"AI 딸깍의 시대, 더 중요해지는 전문성"
상당히 많은 일을 AI와 함께 하면서 최근 더 강하게 느끼고 있는 지점. 타협하지 않고 AI에게 불편한 피드백을 하고 더 강하게 요청할수록 더 좋은 결과를 만들 수 있음. AI에 요청하면 그럴듯한 답이 한 번에 나옴. 보고서도, 분석도, 글도. 그냥 보면 충분히 괜찮아 보이지만 깊이 들여다보면 아직은 기준에 못 미치는 경우가 많음. 디테일이 비어 있거나, 맥락을 잘못 짚거나, 결정적인 부분에서 어긋남. 문제는 그 어긋남을 알아볼 수 있는 전문성의 보유 여부.
1. AI는 평균을 만들고, 전문가는 평균을 넘어서야 함
AI가 잘하는 일은 평균적인 답을 빠르게 내놓는 것. 그래서 AI를 쓰는 순간 누구나 평균에는 도달함. 문제는 그 다음부터. 평균이 빨라진 시대에는 평균 자체가 경쟁력이 아님. AI가 가져온 답을 그대로 쓰는 사람과, 그 답이 어디서 어긋나는지 짚어내는 사람의 거리는 점점 벌어짐. AI 시대의 문제는 답이 없는 것이 아님. 그럴듯한 답이 너무 많아진다는 것. 그래서 전문성의 위치도 바뀜. 예전에는 답을 많이 아는 사람이 전문가였다면, 이제는 답의 수준을 판단할 수 있는 사람이 전문가. 전문성은 답을 만드는 능력보다, 답을 평가하는 능력으로 이동하고 있음.
2. 안목이 없으면 첫 번째 딸깍에서 멈춤
전문성이 부족하면 AI가 가져온 답이 좋은지 아닌지 알 수 없음. 그래서 일단 가져다 씀. 결과물이 평균은 되니까 큰 문제는 없어 보임. 하지만 같은 일을 전문가가 하면 결과가 달라짐. 어디가 약한지 보이고 무슨 맥락이 빠졌는지 보이며 어디서 현실과 어긋나는지 보임. 그래서 다시 질문하고 다시 수정함. 다시 밀어붙임. 같은 AI를 써도 결과가 달라지는 이유는 도구가 아니라 사람의 기준에 있음.
3. 끝까지 밀어붙이는 기준은 사람에게 있음
AI는 요청한 만큼만 줌. 더 깊게 들어갈지, 더 다듬을지, 여기서 멈출지 결정하는 것은 결국 사람임. 전문성은 그 결정의 근거. 무엇이 부족한지 알아야 더 요구할 수 있음. 어디까지 가야 하는지 알아야 멈출 곳도 정할 수 있음. AI가 많은 일을 대신해주는 시대일수록, 끝까지 기준을 밀어붙일 수 있는 사람은 오히려 더 드물어질 가능성이 큼. 그래서 전문성은 사라지는 것이 아니라 더 희소해지는 것. 평균은 AI가 만들고, 차이는 결국 전문성이 만듦.