AI가 다 해준다면, 인간에게 남는 알파는 뭔가요?

 

"AI가 내 일을 빼앗아가면 어떡하죠"라는 질문, 사실 저도 매달 한 번씩은 합니다. 근데 하사비스가 인터뷰에서 한 대답은 방향이 달랐습니다. 빼앗기는 것과 비싸지는 것이 동시에 일어나고 있다는 겁니다. 오늘 가장 화제인 경제 이슈를 직장인 관점에서 풀어봤습니다.

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AI가 가져가는 것과 남기는 것, 뭐가 다른가요?

하사비스의 구분은 명확했습니다. 기술 실행력은 완전히 AI가 먹어치운다. 코딩, 번역, 디자인 초안, 데이터 분석, 보고서 작성. 이것들의 단가는 이미 내려가고 있습니다.

대신 더 비싸지는 건 taste, design sense, original thinking, synthesis입니다. 한국어로 옮기면 취향, 디자인 감각, 독창적 사고, 종합력. 이건 AI가 잘 못합니다. 정확히는, AI가 흉내는 내지만 판단의 책임을 질 수가 없습니다.

"잘 만드는 사람"이 아닌 "뭘 만들어야 하는지 아는 사람"

이게 핵심 문장입니다. AI 이전에는 "잘 만드는 사람"이 귀했습니다. 포토샵을 잘 쓰는 사람, 코드를 빠르게 짜는 사람, 엑셀 함수를 자유자재로 다루는 사람. 지금은 AI가 그 역할을 상당 부분 합니다.

앞으로 귀해지는 건 뭘 만들어야 하는지, 왜 이 방향이 맞는지, 어떤 기준으로 고를지를 결정하는 사람입니다. AI가 열 개의 시안을 뽑아줘도 "이중에 뭐가 맞냐"를 결정하는 건 사람이고, 그 결정의 질이 결과를 갈라놓습니다.

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AGI 직전 구간의 최대 수혜자는 누구인가요?

하사비스의 공식은 이렇습니다. 창의성 + 기술 이해 + 판단력. 이 세 개를 다 갖춘 사람이 AGI 직전 구간에서 가장 큰 레버리지를 씁니다. 창의성만 있으면 AI 도구를 못 씁니다. 기술 이해만 있으면 뭘 만들어야 할지 모릅니다. 판단력만 있으면 실행이 느립니다.

여기서 잠깐 짚어볼 것이 있습니다. 한국은행 보고서에 따르면 국내 직장인의 업무 목적 AI 활용률은 51.8%입니다. 절반이 이미 쓰고 있습니다. 근데 AI를 쓰는 것과 AI를 잘 쓰는 것, 거기서 나온 결과물을 판단하는 것은 다른 역량입니다. 그 격차가 지금 벌어지고 있습니다.

직장인 입장에서 지금 어디에 시간을 써야 하나요?

최근 사건이 우리 자산에 미치는 진짜 영향을 자산이 아닌 커리어에 적용하면 이렇습니다. 지금 AI 도구 사용법을 배우는 건 기본값이 됐습니다. 그보다 더 중요한 건 내가 맡은 도메인에서 "이 결과물이 좋은지 아닌지"를 판단하는 역량을 키우는 겁니다.

삼성전자가 6월 12일 직원들에게 챗GPT·클로드·제미나이를 개방한 것도 같은 맥락입니다. AI 도구를 허용하는 건 이제 선택이 아니라 경쟁 필수 조건입니다. 그 도구를 쥐고 "무엇을 만들지"를 결정하는 역량이 다음 경쟁의 무기입니다.

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AI 바이오는 왜 조용한 최종 보스인가요?

하나 더. 하사비스는 AGI 이후 가장 큰 시장으로 AI 바이오·의료를 꼽았습니다. 질병 이해에서 임상 후보 물질까지 가는 과정을 10년에서 몇 주로 줄이는 것이 목표고, 초기 타깃은 항암과 면역학입니다. 이게 실현되면 AI의 최대 TAM은 소프트웨어가 아니라 의료·바이오가 됩니다.

한 가지만 더. 이 모든 흐름에서 인간에게 남는 건 결국 판단입니다. AI가 뽑아준 신약 후보 중 어느 걸 임상으로 올릴지, AI가 제안한 전략 중 어느 걸 채택할지. 그 판단의 근거를 설명하고 책임지는 역할은 AI가 대신할 수 없습니다. 이 이슈들을 함께 보면 AGI 직전 구간은 인간의 판단력이 가장 비싼 시기입니다. 데일리소리 다른 글 보기

Q. AI 때문에 없어지는 직업과 살아남는 직업, 어떻게 구분하나요?

한국은행 보고서는 AI 노출도(대체 가능성)와 보완도(대체 보호 정도)를 기준으로 분류합니다. 노출도는 높지만 보완도도 높은 직업은 AI와 협업해 생산성이 오르는 쪽이고, 노출도는 높고 보완도가 낮은 직업이 대체 위험이 큽니다. 내 직업의 위치를 먼저 파악하는 게 출발점입니다.

Q. 취향과 판단력은 어떻게 키울 수 있나요?

도메인 깊이가 있어야 합니다. 자기 분야에서 "좋은 것과 나쁜 것"을 많이 경험하고 그 기준을 언어화하는 연습이 필요합니다. AI 결과물을 평가하고 피드백하는 것 자체가 판단력 훈련이 됩니다.

Q. "기술 이해"가 없는 비개발자도 AGI 직전 수혜자가 될 수 있나요?

됩니다. 여기서 기술 이해는 코딩 능력이 아닙니다. AI가 뭘 할 수 있고 뭘 못하는지 아는 것, AI 결과물의 한계를 파악하는 것이 기술 이해의 실질적 내용입니다. 비개발자도 AI를 매일 쓰면서 이 감각을 키울 수 있습니다.

작성일·확인일: 2026-06-01 / 본문은 공개 발언·한국은행 보고서 기준이며 투자·커리어 권유가 아닙니다. 전문가와 상담하시기 바랍니다.