AI 시대에 가장 개발해야 할 나의 능력은 이것!

 

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AI 시대에 가장 개발해야 할 나의 능력은?

AI 시대, 우리는 어떤 능력을 키워야 할까요? 조용민 대표는 '문제 해결'이 아닌 '문제 출제' 능력에 집중해야 한다고 강조합니다. AI가 해결을 담당하는 시대에, 우리는 고해상도 고민을 통해 새로운 질문을 던지고, 이를 삶에 적용하는 '언락 마인드셋'을 길러야 합니다. 이 강연은 단순히 AI 활용법을 넘어, 변화하는 시대에 나만의 창의적 관점을 개발하고 삶의 주도권을 잡는 실질적인 방법을 제시합니다.

1. AI 시대의 창의성: 문제 해결이 아닌 문제 출제 능력

1. 창의성의 재정의: AI 시대의 창의성은 새로운 문제를 출제하는 능력이다.
   1. AI가 대부분의 문제 해결을 담당하게 되므로, 인간은 문제를 정의하고 출제하는 역할에 집중해야 한다.

1.1. 문제 출제 능력의 실제 사례

1. AI를 활용한 부동산 매매 사례: 직원이 집을 팔기 위해 청소 후 사진을 찍어 올리려 했으나, AI 이미지 편집 기능을 활용하여 청소 없이도 깨끗한 집 사진을 만들었다.
   1. 이는 단순히 청소를 효율적으로 하는 문제를 넘어, 청소 없이도 집을 올릴 수 있는가라는 새로운 문제를 출제하고 해결한 창의적 사례이다.
   2. 이러한 창의성은 윤리적 선을 긋는 능력과도 연결된다.

1. 북클럽 톡 대화 분석 사례: 투자자 북클럽의 2년치 톡 대화를 AI로 분석하여 각 멤버의 성격을 분석한 사례가 있다.
   1. 이러한 서비스는 AI가 스스로 하는 것이 아니라, 인간이 '톡방 구성원의 성격을 보여주는 서비스'라는 아이디어를 먼저 던져야 가능하다.
   2. 결국 AI 사용 시 프롬프트(명령어)는 곧 문제 출제와 같다.

2. 교육 시스템의 혁신: 문제 출제 중심 교육

1. 맞춤형 교육의 가능성: 학생 수 감소와 교사 수 유지라는 인구 구조 변화 속에서, AI를 활용한 개별 맞춤형 교육이 가능해진다.
2. 숙제의 변화: 학생들이 '문제를 풀어보는 것'이 아닌, '문제를 만들어보는 것'이 숙제가 되어야 한다.
   1. 교사는 학생들이 낸 문제에 대해 스코어링(점수 매기기)을 해주는 역할로 변화해야 한다.
3. 과거 교육 시스템의 문제점: 과거의 문제은행식 교육은 변별력을 위해 문제를 어렵게 만들다가 결국 교육의 질을 망가뜨렸다.
   1. 실제로 한국의 PISA(국제 학업성취도 평가) 수학 능력 점수가 100점에서 58점까지 하락한 사례가 있다.
4. 인구 절벽의 기회: 인구 절벽으로 인한 학생 수 감소는 교육의 질을 혁신적으로 높일 수 있는 우리나라만의 기회이다.

3. 문제 발견과 문제 정의(창조)의 차이

1. 문제 발견과 문제 정의의 구분: 기업 교육에서 강조하는 ' 문제 발견'과 ' 문제 정의(창조)'는 다르며, 후자가 더 상위 개념이다.
   1. 어떤회사대표는 직원을 뽑거나 투자 심사를 할 때 '문제를 발견하는 팀'에는 투자하지 않고, '문제를 만들어내는 사람'을 선호한다.
2. 일상 속 문제 정의 사례:
   1. 전화 방해 문제: 회의 중 계속 전화가 오는 불편함을 ' 문제 발견'으로만 보면 나중에 확인하면 된다고 생각한다.
      1. 그러나 ' 문제 정의' 관점에서는 뒤에 디스플레이를 설치하여 누가 전화했는지 확인하고, 중요한 전화만 즉시 응대하는 해결책을 고안할 수 있다.
   2. 유튜브 빨리 감기 기능: 2018년 이전에는 유튜브에 톡톡 두 번 눌러 빨리 감는 기능이 없었다.
      1. 구글러들은 사용자들의 핑거 트래킹(손가락 움직임 추적) 데이터를 분석하여, 특정 구간에서 손가락이 많이 문질러지는 것을 확인했다.
      2. 이를 통해 사용자들이 세밀한 조절에 어려움을 겪고 있다는 문제를 정의하고, 톡톡 감기 기능을 추가하는 혁신을 이뤄냈다.
      3. 단순히 '문제가 없다'고 생각하는 것과 '문제를 정의'하는 것의 차이가 혁신을 만든다.
3. 문제 창조 시대의 인재상: 구글과 같은 빅테크 기업에서는 과거 컴퓨터 공학 전공자보다 인지 과학(Cognitive Science) 전문가를 더 중요하게 여긴다.
   1. 이들은 인간의 인지적 특성을 이해하여 새로운 문제를 창조하고, 사용자 경험을 개선하는 아이디어를 제시할 수 있기 때문이다.

4. 언락 마인드셋: 삶의 태도와 위험 감수

1. 이콘텐츠의 핵심: 이콘체트의 주내용은 AI이지만, AI 기술 자체보다 삶과 일에 대한 태도, 즉 ' 언락 마인드셋'이 더 중요하다.
   1. 이는 AI 시대뿐만 아니라 과거 마차 시대에도 유효했던 본질적인 이야기이다.
2. 위험 회피(Risk Averse)와 위험 감수(Risk Loving):
   1. 부모님 세대는 자녀에게 위험을 피하는 방향으로 조언하는 경향이 있다.
   2. 그러나 위험을 회피하며 살면 많은 것을 잃을 수 있다고 조용민 대표는 생각한다.
   3. 어떤회사대표는 빅테크 기업 퇴사 등 중요한 의사결정 시 부모님의 반대에도 불구하고 반대 방향으로 시도하며 새로운 가능성을 모색했다.
   4. 이는 '웬만한 근육'으로는 힘들지만, 미래를 상상하며 위험을 감수하는 태도가 필요하다.
3. 보험 산업의 비유: 보험 산업은 위험을 피하려는 사람(리스크 어버스)과 위험을 사랑하는 사람(리스크 러빙) 사이의 갭을 활용하여 이익을 창출한다.
   1. 대중은 삶을 '정답을 찾거나 문제를 발견하는 게임'으로 여기며 소확행을 추구하지만, 이는 지속 가능하지 않을 수 있다.
   2. 일부 그룹은 대중에게 위험 회피를 주입하면서 자신들은 위험을 감수하며 이익을 즐긴다.
   3. 우리는 삶에서 적절한 밸런스를 유지하며, 정답 찾기나 문제 발견을 넘어선 새로운 습관을 가져야 한다.

5. AI 시대의 습관: 수동적 정보 습득을 넘어선 적용과 질문

1. 잘못된 습관의 예시: AI 관련 영상을 매일 5~10분 찾아보는 것만으로는 부족하다.
   1. 단순히 특정채널을 10분 보거나, 유튜브 영상을 두 개 보는 것으로는 변화가 어렵다.
2. 올바른 습관 디자인:
   1. AI 관련 콘텐츠를 2~3분만 보고, 나머지 7~8분은 오늘 본 AI 기술이나 좋아하는 콘텐츠를 자신의 삶에 어떻게 적용할지 고민하는 시간으로 디자인해야 한다.
   2. 어떤강연을 15분 시청했다면, 나머지 15분은 그 내용을 내 삶에 어떻게 주입(injection)할지 훈련해야 한다.
3. 습관 변화의 긍정적 효과: 이러한 훈련을 통해 주변 사람들의 장점과 주어진 상황의 장점만 보게 되며, 긍정적으로 변화한다.
   1. 결과적으로 다른 사람들로부터 "너는 왜 그렇게 봤어?", "왜 그런 결정을 했어?"와 같은 질문을 받게 된다.
4. 이콘텐츠의 본질: 자신이 가장 많은 관련콘텐츠를 봤음에도 삶의 큰 변화가 없었음을 성찰했다.
   1. 관련 콘텐츠은 '답'이 아니라 '질문'이며, 이를 보기만 하는 것을 넘어 내 삶에 적용하고 질문으로 받아 해결하는 사람이 진정으로 활용하는 것이다.

6. 고해상도 고민: AI 활용의 시작점

1. 구글의 '베스트 프랙티스 앤 아웃' 제도: 구글에는 ' 베스트 프랙티스(최고의 실행 방식)'를 보고 활용한 사람들에게 보너스를 주는 제도가 있다.
   1. 이는 단순히 정보를 아는 것을 넘어, 적극적으로 활용하고 연결하는 것을 장려하여 회사의 성장을 이끈다.
2. AI의 무서운 능력: AI는 방대한 데이터를 학습하여 인사이트와 지능을 빠르게 높인다.
   1. 예를 들어, ' 민주주의와 애자일 조직은 어떻게 함께 작동할 수 있을까?'와 같은 말이 안 되는 질문에도 AI는 답을 내놓는다.
   2. 이는 각 분야 전문가들이 모여도 24시간 동안 지식을 공유하며 인사이트를 도출하기 어려운 일을 AI는 실시간으로 해내기 때문이다.
3. 고해상도 고민의 중요성: AI 시대에 가장 개발해야 할 능력은 자신의 고민에 대한 '고해상도 묘사' 근육을 키우는 것이다.
   1. 어떤 대표의 뱃살 고민 사례: 어떤 대표는 자신의 뱃살 고민을 해결하기 위해 특정강의 출연이라는 상황을 활용하여, 5kg 감량 시 댓글 이벤트 선물을 약속했다.
      1. 이는 단순히 "살 좀 빼야 하는데"라는 저해상도 고민이 아니라, 구체적인 목표와 상황을 연결한 고해상도 고민의 예시이다.
   2. 미국 편의점 홍수 사례: 미국 월그린스 편의점의 한 지점은 매년 홍수로 매출이 떨어졌다.
      1. CEO는 AI를 활용하여 홍수 전날 주변 지점에 휴지, 통조림 등 구호 물품을 미리 배치하도록 했다.
      2. 이로 인해 해당 회사는 전년 대비 매출이 40% 증가하는 놀라운 성과를 거두었다.
      3. 이 역시 '매출이 떨어진다'는 저해상도 고민이 아니라, 홍수라는 구체적 상황과 매출 감소를 연결하여 해결책을 찾은 고해상도 고민의 결과이다.
4. 고해상도 고민의 의미:
   1. 대부분의 고민은 '저해상도'여서 해결되지 않는 경우가 많다.
   2. ' 고해상도 고민을 만드는 것'이 삶의 본업이며, 자신의 천재성을 발휘하여 고민을 명확하게 묘사하는 데 집중해야 한다.
   3. 자잘한 문제 해결에 에너지를 쏟기보다, 진정으로 중요한 고민에 집중하고 이를 고해상도로 묘사하는 것이 삶의 여유와 가능성을 높이는 길이다.

7. 결론: AI와 잠재력 성장

1. 이콘텐츠의 메시지: 이콘텐츠은 단순히 AI 활용법이나 프롬프트기술을 넘어, AI 시대에 우리가 어떻게 살고 일할 것인가에 대한 태도를 강조한다.
2. 잠재력 성장: 이 콘텐츠와 글을 통해 독자들이 자신의 잠재적 가능성을 200% 성장시키고 성취를 이루기를 바란다.

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