AI 활용법, 지금 배워도 1년 뒤에 계속 유용할까?

정말 많은 AI 뉴스와 AI 서비스들이 매일 쏟아져 나오고 있다. 머지 않아 AI 스스로 학습하고 자신의 개선해 나가는 시대도 올 것이다 (이미 왔을 수도). AI 시대에 경쟁력을 확보하기 위해서 현재 가용한 AI들의 활용법을 배우는 것이 장기적으로 과연 경쟁력이 될까? 수 많은 강의, 뉴스, 블로그 글을 읽으며 배우고 연습하는 것이 10배, 100배 뛰어난 AI가 나왔을 때 과연 경쟁력이 될 것인가?

AI 활용법을 배우는 것이 꼭 경쟁력이 되진 않는다.

예를 들어 2023년초 프롬프트 엔지니어링에 대해서 직업이 될 것인가, 아니면 AI가 금방 또 해결할 문제일까 라는 논란이 많았다. 하지만, 지금 Dalle3가 이미지 생성 프롬프트를 생성해 주고, Claude 3가 프롬프트를 더 잘 써주는 것에서 이런 논란은 줄어 들고 있다.

하지만, AI 시대의 경쟁력을 준비하는 것은 필요하다

그렇다고 해서, 현재 AI를 활용해 보는 것이 다 무의미 하지 않다고 생각한다. 그럼, 어떤 것을 우리가 준비해 가야 할까? 지난 1년 3개월 간 생성 AI 커뮤니티 지피터스와 AI를 함께 배우는 AI 캠프를 운영하며 깨닫게 된 것을 정리해 보았다.

핵심은 AI가 할 수 있는 일과 사람이 해야 하는 일의 경계를 계속 탐색하는 다섯 가지 활동을 하는 것이다.

(1) AI 효능감을 매일 느껴보기

우리가 매일 AI가 유용하다고 조금씩 느낀다면, 계속 관심을 가지고 AI 발전 상황을 지켜보며 나도 모르게 미래를 조금씩 준비할 수 있게 된다.

가장 쉽게 AI 효능감을 느끼는 방법은 무엇일까?

많은 분들이 챗GPT와 같은 AI를 써 본 뒤에, 생각보다 일을 제대로 처리하지 못한다는 인상을 받는다. 왜냐면 챗GPT를 테스트 삼아 써 볼 때, 각자가 잘하는 분야에서 활용을 먼저 한번 해 보기 때문이다.

하지만 챗GPT는 전 분야에 일정 수준으로 잘 한다.

내가 잘 못하지만 해야 할 일이 있는 영역에 써 보면, 쉽게 효능감을 느낄 수 있다.

개발자라면 내가 만든 소프트웨어를 마케팅하는 방법을 알아 볼때, 자영업을 한다면 우리 매장을 외부에 알릴 콘텐츠를 만드는 방법에 대해 도움을 받을 수 있다.

가장 쉬운 방법은 검색 엔진에 가려 할 때, 검색 엔진 대신 챗GPT, 제미나이, 클로드로 가서 물어보는 것이다. 남에게 물어볼, 동료에게 물어볼 것이 생길 때도 AI에게 가서 물어 본다.

유료 결제도 추천한다. 결제해 두면 매달 지불되는 금액을 보면서, 한 번이라도 더 쓰게 된다 😆

(2) 새로운 AI 서비스보다, 챗GPT 같은 일반적인 AI를 쓰기

엄청나게 많은 AI 서비스가 쏟아지고 있다. 하지만, 이런 서비스를 학습하고 활용하는 것은 리스크가 따른다.

AI 서비스가 빠르게 나올 수 있는 이유는 일반 지능에 해당하는 AI들 (챗GPT, 구글 Gemini, 앤트로픽 Claude) 등에다가 특정 목적에 맞는 사용자 인터페이스 (UI)를 붙이고, 그 목적에 더 잘 동작하도록 AI들을 미세 조정(Fine-tuning 혹은 RAG-enabled) 해서 금방 출시하기 때문이다.

또한 이런 서비스들은 기존에 많이 쓰이는 소프트웨어 서비스의 추가 기능으로도 대체되기 쉽다. 왜냐하면, 이미 AI 기능이 아닌 소프트웨어 기능 자체만으로 사용자가 많은 서비스들이 AI 기능 추가하는 것이 너무 쉽기 때문이다. 일반 지능 AI들을 내부적으로 쓰는 것으로 쉽게 출시할 수 있다.

예를 들어 PPT 자료를 쉽게 만들어 주는 Gamma, PDF와 대화를 나누게 해 주는 ChatPDF 이런 앱들이 초창기에 인기가 많았지만, 마이크로소프트 파워포인트, 구글 워크스페이스의 구글 슬라이드에 Gamma와 같은 기능이 들어가고, 이제 챗GPT, 마이크로소프트 코파일럿에서 PDF를 업로드하고 대화할 수 있게 되었다.

그렇기 때문에 새로운 AI 서비스에 눈길이 가고 써 보는게 흥미롭게 느껴지더라도, 일반 지능을 제공하는 GPT4, Gemini, Claude를 쓰는 것으로 한정해 두는 것이 더 경쟁력을 키울 수 있다.

AI를 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 감이 생기고, 계속해서 발전해 가는 방향을 가늠할 수 있게 해 준다.

(3) 다른 사람의 사례를 보고, 직접 AI를 내 업무에 우겨 넣어 보기

AI를 활용하는 것이 큰 비용 절감, 생산성 상승을 제공하지만, 아직 사람들은 그 필요성을 체감하지 못하고 있다.

이는 매번 새로운 기술이 주목을 받을 때, 미디어에서 그 기술을 과장하는 경우가 많고, 그건 그 기술을 사람들이 체감할 때 실망으로 이어진 케이스가 많아서이기 때문인 것 같다. AI를 바라보는 시선도 크게 다르지 않다. AI가 세상을 바꾼다! 산업계를 다 바꿔놓고 있다! 라고 해도 사람들이 체감을 하기 어려워 한다.

그런데, 평범한 다른 사람이 내 눈앞에서 AI를 활용 해서 결과를 만들어 가는 것을 직접 보는 것은 다르다!

AI 캠프에서 수 많은 AI 적용 사례를 온라인 라이브로, 현장에서 관찰하게 되었을 때, 나의 온전히 그 사례에 집중해서 보게 되고 내가 실제 사용을 하는 것으로 이어지게 되었다.

거기에 멈추지 말고 실제 우리 업무에 억지로 끼워 넣어서 써 보자.

예를 들어 채용을 하는 사람이라면, 채용 메시지를 억지로 GPT4로 만들어 보자. 얼마 걸리지 않는 자동화 작업이지만 이걸 직접 해 보는 순간, “아 이걸 이력서 스크리닝에 써도 되겠다” 라는 생각이 들 수 있다. 그리고, 실무 면접을 하실 분에게 확인해야 하는 것을 각 이력서별로 뽑아서 전달해 줄 수도 있다 (채용 직무를 소개하는 글을 바탕으로 이력서에서 빠진 부분을 체크한 뒤 리스트로 만들어줘!).

우리가 직접 보고, 실제 써 보는 것이 내 관심사의 폭을 넓혀주는 쉬운 방법이다.

다른 사람의 사례를 보고, 내가 써 보고나면 세상에 AI가 어떻게 들어올지 보이기 시작한다.

(4) 노코드 앱을 더 많이 활용하기

지금은 AI 발전 속도가 소프트웨어 개발 속도보다 더 빠르다.

1년이 채 되기 전에 수많은 오픈 소스 AI 들이 발표되었고, OpenAI의 챗GPT에서 구글 Gemini, 앤트로픽의 Claude 3까지 성능이 계속 개선된 AI들이 나오고 있다. 이 AI 들의 지능의 발전 속도는 대단히 빠르다. 그래서, AI가 잘 못하는 부분을 개선하기 위한 팁을 배우는 것이 다음 버전의 AI가 나왔을 때 무의미해 지는 경우가 많다.

하지만, AI는 다른 소프트웨어 도구에 의존해야 하기 때문에, 우리가 그 도구들을 배우는 것은 경쟁력이 된다.

챗GPT는 웹사이트를 돌아 다닐 수 없기 때문에, Bing Search라는 도구를 이용한다. 외부에 있는 앱을 구동시키기 위해서 Zapier라고 하는 앱을 사용한다. 디자인을 생성한 뒤에 추가 편집하는 것은 Canva라고 하는 디자인 수정을 하는 도구를 쓴다.

그러므로 우리가 지금 더 시간을 들여 배워 둬야 하는 것은 노코드 앱들이다.

노코드 앱은 코딩 없이 소프트웨어 작업을 하는 것, 소프트웨어를 만드는 것을 가능하게 하는 웹/모바일 앱 서비스들이다. 이런 것들은 GPT4와 같은 AI들이 활용하게 될 도구에 해당한다. 노코드 앱을 아는 것은 전문 소프트웨어 개발 지식이 없더라도 AI가 어떤 도구가 필요한지 가늠할 수 있게 해 준다.

또한, 앞서 언급한 Zapier, Canva와 같은 노코드앱들을 사용하면 당장에 내 업무를 줄일 수 있다. 웹사이트를 만드는 Framer, Webflow, Bubble 그리고 데이터를 관리하는 Airtable 같은 도구도 있다. 이런 툴들을 AI와 함께 사용하는 분들은 이전에 불가능했던 자동화 업무를 가능하게 하고 있다.

장기적으로는 이런 소프트웨어가 동작하는 방식을 잘 이해해야, 어떤 일을 지능에 해당하는 AI에게 시킬지, 어떤 일은 소프트웨어의 도움을 받을지에 대한 판단력이 생긴다. 디지털 리터러시를 넘어서 소프트웨어 도구들에 대한 깊은 이해가 사람과 컴퓨터가 협업하던 일을 AI가 대신해 줄 수 있는 미래 세상에서 경쟁력이 된다.

(5) 모든 것을 기록으로 남기기

AI가 많은 일을 해 줄 수 있는 미래에는 내가 어떤 것을 원하는지 AI에게 전달을 잘 하는 것 자체가 경쟁력이 된다.

예를 들어, 미래에는 개인의 취향이 서비스, 제품을 제공하는데 있어서 큰 역할을 할 수 있다.

마치 현재에 스마트폰 케이스에 각자의 취향에 맞는 디자인을 제공하는 것과 유사하다. 미래에는 서비스, 제품을 제공하는 것이 AI에 의해서 정말 쉬워진다. 다만, 어떻게 이런 서비스, 제품의 디테일을 채우느냐 하는 것이 제공자의 취향에 의해 결정될 것이다. 이런 취향을 AI에게 얼마나 잘 전달할 수 있을까 — 가 비슷한 취향을 가진 사람들이 경쟁하는데 있어서 경쟁력이 된다.

하지만, 이런 취향 등 내가 원하는 것을 글로 풀어써서 AI에게 전달하는 것은 쉽지 않다.

그래서, 내가 원하는 것을 잘 전달하기 위해서는 나에 대해 최대한의 많은 기록을 계속 남겨야 한다.

예를 들어 채팅방의 대화 기록, 내가 사람들과 온라인 미팅을 했던 것에 대한 녹화 영상을 남기는 것, 내가 발견한 정말 내 취향에 맞는 가구에 대한 사진, 내가 운동하는 모습을 담은 영상 등, 최대한 기록을 남기는 것이 미래에 경쟁력이 된다.

더 풍요로운 세상에서의 경쟁력

AI 가 발전하는 속도를 보면서, 이제 내가 뭘 하든 사람이 일할 날이 얼마 안남았네 .. 라고 염세주의가 되어 버린 나를 발견했었다. 하지만, AI가 그렇게 발전해 가는 것을 계속 써보고 배우면서 실제 사람이 할 수 있는 일과, AI 가 할 수 있는 일의 경계를 발견해 가는 것이 지금 경쟁력을 가지는 일이라고 다시 생각하게 되었다.

더 풍요롭게 살 수 있고, 더 행복하게 살 수 있는 세상이 열릴 것이다. 그걸 지금부터 조금씩 느껴가는 것만으로도 충분히 미래의 경쟁력을 가질 수 있게 되는 것이다.

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