앞으로 사람을 설명하는 방식 자체가 바뀔 것 같다.

앞으로 사람을 설명하는 방식 자체가 바뀔 것이다.

지금까지 우리는 사람을 주로 소속과 직업으로 설명했다.

어느 회사에 다니는지, 어떤 부서에 있는지, 어떤 직급인지, 무슨 직무를 맡고 있는지.

“대기업 마케팅팀에서 일합니다.”

“스타트업 개발자입니다.”

“광고회사에서 콘텐츠를 만듭니다.”

“건설회사에서 전기 일을 합니다.”

이런 식이다.

산업사회에서는 꽤 자연스러운 방식이었다.

개인이 높은 생산성을 내기 위해서는 회사라는 조직이 필요했기 때문이다. 공장도 회사가 가지고 있었고, 장비도 회사가 가지고 있었고, 자본과 유통망과 정보도 대부분 회사가 가지고 있었다. 개인은 그 안으로 들어가 하나의 역할을 맡았고, 그 역할이 곧 그 사람의 경제적 정체성이 됐다.

하지만 AI 시대에는 이 기준이 점점 약해질 것이라고 생각한다.

AI는 개인이 사용할 수 있는 생산수단의 범위를 빠르게 넓히고 있다.

조사하고, 정리하고, 분석하고, 개발하고, 디자인하고, 글을 쓰고, 데이터를 처리하고, 고객과 소통하고, 반복 업무를 자동화하는 수많은 일을 이제 개인 한 명이 훨씬 적은 비용으로 처리할 수 있다.

그렇다면 사람을 굳이 회사 안의 직무로만 정의할 이유도 줄어든다.

오히려 앞으로 더 중요한 질문은 이것이 될 수 있다.

“이 사람은 무엇을 무엇으로 바꾸는 사람인가.”

그리고 우리는 그 기능에 다시 이름을 붙일 수 있다.

예를 들어 나는 이렇게 설명할 수 있을 것 같다.

문제설계.

고객이 가지고 있는 복잡하고 모호한 문제를 듣고, 그 문제의 본질을 찾아 구조화하고, 실제로 작동하는 해결책으로 바꾸는 사람이다.

나에게 들어오는 것은 ‘문제’이고, 내가 만들어내는 것은 ‘구조와 해결책’이다.

문제 구조 해결책.

어떤 사람은 콘텐츠를 잘한다.

고객의 경험, 문제, 지식, 제품 안에서 사람들이 관심을 가질 만한 이야기를 찾아낸다. 그리고 그것을 글, 영상, 이미지, 메시지로 만들어 사람들의 관심과 신뢰를 만들어낸다.

경험과 지식 콘텐츠 관심과 신뢰.

어떤 사람은 분석을 잘한다.

복잡하게 흩어진 숫자와 데이터를 읽고, 그 안에서 의미를 찾아 사람들이 실제로 판단하고 행동할 수 있는 형태로 바꾼다.

데이터 해석 의사결정.

어떤 사람은 영업을 잘한다.

사람들의 아직 명확하게 표현되지 않은 필요를 발견하고, 적절한 사람과 해결책을 연결하고, 그 관계를 실제 거래로 만든다.

영업은 단순히 물건을 파는 행위가 아니다.

잠재적인 필요 관계 신뢰 거래.

어떤 사람은 제품을 잘한다.

막연한 아이디어나 요구사항을 받아 실제로 사람들이 사용할 수 있는 서비스와 제품으로 만든다.

아이디어 설계 제품.

어떤 사람은 기술을 잘한다.

사람들이 원하는 기능이나 문제를 이해하고, 그것을 실제로 작동하는 기술 시스템으로 구현한다.

요구사항 기술 작동하는 시스템.

어떤 사람은 연결을 잘한다.

서로 모르던 사람과 사람을 연결하고, 서로 다른 자원과 능력을 묶어 새로운 협업이 발생하게 만든다.

사람과 자원 연결 협업과 기회.

그리고 이것은 지식노동자에게만 해당되는 이야기가 아니다.

어떤 사람은 현장기술을 가진 사람이다.

전기기사, 배관기술자, 정비사, 용접공, 목수, 설비 전문가처럼 자신의 손과 몸, 오랜 경험과 숙련된 기술을 이용해 현실 세계의 문제를 해결한다.

고장 난 기계를 다시 움직이게 만들고, 끊어진 전기를 연결하고, 망가진 배관을 고치고, 건물을 세우고, 자동차를 수리하고, 금속을 가공한다.

이 사람에게 들어오는 것은 현실 세계의 고장과 문제이고, 그 사람이 만들어내는 것은 다시 작동하는 물리적 환경이다.

물리적 문제 숙련기술 정상적인 상태.

어떤 사람은 돌봄을 잘한다.

아이, 노인, 환자처럼 누군가의 지속적인 관심과 도움이 필요한 상태를 살피고, 그 사람의 일상과 안전과 삶의 질을 더 나은 상태로 만든다.

필요와 불편 돌봄 안정과 삶의 질.

어떤 사람은 교육을 잘한다.

다른 사람이 이해하지 못하는 지식과 기술을 그 사람의 수준에 맞게 설명하고, 결국 스스로 사용할 수 있는 능력으로 바꾼다.

지식 이해 능력.

어떤 사람은 운영을 잘한다.

여러 사람과 일정과 자원과 업무가 뒤엉킨 상태를 정리하고, 일이 지속적으로 돌아가는 시스템으로 만든다.

혼란 프로세스 안정적인 운영.

결국 이것들은 우리가 지금도 사용하는 단어들이다.

영업.

콘텐츠.

분석.

제품.

기술.

운영.

교육.

현장기술.

연결.

돌봄.

문제설계.

하지만 앞으로 중요한 것은 이 단어를 단순한 ‘직무명’으로 사용하는 것이 아니라, 그 사람이 세상에서 수행하는 가치 변환 기능의 이름으로 이해하는 것이라고 생각한다.

한 사람에게 하나의 기능만 있을 필요도 없다.

어떤 사람은 영업과 콘텐츠를 동시에 잘할 수 있다.

어떤 사람은 기술과 제품을 동시에 할 수 있다.

어떤 사람은 현장기술을 가지고 있으면서 동시에 교육을 잘할 수도 있다.

나는 문제를 구조로 보는 능력과 그것을 실제 시스템으로 만드는 능력이 함께 있을 수 있다.

즉 사람은 하나의 직함이 아니라 여러 개의 기능이 조합된 존재가 된다.

예전에는 이렇게 말했다.

“저 사람은 어느 회사의 무엇이다.”

앞으로는 이렇게 말할 수 있다.

“저 사람은 문제설계가 강하다.”

“저 사람은 영업이 강하다.”

“저 사람은 콘텐츠가 강하다.”

“저 사람은 현장기술이 강하다.”

“저 사람은 운영을 정말 잘한다.”

이 표현이 훨씬 본질적이다.

그 사람이 지금 어느 회사에 소속되어 있는지는 바뀔 수 있다.

직급도 바뀐다.

프로젝트도 바뀐다.

하지만 그 사람이 무엇을 잘 발견하고, 무엇을 어떤 가치로 변환할 수 있는가는 그 사람에게 축적되는 자산이다.

AI 시대에는 특히 이 차이가 커질 것이다.

AI가 조사, 문서 작성, 디자인, 개발, 데이터 처리 같은 주변 업무를 점점 더 많이 보조한다면 사람은 자신이 가장 잘하는 핵심 기능에 집중할 수 있기 때문이다.

그렇다면 모든 사람이 하나의 회사에 장기간 고용되어 있어야 할 이유도 줄어든다.

어떤 고객의 문제가 발생하면 문제설계를 잘하는 사람이 들어온다.

콘텐츠가 필요하면 콘텐츠를 잘하는 사람이 들어온다.

고객을 찾아야 하면 영업을 잘하는 사람이 들어온다.

숫자를 판단해야 하면 분석을 잘하는 사람이 들어온다.

제품을 만들어야 하면 제품과 기술을 잘하는 사람이 들어온다.

현장의 설비를 고쳐야 하면 현장기술 전문가가 들어온다.

이들을 연결하고 반복해서 돌아가게 만드는 운영 전문가가 들어올 수도 있다.

그리고 AI가 그 사이에서 조사, 기록, 분석, 제작, 개발, 커뮤니케이션을 돕는다.

이들은 반드시 모두 같은 회사의 직원일 필요가 없다.

문제를 중심으로 연결되고, 각자의 기능을 제공하고, 함께 가치를 만든다.

그러면 조직의 경쟁력 역시 달라진다.

직원이 몇 명인가가 아니라,

필요한 순간에 필요한 기능을 얼마나 정확하게 연결할 수 있는가.

누가 더 많은 사람을 고용했는가가 아니라,

문제에 맞는 사람과 AI와 기술과 자본을 얼마나 빠르게 조합할 수 있는가.

그것이 중요해진다.

그리고 고객 역시 이 네트워크 밖에 있는 사람이 아닐 수 있다.

고객은 문제를 제공한다.

현장의 지식을 제공한다.

제품을 검증한다.

새로운 아이디어를 제공한다.

때로는 새로운 고객과 전문가를 연결하기도 한다.

나 역시 사업을 하면서 이미 이런 모습을 보고 있다.

내 고객들은 구매자이기도 하지만 동시에 함께 문제를 정의하고 새로운 해결책을 만드는 협업자이기도 하다.

그러면 직원과 고객, 회사 안과 회사 밖, 생산자와 소비자의 경계도 점점 흐려진다.

미래의 조직은 사람을 소유하는 구조라기보다 사람이 가진 서로 다른 기능을 연결하는 구조에 가까워질 수 있다.

산업사회는 사람에게 자리를 주었다.

어느 회사.

어느 부서.

어느 직급.

어느 직무.

하지만 AI 시대에는 사람이 자기 자신의 기능을 정의하게 될지도 모른다.

그리고 그래서 앞으로 사람에게 가장 중요한 질문은 이것이 될 수 있다.

“당신의 직업은 무엇입니까?”

가 아니라,

“당신은 무엇을 잘합니까?”

조금 더 정확하게는,

“당신은 세상에 들어오는 무엇을, 어떤 가치로 바꾸는 사람입니까?”

영업이라면 필요를 거래로.

콘텐츠라면 경험을 관심과 신뢰로.

분석이라면 데이터를 판단으로.

교육이라면 지식을 능력으로.

현장기술이라면 고장을 정상적인 상태로.

그리고 나처럼 문제를 구조로 보는 사람이라면,

복잡한 문제를 작동하는 해결책으로.

어쩌면 AI 시대에 가장 먼저 다시 정의해야 할 것은 AI가 아니라,

인간이 무엇을 하는 존재인가에 대한 정의일지도 모른다.