AI가 지식과 정보를 대신 처리해주는 시대, 사람에게 남는 것은 무엇일까요? 사고력, 자기이해, 관계라는 세 가지 축으로 살펴봅니다.
생성형 AI는 몇 초 만에 자료를 요약하고, 코드를 짜고, 초안을 써줍니다. 그렇다면 사람에게 남는 역할은 무엇일까요? 이 질문은 이제 막연한 걱정이 아니라, 교육과 채용 현장에서 실제로 답을 요구받는 질문이 되었습니다.
1. 질문하는 능력
AI는 좋은 답을 줄 수 있지만, 좋은 질문을 스스로 던지지는 못합니다. 무엇을 물어야 할지 아는 능력, 즉 문제를 정의하는 능력이 오히려 더 중요해지고 있습니다.
저희가 만난 사례들에서도 비슷한 패턴이 반복됩니다. AI를 잘 다루는 사람과 그렇지 못한 사람의 차이는 '프롬프트 스킬'이 아니라, 애초에 자신이 무엇을 알고 싶은지를 명확히 정리할 수 있는가였습니다. 질문이 흐릿하면 AI의 답도 흐릿해집니다.
2. 자기이해
정보가 넘칠수록 '나에게 맞는 정보'를 고르는 기준이 필요합니다. 이 기준은 결국 자신의 가치관과 강점에 대한 이해에서 나옵니다.
저희가 진행 중인 자기이해 연구에서도, 정보를 아무리 많이 모아도 스스로의 기준이 없으면 오히려 결정이 더 어려워진다는 관찰이 반복되고 있습니다. AI 시대에 정보량이 폭증할수록, 정작 필요한 것은 더 많은 정보가 아니라 그 정보를 걸러낼 나만의 기준입니다.
3. 관계를 맺는 능력
업무의 상당 부분이 자동화되어도, 신뢰를 쌓고 협력하는 일은 여전히 사람의 몫입니다. 오히려 관계 역량의 가치는 더 커지고 있습니다.
흥미로운 점은, 관계 역량이 타고난 성격의 문제가 아니라는 것입니다. 저희가 진행한 조직 워크숍 사례들을 보면, 소통에 어려움을 겪던 팀도 '듣는 방식'을 바꾸는 훈련만으로 눈에 띄게 달라졌습니다. 공감은 재능이 아니라 기술에 가깝습니다.
AI 시대에 살아남는 능력은 AI를 잘 다루는 기술이 아니라, AI가 대신할 수 없는 인간의 역량입니다.
결국 세 가지는 하나로 이어집니다
질문하는 능력, 자기이해, 관계를 맺는 능력은 따로 존재하지 않습니다. 좋은 질문은 자신이 무엇을 모르는지 아는 데서 나오고, 관계 역시 상대를 이해하기 전에 자신을 이해해야 가능해집니다. 저희가 세 가지를 각각의 연구 프로젝트로 나눠 다루면서도 계속 서로를 참조하는 이유입니다.