2025년 12월 9일 골빈해커 김진중 대표님의 “AI Native 회사의 일하는 방식으로 보는 일의 미래” 라이브 강연을 들었습니다. 몇 가지 인상 깊었던 포인트를 정리해봅니다. 2시간 가량의 강연을 짧게 요약한 것이라는 점을 참고하세요.
일자리는 사라지지 않는다, 방식이 바뀐다
"AI가 내 일자리를 빼앗을까?"라는 질문은 이제 진부하게 느껴집니다. 흥미로운 점은 고액 연봉을 받는 직군(데이터 분석가, 변호사, 의사 등 전문직)이 오히려 더 큰 영향을 받는다는 사실입니다. 이들의 업무 중 상당 부분이 '정보 처리’이기 때문입니다.
개발자는 어떨까요? 개발자의 본질은 '코딩’이 아니라 '문제 해결’입니다. 코딩을 AI에게 맡기면 오히려 더 고차원적인 문제에 집중할 수 있습니다. 더 많은 사람이 소프트웨어를 만들 수 있게 되면서, 컴퓨터가 해결하는 문제의 범위는 더 넓어질 것입니다.
핵심은 "100배 많은 일"이 아니라 "100가지 다른 일"이 가능해진다는 점입니다. 이는 커뮤니케이션 비용이 극도로 줄어든다는 의미이기도 합니다.
AI 네이티브 업무 방식의 실제
강연자의 스타트업은 창업자 2명이 AI를 활용해 다음을 모두 수행했다고 합니다:
- 개발: iOS/Android 앱, 서버, 음성처리, 백오피스…
- 비즈니스: 기획, 마케팅, B2B 영업, 솔루션 영업…
- 운영: 법무, 세무, 채용, 외주, 디자인…
놀라운 점은 이것이 2025년 현재의 이야기라는 것입니다. 처음에는 실무자를 채용하려 했지만, "모든 영역을 직접 체험해야 한다"는 판단으로 AI를 활용해 직접 수행했다고 합니다.
이는 단순히 “비용 절감” 차원이 아닙니다. 배우면서 할 수 있다는 것이 핵심입니다. 모르는 분야를 몇 시간 만에 파악하고 실행할 수 있습니다. 개발도 마찬가지입니다. 넓은 범위를 경험해야 하는데, 학습 시간이 대폭 단축됩니다.
AI 활용의 원칙과 함정
강연에서 제시한 AI 활용 원칙은 단순하지만 강력했습니다:
- 가장 최신 모델 사용하기
- 안될 것 같아도 시도하기 - 안되면 다음 달에 다시
- 매번 다르게 접근하기 - 매달 성능이 향상되므로
하지만 중요한 경고도 있었습니다. 방어적으로 의심하는 태도가 필수라는 점입니다. AI가 틀릴 수 있는데, 결과물을 검토하지 않기 쉽습니다. 귀찮기도 하고, 너무 그럴듯해 보이기 때문입니다.
진화하는 AI와 직무의 관계
인상 깊었던 부분은 AI 활용이 시간에 따라 어떻게 진화했는지에 대한 이야기였습니다:
기획자의 경우:
- 2023년: 문서 초안 작성
- 2023년 3분기: 데이터 분석
- 2024년 1분기: 자료 조사
- 2025년 3분기: 인간 수준의 토론 상대
개발자의 경우:
- 2022년: 코드 조각 자동완성
- 2024년 4분기: 프로토타이핑
- 2025년 2분기: 복잡한 문제 해결 (코드 검토 필수)
- 2025년 9월: 코드 검토 없이 개발 시작
특히 "기획서 = 프로토타입"이라는 개념이 인상적이었습니다. 기획서를 쓰는 대신 바로 동작하는 프로토타입을 만들어 아이디어를 검증하고 소통합니다. 빠른 피드백과 명확한 전달이 가능합니다.
변화의 시대, 무엇이 중요한가
강연에서 가장 인상 깊었던 몇 가지 통찰:
1. 기초의 중요성
누구나 쉽게 만들 수 있는 시대이므로, 오히려 어설프면 경쟁에서 이길 수 없습니다. 변별력이 사라졌습니다. 응용보다는 탄탄한 기초가 중요하다는 역설적인 상황입니다.
2. Specialist vs Generalist
업계 최고 수준(1티어)이 아니라면, Generalist가 유리합니다. 한 분야를 깊게 파는 것보다, 넓은 범위를 다룰 수 있는 능력이 더 가치 있습니다.
3. 고정관념 깨기
오랫동안 해왔다고 그것이 정답은 아닙니다. 오히려 경력이 적은 사람이 AI를 적극 활용해 더 나은 결과를 내기도 합니다. 실제로 AI 문제 해결 대회에서 전문가보다 AI를 잘 활용한 비전문가가 더 좋은 성적을 냈다고 합니다.
켄트 백(Kent Beck)이 "제 코딩 능력의 90%는 이제 쓸모없게 됐어요"라고 말했다는 인용도 인상적이었습니다.
나의 생각
강연을 들으며 두 가지 생각이 들었습니다.
첫째, 변화의 속도입니다. 2023년부터 2025년까지 불과 2-3년 사이에 AI 활용 방식이 급격히 진화했습니다. 이 속도는 앞으로 더 빨라질 것입니다. "몇 년 후"가 아니라 "몇 달 후"를 생각해야 하는 시대입니다.
둘째, 검증의 딜레마입니다. AI가 생성한 결과물을 검토하지 않고 쓰기 시작했다는 이야기는 편리함과 위험성이 공존합니다. 어디까지 신뢰할 것인가? 어떻게 검증할 것인가? 이는 개인의 선택이자 조직의 문화가 될 것입니다.
마지막으로, AI 시대에도 변하지 않는 것이 있습니다. 바로 문제를 정의하는 능력입니다. AI는 도구일 뿐, 무엇이 문제인지, 무엇을 만들어야 하는지는 여전히 인간이 정의해야 합니다. 그리고 그것이 우리의 핵심 역량이 될 것입니다.