AI와 함께 다시 발견하는 [4편]

AI를 사용하면서 가장 크게 달라진 것 중 하나는 무엇인가를 알아보는 시간이 상당히 짧아졌다는 것이다.

예전에는 궁금한 것이 있으면 자료를 찾아보고, 사람에게 물어보고, 여러 가지를 비교하면서 시간을 들여야 했다.

지금은 다르다.

궁금한 것을 AI에게 물어보면 상당히 많은 정보가 빠르게 나온다.

사업 아이디어를 물어볼 수도 있고, 새로운 제품을 검토할 수도 있고, 업무를 어떻게 개선할 수 있는지도 물어볼 수 있다.

처음에는 이런 변화가 그저 편리하다고만 생각했다.

그런데 AI를 계속 사용하다 보니 오히려 새로운 고민이 생겼다.

답을 얻는 것이 쉬워질수록 무엇을 선택할 것인가는 더 어려워질 수 있겠다는 생각이다.

답이 많다고 좋은 결정이 되는 것은 아니다

사업을 하다 보면 선택해야 하는 순간이 많다.

새로운 장비를 취급할 것인지,

새로운 서비스를 만들 것인지,

기존 사업에 투자할 것인지,

직원을 더 채용할 것인지,

새로운 시장에 들어갈 것인지.

예전에는 정보가 부족해서 결정하기 어려웠다면 이제는 오히려 정보가 너무 많아서 결정하기 어려운 상황이 생길 수 있다.

AI에게 물어보면 여러 가지 방법을 제시한다.

좋은 방법도 있고 현실적으로 어려운 방법도 있다.

당장은 좋아 보이지만 실제 현장에서는 맞지 않는 방법도 있을 수 있다.

결국 AI가 많은 답을 만들어준다고 해서 그중 하나를 자동으로 선택할 수 있는 것은 아니다.

결정에는 회사의 상황과 현장의 경험, 그리고 책임이 따라오기 때문이다.

사업은 책상 위에서만 이루어지지 않는다

내가 오랫동안 사업을 하면서 배운 것 중 하나는 현장에는 항상 변수가 있다는 것이다.

컴퓨터 한 대를 렌탈하는 일도 단순히 장비 하나를 전달하는 것으로 끝나지 않는다.

고객의 사용환경이 다르고, 설치 장소가 다르고, 직원이 장비를 사용하는 방식도 다르다.

대형TV나 행사장비를 렌탈할 때는 더욱 그렇다.

행사 일정이 변경될 수도 있고,

설치 장소의 상황이 달라질 수도 있고,

장비를 운반하는 과정에서 예상하지 못한 일이 발생할 수도 있다.

사이니지 역시 장비만 설치한다고 끝나는 것이 아니다.

현장에서 실제로 어떻게 사용되는지를 봐야 한다.

이런 경험은 책이나 자료만으로 얻기 어렵다.

그래서 AI가 아무리 좋은 답을 만들어주더라도 그 답이 우리 현장에서 실제로 작동하는지는 결국 사람이 확인해야 한다.

그래서 나는 AI의 답을 그대로 믿지 않는다

AI를 사용하면서 오히려 이런 습관이 생겼다.

좋은 답이 나오면 바로 실행하기보다 한 번 더 생각한다.

‘우리 회사에서도 정말 가능한가?’

‘직원들이 실제로 사용할 수 있는가?’

‘고객 입장에서는 정말 필요한가?’

‘비용을 들일 만큼 효과가 있는가?’

‘실제로 시작한다면 어디에서 문제가 생길까?’

이런 질문을 다시 해본다.

AI가 틀렸다는 의미가 아니다.

AI가 제시한 답을 우리 현실에 맞게 다시 판단하는 과정이 필요하다는 것이다.

그 과정을 거치고 나면 처음에는 좋아 보였던 아이디어를 포기하기도 한다.

반대로 처음에는 별것 아니라고 생각했던 아이디어를 실제 사업으로 발전시키기도 한다.

결국 중요한 것은 AI가 무엇을 말했느냐가 아니라 그 답을 어떻게 판단했느냐에 있다.

작은 변화가 큰 변화를 만들기도 한다

사업을 하다 보면 새로운 시스템이나 프로그램을 도입할 때도 신중하게 된다.

좋은 프로그램이라고 해서 무조건 우리 회사에 필요한 것은 아니다.

오히려 회사의 업무 방식과 맞지 않으면 새로운 일이 하나 더 생길 수도 있다.

그래서 나는 요즘 무언가를 바꿀 때 처음부터 크게 바꾸려고 하지 않는다.

작게 적용해본다.

직원들이 실제로 사용하는지 살펴보고,

업무 시간이 줄어드는지 확인하고,

실수가 줄어드는지 보고,

고객에게 도움이 되는지도 살펴본다.

효과가 확인되면 그다음 단계로 확대한다.

AI를 활용하는 것도 마찬가지라고 생각한다.

거창한 시스템을 만드는 것보다 우리 회사에서 실제로 불편한 한 가지를 찾아 개선하는 것에서 시작할 수 있다.

AI 시대에는 실행보다 ‘선택’이 더 중요해질지도 모른다

예전에는 무엇인가를 만들어내는 것이 쉽지 않았다.

시간이 많이 필요했고, 전문기술도 필요했다.

하지만 AI가 발전하면서 아이디어를 구체화하고 결과물을 만드는 과정은 점점 쉬워지고 있다.

그렇다면 앞으로는 무엇이 중요할까.

나는 무엇을 만들 것인지 선택하는 능력이 더 중요해질 수 있다고 생각한다.

만들 수 있는 것이 많아졌다고 해서 모든 것을 만들 필요는 없다.

할 수 있다고 해서 모두 해야 하는 것도 아니다.

회사의 방향과 맞는지,

고객에게 필요한지,

직원들에게 도움이 되는지,

실제로 수익으로 연결될 수 있는지를 판단해야 한다.

결국 AI가 발전할수록 사람에게 필요한 것은 단순한 실행 능력만이 아니라 선택하는 능력인지도 모른다.

내가 하고 싶은 일과 회사가 필요한 일은 다를 수 있다

이 부분은 사업을 오래 하면서 더욱 많이 생각하게 된다.

내가 재미있다고 생각하는 일과 고객이 원하는 일이 항상 같은 것은 아니다.

내가 좋은 제품이라고 생각하는 것과 시장에서 잘 팔리는 제품도 다를 수 있다.

새로운 기술이 아무리 재미있어도 고객이 필요로 하지 않는다면 사업이 되기 어렵다.

그래서 새로운 것을 시작할 때는 항상 고객을 먼저 생각하게 된다.

‘우리가 이것을 만들면 고객에게 어떤 도움이 될까?’

‘고객이 실제로 돈을 내고 사용할까?’

‘지금보다 무엇이 좋아지는가?’

이 질문에 답이 있어야 다음 단계로 넘어갈 수 있다.

AI는 그 과정에서 여러 가지 가능성을 보여줄 수 있다.

하지만 그 가능성을 사업으로 만들 것인지는 결국 사람이 결정한다.

빠르게 움직이는 것과 서두르는 것은 다르다

AI 시대가 되면서 모든 것이 빨라지고 있다.

정보를 얻는 것도 빨라졌고,

자료를 만드는 것도 빨라졌고,

아이디어를 구체화하는 것도 빨라졌다.

하지만 나는 최근 들어 한 가지를 구분해야 한다고 생각한다.

빠르게 움직이는 것과 서두르는 것은 다르다.

좋은 기회는 빠르게 잡아야 하지만,

중요한 결정까지 빨리 내려야 한다는 뜻은 아니다.

오히려 정보가 많아진 만큼 충분히 비교하고 생각할 필요도 있다.

AI를 활용해 여러 가능성을 빠르게 확인하고,

그중에서 우리에게 맞는 것을 천천히 선택하는 것.

나는 이것이 앞으로 AI를 제대로 활용하는 방법 중 하나라고 생각한다.

결국 마지막 결정은 사람의 몫이다

AI가 앞으로 얼마나 더 발전할지는 정확히 알 수 없다.

지금보다 훨씬 많은 일을 할 수도 있고, 우리가 지금 상상하지 못하는 기능도 등장할 것이다.

그렇다고 해서 사람이 필요 없어지는 것은 아니라고 생각한다.

오히려 선택해야 할 일이 더 많아질 수도 있다.

무엇을 받아들일 것인지,

무엇을 버릴 것인지,

어디에 투자할 것인지,

어떤 방향으로 회사를 이끌 것인지.

AI는 수많은 가능성을 보여줄 수 있다.

하지만 그중 하나를 선택하고 그 결과에 책임지는 것은 결국 사람이다.

AI를 만나고 나는 더 빨리 생각하게 되었지만, 더 천천히 결정하려고 한다

돌이켜보면 AI를 사용하면서 내 생각의 속도는 분명 빨라졌다.

궁금한 것을 바로 확인할 수 있고,

아이디어를 구체적으로 살펴볼 수 있으며,

여러 가지 가능성을 비교할 수 있게 됐다.

그런데 아이러니하게도 중요한 결정 앞에서는 오히려 더 천천히 생각하게 됐다.

AI가 많은 답을 보여주기 때문이다.

하나의 답만 있을 때는 선택하기 쉽다.

하지만 여러 가지 가능성이 보이면 각각의 장단점을 따져봐야 한다.

결국 AI는 나에게 결정을 대신해주는 도구가 아니라 더 많은 가능성을 보여주는 도구가 되어가고 있다.

그리고 그 가능성 가운데 어떤 길을 선택할지는 여전히 나의 몫이다.

아마 이것이 AI와 함께 살아가는 앞으로의 시대에 내가 계속 배워야 할 부분인지도 모르겠다.

빠르게 알아보고, 깊이 생각하고, 신중하게 선택하는 것.

AI와 함께 다시 발견하는 나의 네 번째 이야기는 바로 그 이야기다.