블로그 글 하나를 쓰려고 AI에 주제를 물었더니 10초 만에 목차가 나왔습니다. 예전 같으면 한 시간은 걸렸을 작업이었습니다. 편하긴 했는데, 저는 그 순간 이상하게 불안해졌습니다. '이 목차, 정말 내 독자한테 맞는 걸까?' 싶었거든요. 실리콘밸리에서 20년 넘게 인간 편에 서서 기술의 방향을 잡아온 리서처의 이야기를 접하고 나서야 그 불안의 정체를 정확히 짚을 수 있었습니다. 기술이 빨라질수록, 무엇을 만들지 결정하는 사람의 안목이 더 무거워진다는 것을.
에이전트 AI가 온다는 건 무슨 뜻인가
지금까지 우리가 써온 AI는 질문에 답을 돌려주는 형태였습니다. 챗봇 창에 뭔가를 치면 텍스트가 돌아오는 구조였죠. 그런데 앞으로 5년은 이 판이 완전히 달라집니다.
에이전트 AI(Agentic AI)라는 개념이 핵심입니다. 여기서 에이전트 AI란 단순히 답을 생성하는 것을 넘어, 사람의 일정·통장·파일·메일을 직접 조작하며 목표를 달성하는 자율 행동형 AI를 의미합니다. 쉽게 말해 AI가 비서처럼 '대신 실행'하는 단계로 진입하는 겁니다. 구글 딥마인드의 데미스 하사비스는 AI가 가져올 변화의 속도와 규모가 산업혁명보다 10배는 크고 빠를 것이라고 직접 경고한 바 있습니다(출처: Google DeepMind).
저도 이 흐름을 피부로 느끼고 있습니다. 블로그 초안을 AI로 잡고, 검색 키워드를 AI로 정리하고, 이미지 설명까지 AI한테 맡기다 보니 제가 실제로 하는 일이 점점 '검토와 판단' 쪽으로 좁혀지더군요. 처음엔 생산성이 올랐다고만 생각했는데, 뒤집어 보면 제가 직접 훈련받을 기회도 그만큼 줄어들고 있다는 뜻이었습니다.
AI 개척자들이 스스로 규제를 외치는 이유도 여기 있습니다. AI는 설계해서 만드는 것이 아니라 데이터를 먹이며 길러지는 시스템이라, 뚜껑을 열어도 속을 정확히 알 수 없습니다. 제프리 힌턴 교수가 구글을 떠나며 경종을 울린 것처럼, 이 기술은 이제 회사 한 곳이 책임질 수 있는 수준을 넘었다는 공감대가 빅테크 내부에서도 형성되고 있습니다. 이른바 오펜하이머 모멘트(Oppenheimer Moment), 즉 기술을 만든 당사자가 그 결과물의 위험성을 가장 먼저 체감하는 순간이 지금 AI 업계 전반에 퍼져 있는 셈입니다
- 에이전트 AI: 답변 생성을 넘어 일정·결제·파일을 직접 실행하는 자율형 AI
- 오펜하이머 모멘트: 기술 창조자가 스스로 위험을 경고하는 책임의 임계점
- 데미스 하사비스의 경고: AI 변화 속도는 산업혁명보다 10배 크고 빠름
사다리 붕괴 , 첫 칸이 사라진 세대
신입사원이 처음 회사에 들어가면 하는 일들이 있습니다. 자료 정리, 회의록 작성, 간단한 보고서 초안, 데이터 취합. 지루하고 반복적이지만 그게 실무를 배우는 통로였습니다. 사수 옆에서 어깨 너머로 보고, 실수하고, 혼나면서 판단력이 생기는 구조였죠.
그런데 에이전트 AI가 바로 그 첫 칸을 담당하기 시작했습니다. 커리어 사다리(Career Ladder), 즉 경력 성장의 단계적 구조에서 가장 아랫단이 자동화로 사라져버린 겁니다. 여기서 커리어 사다리란 신입이 기초 업무부터 시작해 점점 복잡한 책임을 맡으며 성장하는 직업적 성장 경로를 말합니다. 이 구조가 무너지면 경험을 쌓을 출발점 자체가 없어집니다.
저는 이 문제를 단순한 취업난으로 보지 않습니다. 블로그 작업만 해봐도 느끼는 게 있습니다. AI가 초안을 대신 써주면 편하지만, 저 스스로 문장을 고민하고 구성을 다듬는 훈련 기회가 줄어든다는 점은 분명히 있습니다. 단기 효율과 장기 역량 사이에서 선택해야 하는 순간이 생각보다 자주 옵니다.
60점짜리를 빠르게 출시하는 전략도 같은 맥락입니다. 오픈AI가 챗GPT를 2022년 11월 공개했을 때 구글 내부에서는 '코드레드(Code Red)'가 선언됐습니다. 여기서 코드레드란 기업이 생존 위기를 선포하는 최고 수준의 내부 경보를 의미합니다. 당시 구글처럼 강력한 브랜드 신뢰도를 가진 기업이 이런 경보를 울렸다는 사실 자체가, 60점짜리의 속도가 100점짜리의 완성도를 이길 수 있다는 증거였습니다. 그러나 이 전략은 잃을 것이 적은 스타트업이었기에 가능한 모험이기도 했다는 점을 함께 봐야 합니다.
빅테크의 리더십을 보면 또 다른 힌트가 있습니다. 메타의 마크 저커버그는 회의 중 임원이 아닌 실제 담당자를 불러 직접 설명하게 만드는 플랫한 문화를 주도합니다. 목소리 큰 사람이 이기는 회의실이 아니라, 실제로 그 일을 해본 사람의 말에 무게를 싣는 구조입니다. 이걸 보면서 저는 생각했습니다. 그렇다면 '해본 사람'이 사라지는 구조를 방치해서는 안 된다고요.
안목 , AI가 대신할 수 없는 유일한 자산
실리콘밸리에서 20년 넘게 인간 행동 리서치를 담당해 온 한 전문가는 스스로를 "완벽한 기술 사이에서 불안전한 인간의 마음을 통역하는 사람"이라고 소개합니다. 저는 이 표현이 지금 시대 가장 정확한 직업 정의 중 하나라고 생각합니다.
UX 리서치(UX Research)라는 분야가 있습니다. 여기서 UX 리서치란 사용자가 제품을 어떻게 경험하는지 관찰·분석해 기술 개발 방향을 사람 중심으로 잡아주는 연구 방법론을 의미합니다. AI가 데이터를 빠르게 처리할수록, 그 데이터가 무엇을 묻고 있는지 설정하는 사람의 역할은 오히려 더 중요해집니다. 관역(管域), 즉 어떤 문제를 다루고 어떤 문제는 제외할지 범위를 결정하는 능력이 핵심 역량이 되는 겁니다.
제가 직접 써봤는데, AI는 그럴듯한 문장을 정말 빠르게 만들어 줍니다. 그런데 솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 논리는 맞는데 독자에게 필요한 감각이 빠진 글이 나올 때가 많았습니다. AI가 생성한 초안을 그대로 쓰면 사실 관계가 어긋나거나 맥락이 끊기는 경우가 있었고, 저는 그걸 걸러내는 과정에서 오히려 더 많이 생각하게 됐습니다.
기계가 대체할 수 없는 인간만의 영역으로 의도, 안목, 책임, 공감을 꼽을 수 있습니다. 그중에서도 공감은 특히 중요합니다. 관계를 걸고 진심으로 부딪히며 아픔을 나누는 능력은 학습 데이터로 흉내 낼 수 있을지 몰라도 실제로 감당할 수는 없습니다. 구글의 순다르 피차이처럼 뒤에서 조용히 조율하고, 공을 타인에게 돌릴 줄 아는 리더십도 결국 이 공감과 안목에서 비롯됩니다.
그래서 제 경험상 이건 좀 다릅니다. AI를 잘 쓰는 것보다, AI가 틀린 방향으로 달릴 때 그걸 알아채는 능력이 더 값집니다. 남들이 우르르 몰려가는 방향이 아니라, AI가 가장 자주 헛발을 디디는 영역에서 질문을 던지는 사람. 그게 앞으로 5년을 버티는 사람의 조건이라고 봅니다.
자주 묻는 질문
Q. 에이전트 AI가 기존 챗봇과 다른 점이 뭔가요?
A. 기존 챗봇은 질문에 텍스트 답변을 돌려주는 수준이었습니다. 에이전트 AI는 한 단계 더 나아가 일정 예약, 파일 전송, 결제 실행처럼 외부 시스템에 직접 접속해 행동하는 자율 실행 구조입니다. 대화 창이 없어도 배경에서 알아서 처리하는 방식으로 작동하기 때문에, 사용자 입장에서는 AI가 개입하는지조차 모를 수 있습니다.
Q. AI 때문에 신입 일자리가 진짜 사라지고 있나요?
A. 일자리 자체가 사라진다기보다 기초 업무의 자동화로 인해 경험을 쌓는 진입 경로가 좁아지고 있다고 보는 게 더 정확합니다. 자료 정리, 보고서 초안 같은 반복 업무를 AI가 담당하면 신입이 맡을 일이 줄어들고, 실무를 통해 성장하는 커리어 사다리의 첫 칸이 없어지는 구조적 문제가 생깁니다. 이는 단기 효율과 장기 인재 육성 사이의 균형 문제입니다.
Q. AI 시대에 경쟁력을 갖추려면 뭘 해야 하나요?
A. 답을 잘 생성하는 방향보다 답을 의심하는 방향으로 가는 것이 유효합니다. AI가 빠르게 결과물을 내놓는 영역은 이미 경쟁이 포화 상태에 가까워지고 있고, 오히려 AI가 자주 틀리거나 헛발을 디디는 영역에서 인간의 판단과 공감 능력이 빛납니다. 의도와 안목을 다듬는 훈련, 그리고 직접 부딪히며 실수해 보는 경험이 지금 가장 어렵고 가장 값진 자산입니다.
Q. 기업들은 AI 규제에 왜 스스로 찬성하나요?
A. AI는 명확한 설계도 없이 데이터를 통해 길러지는 시스템이라 개발사도 내부 작동 방식을 완벽하게 파악하지 못합니다. 이 불확실성 때문에 빅테크 창업자들 스스로가 회사 차원을 넘어 정부와 사회가 함께 통제 방안을 마련해야 한다고 주장합니다. 제프리 힌턴 교수가 구글을 떠나며 공개적으로 경고한 것이 대표적인 사례입니다.
결론
AI를 쓰면 쓸수록 저는 이 기술이 대단하다는 감각보다 제가 뭘 판단해야 하는지가 더 선명해지는 경험을 합니다. 효율이 올라간 만큼 책임의 무게도 올라간다는 뜻입니다. 기술에 편리하게 기댈수록 스스로 생각하고 부딪히는 훈련 기회는 줄어듭니다. 그 균형을 어디서 잡느냐가 개인에게는 커리어의 문제고, 기업에게는 다음 세대 인재를 키울 수 있느냐의 문제입니다.
정리하면, AI 시대에 살아남는 사람은 도구를 가장 빠르게 쓰는 사람이 아닙니다. AI가 내놓는 답을 의심하고, 사람들이 진짜로 필요한 것을 읽어내며, 그 결과물에 끝까지 책임지는 사람입니다. 경험 많은 사람이 시간을 내어 주니어에게 첫 칸을 만들어 주는 것, 그게 지금 가장 시급한 인간의 역할이라는 생각도 듭니다.