AI와 함께 다시 발견하는 나 [3편]

AI 시대에도 배움과 경험이 중요한 이유

AI가 우리의 일상 속으로 빠르게 들어오고 있다.

이제는 누구나 원하면 AI에게 질문하고, 프롬프트를 통해 자신이 원하는 결과를 만들어갈 수 있는 시대가 되었다.

글을 쓰고 싶으면 글을 써달라고 하면 되고, 사업 아이디어가 필요하면 사업 아이디어를 물어볼 수 있다.

이미지를 만들 수도 있고, 프로그램을 만들 수도 있다.

예전에는 전문가에게 의뢰해야 했던 많은 일들을 이제는 AI와 대화하면서 직접 시도해볼 수 있다.

그런데 재미있는 것은 모든 사람이 AI를 사용한다고 해서 똑같은 결과가 나오는 것은 아니라는 점이다.

같은 AI를 사용하고, 비슷한 질문을 하더라도 결과에는 상당한 차이가 생긴다.

왜 그럴까?

나는 그 이유가 질문하는 사람에게 있다고 생각한다.

AI는 질문한 만큼 답한다

AI를 처음 사용하는 사람은 대개 간단한 질문을 한다.

“사무기기 렌탈 사업을 어떻게 하면 좋을까?”

그러면 AI는 일반적인 시장 정보와 아이디어를 알려준다.

그런데 사무기기 렌탈사업을 오랫동안 해온 사람이라면 질문 자체가 달라진다.

“기업 고객에게 컴퓨터와 복합기를 장기렌탈하고 있는데, 계약 종료 시점의 회수·재렌탈·장비 교체 데이터를 활용해 다음 계약 가능성을 예측하고, 영업 담당자가 사전에 대응할 수 있는 관리 프로세스를 만들어줘.”

질문이 달라진다.

그러면 답도 달라진다.

한 단계 더 들어가 우리 회사의 실제 업무 방식과 고객 특성, 장비 종류, 계약기간, 회수 방식, 직원들의 업무 흐름까지 설명한다면 결과는 더욱 구체적으로 변한다.

결국 AI의 성능만 중요한 것이 아니라 AI에게 무엇을 어떻게 질문 하느냐가 중요하다.

그리고 좋은 질문은 어느 날 갑자기 만들어지는 것이 아니다.

그 질문을 만들어내는 사람에게 지식과 경험이 있기 때문에 가능한 것이다.

“AI가 있는데 이제 공부할 필요가 있을까?”

요즘 AI에 대한 이야기를 하다 보면 이런 질문을 듣게 된다.

“이제 AI가 다 알려주는데 굳이 공부할 필요가 있을까?”

또 어떤 사람은 이렇게 말한다.

“사람보다 훨씬 똑똑한 AI가 있는데 지금까지 배워온 것이 무슨 소용인가?”

나는 이 생각에는 동의하기 어렵다.

오히려 AI 시대가 될수록 배움과 경험의 가치는 더욱 중요해질 수 있다고 생각한다.

AI가 아무리 많은 지식을 가지고 있다고 해도 내가 무엇을 원하는지 정확하게 설명하지 못하면 내가 원하는 결과를 얻기 어렵다.

무엇이 문제인지 모르면 문제를 제대로 질문하기 어렵고,

어떤 결과가 좋은 결과인지 모르면 AI가 만들어준 결과를 제대로 판단하기도 어렵다.

결국 AI가 만들어낸 결과를 이해하고, 검증하고, 선택하고, 실제 상황에 적용하는 능력은 사람에게 필요하다.

아는 사람은 질문부터 다르다

컴퓨터를 잘 아는 사람과 컴퓨터를 처음 접하는 사람이 같은 AI를 사용한다고 생각해보자.

컴퓨터에 대한 지식이 많은 사람은 단순히 “컴퓨터를 잘 쓰는 방법을 알려줘”라고 묻지 않는다.

자신이 어떤 환경에서 어떤 프로그램을 사용하고 있으며, 어떤 문제가 발생했고, 어떤 조건을 만족해야 하는지 구체적으로 이야기한다.

프로그래밍을 경험한 사람도 마찬가지다.

단순히 “프로그램을 만들어줘”라고 하지 않는다.

사용 환경과 데이터 구조, 필요한 기능, 오류가 발생하는 조건, 기존 시스템과의 연결 방법까지 구체적으로 설명한다.

그러면 AI도 훨씬 구체적인 답을 만들어낼 수 있다.

아는 만큼 질문이 달라지고, 질문이 달라지면 결과도 달라진다.

이것이 내가 AI를 사용하면서 느낀 중요한 사실이다.

경험은 AI 시대에도 사라지지 않는다

우리가 살아오면서 배운 것들은 단순한 지식의 저장이 아니다.

학교에서 배운 것,

직장에서 익힌 것,

사업을 하면서 경험한 것,

실패하면서 알게 된 것,

고객을 만나면서 배운 것,

현장에서 직접 부딪히며 얻은 것.

이 모든 것이 AI에게 질문할 때 배경이 된다.

같은 상황을 보더라도 경험이 많은 사람은 다른 것을 발견한다.

그리고 다른 것을 발견하기 때문에 다른 질문을 한다.

결국 사람마다 살아온 경험이 다르기 때문에 AI를 사용하는 방식도 달라질 수밖에 없다.

AI가 많은 사람에게 동일하게 열려 있는 도구라 하더라도 그 도구를 사용하는 사람의 지식과 경험에 따라 결과의 깊이가 달라지는 이유다.

내가 직접 사업에 적용해보면 더 분명해진다

내가 하고 있는 사업을 생각해보면 이 차이를 더욱 쉽게 알 수 있다.

우리는 컴퓨터와 사무기기 렌탈을 비롯해 대형TV렌탈, 사이니지렌탈, 행사장비렌탈, 박람회 장비대여 등을 하고 있다.

기업뿐만 아니라 공공기관, 관공서 등을 대상으로 장기렌탈을 진행하면서 장비 설치와 회수, 유지관리까지 다양한 업무를 경험하고 있다.

이런 경험이 없는 사람이 AI에게 우리 사업에 대한 질문을 한다면 일반적인 렌탈사업에 대한 답을 얻을 가능성이 높다.

하지만 우리가 실제 업무에서 겪고 있는 문제를 알고 있다면 질문은 완전히 달라진다.

예를 들어 장비의 출고부터 설치, 사용기간, 회수, 점검, 재입고까지의 과정을 알고 있다면 이런 질문을 할 수 있다.

“장비별 출고 일정과 설치 일정, 회수 예정일, 점검 상태, 재출고 가능일을 하나의 화면에서 관리하고, 일정이 겹치거나 회수 지연이 발생하면 담당자에게 알려주는 시스템을 만들 수 있을까?”

여기에서 한 단계 더 나아갈 수도 있다.

장비의 사용기간과 고객의 계약정보, 회수 예정일, 과거 고장 이력 등을 연결하면 단순한 일정관리에서 끝나는 것이 아니라 장비관리와 고객관리까지 연결하는 시스템을 생각해볼 수 있다.

이것은 단순히 AI에게 “렌탈 관리 프로그램을 만들어줘”라고 질문해서 얻을 수 있는 결과와는 상당히 다르다.

사업을 실제로 운영하면서 어디에서 문제가 생기는지 알고 있기 때문에 가능한 질문이다.

전문성이 AI를 만나면 더 강해진다

나는 앞으로 AI 시대에는 전문성이 오히려 더 중요해질 것이라고 생각한다.

예전에는 전문 지식을 많이 가지고 있어야만 할 수 있었던 일이 있었다.

그런데 이제 AI를 통해 부족한 부분을 보완할 수 있게 됐다.

그렇다면 전문가에게 AI는 어떤 의미일까.

자신이 알고 있는 분야의 지식을 AI와 결합하면 훨씬 더 넓은 범위의 일을 시도할 수 있다.

컴퓨터를 잘 아는 사람은 AI를 활용해 더 복잡한 프로그램을 만들어볼 수 있고,

디자이너는 자신의 디자인 감각을 AI와 결합해 더 다양한 결과물을 만들어볼 수 있다.

마케팅을 아는 사람은 AI를 활용해 더 많은 콘텐츠를 만들어볼 수 있고,

사업을 오래 한 사람은 자신의 경험을 바탕으로 새로운 사업 모델을 구체화할 수도 있다.

전문성이 사라지는 것이 아니라, 전문성이 AI라는 도구를 만나 더 넓게 활용되는 것이다.

AI가 모든 것을 대신해준다면 오히려 질문은 더 중요해진다

AI가 발전할수록 사람의 역할이 줄어들 것이라고 생각하는 사람도 있다.

하지만 나는 조금 다르게 생각한다.

AI가 많은 일을 대신할수록 사람에게는 오히려 무엇을 할 것인지 결정하는 역할이 더 중요해질 수 있다.

무엇이 문제인지 찾아야 하고,

어떤 질문을 할 것인지 결정해야 하고,

AI가 내놓은 여러 답 가운데 무엇이 현실적인지 판단해야 한다.

그리고 실제 현장에 적용한 뒤 결과를 다시 확인해야 한다.

AI가 답을 만들어주는 것과 좋은 답을 골라 실제 성과로 만드는 것은 전혀 다른 문제다.

그 차이를 만드는 것이 결국 사람의 경험과 판단이라고 생각한다.

편리함은 모두에게 주어지지만 결과는 모두 같지 않다

AI가 일상에 들어오면서 우리의 삶은 분명 편리해졌다.

누구나 질문할 수 있고,

누구나 새로운 분야를 배울 수 있으며,

누구나 예전보다 쉽게 새로운 일을 시도할 수 있다.

이것은 굉장히 큰 변화다.

하지만 AI가 모두에게 똑같이 제공된다고 해서 결과까지 똑같아지는 것은 아니다.

사용하는 사람의 지식이 다르고,

경험이 다르고,

관심이 다르고,

전문성이 다르기 때문이다.

결국 같은 도구를 가지고도 전혀 다른 결과를 만들어낼 수 있다.

나는 이것이 AI 시대가 가진 또 하나의 재미있는 특징이라고 생각한다.

AI가 사람의 차이를 없애는 것이 아니라, 오히려 사람마다 가진 지식과 경험의 차이를 더욱 다양하게 표현하게 만들 수도 있다는 것이다.

배운 만큼 질문할 수 있고, 질문한 만큼 새로운 길이 열린다

돌이켜보면 우리가 지금까지 배워온 것들은 결코 사라지는 것이 아니다.

오히려 AI 시대에 새로운 형태로 다시 사용되고 있다.

과거에는 내가 알고 있는 지식으로 직접 문제를 해결했다면,

이제는 내가 알고 있는 지식을 바탕으로 AI에게 더 좋은 질문을 던지고, 더 빠르게 해결 방법을 찾아갈 수 있다.

그리고 그 과정에서 또 새로운 것을 배우게 된다.

배우고,

질문하고,

답을 얻고,

실제로 적용하고,

그 결과를 통해 다시 배우는 과정이 반복된다.

이 순환이 빨라지면 개인의 성장 속도도, 기업의 변화 속도도 달라질 수 있다.

AI 시대에도 결국 사람이 중요하다

AI가 아무리 발전해도 사람의 경험이 필요 없어진다고 생각하지 않는다.

오히려 지금까지 살아오면서 배우고 익힌 모든 것이 새로운 가치로 연결될 수 있다고 생각한다.

내가 무엇을 알고 있는가.

무엇을 경험했는가.

무엇을 잘하는가.

그리고 그것을 AI와 어떻게 연결할 것인가.

이것이 앞으로 더욱 중요해질 것이다.

AI는 누구에게나 열려 있다.

하지만 어떤 질문을 던질 것인지는 사람마다 다르다.

그리고 그 질문의 차이가 결과의 차이를 만든다.

그래서 나는 지금까지 배워온 것들이 헛되지 않았다고 생각한다.

오히려 이제부터 그 배움이 AI를 통해 더 크게 활용될 수 있다고 생각한다.

아는 만큼 질문할 수 있고, 질문하는 만큼 답이 보인다.

그리고 그 답을 실제 현실에 적용하는 순간,

AI는 단순한 편리한 도구를 넘어 사람과 기업의 성장 속도를 높이는 새로운 도구가 될 수 있다.