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인공지능 시대, AI는 우리의 일자리를 빼앗을 것인가?

『인공지능 시대 무기가 되는 생각법』 저자 변창우 서면 인터뷰

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왜(Why)?’라는 질문을 가장 많이 하는 사람은 누굴까요? 바로 3~4세 아이들입니다. 이 시기 아이들은 부모에게 끊임없이 “왜요?”라고 묻습니다. 사물과 작용의 원리와 본질을 궁금해하고 따지는 것은 인간이 가진 재능이자 선물입니다. (2024.07.10)

바야흐로 AI 시대다. 지금 직장인이 직면한 가장 큰 문제는 AI가 우리의 일과 직장을 어떻게 바꾸어갈 것인가 하는 문제다. ‘AI가 우리의 자리를 대체할 것인가?’, ‘AI를 활용하여 성과를 높이려면 어떻게 해야 하는가?’ 『인공지능 시대 무기가 되는 생각법』은 이러한 질문에 답함과 동시에, 우리가 AI 시대를 살아가기 위해 어떠한 관점과 역량을 가져야 하는지를 이야기하는 책이다.


독자분들께 자기소개와 함께 책을 낸 소감을 말씀해주시길 부탁드립니다.

베인 앤 컴퍼니, A.T.Kearney 등에서 매니지먼트 컨설팅을 했고요. 삼성, LG, 현대 등 국내 대기업을 비롯해 외국계 회사서도 임원을 지냈습니다. 30년 넘는 세월 동안 주로 마케팅, 디지털, 전략 관련 일들을 했고 특히 CMO(Chief Marketing Officer) 경력만 20년이 되는군요.

이렇게 오랜 직장 생활 경험을 응축한 책을 써보자는 생각을 했습니다. 그 첫 번째 주제가 문제해결(Problem Solving)이었습니다. 전략기획/마케팅/생산/영업/연구개발 등 분야를 막론하고, 직장인들이 하는 일의 대부분은 결국 크고 작은 ‘문제해결’로 귀결됩니다. 그렇다면 『수학의 정석』처럼 직장인들의 ‘문제해결’을 위한 기본 참고서와 지침서 하나쯤은 있어야 한다고 생각했습니다. 옆에 두고 수시로 보는, 방향을 잡아 주고 영감과 동기부여를 해줄 수 있는 책 말이죠.

다양한 분야의 실무 경험을 문제해결에 관한 개념들로 정립하는 것이 쉽지는 않았습니다. 그래도 한 3년 동안 제 생각을 틈날 때마다 꾸준히 글로 정리해왔습니다. 그것이 이제 『인공지능 시대 무기가 되는 생각법』이라는 책으로 결실을 맺었으니 뿌듯하고 감사할 따름입니다.

제조업 회사글로벌 전략 컨설팅 회사카드사보험사 등 다채로운 경력이 이 책의 밑거름이 되었다고 하셨습니다어떠한 경험에서 어떤 인사이트를 얻으셨는지그것을 이 책 속에 어떻게 녹여내셨는지 궁금합니다.

책 속에 소개된 케이스들은 소재이자 제 집필 동기입니다. 직접 겪어 온 일들이기 때문에 독자들과 공감을 나눌 수 있고 실무적인 지침을 줄 수 있다고 생각했습니다.

저는 이 책에서 문제해결에 가장 중요한 세 가지 접근방법으로 ‘매니지먼트 컨설팅, 디자인 씽킹, 데이터 분석’을 제시했습니다. 저는 매니지먼트 컨설팅 회사에서 문제해결의 기본과 큰 그림을 보는 법을 배웠습니다. 이때 로직트리를 처음 접했고 또 다양한 프레임워크를 경험했는데, 정말 경이로웠습니다. 세상의 모든 문제는 이걸로 해결할 수 있겠구나, 하는 순진한 생각도 했었죠. 당연히 현실의 문제는 그렇게 간단히 해결할 수 있는 것은 아니었습니다.

다음으로 접한 것은 IDEO라는 회사와 협업하면서 접한 디자인 씽킹이었습니다. 이는 기존에 제가 알던 것과는 아주 다른, 인간 중심(Human Centered)의 문제해결 방식이었습니다. 이때 문제해결의 객체이자 주체로서 ‘인간에 대한 이해’가 가장 중요하다는 깨달음을 얻었습니다.

가장 최근에는 데이터를 활용한 분석적 접근방법을 접했습니다. 기업에서 CMO와 CDO를 지내며 빅데이터, 디지털 전환, 그리고 AI로 이어지는 흐름을 타기 위해 데이터 활용 프로젝트를 많이 추진했고, 개인적으로도 많이 공부했습니다.

재미있는 것은 데이터를 활용해 실제 결과를 만들어낼 때, 큰 그림을 보는 관점과 사람을 먼저 생각하는 관점이 많은 도움이 되었다는 점입니다. 시대의 흐름과 함께 저의 일은 변화해왔고, 또 세 가지 방법이 자연스럽게 통합되면서 성과로 연결되었습니다. 결국 이 책은 직장인으로 살았던 제 경험과 깨달음의 ‘엑기스’라고 할 수 있겠습니다.

제목인 무기가 되는 생각법은 표지 하단에 표기된 HIPS PROCESS를 의미하는 것으로 보입니다. HIPS PROCESS를 구상한 계기는 무엇인지그 핵심 콘셉트는 무엇이며 우리가 이를 어떻게 활용할 수 있을지 설명을 부탁드립니다.

HIPS(Human Intelligence Problem Solving) Process는 있는 그대로 해석하자면 ‘인간지능 중심 문제해결 프로세스’가 됩니다. 처음엔 ‘하이브리드 트리플 다이아몬드’라는 이름을 지었는데요. 여러 가지 고민을 통해 좀 ‘힙’해 보이고 싶어 이름을 바꾸었습니다. 농담이고요. 사실은 ‘문제해결’이라는 인간지능 고유의 활동을 강조하기 위해서 지은 이름입니다.

인간지능이 문제해결을 하는 프로세스와 툴은 앞서 말씀드린 ‘매니지먼트 컨설팅, 디자인 씽킹, 데이터 분석’의 세 가지 접근방법을 통해 고안했습니다.

HIPS 프로세스의 핵심 콘셉트는 ‘처음부터 끝까지’, ‘확산과 수렴의 반복’, ‘분석적 접근방식과 창의적 접근방식의 통합’, ‘단계별 매듭’의 네 가지로 요약할 수 있을 것 같습니다. HIPS 프로세스는 문제해결에 있어 논점과 방향을 규정하는 것에서부터 해결방안의 적용과 마무리까지 포함하는 과정입니다. 세 가지 단계별로 대안을 탐색하는 확산과 이를 선택하는 수렴을 반복하고요. 이때 논리와 숫자를 따지는 분석적 접근과 고객의 관점 및 정성적 판단을 고려하는 창의적 접근을 병행합니다. 세 가지 단계가 각각 핵심 질문, 핵심 문제, 핵심 과제로 매듭을 짓는 과정을 가지고 있지요.

HIPS 프로세스는 현실 문제해결을 위한 기본적인 방법들을 총망라하여 짜임새 있게 구성한 방법론입니다. 새롭게 제시한 개념이지만, 사실 우리 인간들이 문제에 대한 해답을 구할 때 은연중에 머릿속에서 사용해온 씽킹 프로세스이기도 합니다. 우리가 문제를 다룰 때 HIPS 프로세스에 따라 정리해둔 자료를 곁에 두고 수시로 체크한다면, 하나의 관점에 과몰입하여 중요한 것을 놓치는 실수 또는 자기가 아는 한 가지 방법론에 문제를 욱여넣는 함정을 벗어나게 해줄 것입니다.

책 속에서 우리나라 기업들은 ‘왜(Why)?라는 질문에 유독 약하다고 말씀하셨습니다그 이유가 무엇이라 생각하시는지요또 Why?라는 질문이 중요한 이유는 무엇일까요?

‘왜(Why)?’라는 질문을 가장 많이 하는 사람은 누굴까요? 바로 3~4세 아이들입니다. 이 시기 아이들은 부모에게 끊임없이 “왜요?”라고 묻습니다. 사물과 작용의 원리와 본질을 궁금해하고 따지는 것은 인간이 가진 재능이자 선물입니다. 그렇지만 학교에 가고 사회화 과정을 거치면서, 경쟁과 평가 시스템에 따라 질문보다는 답을 잘하는 능력을 성장시키면서 아이들은 선천적인 재능을 잃어버립니다. 우리나라의 교육이 대표적인 사례입니다. 게다가 그동안 한국은 선진국들의 모범 사례를 모방하면서 빨리 따라가는, 이른바 ‘패스트 팔로어’ 전략으로 성장해왔습니다. ‘왜(Why)?’보다는 ‘어떻게(How)?’와 ‘무엇(What)?’이 지상과제였던 셈입니다. 그 결과 지금은 학교에서도 직장에서도 ‘Why?’라는 질문이 익숙하지 않은 상황이 만들어졌습니다.

제가 아는 훌륭한 기업가들은 대부분 “왜 우리 회사나 제품이 존재해야 하는가?”, “우리 고객들은 왜 우리 제품을 사는가?”와 같은 질문, 즉 ‘Why?’라는 질문에 자기만의 관점과 언어로 명확한 답을 가지고 있었습니다. 그리고 그것을 기업의 미션과 비전으로 확장해 현실로 일궈내곤 했습니다. 최근에 기업 가치가 폭발적으로 성장하며 잠시지만 미국 시총 1위에 올랐던 엔비디아의 CEO 젠슨 황도 “나의 역할은 질문하는 것이다”라고 말했다고 합니다. 설립자로서 회사의 모든 것을 속속들이 알고 있는 그가 임직원들에게 하는 질문의 수준이 어떨지 생각해 보면, 엔비디아가 잘나가는 이유가 단순히 운에서 비롯됐다고 보기는 힘들 것 같습니다.

AI 시대에 인간은 더욱 인간다워져야 한다.는 책의 요지이자지금 AI 기술의 발전에 경도된 사람들에게 경종을 울리는 메시지입니다. AI 시대에 우리가 AI에 전문가가 될 것이 아니라 인간이 잘하는 것을 더욱 잘해야 하는 이유는 무엇일까요?

솔직하게 말해서, 현재의 AI 열풍은 AI 수혜기업들의 마케팅에 힘입은 바가 크다고 생각합니다. 이제는 머리가 차게 식어 냉정하게 AI를 바라보는 시선들이 많아지기 시작했습니다. Hype의 피크를 지난 셈이지요.

디지털 전환의 흐름에서 기업들은 시행착오를 겪고 교훈을 얻었습니다. 기술을 위한 기술은 대부분 실패했고, 고객과 기업의 문제해결이라는 화두에 집중하면서 디지털을 스마트한 수단으로 활용한 기업과 개인들은 충분한 투자수익률(ROI)을 달성했습니다.

그렇다면 AI도 마찬가지가 아닐까요? 결국 AI도 문제를 해결하는 인간의 지능을 확장시켜 줄 도구일 뿐이라는 사실을 깨달아야 합니다. 우리가 원하는 것은 ‘드릴’이 아니라 ‘벽에 뚫린 구멍’인 것이죠.

물론, AI는 정형화되고 구조화된 일들에서 인간을 대체할 것입니다. 반면에, AI가 대체할 수 없는 인간 고유의 업무를 남들보다 더 잘 해낼 수 있는 사람들의 가치는 더욱 커질 것입니다. 그 대표적인 일이 바로 현실의 비즈니스 문제의 해결입니다. 복잡하고 정형화되어 있지 않은 비즈니스 문제를 AI가 온전히 해결하는 모습은 우리의 생전에는 보기 어려울 겁니다.

거대언어모델(LLM)을 만드는 소수의 글로벌 기업들을 제외하면 대다수 기업과 개인은 AI의 수요자들입니다. 즉 이들에게 중요한 것은 AI를 활용해서 자신의 업무를 더욱 잘 수행하는 것입니다. 남들이 명확한 목적 없이 AI를 위한 AI에 집중할 때, ‘고객과 나의 문제해결을 위해 어떻게 할 것인가?’ 그리고 ‘이를 위해 AI를 어떻게 활용할 것인가?’에 집중하는 기업과 개인이 결국 게임의 승자가 되리라고 봅니다.

AI가 대체할 수 없는 인재의 유형으로 파이(π)자형 인재, AI 시대에 기업이 더욱 필요로 할 인력으로 문제해결사를 말씀하셨습니다각각의 개념은 무엇인지, AI 시대에 이들이 어떤 강점을 보일 수 있는지 설명을 부탁드립니다.

‘파이(π)자형 인재’는 널리 알려진 ‘T자형 인재’의 확장판입니다. 넓은 분야에 일반적 지식을 가지고 있으면서 자기 전공 분야를 가지고 있는 것이 T자형 인재입니다. 어찌 보면 산업화 시대의 바람직한 직장인의 표상이죠. 여기서 한 걸음 더 나아가 두 가지 이상의 분야에서 전문지식을 보유한 인력들을 파이(π)자형 인재라고 합니다. 특히, 분석적이면서 창의적이고, 데이터를 알지만 디자인도 이해하는, 매우 다른 두 가지 분야에 지식과 경험을 가진 인력을 의미합니다. 예술과 인문학을 즐기는 엔지니어, AI를 활용해서 간단한 코딩 정도는 직접 해 볼 수 있는 디자이너와 마케터들이 바로 ‘파이(π)자형 인재’들입니다. 실제 기업에서도 혁신적인 생각을 하는 사람은 이처럼 상반되는 두 가지 특성과 경험을 보유한 사람들이 많습니다. 왜냐하면 혁신적인 생각은 아주 이질적인 두 가지를 연결할 때 가장 크게 발현되기 때문입니다. 또 서로 다른 분야를 이해하는 사람은 오픈 마인드를 가진 팀 플레이어가 될 가능성도 큽니다.

‘문제해결사(Problem Solver)’는 제가 만든 용어입니다. 이들은 업무 지식을 기반으로 분석적 마인드와 논리적 사고, 기본적인 통계학 지식, 디자인 씽킹에 관한 이해를 가진 현업의 인력들을 의미합니다. 이들의 중요해지는 이유는 첫째, 앞으로 기업은 AI가 해결하지 못하는 문제를 해결하는 인력들로 구성된 문제해결사 집단이 될 것이라는 점입니다. 단순 반복적인 업무를 수행하는 인력들은 도태될 것이고요. 둘째, AI로 인해 기존의 개별적인 영역의 전문가들, 즉 데이터 과학자나 디자이너 등이 없어도 문제해결사가 독립적으로 일할 수 있는 환경이 갖추어지고 있다는 점입니다. 사실 현재 직장에서 일하는 인력 대부분이 문제해결사가 될 수 있습니다. 그렇지만 이들의 역량은 HIPS 프로세스에 얘기하는 문제해결의 여러 가지 툴을 습득하고 마인드셋을 갖추었는지에 따라 유의미한 차이를 보이게 될 것입니다.

마지막으로 이 책을 필요로 할 독자들에게 전하고 싶은 말씀이 있다면 부탁드립니다.

“인생은 문제해결의 연속이다.” 오스트리아의 과학철학자인 칼 포퍼의 말입니다. 직장뿐만 아니라 인생에서도 우리는 늘 해결해야 하는 문제를 맞닥뜨리게 됩니다. 이때 당황하거나 의기소침하지 않고, 침착하고 노련하게 대처할 수 있는 문제해결사가 되시기를 바랍니다. 『인공지능 시대 무기가 되는 생각법』은 여러분의 여정을 얼마든지 안내해줄 것입니다.



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