회사에서 AI 활용에 관한 설문조사에 답변할 기회가 있었다.

나는 일상적으로 AI를 상당히 많이 사용하고 있다.

그래서 나름대로 높은 점수가 나올 것이라고 생각했다.

하지만 실제로는 그리 높지 않았다.

솔직히 조금 답답했다. 나의 AI 활용은 별것 아니었던 걸까, 하고.

하지만 항목을 자세히 보고 깨달았다.

생성 AI 시스템 연계 / AI 운용 설계 / 업무 시스템 도입 경험

설문이 측정하고 있었던 것은 「기업에서 생성 AI 시스템을 만드는 인재」로서의 능력이었다.

반면 내가 일상적으로 하고 있는 것은 다른 일이다.

• AI와의 대화를 통해 질문을 심화함
• 여러 AI에게 서로 다른 역할을 부여하고, 나온 의견을 비교 및 통합함
• 거기에서 기사나 서적, 기획, 사업 구상으로 연결함

나의 AI 활용은 설문의 측정 범위 밖에 있었던 것이다.

그로부터 제1세대 AI 인재와 제2세대 AI 인재라는 생각이 떠올랐다.

여기서는 기업 내에 생성 AI 시스템을 구현하고, 운용할 수 있는 상태를 만드는 사람을,

가칭 「제1세대 AI 인재」라고 부르고자 한다.

개인이 생성 AI를 시험적으로 사용하는 정도라면 비교적 쉽게 시작할 수 있다.

하지만 기업에서 사용하게 된다면 이야기가 달라진다.

• 누가 이용하는가
• 어떤 정보를 입력해도 되는가
• 문제가 발생했을 때 누가 대응하는가
• 출력 품질을 어떻게 관리할 것인가

이러한 메커니즘이 필요해진다.

제1세대 AI 인재는 AI를 조직의 메커니즘으로서 성립시키는 사람이다.

즉, AI를 기업 안에서 움직일 수 있는 형태로 만드는 사람이다.

이 역할은 앞으로도 계속 중요할 것이다.

제1세대가 AI를 움직이기 위한 토대를 만드는 사람이라면,

제2세대는 그 AI를 사용하여 새로운 가치를 창출하는 사람이다.

제2세대 AI 인재가 반드시 생성 AI 시스템을 구축할 수 있는 것은 아니다.

그 대신 AI를 사용하여,

• 사고를 확장함
• 여러 AI를 조직처럼 운용함
• 새로운 기획이나 사업을 만듦
• 발신을 통해 시장에 새로운 관점을 가져옴

과 같은 일을 수행한다.

제1세대는 AI를 기업에 구현한다. 제2세대는 AI와의 협업에서 태어난 가치를 사회에 구현한다.

여기서 미리 말해두자면, 「제1」, 「제2」는 우열이나 신구(新舊)의 개념이 아니라,

조직에서 보이는 순서이다.

제1세대의 능력은 이미 평가 항목이 되어 있다. 즉, 이미 보이고 있다.

제2세대의 능력은 아직 척도가 없다. 즉, 아직 보이지 않는다.

먼저 보이는 것이 제1, 앞으로 보이기 시작할 것이 제2. 이 글에서는 그런 의미에서 「세대」라고 부른다.

양자를 대비하면 다음과 같다.

제2세대의 AI 활용은 AI에게 답을 얻어내는 것만이 아니다.

AI와의 대화를 통해 자신의 사고를 외부로 전개한다.

애매했던 감각을 언어로 만든다. 전제를 다시 묻는다. 반론을 받는다. 여러 개념을 연결한다. 아직 이름 없는 것에 윤곽을 부여한다.

이때 AI는 검색창의 대용품이 아니다. 지시한 작업을 수행하기만 하는 외주 업체도 아니다.

사고를 비추어 돌려주고, 때로는 자신과는 조금 다른 관점을 돌려줌으로써 인지의 범위를 넓혀주는 상대가 된다.

중요한 것은 AI가 내놓은 답을 그대로 채택하는 것이 아니다.

어디에서 위화감을 느끼는가. 무엇을 남기고 무엇을 버릴 것인가. 다음에 어떤 질문을 던질 것인가.

AI와의 대화를 통해 질문 그 자체를 갱신해 나간다.

이것은 생성 AI 시스템을 만드는 능력과는 다른 AI 활용이다.

AI 활용은 인간 한 명과 AI 일체의 관계만 있는 것이 아니다.

여러 AI에게 서로 다른 역할을 부여할 수도 있다.

나 자신도 실제로 역할을 나누고 있다.

초안을 작성하는 담당. 비평과 리뷰 담당. 조사 담당. 구조 정리와 편집 담당.

누구에게 무엇을 생각하게 할 것인가. 어떤 순서로 의견을 내게 할 것인가. 어느 단계에서 인간이 판단할 것인가.

역할과 흐름을 설계한다. 나온 결과물은 완성품이 아니라 소재로 취급하며, 마지막 통합은 인간이 수행한다.

한 가지 주의하고 있는 점이 있다.

여러 AI가 같은 의견을 내놓더라도 그것이 독립적인 뒷받침이 된다고 단정할 수 없다.

모두가 이쪽의 전제에 맞추고 있을 뿐인 경우도 있다.

그래서 편성할 때는 일부러 다른 입장이나 비판 역할을 할당한다.

이때 인간은 AI의 이용자라기보다,

AI 조직의 편성자

에 가까워진다.

이것 또한 제2세대 AI 인재에게 필요한 능력이 될 것이라고 생각한다.

AI 활용이라고 하면 업무 효율화가 주목받기 쉽다.

문장 작성을 빠르게 한다. 자료 작성을 보조한다. 문의 대응을 자동화한다.

이것들은 중요하다.

다만, 제2세대 AI 인재가 생각하는 것은 그 너머이다.

기존 업무를 빠르게 하는 것뿐만 아니라,

AI가 있기에 비로소 성립하는 사업을 생각한다.

AI에 의해 개인마다 경험이 달라지는 서비스. 지금까지 인원이나 비용의 제약으로 성립할 수 없었던 상품. AI와의 대화 그 자체를 가치로 바꾸는 메커니즘.

기존 공정에 AI를 추가하는 것이 아니라, AI가 존재함을 전제로 상품, 서비스, 고객 경험, 수익의 흐름을 다시 설계한다.

그리고 시장에 가져올 수 있는 것은 상품이나 서비스뿐만이 아니다.

새로운 개념을 만든다. 지금까지 언어로 표현되지 않았던 위화감에 이름을 붙인다. 새로운 평가 축을 제시한다.

시장에 미치는 영향이라고 하면 대기업이나 큰 유행을 상상하기 쉽다.

하지만 지금까지 존재하지 않았던 선택지를 보여주는 것도, 아직 보이지 않았던 수요에 윤곽을 부여하는 것도 시장에 미치는 영향이다.

제2세대 AI 인재는 AI를 사용하여 기존 시장에 적응하는 것에 그치지 않는다.

AI와 함께 새로운 가치의 관점을 시장에 가져온다.

양자는 가치를 만드는 장소가 다를 뿐이다.

제1세대가 없다면 제2세대의 구상을 안정적인 시스템으로서 전달하기 어렵다.

제2세대가 없다면 제1세대가 만든 시스템은 기존 업무의 효율화에서 끝날 가능성이 있다.

제1세대는 기반을 만든다. 제2세대는 그 기반 위에서 가치를 만든다.

같은 사람이 양쪽의 능력을 모두 갖추고 있는 경우도 있다.

'세대'는 인간을 분류하는 말이 아니라, AI 인재의 역할이 이미 여러 방향으로 확장되고 있음을 나타내기 위한 가칭이다.

제1세대의 능력은 비교적 항목화하기 쉽다.

시스템을 만들었는가. 업무에 도입했는가. 운용을 설계했는가.

반면, 제2세대의 능력은 측정하기 어렵다.

AI와의 대화를 통해 질문을 갱신할 수 있는가. 목적에 따라 여러 AI를 편성할 수 있는가. AI를 사용하여 새로운 사업이나 결과물을 만들어낼 수 있는가.

이러한 능력은 단순한 '경험 있음/없음'으로는 나타내기 어렵다. 그 때문에 현재의 평가 항목에서 빠지기 쉽다.

하지만 측정하기 어렵다고 해서 존재하지 않는 것은 아니다.

AI가 일반화되면 AI를 사용할 수 있다는 것 자체는 특별한 일이 아니게 된다.

그때 차이를 만드는 것은,

AI를 사용하여 무엇을 생각하고, 무엇을 만들며, 어떤 가치를 사회에 전달했는가

가 될 것이라고 생각한다.

이번 설문 조사를 통해 느낀 것은 단순히 자신의 점수가 낮았다는 이야기가 아니다.

'AI 인재'라는 말이 기업에서 생성형 AI (Generative AI) 시스템을 만드는 인재에 너무 치우쳐 있는 것이 아닌가 하는 점이었다.

그 인재는 필요하다. 현재의 평가 축이 틀렸다는 것도 아니다.

다만, 그 척도가 측정하고 있는 것은 AI 활용의 한쪽 측면뿐이라고 생각한다.

AI 인재의 척도를 버릴 필요는 없지만,

또 하나의 다른 방향을 측정하는 척도를 추가할 필요가 있다.

나는 AI를 상당히 사용하고 있다. 하지만 회사의 AI 활용 설문에서는 높은 점수를 받지 못했다.

측정되고 있었던 것이 AI 활용의 한쪽 측면이었기 때문이다.

앞으로 필요한 것은 어느 한쪽만을 AI 인재라고 부르는 것이 아니다.

서로 다른 방향의 AI 활용을 인식하고, 각각의 능력을 가시화하는 것이다.

AI 인재가 부족한 것이 아니다.

이미 존재하고 있는 AI 인재를 찾아내기 위한 언어와 척도가 아직 부족한 것일지도 모른다.