
인공지능 시대에 어떻게 살아야 할까?
요즘 제가 가장 자주 듣는 질문은 단연 이것입니다. 개발자, 디자이너, 기획자, 마케터, 대표 등 지위나 역할을 막론하고, 최근 만나면 모두 “인공지능(AI)이 이렇게 급격하게 발전하는데, 무얼 어떻게 준비해야 할까요?”라는 화두를 꺼냅니다. “새로운 기술이 계속 나오니 따라가야 할 것 같긴 한데, 막상 뭘 해야 할지는 모르겠다”라거나 “괜히 뒤처지면 어쩌나 싶어 무언가를 해야 할 것 같긴 한데, 너무 공포심에 사로잡히는 것도 좀 그렇다”는 식의 이야기 입니다. 물론, 이런 풍경이 이젠 그다지 새로운 이야기는 아닙니다. 2023년부터 본격적으로 폭발한 ‘생성형 AI’ 시대를 지나 2025년에 접어든 지금도, 사람들의 궁금증은 여전히 똑같습니다. 인공지능은 대체 내 일에 어떻게 적용되고, 나는 뭘 공부하거나 대비해야 할까요? 2025년, 더 다채로워진 업무 현장과 사람들 저 개인적으로는 2025년부터 하는 일이 훨씬 다양해졌습니다. 공기업에 제품을 납품하고 기술 자문을 하는가 하면, 대학에서 머신러닝(ML) 강의를 하기도 하고, AI 관련 특강을 위해 전국을 돌아다니기도 하죠. 그러다 보니 정말 폭넓은 사람들을 만나게 됩니다. 나이나 전공, 산업 분야가 저마다 다른 분들이고, 학계에선 학부생부터 박사 과정에 이르기까지 다양한 수준에서 AI를 배우고 활용하려고 합니다. 이렇게 여러 분야의 분들을 만나 대화를 나누다 보면, 공통적으로 느끼는 고민과 열망이 있습니다. “인공지능이 이렇게 중요하다고 하는데, 구체적으로 뭘 해야 할까?”라는 지점이죠. 어떤 분은 프로그래밍 지식이 전혀 없어서 막막해하고, 또 어떤 분은 이미 프로그래밍은 잘하지만 이제 ‘모델을 공부해야 하나, 데이터 사이언스부터 시작해야 하나’ 고민합니다. 그리고 마케터나 기획자, 경영진의 경우엔, “도대체 우리 회사가 AI를 어느 부분에 적용해서 성과를 낼 수 있을까?”를 가장 궁금해하시죠. 스마트폰의 보급 vs. AI의 보급 저는 2010년에 처음으로 스마트폰(아이폰 3GS)을 손에 넣었습니다. 그 전까지는 ‘핸드폰은 공부에 집중을 해치는 존재’라는 부모님 생각 덕에, 고등학생 시절엔 휴대폰 자체를 잘 쓰질 않았거든요. 그런데 대학생이 된 직후, 마침 스마트폰이라는 새로운 물결이 막 시작되었고, 저는 적절한 타이밍에 뛰어들 수 있었죠. 그때 스마트폰은 말 그대로 세상을 송두리째 바꿔 놓았습니다. 2010년 전후로 “모바일의 시대”가 열렸고, 사람들은 급속도로 기기와 앱(애플리케이션)에 적응해 나갔습니다. 그런데 돌아보면 스마트폰 붐 당시엔 기기 자체가 달라도 할 수 있는 기본 기능은 꽤 명확했습니다. 사진 찍기, 전화·메신저, SNS 업로드 정도만 잘해도 이미 꽤 높은 편의성과 가치를 누릴 수 있었죠. 하지만 인공지능의 시대는 조금 다릅니다. AI는 똑같이 ‘기기’를 쥐여준다고 해서 누구나 똑같은 효용을 얻을 수 있는 기술이 아닙니다. 예컨대, 최신 대형 언어모델(LLM)이나 고성능 머신러닝 인프라가 있다 한들, 그걸 제대로 다룰 역량이 없다면 “날씨 물어보기”나 “기사 요약” 정도의 기능에만 그치고 말죠. AI 서비스를 소비하는 입장에서도 단순히 ‘기능 나열’만으로는 큰 매력을 못 느끼게 됩니다. “AI 시대의 격차”는 어디서 오는가? 인프라 vs. 활용 능력 스마트폰은 모두가 손 안에 하나씩 쥘 수 있는 기기가 되면서 ‘보급’ 자체가 관건이었습니다. 하지만 AI는 데이터센터, 클라우드 GPU 등 거대한 인프라가 필요한 기술이고, 일반 개인이 이를 직접 소유·운영하기는 쉽지 않습니다. 대신 요즘엔 클라우드 서비스가 워낙 잘 발달해서, 돈만 내면 바로 AI 모델이나 GPU 자원을 빌릴 수 있게 되었죠. 문제는 “어떻게 활용하느냐”입니다. 스마트폰 시절엔 아무리 신기능이 많아도 ‘카메라’나 ‘통화’ 같은 기초 기능만 잘 써도 충분히 편리했는데, AI의 경우엔 기초 기능만으론 파급력이 그렇게 크지 않을 수 있다는 점이 다릅니다. 사용자 요구의 다변화AI를 활용한 서비스가 점점 다양해지면서, 사람마다 원하는 기능과 목표가 확연히 달라지고 있습니다. 누군가는 이미지 생성 AI를 활용해 디자인 스케치 업무를 단축시키고 싶고, 또 누군가는 데이터 분석 AI를 통해 방대한 엑셀 문서를 효율적으로 요약·추출하는 방안을 찾고 있습니다. “하나의 강력한 모델로 모든 문제를 해결한다”는 일괄적인 접근이 통하지 않는 시대가 되어 가고 있습니다. AI를 활용한 서비스가 점점 다양해지면서, 사람마다 원하는 기능과 목표가 확연히 달라지고 있습니다. 누군가는 이미지 생성 AI를 활용해 디자인 스케치 업무를 단축시키고 싶고, 또 누군가는 데이터 분석 AI를 통해 방대한 엑셀 문서를 효율적으로 요약·추출하는 방안을 찾고 있습니다. “하나의 강력한 모델로 모든 문제를 해결한다”는 일괄적인 접근이 통하지 않는 시대가 되어 가고 있습니다. 더 중요해져 버린 ‘개인의 역량’ 이런 상황을 보면, 앞으로 인공지능 시대는 ‘누가 더 성능 좋은 기기(혹은 모델)를 갖췄느냐’보다 ‘누가 더 창의적이고 효과적으로 AI를 활용할 수 있느냐’에 따라 격차가 생길 것이라 생각됩니다. 예전엔 더 비싼 스마트폰을 사고, 더 빠른 인터넷 환경만 갖추면 어느 정도 ‘우위’를 누릴 수 있었지만, 이제는 그 우위의 축이 바뀌고 있는 것이죠. “AI 에이전트”와 MCP(Model Context Protocol) 이미 2023년에도 화두로 떠올랐던 AI 에이전트나 MCP 개념이 2025년엔 더욱 활발히 논의되고 있습니다. 간단히 말해, 인간이 인공지능에게 여러 ‘도구(tool)’를 연결해 주고, 그 도구들을 어떻게 활용해 문제를 해결할지 지휘·감독하는 역할이 중요해진다는 뜻이죠. 완벽하진 않지만 아래와 같은 형태가 될 수 있습니다. 얼마전까지 있었던 AEO/GEO 같은 개념보다 좀 더 나아간 개념인긴 한데 결국 지금까지 구조나 데이터가 사람이 보기 좋게, 읽기 좋게 만들어졌다면... 이젠 기계가 읽기 좋게 찾기 쉽게 만드는 개념이죠. 예컨대, 챗봇이나 LLM 모델에 추가적인 플러그인(Plugin), API 등을 연결해 줘서 데이터를 조회하거나, 문서를 읽어오거나, 이미지를 생성하게 하고, 이것들을 종합해 유의미한 결과를 얻어내는 흐름입니다. 이때 에이전트를 다루는 사람의 능력이 곧 결과물의 품질을 좌우합니다. 단순히 “날씨 좀 알려줘” 식의 질문이 아닌, “이 데이터를 기반으로 이런 분석을 하고, 그 결과에 맞춰 시각자료까지 자동으로 생성해 줘” 같은 복합적 요구를 얼마나 잘 설계하느냐가 핵심이 되죠. UI/UX의 새로운 방향
- Haebom

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