🎲 AI 시대, 정답 없는 게임을 즐기는 법

 

"모른다"는 말 속에 숨겨진 일곱 가지 진실

"모르겠어요"라는 말, 하루에도 몇 번씩 하시죠? 그런데 이 말 속엔 생각보다 많은 의미가 숨어 있더라구요.

아빠의 "모르겠어"는 사실 "관심 없어"예요. 저녁 뭐 먹을래? 어디서 커피 마실까? 다섯 살짜리가 좋아하는 말 종류를 물어봤는데 "관심 없어"라고 하긴 그러니까, 예의상 "글쎄, 말이 워낙 많아서 딱 하나 고르기 어렵네"라고 말하는 거죠.

10대의 "모르겠어"는 "좀 그만해"예요. 언제 집에 와? 모르겠어요. 사실 언제 올지도 모르고, 관심도 없고, 짜증나고, 전화 끊고 싶고, 왜 아직도 내 인생에서 떠나지 않는 거냐는 의미죠.

벤처캐피털리스트의 "모르겠어"는 사실 "알아"예요. 정확한 답을 확신하고, 아마 처음부터 알고 있었을 거예요. 너무 말하고 싶어서 근질근질한데, 겸손해 보이고 싶고, 챗GPT처럼 아부하는 것보다 더 세련된 사고를 한다는 걸 보여주고 싶은 거죠. 그래서 "글쎄요, 모르겠네요, 어려운 결정인데..." 하면서 시작해서 결국 자기 생각을 다 말해버려요.

중요한 순간 벤처캐피털리스트의 또 다른 "모르겠어"는 "책임지기 싫어"예요. 20분 동안 자기 아이디어를 열변하고 방어하지만, 처음엔 꼭 "이봐요, 여기서 뭐가 최선인지 모르겠어요"로 시작해요. 그럼 나중에 뭘 말하든 책임질 필요가 없죠. 물론 일이 잘 풀리면, 이게 자기 아이디어였다는 걸 기억하라고 하겠지만요.

워렌 버핏의 "모르겠어"는 진짜 깨달음이에요. 평온한 "모르겠어"죠. 정말 모르는데, 그 사실에 편안한 사람들의 말이에요. 현명한 사람은 "모르겠는데요, 하지만 어떻게 알아낼 수 있는지는 알아요"라고 답하죠. 청중들은 환호해요.

마지막 "모르겠어"는 공황 상태예요. 아무것도 이해가 안 돼요. 땅이 점점 가까워지고, 사이렌 소리는 점점 커지고, 전혀 이해할 수 없는 기계 조종석에 앉아 있는데 작동법을 전혀 모르는 상황이죠. 질문은 답을 요구하는데, 제가 아는 건 머릿속이 하얗고 어떻게 해야 할지 전혀 모르겠다는 것뿐이에요.

데이터 산업의 미래, 일곱 가지 가능성

테크 블로그라면 미래를 말해야 하죠. 뭐가 죽어가고 있고, 뭐가 오고 있고, 다음은 뭐가 될지 말이에요.

첫 번째 시나리오는 정말 좋은 분석 코파일럿이에요. SQL 편집기나 파이썬 노트북 안에 살면서, 데이터 애널리스트들이 하는 모든 반복 작업을 빠르게 처리해주는 거죠. 지루하게 긴 쿼리를 작성하고, 기본적인 조인을 생성하고, 시간대 계산을 정확히 해줘요. 갑자기 애널리스트가 하루 걸려 답하던 질문을 한 시간 만에 끝낼 수 있게 되는 거예요.

두 번째는 분석 질문에 답하는 정말 좋은 챗봇일 수도 있어요. 어떤 마케팅 캠페인이 가장 가치 있는 리드를 만들어냈는지 물어보면, 쿼리를 작성해서 답을 줘요. 질문을 다듬을 수 있게 상담해주고, 제안도 하고, 피드백을 받아서 답을 개선하죠. 수십 년간 약속해왔던 진짜 셀프서비스 경험이요. 갑자기 모든 사람이 스스로 정량적 질문에 답하게 되고, 애널리스트는 필요 없어지는 거죠.

세 번째는 정말 좋은 분석 에이전트일 수도 있어요. 모호하고 개방적인 질문을 던지면, 예를 들어 새로운 마케팅 캠페인 아이디어는? 영업팀이 계약 성사율을 높이려면? 그럼 데이터베이스에 생각할 수 있는 모든 질문을 던지는 거예요. 로봇들이 수천 가지 궁금증을 무차별 대입하고, 대부분 헛수고로 끝나는 질문들로 데이터베이스를 두들겨패요. 하지만 결국 흥미로운 이상치를 찾아내고, 그걸 무자비하게 파헤쳐서 유용한 뭔가가 나올 때까지 계속하죠. 분석의 성배, 자동화된 인사이트 발견이요.

네 번째는 특화된 분석 에이전트들이에요. 회사 재무를 분석하고 싶어요? 그거 하는 봇이 있어요. 사람들이 제품을 어떻게 쓰는지? 그것도 봇이 있죠. 판타지 풋볼 리그에서 누구를 뽑을지? 그것까지 봇이 있어요.

다섯 번째는 문서, 이메일, 슬랙 메시지, 고객 통화 녹취록 위에서 작동하는 정말 좋은 대화형 챗봇이에요. 경영진은 정량적 보고서를 요구하는 걸 멈추고, 그냥 챗봇에게 조언을 구해요. 전통적인 데이터 파이프라인은 쇠퇴하기 시작해요. "우리 고객들이 뭐 때문에 화났어?"라는 질문을 스트리밍 클릭 이벤트와 통계 문제로 변환할 필요가 뭐가 있나요? 모든 지원 티켓을 읽은 봇에게 그냥 물어보면 되는데 말이에요.

여섯 번째는 같은 문서와 이메일을 수집해서 챗GPT나 클로드에 노출시키는 정말 좋은 컨텍스트 레이어예요. 또 다른 챗봇을 만드는 건 돈이 안 된다고 사람들은 말해요. 돈은 기존 챗봇에게 더 나은 데이터를 주는 데 있다고요. 데이터 전략 없이는 AI 전략도 없다고 사람들은 말하죠.

일곱 번째는 그냥 거대한 텍스트 파일 더미일 수도 있어요. 데이터를 영리하게 통합하려는 회사들은 모든 기업 커뮤니케이션을 LLM이 읽을 수 있는 거대한 폴더 하나에 때려박는 회사들한테 밀려나는 거죠.

혹은 이 중 아무것도 작동하지 않을 수도 있어요. 코파일럿은 애널리스트를 약간 더 효율적으로 만들고, 에이전트는 의미 있는 질문에 절대 답하지 못해요. 아무도 챗봇을 사지 않고 모든 게 BI로 남아요. 사람들이 원했던 건 어차피 차트였으니까요.

서로 충돌하는 미래들

이 시나리오들이 완전히 상호 배타적이진 않지만, 그렇다고 정확히 호환되지도 않아요. 모든 걸 클로드에 넣는다면 특화된 챗봇을 만드는 게 말이 안 되고, 아무도 애널리스트를 고용하지 않는다면 애널리스트에게 화려한 IDE를 주는 것도 말이 안 되죠.

그럼 어떤 게 이길까요? 모르겠어요. 완전히 공황 상태예요.

왜냐면 AI가 세상을 바꾸는 방식을 설명하는 이야기가 하나 있다면, 그건 우연히 일어난다는 거예요. 챗GPT, 세계에서 가장 가치 있는 AI 제품이자 인터넷 전체를 챗봇으로 바꾸고 있는 그것은, 연구소에서 자원봉사자 그룹이 막판에 급조한 프로젝트였어요. 아무도 사용 사례나 이상적인 고객에 대해 깊이 생각하지 않았고, 가트너가 챗봇 시장 규모를 얼마로 예측했는지 물어보지도 않았어요. 챗GPT의 원대한 계획이 있었다면, 그건 런칭하고 나서 종료하는 거였죠.

최근 시장 조사에 따르면 글로벌 AI 시장은 2024년 약 1840억 달러 규모에서 2030년까지 약 8267억 달러로 성장할 것으로 전망되고 있어요. 연평균 성장률이 28.5%에 달하죠. 이런 폭발적 성장 속에서 어떤 기술이, 어떤 제품이 살아남을지는 아무도 모르는 상황이에요.

거의 확실하게, 앞으로 5년간 데이터 세계에서 일어날 변화들도 비슷한 우연들 때문에 일어날 거예요. 다음 모델 출시가 갑자기 그 중 하나를 작동하게 만들까요? 분석 챗봇을 만들려는 다음 스타트업이 사람들이 예상치 못하게 좋아하는 인터페이스를 만들까요? 누군가 프롬프트에 딱 맞는 주문을 걸어서 자동화된 비즈니스 애널리스트를 급조하면 작동하기 시작할까요? 이런 도미노 중 하나만 넘어지면, 새로운 스타트업 군대가 그 타임라인을 향해 돌진할 거예요. 불꽃을 향한 나방처럼요.

제비뽑기로 정해지는 승자

매주 목요일 밤마다 배우고, 토요일 아침이면 잊어버리는 교훈이 있어요. 블로그 글이 무엇에 관한 건지 알아내려면, 일단 써봐야 한다는 거예요. 아이디어가 머릿속에서 시작해서, 종이 위의 개요가 되고, 인터넷의 블로그 게시물이 된다고 생각할 수 있지만, 절대 그렇게 작동하지 않아요. 깨달음은 생각이 아니라 타이핑에서 나와요.

비슷하게, 커서는 갓 졸업한 대학생들이 만들었어요. 그들은 이것저것 겪어본 노련한 엔지니어도 아니었고, 어떤 기업 마피아의 일원도 아니었어요. 쐐기, 성장 전략, 마케팅 채널, 두 번째 단계에 대한 상세한 기업 비즈니스 계획도 없었을 거예요. 대신, 그들은 "VSCode 안에 챗봇을 넣으면 어떨까?"라는 똑같은 아이디어를 가진 수백만 명의 다른 엔지니어들 사이에서, 그걸 실제로 만든 사람들이라는 점으로 차별화됐어요. 커서가 분명 영리한 일들을 했겠지만, 가장 중요한 건 그들이 실제로 만들었다는 거예요.

세대를 뛰어넘는 부도, 결국 생각이 아니라 타이핑에서 시작되는 거죠.

음악이 들리지 않는 시대

영화 "마진 콜"에 이런 장면이 있어요. 2008년 금융 위기의 급박한 순간에 붕괴 직전인 거대 은행의 노련한 CEO 역할을 맡은 제레미 아이언스가 자신의 운명을 생각하죠.

"내가 왜 이 자리에 있는지 아나? 한 가지 이유 때문이야. 단 한 가지. 일주일 후, 한 달 후, 일 년 후 음악이 어떻게 될지 추측하기 위해서지. 그게 다야. 그 이상도 이하도 아니야. 그런데 오늘 밤 여기 서서 보니, 난 아무것도. 듣지. 못해. 그냥... 침묵뿐이야."

테크 업계에서 충분히 오래 일하면, 제레미 아이언스처럼 음악을 듣기 시작해요. 현장에서의 삶의 현실을 배우죠. 모두가 반복하는 실수들을 보게 돼요. 특화된 시장의 고객들과 이야기하고, 그들의 어려움을 듣게 되죠. 패턴을 보기 시작하고, 후렴구와 공통된 반복을 포착하고, 모든 게 어떻게 운율을 맞추는지 보게 돼요. 직관이 생기고, 그 직관이 당신의 강점이 되는 거예요. 젊은이들이 더 열심히 일할지 몰라도, 음악을 들을 수 있다면 더 똑똑하게 일할 수 있죠.

불행히도, 지금은 음악이 없어요. AI의 안개, 오늘날 기술 발전의 무작위성과 어떤 제품이 바이럴 상승기류를 타고 어떤 게 그렇지 못할지에 대한 예측 불가능성이 음악을 침묵시켰어요. 시장 규모에 대한 IDC 보고서는 중요하지 않고, 엔지니어링이 산업화될 때 엔지니어링 기초는 당신을 구하지 못하고, 10년 후 SaaS가 있을지조차 확실하지 않을 때 SaaS 플레이북은 작동하지 않아요. 아마도 경험조차 중요하지 않을지도 몰라요.

업계 전문가들에 따르면, 2024년 기준으로 AI 기술을 도입한 기업의 70%가 기대했던 성과를 내지 못하고 있다고 해요. 왜일까요? 장기 계획 같은 건 없기 때문이에요. 그냥 첫 단계가 있고, 시장이 발밑에서 기울어질 때 어떻게 반응하고, 새로운 기술적 변화가 얼굴을 때릴 때 어떻게 하느냐만 있을 뿐이죠.

클릭 몇 번으로 부자가 될 수 있다는 기묘한 사실

인터넷의 이상한 사실 하나는, 우리 모두 클릭이나 키 입력 몇 번으로 이해할 수 없는 권력과 부를 얻을 수 있다는 거예요. 지금 당장, 로빈후드에 로그인해서 올바른 순서로 버튼을 몇 번 클릭하면, 다음 주에 은퇴할 수 있어요. 코드 에디터에 맞는 문자 몇 천 개를 입력하면, 세상을 통제하는 기술적 끈을 당기게 될 거예요.

물론 그럴 확률은 작지만, 여전히 이상해요. 우리 모두 15분짜리 몽환 상태 하나로 섬을 소유할 수 있다는 게요.

그런데 그 문자들이 뭔지 아무도 몰라요. 하지만 지금은 그 어느 때보다, 그걸 찾는 유일한 방법은, 당신이 노련한 베테랑이든 대학생이든, 타이핑을 시작하는 것뿐인 것 같아요.

실제로 최근 3년간 글로벌 스타트업 투자 동향을 보면, AI 관련 스타트업이 전체 투자금의 40%를 차지하고 있어요. 그 중 성공한 기업들의 공통점은? 완벽한 계획보다 빠른 실행이었다고 해요. 시장 조사보다 프로토타입을, 전략 수립보다 첫 고객을 먼저 확보한 팀들이 살아남았어요.

불확실성 속에서 찾은 한 가지 확실한 것

AI가 만들어가는 미래는 아무도 예측할 수 없어요. 데이터 산업이 어디로 갈지, 어떤 기술이 살아남을지, 누가 다음 챗GPT를 만들지 모르죠. 연평균 28.5%씩 성장하는 8000억 달러 규모의 시장이지만, 승자는 여전히 제비뽑기로 정해질 거예요.

하지만 확실한 건 하나 있어요. 답은 생각하는 데서 나오지 않는다는 거예요. 타이핑하는 데서 나와요. 지금 당장 만들기 시작하는 사람이, 결국 게임의 승자가 될 거예요. 우리가 할 수 있는 건, 그저 게임을 플레이하는 것뿐이에요. 음악이 들리지 않는 시대, 그럼에도 불구하고 춤을 춰야 해요. 왜냐면 춤을 추는 사람만이 다음 곡을 들을 수 있을 테니까요.