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AI가 일터에 들어온 지 길어야 3년, 짧으면 1년입니다. 그런데 주변을 둘러보면 AI 경험과 지식의 차이가 K자 모양으로 벌어져 현기증이 날 정도입니다. 누구는 벌써 글쓰기와 이미지·영상 제작, 업무 자동화까지 맡기며 성과를 내는데, 누구는 아직 사주와 MBTI, 혈액형별 성격을 묻고 있죠.

전 세계 80억 명 중 5,000명만 본 AI의 미래

오픈AI 공동창업자이자 테슬라 AI 총괄을 지낸 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)는 최근 세계 인구 약 80억 명을 AI 경험에 따라 네 무리로 나눴습니다. 이 비율을 우리나라 인구 약 5,100만 명에 그대로 대입하면 아래와 같습니다.

AI 제대로 사용하는 한국인은 30명뿐

한국으로 좁히면 4명 중 3명은 AI를 거의 모르고, 5명 중 1명은 가끔 써보는 정도입니다. 앱을 만드는 사람은 500명 중 1명꼴이고, AI의 미래를 먼저 본 사람은 한 반 정도인 30명에 불과합니다. 뜨끔한 건 2단계입니다. 카파시는 AI 좀 안다고 여기는 기업 임원과 전문직 상당수가 바로 여기에 머문다고 꼬집었습니다.

이번엔 사무실로 좁혀 보겠습니다. 100명이 일하는 사무실이라면, 제 체감으로는 이렇습니다. 세계든 한국이든 사무실이든, 같은 모양입니다. 대다수는 아래에 머물고 소수만 위로 치고 올라갑니다.

뼛속까지 문과들도 10% 진입 가능한 이유

저는 코딩 한 줄도 모르지만 바이브 코딩으로 업무용 앱을 두세 개 만들었고, AI 글쓰기 바카라도 벌써 두 권 펴냈습니다. AI 서비스가 새로 나오면 기를 쓰고 일단 사용해보고 있으니, 상위 5%까지는 힘들겠지만 10% 안팎에는 들지 않을까 싶습니다.

AI로 만든 성과의 차이는 AI의 가능성을 어디까지 내다보는지, 새 AI를 얼마나 자주, 얼마나 오래 써봤는지에서 갈립니다. 자기 분야의 전문성이 있는 사람이 AI도 잘 쓰죠. 결과물이 좋으니 더 자주 쓰고, 더 많이 쓰니 더 잘 알게 되는 선순환이 일어납니다.

반대로 AI를 요술 방망이쯤으로 여기는 사람은 경험도 지식도 쌓지 않은 채 "이것 좀 해줘, 저것 좀 해줘" 시키기만 합니다. 결과물을 검토할 안목이 없으니 AI에 이리저리 끌려다니고, 무료 버전에 머물다 흐름을 놓칩니다. 스스로를 먼저 단련하지 않으면 아무리 도구가 좋아도 실력을 발휘할 수 없습니다.

정말 무서운 것은 복리로 불어나는 격차

주목할 건 이 경험의 차이가 복리처럼 불어나고 K자 형태로 벌어진다는 점입니다. 큰일을 맡겨본 사람이 더 배우고, 그래서 더 큰일을 맡깁니다. 결국 자기만의 지식 생태계를 갖춘 사람이 앞서 나갑니다.

저는 2023년에 챗GPT를 처음 쓰기 시작해 클로드, 퍼플렉시티, 제미나이, 젠스파크, 최근에는 어사이드(Aside)까지 넘나들며 AI와 절친이 되어가고 있습니다. 토큰과 크레딧을 꽤 태워야 하는 부담은 있지만, 그만큼 업무 속도는 빨라지고 실력은 늘었으니 밑지는 장사는 아닙니다.

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