모든 권력을 쥘 수 있다.
2026년 올 한 해가 굉장히 중요한 시즌이라 본다. AI를 잘 쓴다는 말은 앞으로 다른 의미가 되지 않을까?
지금은 꽤 많은 사람이 AI를 잘 쓰는 일을 프롬프트를 잘 쓰는 일 정도로 이해하고 있는 듯하다. 그리고 Codex, Claude 사용법만 보여줘도 "우와... 이런 게 가능해?"라는 모습을 자주 본다.
질문을 잘하고, 답변을 잘 뽑고, 문서를 빨리 만들고, 이미지를 만들고, 코드를 보조받는 수준은
열심히 AI Native engineer들에게는 일상이 되었는데, 그 외의 사람들에게는 완전한 신세계임은 분명하다.
Notebook LM 기능만 설명해줘도 이런게 가능해? 라는 반응을 보이는 사람들이 10명 중 7명이다.(그런데 이것도 강남권을 제외해야한다. 기술기업 및 스타트업 씬에서 벗어나면 이 반응이다)
정말 잘 쓰는 곳은 또 잘 쓰지만 내부 보안 문제로 쓰지 않는 기업이 더 많은 듯하다.
그러나 삼성전자 LG전자가 이미 언어모델을 사용하기로 합의를 했다.
여기거 변곡점이라 판단하고 있다.
AI 능력치의 진짜 차이는 이제 프롬프트가 아니라 AI 설계 그리고 구조에서 생겨나고 있다. 어떤 업무를 어떤 순서로 쪼갤지, 어떤 판단은 사람이 하고 어떤 판단은 에이전트에게 맡길지, 어떤 데이터와 도구를 연결할지, 실패했을 때 어디서 멈추게 할지, 결과물을 어떻게 검수할지까지 구조를 설계하는 능력이다.
이건 단순한 사용법이 아니라 판단된다.
조직의 업무를 재설계하는 능력, AI 자동화 역량은 쉽게 공유되지 않을 것이다.
자신들의 몸 값을 위해서..
AI로 자동화를 만들 줄 아는 사람이 정말 회사 전체를 위해 자신이 만든 것을 모두 공개할까?
나는 일단 아니라 본다.
물론 일부는 그럴 수 있겠지만, 사내 혁신을 좋아하는 사람도 있고, 팀의 생산성이 올라가는 것 자체를 보람으로 느끼는 사람도 있을 것이다. 하지만 시간이 지날수록 핵심 자동화 역량은 점점 쉽게 공유되지 않을 가능성이 높아 보인다. (이미 openclaw, hermes 등장으로 뜨거웠던 그 시기와 지금의 온도차가 나기 시작했다는 것이 느껴질 정도이다. 그래서 지금 불이 조금 꺼졌을때 치고 나가야 한다는 생각을 한다)
이유는 간단하다.
AI 자동화는 단순한 메뉴얼이 아니라 새로운 권력이기 때문이다.
한 사람이 특정 업무를 AI 에이전트와 워크플로우로 처리할 수 있게 되면, 그 사람은 단순히 일을 빨리하는 사람이 아니라, 업무의 구조를 장악한 사람이 된다. 반복 업무를 줄이는 정도가 아니라, 조직 안에서 누가 어떤 정보를 보고 어떤 결정을 내리는지까지 바꿀 수 있게 되는 것이다.
이런 능력은 회사 입장에서 생산성 도구지만, 개인 입장에서는 협상을 위한 레버리지가 될 것이다.
내가 만든 자동화 스킬이 팀 전체의 업무 속도를 좌우한다면? 그것은 엑셀 파일 하나를 잘 만든 수준이 아니다. 부서 운영의 일부를 쥔 것이다.
그래서 앞으로 AI 활용 역량은 공유재처럼 풀리지 않을 가능성이 크다. 오히려 방산산업의 핵심 기술처럼 다뤄질 가능성이 있다고 보고 있다.
방산산업은 공개하지 않는다
방산산업을 보면 핵심 기술은 쉽게 밖으로 나오지 않는다.
무기 체계 전체가 공개되는 일은 없다. 설계도, 알고리즘, 핵심 부품, 운용 노하우, 정보망은 제한된 사람 딱 한사람 혹은 핵심 인물만 가진다. 외부에는 결과물만 보인다. 전투기가 날고, 미사일이 발사되고, 레이더가 작동한다는 사실은 보이지만, 그것을 가능하게 하는 핵심 구조는 감춰져 있다.
왜 그럴까?
그것이 경쟁력이고 통제력이기 때문이다.
AI 자동화도 비슷한 방향으로 가고 있다.
겉으로 보기에는 단순한 에이전트일 수 있다. 버튼을 누르면 리서치가 되고, 문서가 정리되고, 고객 응대가 되고, 영업 리스트가 만들어지고, 보고서가 나온다. 하지만 진짜 가치는 화면에 보이는 버튼이 아니라 그 뒤에 숨어 있는 설계들에 있다.
어떤 데이터를 먼저 볼 것인지.
어떤 조건에서 사람에게 넘길 것인지.
어떤 표현은 금지할 것인지.
어떤 고객을 우선순위로 둘 것인지.
어떤 결과물을 신뢰할 수 있다고 판단할 것인지.
이런 기준이 쌓이면 그것은 단순한 자동화가 아니라 조직의 판단 체계가 될 것이다. 즉 헤더 혼자서 전체를 통제하게 된다는 것이다.
방산산업에는 전체 구조를 모두 만들지 않아도 핵심을 장악하는 사람들이 있는데, 모든 부품을 직접 생산하지 않아도 된다. 핵심 설계, 핵심 정보, 핵심 인터페이스를 가진 쪽이 전체를 통제한다.
AI 산업에서도 비슷한 일이 벌어질 수 있다.
앞으로 많은 회사가 AI 에이전트를 도입할 것이다. 아니 이미 흘러가고 있다. 고객 상담, 재무 정리, 리서치, 마케팅, 채용, 문서 검토, 영업, 운영 업무까지 거의 모든 영역에 AI를 붙이려 할 것이다.
그런데 실제로 성과를 내는 사람은 단순히 "챗GPT 잘 쓰는 사람"이 아니다.
성과를 내는 사람은 업무를 에이전트 단위로 분해하고, 도구를 연결하고, 실패 지점을 예측하고, 검수 루프를 만들고, 조직의 맥락을 자동화 안에 심을 줄 아는 사람이다.
이 사람은 회사 안에서 모든 코드를 직접 작성하지 않을 수 있다. 모든 프롬프트를 직접 만들지 않을 수도 있다. 하지만 핵심 구조를 안다.
무엇이 입력되어야 하는지.
어디서 판단이 갈라지는지.
어떤 데이터가 결과의 품질을 결정하는지.
어떤 자동화는 공개해도 되고, 어떤 자동화는 절대 공개하면 안 되는지.
이걸 아는 사람이 전체를 통제한다.
겉으로는 에이전트가 일하는 것처럼 보여도, 실제로는 그 에이전트를 설계한 사람이 조직의 생산성을 지휘할 것이다.
곧 회사는 직원에게 자동화를 요구할 것이다
곧 회사는 당연히 묻기 시작할 것이다.
"이 업무 자동화해볼 수 있지 않나요?"
"만든 거 팀에도 공유해주시죠."
"이거 다른 부서에서도 쓸 수 있게 정리해주세요."
표면적으로는 합리적인 요구다. 이와 같은 사례가 이슈가 된적이 있었다. 회사의 자원으로 일하고, 회사의 업무를 위해 만든 것이니 회사가 활용하는 것이 당연하다고 볼 수 있는데, 결국 회사의 자산이 아니게 되었다.
회사는 직원의 시간을 산 것인가.
아니면 직원의 판단 체계까지 산 것인가.
이 경계는 앞으로 더 큰 갈등이 될 수 있다.
잘하는 사람은 전부 공개하지 않을 것이다
AI를 정말 잘 쓰는 사람은 자신이 만든 모든 것을 순진하게 공개하지 않을 가능성이 높다.
사용법은 공유하되, 전체 워크플로우는 감춘다.
일부 자동화는 팀에 풀되, 핵심 판단 기준은 자신이 쥔다고 할 것 이다.
이것이 꼭 이기적이라는 뜻은 아니다. 오히려 자연스러운 생존 전략에 가깝겠다. AI 사용능력과 자동화 능력이 곧 자신의 경쟁력이 되는 시대에, 모든 것을 회사에 넘기는 사람은 자신의 협상력을 잃는다.
반대로 회사 입장에서는 이 역량을 어느 개인에게만 의존하는 것도 위험하다. 특정 직원 한 명이 에이전트 구조와 자동화 흐름을 모두 쥐고 있으면, 그 사람은 사실상 조직 내부의 핵심 인프라가 된다.
그 사람이 떠나면 업무가 멈출 수 있다.
그래서 회사는 AI 자동화 역량을 표준화하려고 할 것이다. 개인은 핵심을 지키려 할 것이다. 이 사이에서 새로운 긴장이 생긴다.
AI 시대의 핵심 인재는 운영자가 아니라 설계자라는 말이다. AI가 보급될수록 단순 운영자의 가치는 줄어들 것 이다.
문서를 작성하는 사람보다 문서 작성 시스템을 만드는 사람이 중요해진다. 리서치를 하는 사람보다 리서치 에이전트를 설계하는 사람이 중요해진다. 고객 응대를 잘하는 사람보다 고객 응대의 판단 기준과 예외 처리 구조를 설계하는 사람이 중요해진다.
결국 AI 시대의 핵심 인재는 업무를 수행하는 사람이 아니라 업무가 수행되는 구조를 만드는 사람이다.
이 사람은 개발자일 수도 있고 아닐 수도 있다. 중요한 것은 코드를 얼마나 잘 짜느냐가 아니다. 업무를 얼마나 깊이 이해하고, 그것을 AI가 처리할 수 있는 구조로 바꿀 수 있느냐다.
이 능력은 기술과 도메인 지식의 중간에 있다.
순수 개발자만으로는 어렵다. 업무 맥락을 모르면 자동화가 헛돈다.
순수 실무자만으로도 어렵다. 도구와 데이터, API, 워크플로우의 감각이 없으면 구조를 만들 수 없다.
앞으로 가장 비싼 사람은 이 둘을 연결하는 사람일 것이다.
업무를 알고, 기술을 알고, 조직의 권력 구조까지 이해하는 사람.
그 사람이 AI 시대의 방산 설계자에 가까워진다. 그래서 AI 자동화는 정치적 자산으로 활용될 가능성이 높다.
AI 자동화는 단순한 생산성 문제가 아니다.
누가 업무를 정의하는가.
누가 판단 기준을 만든다.
누가 예외 권한을 가진다.
누가 데이터를 볼 수 있다.
누가 자동화를 소유한다.
이 질문들이 따라올 것이다.
그래서 AI 자동화는 생각보다 정치적으로 활용될 것이고, 회사는 효율을 말하지만, 실제로는 권한 재배치가 일어날 것이다. 어떤 사람의 일이 사라지고, 어떤 사람의 영향력이 커진다. 어떤 부서는 더 투명해지고, 어떤 사람의 암묵지는 시스템 안으로 흡수된다.
이 과정에서 갈등이 없을 수 없다.
AI를 잘 쓰는 사람은 단순히 일을 빨리 끝내는 사람이 아니라, 조직 안에서 업무의 흐름을 다시 설계하는 사람이기에... 그리고 업무의 흐름을 설계하는 사람은 결국 권력을 갖는다.
앞으로의 경쟁은 에이전트 보유 경쟁이 될 것이고, 초기에는 많은 사람이 AI 도구를 공유할 것이다.
"이 프롬프트 써보세요."
"이 워크플로우 좋습니다."
"이 MCP 연결하면 편합니다."
하지만 시간이 지나면 음 올해 하반기가 되면 진짜 좋은 것들은 닫히기 시작할 것으로 보고 있다. 누구나 쓸 수 있는 프롬프트는 상품이 아니라 돈 내고 구매하고 소모하는 소모품이 된다. 진짜 가치는 특정 산업, 특정 회사, 특정 업무 맥락에 맞게 조정된 에이전트와 워크플로우에 있다.
같은 모델을 써도 결과가 다른데, 같은 도구를 연결해도 성과도 다르다. 같은 자동화처럼 보여도, 안에 들어간 판단 기준과 데이터 구조가 다르다. 그래서 '딸깍'보다 꾸준하게 운용하고 관리하고 업데이트가 가장 큰 중심이 될 것이다.
결국 경쟁은 "누가 더 좋은 AI를 쓰느냐"가 아니라 "누가 더 좋은 업무 에이전트를 가지고 있느냐"가 된다.
그리고 그 에이전트는 공개된 앱스토어에서 아무거나 내려받는 방식으로 끝나지 않을 것이다. 핵심 에이전트는 내부화되고, 보호되고, 통제될 것이다. 방산 기술처럼
회사도 개인도 준비해야 한다
회사는 AI 자동화를 단순한 업무 개선 활동으로 보면 안 되고, 이것은 내부 지식 자산을 어떻게 소유하고 관리할지의 문제다. 개인의 노하우가 에이전트와 워크플로우로 바뀌는 순간, 그것은 회사의 시스템이 될 수도 있고 개인의 협상력이 될 수도 있다.
개인은 반대로 자신의 자동화 역량을 너무 가볍게 넘기면 안 된다.
내가 만든 프롬프트 하나, 워크플로우 하나, 에이전트 구조 하나가 단순 편의 기능으로 보일 수 있다. 하지만 그것이 반복 업무를 줄이고, 의사결정을 빠르게 하고, 다른 사람의 시간을 대체한다면 이야기는 달라진다.
이제 AI 에이전트와 구조 설계 등의 능력들은 생산성 도구가 아니라 자산이 될 것이다.
이미 Fable5 사태만 봐도 미국은 AI를 전략자산으로 활용하기 위한 빌드업을 하고 있는게 바로 이 이유다.
앞으로 AI를 잘 쓴다는 것은 답변을 잘 뽑는 것이 아니고, 업무를 구조화하고, 자동화하고, 통제하고, 필요할 때는 지킬 줄 아는 것이다.
AI 시대의 진짜 경쟁력은 더 많은 도구를 아는 데 있지 않다. 내 업무의 핵심을 어디까지 자동화할 수 있는지.
그리고 그 자동화의 핵심을 누가 소유하고 있는지. 그 질문을 이해하는 데 있다고 본다.