Andrew Ng이 말하는 AI 시대 핵심 역량 4가지

AI가 일자리를 없애기보다 업무를 재편한다는 Andrew Ng의 관점을 바탕으로, AI에 위임하기, AI로 직접 만들기, 직무 전반 이해하기, 무엇을 만들지 판단하기의 네 가지 역량을 정리한다. 또한 AI에 의존하면 학습 효과가 떨어질 수 있다는 점도 짚는다.

⏱ 00:00AI 시대 일자리에 대한 불안을 다루는 영상이다. 발표자는 Andrew Ng의 인터뷰를 바탕으로 AI가 사람을 대체하기보다 AI를 잘 쓰는 사람이 대체할 것이라는 관점을 소개한다. 영상 끝에는 지금 내 위치와 먼저 배울 기술을 알 수 있다고 소개하며, Andrew Ng의 팀이 만든 AI 역량 지도를 기준으로 설명한다.

⏱ 00:27경제학자들이 실제 직무를 업무 단위로 쪼개 분석한 결과, AI가 많은 직무의 업무 중 30~40% 정도를 처리할 수 있다고 한다. 이 부분이 저렴해지면 사람만 할 수 있는 나머지 업무의 가치가 오히려 높아진다는 논리다.

소프트웨어 엔지니어링은 AI의 영향을 가장 크게 받는 직무지만, 채용 공고는 늘고 실력 있는 엔지니어는 더 바빠졌다. 2022년 방식으로 코딩하는 사람은 위험하지만, 불안해하기보다 미리 대비하는 태도가 필요하다는 메시지다.

⏱ 02:00첫 번째 역량은 AI에 위임하기다. 반복적이고 정답이 명확한 업무, 예를 들어 데이터를 보고서에 옮기거나 긴 문서를 요약하는 일을 AI에 넘기고, 결과를 얼마나 확인하고 개입할지 판단하는 능력을 말한다. Andrew는 자신도 주말에 회사의 핵심 지표 분석을 AI에 맡겼다고 소개한다.

이 구간의 실천 과제는 이번 주에 매주 반복하는 업무 하나를 골라 AI에 맡기고, 줄어든 시간을 사람만 할 수 있는 일에 쓰는 것이다. 발표자는 이와 함께 영상 설명란에 무료 가이드를 준비했다고 언급한다.

⏱ 03:22두 번째는 AI로 직접 만들기다. 단순히 AI를 쓰는 것을 넘어 업무를 해결하는 도구나 앱을 만드는 능력이다. 과거에는 소프트웨어 엔지니어의 일이었지만 이제 AI가 코드를 대부분 써 주므로 마케터, 채용 담당자, HR, 운영 담당자도 충분히 도전할 수 있다고 한다. 핵심은 무엇을 만들지 아는 것이다.

예시로 Andrew의 팀 마케터는 글을 쓸 때 관련 자료를 찾아 주는 앱을 만들었고, 재무팀 CFO는 문서를 열어 숫자를 옮기고 검증하는 스크립트를 만들어 반복 작업을 경고 알림으로 바꿨다. 두 사람 모두 엔지니어가 아니었다는 점이 강조된다.

⏱ 05:30세 번째는 직무 전체를 이해하는 역량이다. AI 기술뿐 아니라 자신의 분야 전반을 배워야 한다는 뜻이다. 소프트웨어 엔지니어가 프런트엔드나 백엔드 중 한쪽에서 풀스택으로 범위가 넓어진 것처럼, 다른 직무도 AI 덕분에 업무 범위가 넓어지고 있다고 설명한다. AI가 잡무를 가져가면 원래 다른 사람이 맡던 더 큰 업무를 맡게 되는데, 그러려면 다른 부분의 작동 원리를 알아야 한다.

대학 교육은 커리큘럼을 갱신하는 데 시간이 오래 걸리므로 온라인 강좌로 최신 기술을 배우라고 조언한다. 팀을 관리하는 사람이라면 팀 안에 엔지니어를 두는 방법도 제시된다.

⏱ 07:48네 번째는 무엇을 만들지 정하는 역량이다. 만드는 일이 저렴해지면서 병목은 제품 기획 쪽으로 옮겨 갔다고 설명한다. AI에 아이디어를 요청하면 좋은 것은 한두 개, 평범한 것이 몇 개, 형편없는 것이 네 개쯤 나온다는 비유가 나온다. 이를 가려내는 힘은 고객의 표정이나 상사가 중시하는 점 같은 현장 맥락에서 나오며, 발표자는 AI가 당분간 이 맥락을 갖기 어렵다고 본다.

채용 공고에서도 문제를 발견하고 스스로 해결하는 주도성, 곧 agency를 요구하는 사례가 늘고 있다고 한다. 이번 주 실천 과제는 자신의 작업을 쓰는 사람에게 가장 불편한 점을 직접 묻는 것이다.

⏱ 09:49마지막으로 모든 역량 아래에 깔린 지속 학습의 함정을 짚는다. 학생들이 AI로 과제를 하면 점수는 오르지만 나중에 기억하는 내용은 적어진다는 점을 Andrew도 인정한다. 그 역시 몇 달 전 AI에게 답을 받아 작업을 끝냈지만, 6개월 뒤 같은 일을 할 때는 기억이 나지 않아 다시 AI에게 물어야 했다고 말한다.

따라서 AI가 답을 대신 주기보다 이해를 돕도록 쓰는 것이 목표라고 정리한다. 영상은 AI로 학습하는 방법을 다룬 다른 영상을 소개하며 마무리된다.