일 뿐입니다. 기본 동작은 입력값을 받아들이고 게시하는 것뿐입니다. 편집이나 판단, 또는 감각을 발휘하는 경우는 거의 없습니다. 그 결과는 그대로 나타납니다. 훌륭하지만 기억에 남지 않고, 서로 구별하기 어려운 결과물들이 점점 늘어나고 있는 것입니다.

이런 상황이 영원히 지속되지는 않을 겁니다. AI가 발전하고, 도구가 더욱 직관적으로 변하고, 더 많은 사람들이 기술적 원리를 이해하게 되면, AI를 무분별하게 사용하는 것과 의도적으로 사용하는 것 사이의 격차는 줄어들 것입니다. 지금 당장 이 세 가지 장벽만 갖춰도 같은 도구를 사용하는 사람들 중 95%보다 앞서 나갈 수 있습니다. 이 기회는 언젠가는 사라지겠지만, 지금은 열려 있습니다.

저는 한 가지 현상을 목격했습니다. 바로 AI가 쏟아내는 엉터리 정보에 사람들이 압도당하고 있다는 것입니다. 스크롤을 내릴 때마다 획일적인 결과물들이 쏟아져 나오고, 모두 비슷하게 보이고, 들리고, 느껴집니다. 반면, 안목을 키우고, 무엇이 가치 있는 것인지 알고, 시간을 들여 신뢰를 쌓아 진정한 영향력과 유통망을 구축하며, 남들이 기본값에 안주할 때에도 끊임없이 새로운 것을 찾아내는 사람들은 단번에 눈에 띕니다. 그들이 더 빠르거나, 더 나은 도구를 가지고 있거나, 아무도 모르는 비밀을 발견해서가 아니라, 거의 아무도 하려 하지 않는 일을 하고 있기 때문입니다. 바로 AI가 작업을 마친 후의 과정에 관심을 기울이는 것입니다.

섀넌은 12개월이라는 프레임 제시했습니다. 저는 그의 말이 맞다고 생각합니다. 12개월 후에는 이러한 기술을 접하는 것이 더 이상 드문 일이 아니라 당연한 일이 될 것입니다. 모두가 시도해 볼 것이기 때문에 유통망을 구축하는 것이 더 어려워질 것입니다. 지금 시작하는 사람들은 선발 주자로서 복리 효과를 누리게 됩니다. 이것은 인위적인 희소성이나 긴급성을 조성하려는 것이 아니라, 기술 채택 곡선의 현실입니다. 초기 도입자들은 인프라를 구축하고, 전문성을 축적하며, 신뢰를 얻습니다. 후발 주자들은 훨씬 더 경쟁이 치열한 시장에서 경쟁해야 합니다.

제 조언은 간단합니다. 세 가지 해자를 모두 구축하세요. 안목은 무엇을 만들 가치가 있는지 알고, 유통은 그것을 세상에 알리며, 주도성은 모든 것이 불확실할 때에도 멈추지 않고 계속 나아갑니다. 이것이 바로 사람들이 진정으로 기억하는 무언가를 만드는 방법입니다. 다른 사람들은 더 빨리 무언가를 만들어 놓고는 왜 아무도 신경 쓰지 않는지 의아해할 겁니다. 도구는 그저 도구일 뿐입니다. 정말 중요한 것은 그 도구를 어떻게 활용하는지, 그리고 그 과정에 얼마나 많은 열정을 쏟는지입니다.