AI는 아이디어와 실행 사이의 거리를 단축시킵니다. 하지만 좋은 판단과 나쁜 판단 사이의 거리를 좁혀주지는 않습니다. AI는 당신이 겨냥하는 것이 무엇이든 그것을 증폭시킬 뿐입니다. 명확한 전략을 가진 강력한 팀은 더 빨라지고 중요한 일에 더욱 집중하게 될 것입니다. 반면 모호한 전략을 가진 약한 팀은 더 소란스러워지고 주의력만 더 산만해질 것입니다. 명확한 사고는 복리로 쌓여 단단해지지만, 혼란스러운 사고는 쉽게 허물어집니다. 이 격차는 좁혀지지 않습니다. 오히려 더 벌어집니다.
다니엘 카네만(@kahneman_daniel)은 불확실성 속에서 인간이 어떻게 결정을 내리는지 수십 년간 연구했으며, 그의 가장 중요한 발견 중 하나는 우리를 가장 겸손하게 만드는 것이기도 합니다. 우리는 우리 자신의 판단의 질을 일관되게 과신합니다. 유창함(매끄러움)을 정확성과 혼동합니다. 단순히 무언가를 하는 '활동(activity)'을 진정한 '진전(progress)'으로 착각합니다. 그저 바쁠 뿐인데도 생산적이라고 느낍니다. AI가 모든 사람을 더 생산적으로 만드는 세상에서, 이러한 진전에 대한 환상은 더욱 매력적인 유혹이 됩니다. 우리는 더 많이 출시하고, 더 많이 구축하고, 더 많이 배포하면서 그 '양(volume)'을 '가치(value)'로 착각합니다.
이에 대한 해결책은 속도를 늦추는 것이 아닙니다. 우리가 측정하는 기준의 방향을 바꾸는 것입니다. 활동을 측정하는 것을 멈추고 '배움(학습)'을 측정하기 시작하십시오. 시간이 지남에 따라 판단력을 날카롭게 해주는 피드백 루프에 최적화하십시오. 그저 결정을 빨리 내리는 사람이 아니라, 지속적으로 더 나은 결정을 내리는 사람에게 투자하십시오. 결정 속도를 높이는 것과 동시에 결정의 질을 향상시키는 시스템과 문화를 구축하십시오. 단순히 무언가를 출시했는지 여부가 아니라, 출시한 결과물로부터 무엇을 배웠는지에 집중하십시오.
GTC(NVIDIA 개발자 컨퍼런스)에서 젠슨 황의 비전에 대한 월스트리트의 반응은 엇갈렸습니다. 투자자들은 1조 달러 규모의 수요 전망과 함께 AI 버블의 가능성을 저울질했습니다. "AI가 소프트웨어 기업을 돕는다"는 내러티브가 "AI가 사용자당 과금(per-seat) 비즈니스 모델을 위협한다"로 바뀌면서, 소프트웨어 섹터의 가치 평가는 계속해서 재조정되고 있습니다. 칩에서부터 모델, 오케스트레이션(조정), 가격 책정, 조달에 이르기까지 전체 스택이 실시간으로 재평가되고 있습니다. 모든 층위에서 지각변동이 일어나고 있습니다. 발밑의 땅이 흔들리고 있을 때, 누구나 AI에 적응하고 도입해야 한다는 절박함을 느낍니다.
하지만 판단력이 결여된 절박함은 이름만 그럴듯하게 포장한 '패닉(공황)'에 불과합니다. 누구나 AI를 도입할 것입니다. 누구나 더 많이 만들고, 더 빨리 출시하며, (AI) 에이전트를 배포할 것입니다. 그것은 이제 기본적인 필수 조건(table stakes)입니다. 승리하는 창업자는 '더 나은 선택'을 하는 사람들일 것입니다. 진짜 중요한 질문은 당신이 AI를 얼마나 많이 사용하고 있는가가 아닙니다. AI가 당신의 판단력을 향상시키고 있는가, 아니면 당신의 실수를 가속화하고 있는가 하는 것입니다. 이 둘의 차이를 아는 것이 바로 당신만의 AI 경쟁력을 갖추는 핵심입니다.
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