1. AI 시대에 본인만의 Arbitrage를 찾아야 한다.
@web3subin 수빈님께서 최근에 인생은 아비트라지 (차익거래)라고 말씀하셨음. AI 시대와 덩달아 겹쳐서 더욱이 그럼. AI에 친숙하지 못한 사람은 AI를 잘 활용하는 사람의 10%도 못 따라감. AI를 활용하는 법은 본인이 직접 배워야 하는데 뒤떨어진 사람은 배울 의지와 기본 지식조차 없는 때가 대부분. 반면 잘 사용하는 사람은 AI로 본인만의 비법을 찾아 활약.
프롬트와 워크플로우가 정말로 지식과 재산이 되어버리고 말음. 한달에 20-100달러만 주면 모두가 사용할 수 있는 AI로 누구는 인스타에서 엄청난 팔로워를 얻고 있고, 누구는 본인이 만든 게임으로 이미 수익화를 완료함. 반면 누구는 그걸 김치찌개 끓이는 레시피를 찾는 것에만 사용함.
정보와 기교의 아비트라지 때문에 프롬트 (스킬), 툴, 워크플로우를 공유하는 것이 더 조심스러워지고 있다. 본인이 직접 실험하고 조사해서 본인만의 해자를 얼른 개발해야 한다. 회사 얘기는 하기 조심스러워 자세히는 못하겠지만, 이미 여러 사람들 사이 차이가 많이 벌어짐.
경력이 많이 없는 경우, Arbitrage는 더욱 중요하다. 어차피 회사 입장에서는 얘를 뽑나 쟤를 뽑나 AI만 잘 사용한다는 가정 하에 아웃풋은 거의 똑같기 때문이다. 그렇다면 무엇이 판을 가르는가. 얼굴이 잘생기고 예쁘든 (외모지상주의로 가자는 말이 아니지만), 대인관계 형성에 탁월한 스킬이 있든, 인맥이 좋든 직감이 좋든 아버지의 회사가 좋든 좋은 대학교를 나왔든 트위터에 팔로워가 이미 많든 다국어를 구사하든 뭐든간에 AI로 즉각적으로 산출할 수 없는 무언가를 가지고 그것을 너무하다 싶을 정도로 사용해야 한다.
요즘 시대에는 이래야만 직장을 찾을 수 있다고 생각한다. AI는 모두가 접근할 수 있다. 남이 가지지 않았지만 당신이 가지고 있는 그 한 가지는 무엇인가. 그것을 찾아 더욱 개발시키고, 작은 기회를 잡아야 한다. 그 기회를 발판삼아 또 다른 아비트라지 가능한 것을 개발한다. 또 그것으로 더 큰 기회를 포착해야 한다. 이렇게 계속 반복하다 보면 성공하리라 생각한다. 이 와중 경력을 쌓다보면 AI가 가질 수 없는 '경험'이 쌓이고 그것이 자연스레 또 다른 아비트라지로 작용하리라 생각.
2. 에이전트 시대에 데이터는 왕
지난 금, 토 에이전틱 페이먼트 해커톤을 진행하며 느낀 점. 에이전틱 페이먼트는 수단일 뿐이고, 문제의 중심엔 데이터가 있다.
에이전틱 페이먼트는 결국 에이전트의 자율적인 행동을 돕기 위한 것. 그렇다면 페이먼트가 문제가 아니라 그 자율적인 행동의 요구조건이 중요하다. 자율적으로 유용한 행동을 하기 위해선 좋은 데이터가 필요하다. 난 에이전트를 위한 storefront, 리서치 툴, 여행 기획 플랫폼 등 여러가지 아이디어를 심사했다. 심사위원들이 공통적으로 물어보는 건 데이터를 어디서 가져오고 관리하냐는 질문이었다. 왜냐하면 에이전트가 사용할만한 가치의 툴은 에이전트의 의사 결정에 도움을 주는 유용한 데이터를 제공할 수 있어야 하기 때문이다.
앞으로도 데이터 시장은 더 커질 것이다. LLM이 아무리 똑똑해져도 API가 없다면 오늘의 날씨조차 알 수가 없다. 데이터의 패권을 쥐는 회사가 세상의 패권도 잡을 것이라 예상한다. 내가 생각하는 데이터 시장에는 여러가지 종류가 있다. 데이터 정제, 검색, 관리, 수집, 관리 등등. 각 종류마다 10년 전보다 훨씬 큰 잠재력이 있다고 믿는다.
3. AI slop으로부터 비롯된 피로함, 뒤떨어지는 게으름파
Em dash (—)를 비롯한 클로드나 코덱스 특유의 영어, 한국어 문체를 하루 종일 읽다 보면 미쳐버릴 지경이다.
그것도 모자라 AI로 생성한 포맷의 비디오, 홍보물, 문서, 프레젠테이션이 어디에나 나뒹굴고 있다. 특히 업무 환경에서 문제다.
AI에게 정확한 정보를 공급하지 않고 일단 '닥치고 문서나 만들어줘'를 시전하는 사람들이 늘고 있는 것 같다. 겉으로 훑기엔 아무 문제가 없는 문서가 생성된다. 하나같이 동일한 문서의 포맷과 디자인은 둘째치고 내용이 썩어빠졌다.
회사 일에 AI를 사용하지 말자는 말이 아니다. 적극적으로 사용하되 똑똑하게 사용하자는 것이다. 회사 내부의 데이터는 범용 LLM이 알 수 없기 때문에 되도록이면 정확하고 방대한 내부 자료를 공급해줘야만 좋은 산출물이 나올 수 있다.
하지만 내가 느끼기엔 멍청하게 사용하는 사람들은 평생 멍청하게 사용할 것으로 보인다. 이유는
1) 그들이 살아왔던 삶의 방식과 태도는 컴퓨터가 작동하는 원리를 이해/존중하려고 하지 않거나
2) 조금만 조사, 실험, 노력할 것이면 될 것을 그것조차 하기 귀찮아 거부하기 때문이다.
이들이 회사에서 일으키는 문제는 생각보다 크다. 본인 해야 할 일을 AI에게 맡겨 멋들어진 10장 이상의 쓰레기 문서를 10분 안에 뽑아낸다. 그 후 검토조차 제대로 하지 않은 채 동료들에게 검토를 요청한다. 그 동료들이 AI를 사용하여 검토를 하든, 본인이 직접 눈으로 검토를 하든 결론적으로 시간이나 돈 낭비다. 쓰레기 내용에는 쓰레기 결과가 나올 수 밖에 없다.
그래서 난 요즘 이런 문서를 받아보면 나도 대충 AI를 써서 대충 코멘트를 남긴다. 의미는 없지만 인간의 도리를 지켜주는 척은 하고 싶어서. 소속 팀 특성상 Pitch deck도 아주 자주 받아본다. 2-3장 슬라이드를 봤을 때 딱 봐도 쓰레기 내용은 바로 탄로가 나게 되어 있다. 절대 좋은 평가를 할 수가 없다.
회사에서 뛰어난 인재가 되고 싶다면, 그리고 그 전에 가슴에 손을 얹고, 제발 이런 짓은 하지 말자. 아무에게도 (당신에게도) 전혀 도움이 되지 않는다.