기술은 항상 그렇게 됩니다
인터넷이 처음 나왔을 때를 생각해보겠습니다. 홈페이지를 만들 줄 아는 것만으로 사업이 됐습니다. 당시 HTML을 다룰 줄 안다는 사실 하나만으로 기업들이 줄을 섰습니다. 스마트폰이 나왔을 때도 마찬가지였습니다. 앱을 만들 줄 아는 것 자체가 희소성이었고, 그것만으로 수억 원짜리 계약이 성사됐습니다.
지금은 어떤가요? 그걸 할 줄 안다는 사실만으로는 아무도 돈을 지불하지 않습니다. 오히려 못 하면 이상하게 봅니다. 기술은 항상 그렇게 됩니다. 신기함은 빠르게 당연함이 되고, 당연함은 곧 최소 기준이 됩니다.
AI도 같은 경로를 밟아 갈겁니다. 지금 당장은 바이브코딩으로 앱을 만들었다고 하면 사람들이 놀랍니다. AI로 영상을 제작했다고 하면 신기해합니다. 하지만 3년 뒤에는 아무도 놀라지 않게 되겠죠. 3년이 아니라 3개월만 지나도 그렇지 않은 세상이 되고 있습니다. 그 도구를 쓸 줄 아는 것은 최소 조건이 됩니다.
몇백 년 동안 바뀌지 않은 것
그래서 지금 공부해야 할 건 따로 있습니다. 매일 업데이트되는 AI 기능이 아닙니다. 몇 년이 아니라 몇백 년 동안 바뀌지 않은 것들입니다.
사람이 무엇에 움직이는지, 무엇을 믿는지, 무엇을 원하는지. 이 변하지 않는 것들은 라디오가 나왔을 때도, 텔레비전이 나왔을 때도, 유튜브가 나왔을 때도 바뀐 적이 없습니다. 플랫폼은 바뀌었지만 사람은 바뀌지 않기 때문이죠.. 사람은 여전히 두려움에 반응하고, 욕망에 움직이며, 신뢰하는 사람의 말을 따릅니다.
설득의 구조, 신뢰를 쌓는 방법, 문제를 정확히 짚어내는 능력. 이것들은 AI가 발전할수록 오히려 더 희소해집니다. 도구가 평준화될수록 그 도구를 어디에, 어떻게, 누구를 위해 쓰는지가 전부가 되기 때문입니다.
AI를 배우는 이유를 잊지마세요
새로운 기술은 당연히 배워야 합니다. 외면하거나 무시하라는 말이 아닙니다. 단, 그걸 배우는 이유를 잊지 말아야 합니다.
바이브코딩으로 만든 프로덕트도, AI로 만든 영상도 도구일 뿐입니다. 도구는 방향을 만들어주지 않습니다. 무엇을 위해 쓸 것인지는 여전히 사람이 결정해야 합니다. 그리고 그 결정의 질은 사람을 얼마나 깊이 이해하고 있느냐에서 갈립니다.
그 도구로 누구의 문제를 얼마나 깊게 해결했는가. 얼마나 더 많은 사람에게 닿았는가. 이것이 본질입니다. 이 질문은 AI 이전에도 본질이었고, AI 이후에도 본질입니다.
방향을 잘 확인하세요
많은 분들이 새로운 AI 도구가 나올 때마다 불안해합니다. 나만 뒤처지는 것 같고, 저걸 모르면 도태될 것 같습니다. 그 감각 자체는 이해합니다. 하지만 FOMO를 느낄 대상이 잘못됐습니다.
빠르게 변하는 기술을 놓칠까봐 불안해할 것이 아니라, 변하지 않는 것을 아직 모르고 있다는 사실을 더 불안해해야 합니다. 새 AI는 직접 사용해보면 한 달이면 익숙해집니다. 하지만 사람을 이해하는 깊이는 몇 년을 들여도 부족합니다. 어느 쪽이 더 급한지는 더 명확합니다. 그리고 그걸 이해하는 소수가 늘 우위에 서있을 겁니다. 기술은 배우되, 본질을 잊지 말고 그 본질을 공부하는 시간을 줄이지 마세요.
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