🎯 AI 시대, 진짜 경쟁력은 '취향'이다 — 평균을 거부하는 사람만 살아남는다

 

 

AI가 만들어주는 결과물, 왜 다 비슷해 보일까요?

클로드한테 랜딩 페이지 카피를 써달라고 했더니 꽤 그럴듯하게 나왔어요. 그런데 경쟁사 사이트에 가봤더니 뭔가 기시감이 드는 거예요. 챗GPT로 뽑은 기획서에는 "고객 중심의 혁신적인 솔루션"이라는 문장이 어김없이 들어가 있고요.

이게 우연이 아니에요.

AI와 대형 언어 모델(LLM)이 바꿔놓은 가장 큰 것 하나는, "그럴듯한 결과물"의 생산 비용이 사실상 0에 수렴하게 됐다는 점이에요. 과거에 3일 걸리던 초안이 이제 3분이면 나와요. 그리고 그 3분짜리 결과물들이 전 세계적으로 동시에 쏟아지고 있는 거예요.

AI가 만들어내는 결과물은 기본적으로 통계적 평균값이에요. 수백만 개의 사례 중에서 가장 그럴듯하고 가장 무난한 것을 조합한 결과물이죠. 완성도는 높은데 개성은 없는, 딱 7점짜리 세상이 된 겁니다.

그 7점짜리 세상에서 벗어나는 힘이 바로 취향(Taste)이에요. 오늘은 왜 AI 시대에 취향이 가장 강력한 경쟁력인지, 그리고 그 취향을 어떻게 실전에서 갈고닦을 수 있는지 이야기해볼게요.

취향이 뭔지부터 다시 정의해야 해요

취향이라고 하면 많은 분들이 미적 감각이나 라이프스타일을 떠올려요. 고급 커피를 마시고, 독립 영화를 즐기고, 인테리어에 신경 쓰는 것. 하지만 여기서 말하는 취향은 그게 아니에요.

AI 시대에 경쟁력이 되는 취향은 딱 세 가지예요.

첫째, 무엇을 알아채는가. 둘째, 무엇을 거부하는가. 셋째, 왜 잘못됐는지를 정확하게 언어로 설명할 수 있는가.

세 번째가 결정적이에요. "왠지 별로야"라고 느끼는 사람은 많아요. 하지만 "이 카피는 실제 사용자가 겪는 문제를 추상화된 마케팅 언어로 덮어버렸기 때문에 신뢰감이 없어"라고 정확하게 진단할 수 있는 사람은 훨씬 적어요.

취향은 감각이 아니라 언어예요. 막연한 느낌을 구체적인 진단으로 바꿔낼 수 있을 때, 비로소 실전에서 쓸 수 있는 취향이 됩니다. 그리고 이 능력은 AI가 대신해줄 수가 없어요.

AI를 잘 쓰는 사람과 그냥 쓰는 사람의 차이

AI 도구를 잘 활용하는 사람과 그냥 쓰는 사람의 차이, 아시나요?

그냥 쓰는 사람은 AI가 처음 내놓은 결과물에 만족해요. 잘 쓰는 사람은 20개의 결과물을 뽑아놓고 19개를 버려요.

AI가 잘하는 것과 인간이 해야 하는 것을 나눠보면 이렇게 돼요. AI는 다양한 변형을 빠르게 만들어내고, 흔한 구조와 표현을 재조합하고, 주어진 목표를 향해 최적화해요. 반면 인간은 어느 방향이 의미 있는지 결정하고, 무엇이 너무 평범한지 감지하고, 그 목표 자체가 올바른지 판단해야 해요.

지금 시대의 진짜 희소 자원은 생성 능력이 아니에요. 거부 능력, 즉 "이건 아직 아니야"라고 말할 수 있는 판단력이에요.

가트너가 2025년 주요 전략 기술 트렌드로 "인간-기계 시너지"를 선정하면서, AI가 의사결정 과정을 지원하지만 핵심 판단은 여전히 인간의 영역임을 강조한 이유가 바로 여기 있어요.

AI를 거울로 쓰면 내 취향의 수준이 보여요

흥미로운 실험을 한번 해보세요. 같은 주제로 AI에게 20개의 버전을 만들어보라고 해봐요. 홈페이지 첫 문장도 좋고, 이메일 제목도 좋아요.

결과를 보면 보통 이런 패턴이에요. 명백히 약한 것 몇 개, 그냥 무난한 것 대다수, 그리고 뭔가 더 가까운 것 한두 개.

이때 진짜 중요한 질문이 나와요. "어떤 걸 고를까?"가 아니라 "왜 나머지 18개는 아닐까?"예요.

이 질문에 막연하게 대답한다면, 아직 취향이 개발 중인 거예요. "이건 우리 고객이 실제로 쓰는 말이 아니야", "이 표현은 규제 제약을 마케팅 언어로 포장해버렸어", "이 구조는 처음 보는 사람이 맥락을 잡기 어려워" 이렇게 구체적으로 말할 수 있다면, AI보다 판단력이 강한 거예요. AI를 이끌 수 있는 위치에 있는 겁니다.

AI가 취향을 드러내는 거울이 될 수 있는 이유가 바로 여기 있어요.

한국 시장에서 이게 더 중요한 이유가 있어요

한국 시장에는 특수성이 있어요. 산업별 규제가 촘촘하고, 고객 신뢰 기반이 강하고, 특히 금융, 보험, 의료 분야에서는 신뢰 언어가 달라요. 글로벌 AI가 만들어낸 "우리 플랫폼은 혁신적인 경험을 제공합니다" 같은 카피는 이 시장에서 잘 안 통해요.

실제로 딜로이트가 2025년에 발표한 기술 트렌드 리포트에서도 생성형 AI가 업무 방식을 재편하는 한편, 전략적 인재 개발과 역량 강화가 조직 지속 가능성의 핵심 요소가 될 것이라고 분석했어요.

한국 핀테크, 보험, 헬스케어 플랫폼을 만드는 팀들이 지금 AI 도구를 쏟아 붓고 있는 현실에서, 결국 남는 건 "이 도메인을 진짜로 아는 사람이 만든 제품이냐"의 차이가 될 거예요. 도구는 누구나 쓸 수 있어요. 그걸 어떻게 엮고, 어디서 멈추고, 무엇을 고집할지가 차별화 포인트예요.

취향만으로는 부족해요, '책임지는 빌더'가 되어야 해요

여기서 한 가지 경고가 필요해요.

취향이 중요하다는 말을 잘못 받아들이면, 인간의 역할이 "AI 결과물 중 좋은 거 고르는 사람"으로 축소될 수 있어요. 이건 너무 작은 역할이에요.

AI가 아무리 잘 써줘도 할 수 없는 것들이 있어요.

이해관계를 책임지는 것이에요. 결제 기능 카피를 잘 써줄 수 있어요. 하지만 그 카피가 규제 조항을 숨겨서 고객 민원이 터졌을 때 책임지는 건 사람의 몫이에요.

진짜 새로운 것을 보호하는 것도 마찬가지예요. 정말 새로운 아이디어는 학습 데이터에 없는 것이기 때문에, AI 눈에는 이상해 보여요. 사람만이 그 초기의 어색함을 견디며 키워낼 수 있어요.

방향을 결정하는 것 역시 인간의 몫이에요. 어떤 문제를 풀 것인가, 어떤 타협은 거부할 것인가, 어떤 제품이 되고 싶은가 — 이건 AI가 아니라 인간의 선택이에요.

전문가들도 비슷한 이야기를 해요. 창의적 사고, 복잡한 의사결정, 윤리적 판단과 같은 인간 고유의 영역은 AI가 아무리 발전해도 넘볼 수 없는 가치로 남아있다는 거예요.

취향을 실전에서 훈련하는 루프

취향은 타고나는 게 아니에요. 반복 노출, 비판적 분석, 그리고 실전 경험을 통해 길러져요.

간단한 루프를 소개할게요.

이번 주 가장 중요한 결과물 하나를 골라보세요. 기획 문서 한 단락이나 고객 이메일 제목이면 충분해요.

그걸로 AI에게 10개에서 20개의 버전을 만들게 해요.

각 버전에 대해 "실패 이유"로 시작하는 한 문장을 써보세요. "이 버전은 실패다. 왜냐하면..."으로 시작하는 거예요.

가장 강한 버전에 제약을 하나 추가하고 다시 써보세요. "전문 용어 금지", "한 문장에 하나의 생각만", "실제 트레이드오프를 솔직하게 밝힐 것" 같은 조건이에요.

그리고 실제로 써보세요. 피드백이 있는 현실에 내놓아야 취향이 단련돼요.

이 과정을 반복하면 어느 순간부터 "평범하다"는 감각이 훨씬 날카로워져요. 세련된 척하는 공허함, 빌려온 어조, 근거 없는 자신감 — 이것들이 빠르게 보이기 시작해요.

AI를 잘 쓴다는 것의 진짜 의미

AI를 잘 쓴다는 건, AI 결과물을 빠르게 소비하는 것이 아니에요. AI를 적극적으로 형성하는 거예요.

AI로 설계 공간을 더 빠르게 탐색하고, AI로 기존 좋은 사례들을 빠르게 학습하고 기준을 높이고, AI로 내가 생각하지 못했던 대안들을 만들어보는 거예요. 그리고 나의 판단으로, 맥락에 맞지 않는 것, 거짓된 것, 평균적인 것을 골라내요. 여기에 모델이 모를 수 있는 제약과 맥락을 더해서 진짜 결과물을 만드는 거예요.

좋은 자기 질문은 이거예요. "내가 여기서 추가하는 것, AI가 혼자서는 만들 수 없는 것이 뭔가?"

대답이 명확해야 해요. 실제 운영 제약, 어렵게 배운 사용자 진실, 규제 뉘앙스, 문화적 맥락, 내가 책임지는 관점 — 이것들이 대답이어야 해요. 그게 없다면, 아직 AI에게 이끌리고 있는 거예요.

마무리

취향은 미적 감각이나 정체성의 문제가 아니에요. 현실에 밀착해서 작업할 때 자연스럽게 쌓이는 거예요.

좋은 결과물을 주의 깊게 연구하고, 처음 나온 것에 바로 만족하지 않고, 왜 실패인지를 언어로 진단하고, 실제 세계에서 피드백을 받고, 도메인에서 도망치지 않고 파고들 때 취향이 길러져요.

AI가 초안을 싸게 만들어주는 시대에, 판단을 자동으로 해주는 AI는 없어요. 소유권을 대신해주는 AI도 없어요. 무엇이 존재할 가치가 있는지를 결정해주는 AI도 없습니다.

그래서 취향이 더 중요해졌어요. 그리고 동시에, 취향만으로는 부족해요.

진짜 경쟁력은, AI를 써서 평균 결과물을 더 빠르게 걷어내고, 그 자리에 인간의 판단, 구체성, 맥락, 그리고 책임질 수 있는 무언가를 채워 넣는 것이에요. 통계적 중간값에서 벗어난 바로 그 지점에 가치가 있으니까요.