요즘은 AI 활용 능력에 따라서 개인의 업무 생산성이 급격하게 증가하고 있다. 예전이면 일주일이 넘게 걸릴 작업을 프롬프트 딸깍으로 1분 만에 처리하는 사례는 더 이상 과장이 아니라 현실이 되었다. 그런데 AI가 항상 생산성을 높여 주기만 할까? 그리고 그 증가 폭은 모든 사람에게 동일하게 적용될까?
내가 생각하는 AI 활용 생산성은 다음과 같은 간단한 공식으로 나타낼 수 있다.
(performance: 총 생산성, background: 분야에 대한 배경 지식, ai: AI 활용 능력)
원래 본인이 갖고 있던 배경 지식인 background에 AI 활용 능력이 지수처럼 붙으면서 총 생산성이 기하급수적으로 늘어난다는 의미이다.
AI 이전 시대, 즉 지수가 붙지 않았던 시절에는 특정 분야에 해박한 사람의 생산성이 3이고, 기초적인 지식만 있는 사람의 생산성이 1이라면 격차는 2에 불과했다. 그런데 이제는 AI 활용 능력이 지수로 붙는다. 활용 능력이 2라면 격차는 8로 벌어지게 된다. 다시 말해 AI 시대에는 배경 지식 수준에 따라서 총 생산성의 격차가 엄청나게 벌어진다.
여기서 함정을 눈치챌 수 있다. background가 1 미만인 사람은 AI 활용 능력이 아무리 뛰어나 봤자 총 생산성은 증가하는 게 아니라 오히려 감소할 수도 있다는 점이다. 아무 배경 지식이 없는 사람은 값이 0이다. 그리고 가장 경계해야 하는 구간은 0과 1 사이다. 이 구간은 어설프게만 알고 있는 상태다. 뭔가를 알고 있다고 착각하는 상태에서는 AI를 활용해 봤자 아무런 효용도 얻기 어렵다.
요즘 미디어에서는 '모든 사람이 AI를 활용할 줄 알아야 한다'거나, '지금 당장 AI 능력을 먼저 배워야 한다'는 자극적인 문구를 쏟아내고 있지만, 다들 위 함정은 쏙 빼놓고 얘기한다. AI는 자신에게 없던 능력을 마법처럼 생겨나게 하는 도구가 아니다. 자신이 원래 갖고 있던 지식, 정확히 말하면 background가 1보다 큰 지식을 토대로 생산성을 증폭해 주는 도구일 뿐이다.
생산성을 높이기 위해 필요한 능력은 개인마다 다르다. 본인의 background가 아직 1 이하이거나 또는 1은 겨우 넘는 상태라면 AI를 높여 봤자 그 상승 폭은 극히 미미하다. 그런 상황이라면 아직 본인의 background를 높이는 데 투자해야 한다. 반대로 본인이 그 분야에 전문가급의 background를 갖추고 있다면 AI 값을 높이는 게 더 도움이 될 것이다.