AI가 상용화되고 나날이 발전하는데 나는 아직 AI를 어떻게 쓰는지도 몰라서 고민이신가요? 저도 이런 고민 끝에 AI를 공부하기로 결심했는데요. 처음으로 읽은 책이 'AI 이후의 미래 어떻게 될 것인가?'라는 책입니다. 처음엔 그냥 불안해서 집어든 책이었습니다.
AI가 내 일을 빼앗을 것 같다는 막연한 두려움이 있었는데, 읽고 나서 오히려 시야가 넓어졌습니다. AI가 공기처럼 스며드는 시대에 인간이 어디에 집중해야 하는지, 생각보다 훨씬 구체적인 힌트를 얻었습니다.
AI 비가시성과 B2A 시대
제가 이 책을 읽으면서 가장 먼저 고개를 끄덕인 부분은 '비가시성(Invisibility)'이라는 개념이었습니다. 비가시성이란 어떤 기술이 너무 일상에 깊이 박혀서 그 존재 자체를 더 이상 의식하지 않게 되는 상태를 말합니다. 전기가 딱 그렇습니다. 매일 쓰지만 아무도 "오늘도 전기 덕분에 살았다"고 생각하지 않죠. AI도 그 방향으로 가고 있다는 겁니다.
이 흐름과 맞닿아 있는 것이 에이전틱 AI(Agentic AI)입니다. 에이전틱 AI란 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 스스로 목표를 설정하고 여러 단계의 작업을 자율적으로 수행하는 AI를 의미합니다. 지금까지의 AI가 "물어보면 답하는" 존재였다면, 에이전틱 AI는 "알아서 일을 처리하는" 존재에 가깝습니다. 책에서는 이 기술이 통제 없이 확산될 때의 위험성도 함께 경고하는데, 저는 그 부분이 꽤 현실적으로 다가왔습니다.
또 하나 눈길을 끈 개념은 B2A, 즉 Business-to-Agent입니다. B2A란 기업이 사람 고객이 아닌 AI 에이전트를 상대로 비즈니스를 수행하는 새로운 거래 구조를 뜻합니다. B2C(기업-소비자)나 B2B(기업-기업)는 이미 익숙한 개념이지만, AI 에이전트가 구매 결정을 내리고 계약을 처리하는 시대가 온다면 비즈니스 전략 자체를 다시 짜야 한다는 이야기입니다. 처음 이 개념을 접했을 때는 다소 먼 미래 이야기처럼 느껴졌지만, 실제로 AI가 광고 입찰을 자동화하고 재고를 자율 발주하는 사례들을 떠올리니 이미 시작된 이야기임을 실감했습니다.
AI 한계점: 인간을 완전히 대체할 수 있을까
이 책에서 인상적인 비유도 있었습니다. AI를 "석사 학위를 50개 가지고 있지만 단 하루도 일해본 적 없는 신입 사원"에 비유한 대목입니다. 유용한 결과물을 내놓을 수는 있지만, 실제 경험에서 나오는 직관과 판단력은 없다는 뜻입니다. 저도 실제로 AI에게 특정 분야 질문을 던져봤는데, 그럴듯하게 답하지만 맥락이 살짝 어긋난 경우를 꽤 여러 번 경험했습니다. 그리고 분명 수려한 어구로 문장은 만들어주는데 그 본질은 없는 경우가 많았어요. 한마디로 속 빈 강정이었습니다. 결국 AI의 출력을 검증할 수 있는 전문가의 크로스 체크(Cross-check), 즉 교차 검증이 여전히 필수라는 점은 제가 직접 써보면서 확신하게 된 부분입니다.
AI 도입이 가속화되면서 노동 시장에도 구조적 변화가 나타나고 있습니다. 한국고용정보원의 분석에 따르면 반복적이고 규칙 기반의 업무일수록 자동화 대체 가능성이 높은 것으로 나타났습니다(출처: 한국고용정보원). 이는 단순히 특정 직종의 문제가 아니라, 모든 분야에서 일의 방식과 요구 역량이 달라진다는 신호입니다.
AI 시대에 개인이 점검해야 할 핵심 질문을 정리하면 다음과 같습니다.
- 내가 하는 업무 중 반복적이고 규칙 기반인 영역은 얼마나 되는가
- AI 출력물을 비판적으로 검토할 수 있는 전문 지식이 충분한가
- AI가 대체할 수 없는 나만의 고유한 경험과 판단 영역이 있는가
관계 경쟁력, AI 시대에 더 강해지는 인간의 무기
제가 이 책에서 가장 공감한 챕터는 "관계가 경쟁력"이라는 내용이었습니다. 처음에는 뻔한 이야기처럼 느껴졌는데, 읽다 보니 그 무게가 달랐습니다.
저는 화장품을 살 때 AI 추천 알고리즘도 참고하지만, 결국 친구가 "이거 진짜 좋더라"고 말한 제품을 더 믿고 삽니다. 제 경험상 이건 단순한 습관이 아닙니다. 사람은 같은 맥락을 공유한 존재, 즉 비슷한 피부 타입을 가진 친구의 경험담에서 신뢰를 느낍니다. AI가 아무리 방대한 데이터를 학습해도, 그 신뢰의 질을 완전히 복제하기는 어렵습니다.
책에서는 이를 독창성(Uniqueness)이라는 개념으로 설명합니다. 독창성이란 AI가 확장 복제할 수 없는 개인 고유의 관계망, 경험, 판단력을 뜻합니다. AI가 일반화된 지식을 평균적으로 잘 처리할수록, 그 평균을 벗어난 인간 고유의 맥락과 감각이 오히려 더 희소하고 가치 있어진다는 논리입니다. 이 개념이 단순히 인문학적 낭만론이 아니라, 실제 비즈니스 전략의 근거가 된다는 점이 이 책의 차별점이라고 생각했습니다.
저는 AI를 활용하면서도 독서를 계속하는 이유가 바로 여기 있습니다. 독해력과 판단력은 텍스트를 처리하는 능력이 아니라, 맥락을 읽고 의미를 구성하는 능력입니다. AI가 정보를 빠르게 요약해 줄수록, 그 요약의 전제와 빠진 맥락을 짚어낼 수 있는 사람이 더 중요해집니다. 마치 계산기가 있어도 수학적 사고력이 있는 사람이 더 유용한 것처럼요.
데이터 보안 측면에서도 인간의 판단이 결정적입니다. AI에 무심코 입력한 기밀 정보는 한 번 들어가면 완전히 분리해내기 어렵습니다. 이 리스크는 기술이 아니라 사람의 판단과 조직 문화로 관리해야 합니다. 실제로 OECD는 AI 시스템의 투명성과 책임성 확보를 위한 가이드라인을 발표하며, 인간의 감독(Human Oversight) 역할을 핵심 원칙으로 명시하고 있습니다(출처: OECD AI Policy Observatory).
결국 AI 이후의 세계에서도 인간이 가장 강하게 발휘할 수 있는 영역은 관계를 유지하고, 맥락을 판단하고, 신뢰를 쌓는 일입니다. 이건 제가 책을 읽고 나서 만들어낸 결론이 아니라, 제가 일상에서 느껴온 감각이 책을 통해 언어화된 것에 가깝습니다.
이 책을 다 읽고 나서 든 생각은 하나였습니다. 불안해할 시간에 지금 내가 쌓고 있는 경험과 관계가 AI가 대체할 수 없는 영역인지 한 번 점검해보는 게 낫겠다는 것입니다. AI 도구를 잘 쓰는 것도 중요하지만, 그 도구로 무엇을 판단할지 스스로 생각할 수 있어야 진짜 경쟁력이 됩니다. AI 시대일수록 독서, 대화, 직접 경험처럼 느린 것들이 오히려 가장 단단한 자산이 될 수 있습니다.
이 글은 개인적인 독서 경험과 의견을 공유한 것이며, 전문적인 금융·투자 조언이 아닙니다.