코딩 못해도 AI 시대 살아남는 법, 우리 아이에게 가르쳐야 할 단 한 가지

안녕하세요, 앤소장입니다.

오늘 소개할 손해인 부사장은 학부 졸업 문과생으로 엔비디아에서 커리어를 시작해 현재 국가대표 AI 스타트업 업스테이지의 공동창업자이자 AI 교육부문 부사장으로 일하고 있습니다. 프랑스에서 그림을 그리며 예술가를 꿈꿨던 사람이 어떻게 AI 업계에서 10년간 코딩 없이 살아남았는지, 그 과정에서 발견한 진짜 경쟁력이 무엇인지 들어봅니다.

우리가 이 인터뷰에서 얻을 가장 중요한 인사이트는 바로 이것입니다. AI 시대에 자녀에게 필요한 건 기술을 다루는 능력이 아니라, 자기 자신을 이해하고 자신만의 문제를 정의하는 힘이라는 것입니다.

이 글은 유튜브 세바시 채널의 "문과생이 엔비디아 입사하고 AI 리더가 된 진짜 이유 | 손해인 'K-AI' 기업 업스테이지 부사장 | 엔비디아 국가대표 AI 취업 | 세바시 2054회" (2025년 12월 17일 게시) 강연을 바탕으로 작성했습니다.

[이 인터뷰에서 다룰 핵심 내용]

- 문과 출신이 엔비디아 인턴부터 AI 기업 부사장까지 오른 비결
- '나를 분석하는 힘'이 코딩 능력보다 중요한 이유
- AI 시대, 기술 전문가가 아닌 '문제 전문가'가 혁신을 만드는 현장 사례
- 자녀에게 코딩을 가르치기 전에 먼저 해야 할 질문
- 초등학교 교사가 만든 'AI 놀이터'의 진짜 의미
- 법률팀과 상품기획팀이 함께 만든 AI 업무 혁신 사례
- 불안해서 시작한 취업 준비가 인생의 전환점이 된 과정

Q. 예술가를 꿈꾸던 문과생이 광탈을 경험하고 엔비디아까지 가게 된 결정적 전환점은 무엇이었나요?

저는 프랑스에서 그림을 시작해서 예술가가 되고 싶었던 사람이었어요. 그런데 대학 시절 불안감에 남들처럼 기업에 지원을 했죠. 결과는 광탈이었습니다. 광속 탈락이요.

많은 분들이 지금의 저를 보면 "아, 그래도 애초에 IT 쪽에 좀 관심이 있었겠네"라고 생각하시는데, 전혀 아니었어요. 저는 정말 예술가가 되고 싶었던 사람이었습니다.

근데 이 광탈을 하는 과정에서 오히려 저는 제게 역설적인 질문을 하게 되었어요. "만약 이 회사의 질문이 아니면 나는 어떤 이야기를 할까?" 그래서 용기를 내서 A4용지 한 장을 꺼내고 저에 대한 키워드를 써내려가기 시작했습니다.

수없이 많은 저의 작고 큰 키워드들을 써내려가는 가운데 제 머릿속에 굉장히 와닿았던 키워드가 두 가지 있었어요. 바로 경영학을 졸업했다는 것과 제가 그림을 좋아한다는 것이었습니다.

이 키워드를 조합해서 '내가 당장 시작할 수 있는 나의 일이 무엇일까'라고 했을 때 제 머릿속에는 불현듯 '예술 경영'이라는 키워드가 떠올랐어요. 그리고 제가 존경하는 교수님께서 그 당시 화가들을 도와주는 협동조합을 만드셨는데, 거기에 지원해서 인턴으로 커리어를 시작하게 됐습니다.

이게 제 첫 출발점이었어요. 회사가 요구하는 인재상에 맞추려고 애쓰는 게 아니라, 내가 가진 것들을 조합해서 나만의 이야기를 만드는 것. 이게 나중에 엔비디아 인턴 기회로도 이어졌습니다.

Q. 출근 일기를 쓰면서 자신에게 던진 질문들이 구체적으로 무엇이었나요? 그 질문들이 어떻게 10년 생존 전략이 되었는지 설명해주세요.

저는 그 과정에서도 출근 일기를 쓰면서 저 자신에게 계속 질문을 해내려갔어요. "나는 어떤 일을 할 때 살아 있다고 느끼고 무엇을 할 때 에너지가 솟는가, 그리고 어떤 일을 정말 힘들어하고 싫어하는가"까지요.

이 질문을 꾸준히 하다 보면 사람은 어느 순간 자기 패턴을 발견하더라고요. 그리고 제가 진짜 잘하는 일은 사람을 연결하고 아이디어를 기획하고 새로운 걸 실현해가는 일이었습니다.

나를 분석하는 이 힘이 바로 제가 엔비디아 인턴 기회를 잡고 AI 시대 한가운데로 뛰어들 수 있었던 유일한 밑천이었어요.

제가 이 경험을 통해서 알게 된 건 컴퓨터를 이기려고 코딩하는 것보다 나를 이해하고 내가 잘하는 일을 정말 치열하게 찾는 것이 훨씬 중요하다는 거예요. 이게 어떻게 보면 제가 10년간 AI 업계에서 코딩을 하지 않았지만 살아남을 수 있었던 저만의 전략이었던 것 같아요.

많은 분들이 저에게 물어보세요. "어, 그럼 컴퓨터 공학 전공하셨나요? 석사나 박사까지 졸업하셨나요?" 그럴 때마다 저는 그 기대에 부응하지 못하는 답변을 합니다. 저는 학부 졸업한 문과생입니다. 저는 여전히 컴퓨터랑만 대화하는 건 힘들어요.

하지만 그때부터 지금까지 사람들을 만나고 소통하면서 이 AI 기술의 생태계를 만들고 확장하는 일은 너무나 재밌고, 이제는 제 업이 되었습니다.

출처 : 캔바AI

Q. 많은 부모들이 자녀에게 "AI 시대니까 코딩을 배워야 한다"고 생각합니다. 하지만 부사장님의 사례는 다른 길을 보여주는데, 부모들에게 어떤 조언을 하시겠어요?

여기 계신 분들 중에도 10년 전 제가 했던 고민을 하는 분들이 많을 겁니다. "내 일이 AI로 대체되지 않을까?", "일을 시작한다면 내가 어떤 일을 무엇부터 해야 하는가?", "지금이라도 코딩을 배워야 하나?"

이 AI라는 거대한 변화 앞에서 우리는 무엇을 붙잡아야 할까요?

부모님들께 말씀드리고 싶은 건, 자녀에게 무조건 코딩을 가르치기보다는 자녀가 자기 자신을 분석하는 힘을 기를 수 있도록 도와주시라는 거예요.

저는 출근 일기를 쓰면서 매일 저에게 질문했어요. "오늘 어떤 순간에 살아있다고 느꼈나? 어떤 일을 할 때 에너지가 솟았나? 반대로 어떤 일이 정말 힘들었나?" 이런 질문들을 꾸준히 하다 보니 제 패턴이 보이더라고요.

부모님들도 자녀와 함께 이런 대화를 나눠보시면 좋겠어요. "오늘 어떤 순간이 재미있었어?", "어떤 활동을 할 때 시간 가는 줄 몰랐어?", "어떤 일이 힘들었어?" 이런 질문들이 쌓이면 아이는 자기 패턴을 발견하게 됩니다.

그리고 그 패턴 속에서 아이만의 강점을 발견하게 되고, 그 강점을 어떻게 활용할지 고민하게 되고, 그때 AI를 도구로 활용하면 되는 거예요. 기술이 먼저가 아니라 사람이 먼저입니다.

Q. AI 시대의 혁신은 기술 전문가가 아니라 '문제 전문가'가 만든다고 하셨습니다. 실제 현장 사례를 구체적으로 들려주세요.

제가 AI 기술을 생태계에 안착시키는 과정에서 굉장히 가슴 뿌듯한 순간들을 맞이하게 되는데요. 그중 하나가 바로 비영리 후원 기관의 사례였습니다.

이 기관은 후원 아동들이 손으로 쓴 감사 편지를 받아서 후원자에게 전달하고, 그 과정에서 아이들이 "나는 이런 걸 더 하고 싶다" 혹은 "이런 도움이 필요하다"라는 내용을 뽑아서 그걸 새로운 후원 기획으로 만드는 게 주 업무였어요.

문제는 정말로 많은 손글씨 데이터, 손편지를 번역하고 이 자료를 준비할 인력이 부족하다는 점이었습니다. 정작 가장 시급한 아이들의 이슈를 빠르게 파악하기도 어려웠죠.

이것을 해결한 사람은 AI 개발자가 아니었어요. 그 후원 기획 담당자는 이걸 인력의 이슈가 아닌 다른 문제로 어떻게 해결할 수 있을까 고민했고, 손글씨로 쓴 아이들의 편지를 AI를 통해서 디지털로 전환하고, 그 전환된 데이터를 다시 AI로 최대한 그 아이들의 뉘앙스를 살린 내용으로 번역해서, 그중에서도 아이들이 어떤 도움이 필요하다는 내용을 따로 프로그램으로 정리하는 하나의 시스템을 만들었습니다.

그 결과 후원자에게는 빠르게 전달할 수 있게 되었고, 아이들의 마음을 그대로 담은 편지를 보낼 수 있었어요. 그리고 기관은 데이터를 기반으로 "아, 이런 내용들이 아이들에게 빠르게 도움이 되어야겠다"라는 내용을 모아 또 좋은 후원 프로그램을 기획하게 됩니다.

물론 중간중간 AI가 많은 내용들을 해결했지만, 결국은 '한 사람이라도 더 도와주고 싶다'라는 그 후원 기획 담당자의 동기가 AI 기술을 끌어와 혁신을 만든 케이스였어요.

출처 : 캔바AI

Q. 교육 현장에서 초등학교 교사가 만든 'Safe AI for Kids' 사례도 인상적입니다. 이게 자녀교육에 주는 시사점은 무엇인가요?

교육 현장의 이야기도 들려드릴게요. 한 선생님의 고민이 있었어요. "지금 AI 서비스는 초등학생들이 쓰기에는 용처나 내용 측면에서 아직 정제되지 않은 내용들이 노출될 위험이 있다. 어떻게 하면 아이들이 조금 더 안전하게 쓸 수 있을까?"

이 선생님은 AI가 만든 내용보다 사용 환경의 안정성이라는 교육자로서의 핵심 문제를 정의했어요. 그리고 선생님은 유해 필터링 시스템과 모니터링을 갖춘 'Safe AI for Kids'라는 플랫폼을 개발하셨습니다.

아이들은 AI를 가지고 자유롭게 놀되, 숙제 대필이나 혹은 악성 내용에 노출되지 않도록 하는 안전한 AI 놀이터를 만든 거예요. 어떻게 보면 어른으로서 놓칠 수 있는 '안전'이라는 문제를 교사로서 깊이 고민했기 때문에 가능한 아이디어였습니다.

또 다른 예로 저희가 교육 기관에 많은 선생님들과 만들게 된 하나의 서비스가 있어요. 교육을 담당하시는 분들은 이런 고민을 굉장히 많이 하세요. "AI를 학생들한테 알려주고 가르쳐줘야 될 것 같은데, 그럼 어떤 내용을 어디서부터 어디까지, 그리고 어떻게 전달해야 할까?"

저도 한 아이의 부모로서 이 고민에 대해서 굉장히 깊이 공감합니다. 그래서 이 서비스는 이러한 고민들을 묶어서 만든 서비스였어요. 저희가 제작한 굉장히 많은 수백 개의 커리큘럼들을 학습한 AI가 학생이 되어서 선생님한테 그 과정에 대한 내용을 질문합니다.

그리고 선생님이 그 내용에 답변을 주면 그 내용에 대해서 또 피드백을 드려요. "아, 이런 내용이 들어가야 될 것 같고, 이런 내용들이 조금 더 이런 메시지로 나가면 좋을 것 같다."

기술이 사람의 일을 대신하는 게 아니라 사람이 진짜 해야 하는 그 가르치는 일에 조금 더 집중할 수 있게끔 도와주는 도구가 된 거예요.

Q. 기업에서 법률팀, 데이터팀, 상품기획팀이 섞여서 만든 AI 프로세스 사례를 구체적으로 설명해주세요. 서로 다른 전문성이 어떻게 혁신으로 이어졌나요?

기업에서도 정말 흥미로운 사례들을 많이 만나 볼 수 있는데요. 저희가 교육하는 대상 중에 가장 많은 분들이 바로 기업 안에 있는 AI 혁신 팀입니다. 그중에 가장 수요가 높은 교육 중 하나가 바로 '반복적이고 비효율적인 업무를 대체할 AI 만들기 워크샵'입니다.

많은 프로그램을 운영하다 보니까 굉장히 흥미로운 팀을 만났어요. 보통은 같은 직무에 계신 분들을 엮어드리는데, 이 팀은 부득이하게도 여러 팀이 섞인 팀이었습니다. 금융회사의 법률팀, 데이터팀, 상품기획팀이 모여 있던 팀이었어요.

굉장히 재밌었던 것은, 보통 이 프로그램을 런칭하게 되면 초반에 아이스브레이킹 시간이 있는데 한 10분에서 15분 정도 서로 소개를 해요. 근데 이 팀은 한 30~40분을 아이스브레이킹을 하더라고요.

그래서 무슨 일인가 봤더니, 일단 서로의 업무 병목 현상에 대해서 불만을 쏟아내고 있었어요. "아, 왜 법률팀은 이렇게 오래 걸리냐?", "데이터 이거 뽑아 달랬는데 아직도 안 왔다." 그분들이 이런 대화를 하면서 한 30~40분을 보낸 거죠.

근데 어쨌든 이 과제는 궁극적으로 그 팀의 공동의 목표를 세워야 하는 게 있기 때문에, 그분들도 그 과정에서 "자, 그러면 우리의 비효율적인 부분을 찾아내 보자"라고 하면서 그분들이 세운 목표는 '데이터 기반으로 법적 안정성을 갖춘 신상품을 빠르게 기획하는 업무 프로세스를 만들자'였습니다.

그 공동의 목표 아래 서로의 도메인 전문성을 공유했죠. 그리고 만들어진 프로그램이 거의 700만 건이 넘는 고객의 청구 데이터에서 중요한 정보들을 뽑아내서 가장 청구를 많이 하는 정보를 찾아내요.

그 정보들을 뽑아내서 빠르게 상품을 만들고, 이걸 법률 검토를 할 때 비슷하게 있는 이전의 계약서와 신상품의 계약서와 어떤 부분이 다른지 AI를 통해서 빠르게 뽑아내는 프로세스를 만들었습니다.

이 또한 AI 기술이 여러 병목 현상을 뚫어냈지만, 이 프로세스는 법률 전문가와 상품기획 전문가가 아니었다면 결코 나올 수 없는 복잡한 고려 사항이 집약된 결과였어요.

Q. AI 시대를 '식당 운영'에 비유하셨는데, 이게 자녀교육에 주는 구체적인 시사점은 무엇인가요?

저는 AI 생태계를 식당 운영에 비유하곤 하는데요. 예전에는 그 레시피를 가진 셰프들만 요리를 할 수 있었다면, 지금은 그 셰프들이 굉장히 좋은 AI 밀키트를 만들었기 때문에 주방 안팎에 다른 역할을 하는 분들도 요리를 할 수 있게 된 시대가 됐다고 생각합니다.

이제는 AI 모델을 가지고 학교와 기업, 더 나아가 사회에 안착시키는 역할 또한 중요해진 거예요.

AI 시대의 혁신은 어떻게 보면 기술을 잘 다루는 것도 중요하지만, 나의 문제를 잘 정의하는 데서 시작하지 않나 생각합니다.

AI가 분명 굉장히 많은 변화를 가져다 주고 있어요. 그러나 자신이 잘 아는 세계의 문제를 스스로 정의하고 해석할 수 있는 사람이 혁신을 만든다고 생각해요.

선생님이 아이들을 위한 '안전'이라는 문제를 정의했고, 비영리 재단 담당자가 '도움의 확산'이라는 문제를 정의했고, 기업 팀이 '비효율적 협업'이라는 현장의 문제를 정의한 것처럼요.

AI는 문제를 해결하는 도구이자 사람이 진짜 해야 할 일에 집중하게 해주는 도우미가 아닐까 생각합니다. 하지만 그 문제를 정의하고 이 기술을 어디에 적용할지 결정하는 힘은 결국 사람에게서 나옵니다.

출처 : 캔바AI

Q. 창업한 지 10년도 안 된 업스테이지가 국가 AI 프로젝트를 맡을 수 있었던 비결은 무엇인가요? 조직 내 다양성과 메타인지의 관계를 설명해주세요.

창업한 지 10년도 안 된 스타트업 업스테이지가 국가의 AI 프로젝트를 맡아 열심히 개발하고 있어요.

저는 이 프로젝트를 맡을 수 있었던 것은 물론 저희의 기술력도 좋지만, 저희 팀 안에는 법률, 인사, 마케팅, 사업, 엔지니어 그 각각의 다양한 분야의 사람들이 '우리가 지금 이 자리에서 해야 할 것은 무엇이며 이 직무 안에서 AI를 어떻게 바라볼 것인가'를 치열하게 고민하고 원팀으로 달려갔기 때문에 가능했다고 생각합니다.

AI가 점점 더 똑똑해지는 시대. 우리가 지켜야 할 건 사람 안에 있는 중심이에요. 내가 잘하고 좋아하는 것, 그리고 내가 정말로 영향을 발휘할 수 있는 것이 지금 내가 있는 이 자리에서 어떻게 펼칠 수 있고, 그걸 더 잘하기 위해서 AI를 어떻게 활용할지, 그것이 저는 나만의 중심이라고 생각합니다.

제가 돌아가서 여전히 '컴퓨터 공학을 전공해야만 AI 업계에서 살 수 있다'라고만 생각했다면 지금 이 이야기를 하는 저는 없었을 거라고 생각해요.

Q. 마지막으로, AI 시대를 살아갈 자녀를 둔 부모들에게 가장 강조하고 싶은 메시지가 있다면 무엇인가요?

여러분의 각자의 본인만의 스토리, 본인의 경험이 다르기 때문에 본인만의 답도 달라요. 정답을 찾기보다는 여러분만의 답을 만들어가시기를 저도 멀리서 언제나 응원하겠습니다.

자녀교육도 마찬가지예요. "남들은 이렇게 하던데", "요즘 다들 코딩학원 보내던데"라는 생각보다는 우리 아이만의 답을 찾아가는 과정이 필요합니다.

그 답을 찾기 위해서는 아이 스스로 자기 자신을 분석하는 힘을 길러줘야 해요. 저는 출근 일기를 쓰면서 저에게 계속 질문했어요. 부모님들도 자녀와 함께 이런 질문을 나눠보시면 좋겠어요.

"오늘 어떤 순간이 재미있었어?", "어떤 활동을 할 때 시간 가는 줄 몰랐어?", "어떤 일이 힘들었어?" 이런 대화가 쌓이면 아이는 자기 패턴을 발견하게 됩니다.

그리고 그 패턴 속에서 아이만의 강점을 발견하게 되고, 그 강점을 어떻게 활용할지 고민하게 되고, 그때 AI를 도구로 활용하면 되는 거예요. 기술이 먼저가 아니라 사람이 먼저입니다. 아이의 중심이 먼저예요.

AI 시대에 가장 중요한 건 기술 전문가가 되는 게 아니라 문제 전문가가 되는 거예요. 그리고 문제 전문가가 되려면 자기 자신을 잘 아는 사람이 되어야 합니다.

자기 자신을 잘 안다는 건 자기가 무엇을 좋아하고, 무엇을 잘하고, 어떤 문제에 관심이 있는지를 아는 거예요. 부모님들이 자녀에게 해줄 수 있는 가장 큰 선물은 코딩학원 등록이 아니라, 아이가 스스로 자기 자신을 탐구할 수 있는 시간과 질문을 주는 거라고 생각합니다.

그 과정에서 찾은 아이만의 답이 AI 시대를 살아가는 가장 강력한 무기가 될 거예요.

출처 : 유튜브 세바시

배운 점을 요약합니다

1. 광탈 후 A4용지에 쓴 키워드가 10년 커리어의 출발점이 되다

회사가 요구하는 인재상에 맞추려 하지 않고, 자신이 가진 것(경영학 + 그림 사랑)을 조합해 '예술 경영'이라는 나만의 키워드를 찾았습니다. 이후 출근 일기를 쓰며 "어떤 일을 할 때 살아있다고 느끼는가"를 질문하며 발견한 '나를 분석하는 힘'이 엔비디아부터 업스테이지까지 10년간 코딩 없이 AI 업계에서 살아남은 유일한 전략이 되었습니다.

2. AI 시대의 혁신은 기술 전문가가 아니라 '문제 정의자'가 만든다

후원기관 담당자는 '도움의 확산'이라는 문제를, 초등교사는 '안전'이라는 문제를, 기업 혼성팀은 '비효율적 협업'이라는 문제를 정의했습니다. AI는 도구일 뿐, 자신이 잘 아는 세계의 문제를 스스로 정의하고 해석할 수 있는 사람이 혁신을 만듭니다. 레시피(코딩)가 아니라 요리할 문제(도메인 전문성)를 가진 사람이 AI 밀키트 시대의 주인공입니다.

3. 자녀에게 코딩학원보다 먼저 던져야 할 세 가지 질문

"오늘 어떤 순간이 재미있었어?", "어떤 활동을 할 때 시간 가는 줄 몰랐어?", "어떤 일이 힘들었어?" 이 질문들이 쌓이면 아이는 자기 패턴을 발견하고, 그 속에서 강점을 찾고, 그때 AI를 도구로 활용하게 됩니다. 기술이 먼저가 아니라 사람이 먼저, 아이의 중심이 먼저입니다.

4. 나만의 중심을 지키는 것이 AI 시대 생존의 핵심이다

창업 10년 안 된 업스테이지가 국가 AI 프로젝트를 맡은 건 법률·인사·마케팅·사업·엔지니어 각 분야 사람들이 '이 직무 안에서 AI를 어떻게 바라볼 것인가'를 치열하게 고민했기 때문입니다. 내가 잘하고 좋아하는 것, 영향을 발휘할 수 있는 것을 아는 것, 그것이 나만의 중심이며 정답을 찾는 게 아니라 나만의 답을 만들어가는 힘입니다.