AI 오버행 시대, 내 직업과 커리어 전략 어떻게 바꿔야 할까
AI가 사람 한 명의 평생 일을 몇 분 만에 끝낼 수 있는 시기가 온다면, 지금 짜놓은 인생 계획이 얼마나 의미가 있을지 불안해지는 것이 자연스럽습니다. 특히 대학 전공, 경력, 자격증에 인생을 걸어온 사람에게는 더 그렇습니다. 문제는 이 변화가 천천히 오는 게 아니라, 이미 상당 부분 와 있다는 점입니다. 많은 사람이 아직 체감하지 못할 뿐입니다.
이미 와 있는 'AI 오버행', 우리가 보지 못한 20년치 격차
지금 AI가 할 수 있는데, 우리가 안 시키는 일들
대부분은 챗봇에 질문을 던지거나 영어 문장을 다듬는 수준에서 AI를 사용합니다. 숙제 도움, 간단한 코드, 이메일 초안 같은 일입니다. 그래서 AI가 아직은 "보조 도구"라고 느끼기 쉽습니다.
하지만 현재 상용화된 모델만 놓고 보더라도, 실제로는 지식 노동의 상당 부분을 대체 가능한 수준에 올라와 있습니다. 콜센터 응대, 세금 신고를 위한 서류 정리, 기본적인 법률 검토, 반복적인 엑셀 분석, 영업 이메일과 제안서 작성까지 이미 기술적으로는 대부분 자동화가 가능합니다.
여기서 중요한 지점은 기술의 수준이 아니라 사용률입니다. 기술은 80까지 올라와 있는데, 사람들의 활용은 20 근처에 머무르는 상황입니다. 이 갭이 바로 오버행입니다. 저라면 새로운 기술을 공부할 때 항상 "지금 당장 시장에서 안 쓰는 능력인데, 이미 가능한 것"에 가장 먼저 주목하겠습니다. 그게 몇 년 뒤 폭발하는 영역이기 때문입니다.
오버행이 위험이자 기회가 되는 사람들
이 격차는 사람에 따라 전혀 다른 의미를 가집니다. 반복적인 문서 작업과 보고서 작성 비중이 높은 직군, 예를 들어 중간 관리자, 대기업 사무직, 각종 지원 부서는 AI 오버행의 직격탄을 맞습니다. 회사가 마음만 먹으면, 지금 수준의 기술로도 인력 구조를 크게 손볼 수 있는 상태라는 뜻입니다.
반대로, 혼자서 많은 일을 해야 하는 1인 기업, 프리랜서, 소규모 사업자는 상황이 다릅니다. 고객 응대, 견적서, 콘텐츠 제작, 간단한 분석 업무를 AI에게 넘기기만 해도 개인 생산성이 기업 수준으로 올라갈 수 있습니다. 같은 기술이 어떤 사람에게는 구조조정의 이유가 되고, 다른 사람에게는 레버리지 수단이 되는 셈입니다. 제 기준에서는 "회사에서 내가 하는 일 중 AI가 못 할 이유가 없는 일"의 비중이 높은 사람일수록 지금 전략적인 방향 전환이 필요합니다.
스파이크와 속도, 인간 능력 지도를 다시 그리는 중
'어디는 천재, 어디는 바보'인 AI가 평준화될 때
현재 AI는 능력이 고르게 분포된 존재가 아닙니다. 특정 영역에서는 인간 상위 0.001%를 압도하지만, 엉뚱한 질문에는 어처구니없는 실수를 합니다. 이 울퉁불퉁한 능력 분포를 흔히 '스파이크'에 비유합니다.
지금까지는 사람들 눈에 주로 약점이 먼저 들어왔습니다. 손가락이 엉망인 이미지, 철자를 틀리는 문장, 상식적인 오류 같은 사례들입니다. 하지만 기술이 조금씩 개선되면서 이 바닥 부분이 서서히 올라오고 있습니다. 어느 순간이 지나면, 스파이크의 가장 낮은 지점조차 평균적인 인간보다 나은 지점이 올 수 있습니다. 지금 웃고 넘기는 허점들이 "한때 그런 적도 있었지"로 기억되는 시점입니다.
이 지점에서 많은 직업이 한번에 무너집니다. 특정 도메인에서만 인간보다 잘하면 대체가 어려웠지만, "대부분의 상황에서 사람만큼 하거나 조금 더 잘하는 존재"가 되는 순간 이야기가 크게 달라집니다. 저라면 AI의 허점을 찾기보다는, "약점이 메워지면 더 이상 설명이 필요 없는 직업"이 무엇인지 먼저 점검하겠습니다.
천재가 아니어도, 100배 빠른 '보통 뇌'의 위력
지금 논의에서 자주 놓치는 요소가 하나 있습니다. 바로 속도입니다. AI의 지능이 인간과 비슷한 수준이라고 가정하더라도, 작동 속도가 100배 빠르면 결과는 완전히 달라집니다. 쉬지 않고, 상시 병렬로, 동시에 수십 개의 작업을 처리하는 "보통 뇌"는 어느 순간 한 명의 천재를 압도합니다.
코딩 에이전트를 떠올리면 이해가 쉽습니다. 현재 일반 사용자가 접하는 AI 코딩 도구는 이미 웬만한 주니어 개발자를 뛰어넘는 속도로 코드를 제안합니다. 그러나 이마저도 제공자 입장에서 제한된 연산 자원으로 느리게 돌리는 상태입니다. 만약 거대 기술 기업이 내부 프로젝트에 GPU 수천 장을 한 번에 묶어 단일 에이전트에 할당한다면, 우리가 체감하는 것과는 전혀 다른 세계가 됩니다.
여기서 현실적인 함정도 있습니다. 많은 사람이 "내가 쓰는 AI도 느리고 허술한데, 과장이 심한 것 아니냐"고 생각합니다. 국내에서 공개된 웹 서비스의 속도와 품질만 보고 전체 수준을 판단하는 오류입니다. 실제로는 기업 내부, 혹은 비공개 환경에서 이미 훨씬 빠르고 강한 버전이 돌아가고 있을 가능성이 높습니다. 기술 발전을 체감 속도로만 판단하면 항상 한 발 늦게 대응하게 됩니다.
이 변화가 내 커리어에 진짜로 의미하는 것
누구에게는 '업그레이드', 누구에게는 '청산'에 가깝다
AI가 가져올 미래를 이야기하면, 보통은 "일자리가 사라질까, 아니면 새로운 일자리가 생길까"라는 이분법으로 흘러갑니다. 하지만 현실에서는 그 사이의 애매한 구간이 가장 큽니다. 직업의 소멸보다 더 자주 일어나는 일은, 같은 직업 안에서 상위 10%와 나머지 90%의 격차가 급격히 벌어지는 현상입니다.
AI를 잘 쓰는 회계사, 마케터, 개발자는 3배 이상의 일을 처리하면서도 여유를 가질 수 있습니다. 반대로 AI를 업무에 붙이지 못한 사람은 "예전과 같은 방식으로 성실하게 일하는데도" 성과가 상대적으로 초라해집니다. 회사 입장에서는 누구를 남기고 누구를 대체할지 선택이 명확해집니다. 제 기준에서는 "AI를 잘 이해하는 사람이 AI에게 대체되는 것"보다 "AI를 모르는 사람이 AI를 다루는 사람에게 대체되는 것"이 먼저 벌어질 가능성이 큽니다.
또 하나의 함정은, 많은 사람이 이 변화를 "언젠가는 준비해야 하는 미래 이슈" 정도로 본다는 점입니다. 그런데 오버행 특성상, 기술 발전이 멈춘다 해도 새로운 사용 방식이 퍼지는 것만으로 10~20년치의 변화가 한 번에 몰려올 수 있습니다. 이 흐름을 뒤늦게 타려면 훨씬 더 큰 에너지가 듭니다.
지금 당장 점검해야 할 것과 첫 번째 행동
현실적으로 모든 사람이 AI 전문가가 될 필요는 없습니다. 다만 최소한 세 가지는 점검할 필요가 있습니다. 첫째, 지금 하고 있는 일 가운데 설명서만 잘 정리해 주면 AI에게 그대로 맡길 수 있는 반복 작업이 얼마나 되는지 냉정하게 적어 보는 일입니다. 둘째, 내 업무의 결과물이 텍스트, 코드, 숫자, 이미지처럼 디지털 형태로 표현되는 비중이 얼마나 되는지 확인하는 일입니다. 셋째, 현재 직장에서 AI 도입을 논의하는 주체가 누구인지, 그 자리에 나는 끼어 있는지 살펴보는 일입니다.
저라면 첫 행동으로 거창한 공부 계획보다, 하루 업무 중 10%만 골라 AI에게 실험적으로 위임해 보겠습니다. 보고서 초안 작성, 고객 안내 문구 정리, 코딩 스니펫 생성처럼 리스크가 낮은 영역이 좋습니다. 직접 맡겨 보고, 수정하고, 다시 시키는 과정을 반복하는 동안 "AI가 못하는 부분"이 아니라 "AI에게 잘 시키면 어디까지 가능한지"에 대한 감이 생깁니다. 이 감각이 쌓이면, 향후 어떤 기술이 나오든 방향을 읽는 힘이 생깁니다.
변화의 크기를 과소평가할 필요도 없지만, 반대로 공포만 키워서 아무것도 하지 못하는 것도 위험합니다. 결국 이 기술은 같은 시대를 살아가는 사람 모두에게 공평하게 열려 있지 않습니다. 먼저 손에 익힌 사람에게 훨씬 유리하게 설계된 게임에 가깝습니다. 지금 손에 쥔 일과 기술, 그리고 남은 시간을 어떻게 배분할지 스스로 묻는 시점이 이미 도착해 있습니다.
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