제너럴리스트로 성공하는 법

또래 김동우를 소개합니다

안녕하세요, 제 이름은 김동우입니다. 현재 로컬 비즈니스 플랫폼 당근에서 광고 데이터 분석을 담당하고 있으며, 이전에는 PM, PO, 마케팅 등 다양한 직무를 경험하며 제너럴리스트로 성장해왔어요. 고등학생 때 교육의 가능성에 깊은 관심을 갖고, 학생이 학생을 가르치는 교육 프로젝트 ‘설리번 프로젝트’를 설립하기도 했습니다. 최근에는 AI와 데이터 기술이 사회에 어떤 변화를 가져올지 고민하며, 이를 실무와 생활에 적용하는 다양한 실험을 하고 있어요.

올라운더의 삶, 꼭 스페셜리스트만 될 필요 없다

데이터 분석가, PM, PO, 마케터까지.. 여러 분야를 넘나들며 커리어를 쌓은 이유가 있나요?

저는 스스로를 제너럴리스트라고 생각하고, 그런 커리어를 지향해왔어요. 처음부터 여러 분야를 경험하려고 한 건 아니었지만, 자연스럽게 다양한 역할을 맡게 되면서 더 넓은 시야를 갖게 되었죠.

원래는 창업을 꿈꿨고, 창업가에게 가장 중요한 능력은 문제를 발견하고 해결하는 힘이라고 생각했어요. 그런데 문제를 해결하려면 단순히 한 가지 역량만으로는 부족하더라고요. 마케팅도 알아야 하고, 제품 기획도 해야 하고, 데이터도 분석할 줄 알아야 했어요. 저는 운이 좋게 창업도 경험해보았고, 여러 스타트업에도 근무해보았어요. 스타트업 초반에는 특히 한 사람이 여러 가지 역할을 동시에 해야 할 때가 많았고, 그러다 보니 자연스럽게 필요한 걸 배우면서 커리어가 확장된 것 같아요.

처음에는 ‘이렇게 여러 가지를 해도 괜찮을까?’ 고민도 했지만, 오히려 다양한 경험이 서로 연결되면서 시너지를 만들고, 더 나은 선택을 할 수 있는 힘이 되어주더라고요. 그래서 앞으로도 특정한 역할에만 갇히기보다는 새로운 도전을 두려워하지 않는 커리어를 이어가고 싶어요.

제너럴리스트로의 역량이 필요한 이유는 무엇일까요?

우리는 흔히 사람을 제너럴리스트와 스페셜리스트로 많이들 구분하는데요, 현 시대에는 제너럴리스트로의 역량이 조금 더 필요하지 않나 생각해요. 사실 요즘은 ‘상상을 현실로 만들 수 있는’ 벽이 낮아진 시대잖아요? 내가 상상할 수만 있다면 그것을 현실로 만들기는 더 쉬워요. 그러니 중요한 것은 ‘상상할 수 있는’ 능력인데, 상상력은 ‘이 세상에 무엇이 있는가’로부터 출발한다고 생각해요. 그런 관점에서 제널리스트가 앞으로 더 앞서 나가기에 좀 용이하다라는 생각이 든거죠.

‘안 해본’ 일에 도전하기 위한, 제너럴리스트로서의 팁이 있다면요?

안 해본 일에 도전할 때 가장 중요한 건 겁먹지 않는 것이에요. 새로운 일을 시작하기 전에 ‘이걸 하려면 뭘 준비해야 하지?’, ‘내가 할 수 있을까?’ 고민하다 보면, 결국 아무것도 못 하고 시간이 흘러버릴 때가 많거든요. 그래서 저는 그냥 일단 해보는 것이 가장 중요하다고 생각해요.

예를 들어, 영상 편집을 배워보고 싶다고 하면, 어떤 프로그램을 써야 하는지, 제대로 배우려면 어떤 강의를 들어야 하는지 고민하는 대신, 그냥 핸드폰으로 영상을 찍고 간단한 무료 편집 툴을 사용해서 바로 편집해보는 거죠. 해보면 의외로 생각보다 어렵지 않고, 오히려 재미를 느낄 수도 있어요.

또 하나 중요한 건, 실패해도 괜찮다는 걸 받아들이는 것이에요. 우리는 흔히 뭔가를 시도하면 반드시 성공해야 한다고 생각하지만, 사실 실패하는 게 훨씬 더 자연스러운 과정이에요. 거절을 당하거나, 결과물이 별로일 수도 있지만, 그 경험 자체가 다음 도전을 더 쉽게 만들어줘요.

결국, 너무 깊이 고민하지 말고 작은 것부터 가볍게 시작해보는 것, 그리고 실패를 두려워하지 않는 태도가 새로운 도전을 가능하게 해주는 가장 큰 팁이라고 생각해요

그럼에도 불구하고, 본인을 가장 잘 나타내는 직무가 있다면요?

고민이 많이 되는데, 저는 여전히 ‘내가 어떤 사람이냐’ 라고 했을 때는 ‘소프트웨어 엔지니어다’라고 생각을 하고 있어요. 저는 원래 비효율적인 걸 효율적으로 바꾸는 일에 관심이 많았는데, 컴퓨터는 명령어만 잘 짜두면 전기만 공급해도 스스로 일을 해내잖아요. 그런 면에서 엔지니어링을 통해 문제를 해결하는 과정이 굉장히 매력적이었어요.

그리고 단순히 ‘이런 문제가 있으니까 이렇게 해결하면 좋겠다’라는 생각에서 끝나는 게 아니라, 어떤 기술을 활용하면 실제로 구현할 수 있을지까지 고민하는 걸 좋아하는 것 같아요. 그래서 개발자로서 직접 해결책을 만들어보는 것도 좋지만, 더 넓게 보면 PM 역할도 내 성향에 맞는 직무라고 생각해요.

결국 제가 원하는 건 문제를 정의하고, 해결할 수 있는 방법을 상상한 뒤, 그것을 실제로 실행하는 과정에 기여하는 것이에요. 엔지니어링이든, 엔지니어링에 가까운 PM이든, 이런 역할을 할 수 있는 직무가 가장 저한테 잘 맞는다고 느껴요.

공부가 왜 이렇게 고통스러울까?

교육에도 큰 관심이 있다고요. 관심을 가진 계기가 무엇인가요?

저는 어릴 때부터 학교에서 배우고 시험을 보고 숙제를 하는 과정에서 ‘왜 이걸 해야 하지?’라는 의문을 자주 가졌어요. 하지만 어른들에게 질문하면 명확한 답을 듣지 못했던 경우가 많았고, 그 답답함이 자연스럽게 교육에 대한 관심으로 이어진 것 같아요.

특히 고등학교 시절, 친구들이 학업 스트레스로 인해 힘들어하는 모습을 많이 봤어요. 시험 기간이 되면 우는 친구들도 있었고, 심지어 전학을 가거나 휴학을 선택하는 경우도 있었죠. 그런데 이야기를 나눠보면, 많은 친구들이 ‘그냥 시키니까 하는 것’일 뿐, 자신이 무엇을 좋아하는지조차 모른다고 하더라고요. 그런 모습을 보면서, 교육이 단순한 경쟁이 아니라 진짜 의미 있는 방향으로 바뀔 수 없을까? 라는 고민을 하게 됐어요.

그 후, 우연히 교육 봉사를 하게 되면서 제 생각이 확신으로 바뀌었어요. 한 번은 수업을 듣던 학생이 저에게 “이거 해보니까 개발자가 되고 싶어졌어요! 그럼 뭘 공부해야 해요?”라고 묻더라고요. 그전까지는 학업에 별다른 흥미를 보이지 않던 친구였는데, 관심 있는 걸 찾으니까 태도가 완전히 달라진 거예요. 그 모습을 보면서, 교육이 사람을 변화시키는 강력한 힘이 있구나라는 걸 직접 경험했고, 그 이후로 교육 문제에 대해 더 깊이 고민하고 해결해보고 싶다는 마음이 들었어요.

현 교육 시스템의 가장 큰 문제는 무엇이라고 보나요?

제가 생각하는 한국 교육의 가장 큰 문제는 모두가 한 방향만 바라보도록 강요하는 분위기예요. 학생들이 자신의 흥미나 적성을 발견하고 그에 맞는 길을 찾는 게 아니라, 정해진 목표를 향해 무조건 달려가야 한다는 압박감 속에서 교육이 이루어지고 있다고 느껴요.

사실 교육의 목적은 개인이 행복한 삶을 살 수 있도록 돕는 것이어야 하는데, 우리는 ‘좋은 대학에 가야 한다’, ‘대기업에 취업해야 한다’ 같은 사회적 기준을 먼저 정해두고, 그 틀에 맞추려고 해요. 그래서 아이들이 스스로 하고 싶은 걸 찾기보다는 남들이 하는 걸 따라가야 한다는 강박감에 시달리죠.

결국, 모두가 같은 목표를 향해 경쟁해야 하다 보니 줄 세우기식 평가가 필연적으로 따라오고, 학생들은 점수로만 자신의 가치를 판단받게 돼요. 문제는 이 과정에서 진짜 자기 자신이 원하는 게 무엇인지 고민할 기회조차 없어진다는 것이에요. 많은 학생들이 단순히 ‘시키니까 하는 것’일 뿐, 왜 공부하는지, 어떤 삶을 살고 싶은지에 대한 고민 없이 학업을 이어가요.

저는 교육이 단순한 경쟁이 아니라, 각자가 원하는 방향을 찾아갈 수 있도록 도와주는 과정이 되어야 한다고 생각해요. 하지만 지금의 한국 교육 시스템은 그보다는 획일화된 기준에 맞추는 것에 더 집중되어 있는 것 같아요. 이게 가장 큰 문제라고 봅니다.

그런 고민 과정에서 설립한 게 설리번 프로젝트라고 들었어요.

네, 맞아요. 교육 문제에 대한 관심과 고민으로 고등학교 때 교육 봉사 단체로 시작한 것이 지금의 설리번 프로젝트예요. 설리번 프로젝트는 또래간 교육을 실천하는 교육 단체로, 학생이 학생을 가르치는 방식으로 운영돼요. 같은 또래가 알려주면 더 쉽게 이해할 수 있고, 눈높이에 맞춘 교육이 가능하다는 점이 강점이에요.

처음에는 소프트웨어 교육을 중심으로 시작했어요. 특성화고에 다니던 고등학생들이 주변 중·고등학생들에게 프로그래밍을 가르쳐주는 형태였죠. 그런데 활동을 하다 보니, 단순히 코딩 교육에 그칠 게 아니라 다른 분야에도 이 방식을 적용할 수 있지 않을까? 라는 생각이 들었어요. 그래서 점차 범위를 확장하면서, 학생이 직접 교육자로서 성장할 수 있는 환경을 만드는 데 집중했어요.

설리번 프로젝트를 통해 학생들이 배움을 단순히 ‘주입받는 것’이 아니라, 스스로 학습하고, 공유하고, 가르치는 경험을 하도록 돕고 싶었어요. 그렇게 하면 교육이 더 의미 있어지고, 배움 자체가 더 즐거운 과정이 될 수 있다고 생각했거든요.

당시 기억에 남는 학생이 있나요?

네, 기억에 남는 학생이 두 명 정도 있어요.

첫 번째는 제가 처음으로 가르쳤던 수업에서 만난 중학생 학생이에요. 당시 저는 고등학생이었고, 그 친구는 중학생이었어요. 설리번 프로젝트 수료 이후에도 계속 연락을 주고받다가, 나중에 그 친구가 실제로 컴퓨터공학과에 진학했다는 소식을 들었어요. 그때 정말 뿌듯했고, ‘교육이 사람을 변화시킬 수 있구나’라는 걸 직접 느꼈던 순간이었어요.

또 한 명은 제가 직접 가르친 학생은 아니고, 설리번 프로젝트에서 수업을 들었던 또래 친구예요. 그 친구도 처음에는 그냥 관심 삼아 수업을 들었는데, 점점 코딩에 흥미를 가지더니 2년 후에는 설리번 프로젝트 운영진으로 참여하게 됐어요. 그리고 나중에는 교육 프로그램을 직접 기획하고, 팀을 이끌면서 활동했죠. 결국 이 경험이 계기가 되어 지금은 개발자로 커리어를 이어가고 있어요.

이 두 학생을 보면서, 누군가에게 새로운 경험을 제공하는 것만으로도 그 사람의 인생이 바뀔 수 있구나 하는 걸 깨달았어요.

설리번 프로젝트는 어찌보면 좋아하는 것을 일과 결합한 형태네요.

좋아하는 걸 일로 하면 오히려 힘들어진다는 말도 있지만, 저는 덕업일치를 경험한 쪽이에요. 일과 삶을 딱 분리하기보다는, 내가 하는 일이 곧 나의 삶의 일부가 되는 방식이 저한테는 더 맞았던 것 같아요.

예를 들어, 프로젝트를 할 때 단순히 업무로 받아들이는 게 아니라, 유튜브를 보다가도 ‘이걸 적용해볼 수 있을까?’ 같은 생각이 자연스럽게 들었어요. 그냥 관심 있는 걸 찾아보다가도 새로운 아이디어를 떠올리고, 그걸 실제로 시도해보는 과정이 재미있었죠. 그래서 밤을 새워도 힘들기보다는 몰입할 수 있었고, 오히려 아침에 빨리 일어나서 더 해보고 싶다는 생각이 들 때도 있었어요.

물론 모든 순간이 즐겁기만 한 건 아니었어요. 하기 싫은 일도 있었고, 현실적인 문제들도 있었지만, 좋아하는 일이었기 때문에 버틸 수 있었고, 더 오래 할 수 있었던 것 같아요. 내가 의미를 느끼는 일을 할 때, 일 자체가 스트레스가 아니라 성장의 과정으로 느껴진다는 걸 직접 경험했어요.

AI는 사람을 '대체'하지 않아요

동우님의 또 다른 관심사, AI. 가장 주목하는 현상은 무엇인가요?

최근 AI에서 가장 주목하는 현상은 사람의 일과 컴퓨터의 일이 점점 구분이 없어지고 있다는 것이에요.

예전에도 AI는 있었지만, 우리가 흔히 생각하는 AI는 유튜브 추천 알고리즘이나 스팸 필터처럼 정해진 범위 내에서 특정 작업을 빠르고 효율적으로 수행하는 역할이었어요. 하지만 최근의 대형 언어 모델(LLM) 기술은 그 단계에서 한 걸음 더 나아가고 있어요. 단순히 정해진 작업을 잘하는 게 아니라, 우리가 예상하지 못했던 방식으로 문제를 해결하고, 새로운 아이디어를 제시하는 방향으로 발전하고 있죠.

예전에는 ‘이건 사람이 하는 일, 저건 AI가 하는 일’ 이렇게 구분하는 게 명확했지만, 지금은 그 경계가 점점 흐려지고 있어요. 예를 들어, 예전에는 데이터를 정리하는 건 AI가, 해석하고 의사 결정을 내리는 건 사람이 했다면, 이제는 AI가 데이터를 해석하고, 방향성까지 제안하는 수준까지 왔어요. 이처럼 AI가 단순한 도구를 넘어, 사람의 창의적인 과정까지 보조하는 역할을 하게 되는 현상이 가장 흥미롭고, 앞으로도 더 큰 변화를 가져올 거라고 생각해요.

최근에 AI가 사람을 ‘대체’한다는 걱정이 많이 나오고 있는데요, 저는 AI는 ‘대체’가 아닌 ‘보조’의 개념이라고 생각해요. 우리가 하기 싫었던 것이나, 우리가 굳이 안 해도 되는 것들을 AI한테 맡겨서 시간을 절약하고, 남는 시간에 ‘사람이 할 수 있는 것들에 집중’하는 거죠. 아까 말한 상상하는 능력, 연결하는 능력등을 이용해서요. 이런 건 아직 사람이 제일 잘하는 것이니까요. 결과적으로 직업과 직무가 확장될 수 있는 기회라고 봐요.

AI, 어떻게 활용하고 계신가요?

AI를 활용하면서 가장 크게 달라진 점은 검색 방식과 작업 방식이 완전히 바뀌었다는 것이에요.

예전에는 정보를 찾을 때 검색 엔진을 이용해서 여러 개의 문서를 읽고 직접 정리해야 했는데, 지금은 GPT 같은 LLM(대형 언어 모델)을 활용해서 대화하듯이 질문하고 답을 얻는 방식으로 바뀌었어요. 그래서 컴퓨터에서 검색할 때도 단순히 파일을 찾는 게 아니라, GPT에게 직접 질문하도록 세팅해 두었어요.

업무에서는 데이터 분석 도우미로 많이 활용하고 있어요. 예를 들면, 복잡한 SQL 쿼리를 작성할 때 논리적인 문제가 없는지 확인하거나, 오류가 발생했을 때 빠르게 디버깅할 때 사용하죠. 또한, 업무 중에 궁금한 점이 생기면 GPT에게 바로 질문해서 정보를 정리하는 식으로 빠르게 사고를 확장할 수 있는 도구로 활용하고 있어요.

개인적으로도 AI를 활용한 사이드 프로젝트를 진행하고 있어요. 예를 들면, 경제 뉴스가 너무 많다 보니 AI에게 하루 동안 나온 주요 경제 뉴스들을 요약하고, 어떤 산업이 악재인지 호재인지 분석해주는 시스템을 만들고 테스트해 보고 있어요.

아직 AI를 어떻게 활용하는 게 최선인지 저도 계속 실험 중이지만, 최대한 다양한 방식으로 써보면서 가능성을 탐색하는 중이에요.

최근 교육현장에도 AI가 많이 쓰이는데요, AI로 배울 수 없는 교육의 영역도 있을까요?

사람과의 상호작용 같은 영역 아닐까요? 물론 AI를 통해 어떻게 하면 대화를 잘할 수 있는지 피드백 받을 수 있고 연습할 수는 있겠죠. 하지만 사람과 사람이 만나서 놀고 대화하고 상호작용하는 것은 결국 실제 사람과 사람이 해야 되는 것이니까요.

마지막으로, 또래들에게 하고 싶은 말이 있다면요?

최근 또래 친구들을 보면, 막연한 두려움을 느끼는 경우가 많은 것 같아요. ‘내가 이걸 해낼 수 있을까?’, ‘나는 아직 부족한데?’ 같은 생각들 때문에 도전을 망설이거나, 아예 시도조차 하지 않는 경우도 많고요. 그러다 보면 점점 무기력해지고, 가능성이 있어도 스스로 막아버리게 되는 것 같아요.

내가 하고 싶다고 생각한 게 있다면, ‘이걸 해도 될까?’ 고민하는 대신, 그냥 가볍게라도 시작해 보세요. 생각보다 어렵지 않을 수도 있고, 해보면서 더 재미를 느낄 수도 있어요. 도전할 수 있는 지금, 우리 겁먹지 말고 해봅시다!