효율성의 재정의
케데헌 프리퀄 프로젝트에서 나는 10만 달러 규모의 프로젝트를 244달러로 완성했다. 예전에는 팀이 맡아야 했던 작업을 개인 한 명이 수행해낼 수 있는 시대가 도래했다는 사실을 증명하는 사건이었다. 전통적 효율성이 '더 빠르게, 더 많이'라는 양적 개념이었다면, AI 시대의 효율성은 '더 적은 자원으로, 더 큰 임팩트'를 의미한다.
하지만 기존 조직 안에서는 이 변화를 체감하기 어렵다. 팀, 예산, 일정이 주어지는 환경에서는 오래된 방식도 어느 정도 작동한다. 내게 변화의 순간은 2023년 8월, 옥소폴리틱스에서 마지막 직원까지 해고하고 나 혼자 남았을 때였다. 해야 할 일은 그대로였지만, 그 일을 감당할 사람은 나뿐이었다. 선택지는 포기하거나, 완전히 다른 방식으로 일하거나였다.
그날 이후 나는 업무 전체를 AI 중심으로 재구성하기 시작했다. 결과는 놀라웠다. 혼자서 7개 기업을 동시에 컨설팅하고, 한 달에 10개 프로젝트를 병렬로 운영하는 삶이 가능해졌다. 효율의 본질은 더 많이가 아니라 더 잘, 더 빠르게가 아니라 더 전략적으로 일하는 데 있다.
슈퍼휴먼의 세 가지 원리
AI 시대에 뛰어난 성과를 내는 사람들은 하루 24시간이라는 절대적인 시간 규칙을 깨지 않는다. 대신, '일하는 방식'이라는 규칙을 다시 설정한다. 그 원리는 크게 세 가지다.
1. 레버리지: 완성도보다 임팩트
어떤 작업의 80%를 AI와 함께 10분 만에 완성할 수 있다면, 대부분의 사람은 남은 20%를 다듬느라 9시간을 쓴다. 하지만 슈퍼휴먼은 완전히 다른 결정을 내린다. 그 80%짜리 결과물을 여러 개 만든다.
이 접근의 핵심은 간단하다. 완벽을 향한 집착은 성과를 되레 갉아먹는다. 완벽한 한 개보다 충분히 괜찮은 열 개가 더 큰 임팩트를 만든다. 핵심 질문은 "이 결과물이 실제로 실행 가능한가"이다. 그 기준을 충족한다면, 나머지 디테일은 대부분 자기만족에 가깝다.
2. 빗살무늬형 지식: 얕고 넓게 연결된 기초
우리는 오랫동안 "T자형 인재"를 이상적인 모델로 여겨왔다. 하나의 분야에 깊게 파고들고, 주변에 몇 개의 얕은 지식을 쌓는 형태다. 그러나 AI 시대의 슈퍼휴먼은 여러 분야의 지식을 직선적으로 확장하지 않는다. 나는 이를 '빗살무늬형'이라고 부른다. 빗을 옆에서 본 것처럼, 많은 분야의 기초적 개념을 얕게, 그러나 촘촘하게 연결해두는 것이다.
이 구조의 핵심은 아주 단순하다. 아예 모르면 물어볼 수도 없다. 하지만 5%의 기초만 알아도 AI가 나머지 95%를 채워준다. 엔지니어링 기초만 알아도 앱을 개발할 수 있고, 디자인 원칙만 알아도 브랜드를 구축할 수 있다. 전문성은 하나여도 실행 범위는 무한히 확장될 수 있다.
3. 오케스트레이션: 지휘자로 일하는 방식
AI 시대의 핵심 능력은 AI를 직접 다루는 것이 아니라 조율하는 것이다. Claude로 전략 문서를 작성하고, Midjourney로 비주얼을 생성하고, Gamma로 프레젠테이션을 제작한다. 각 도구의 출력이 다음 도구의 입력이 되도록 파이프라인을 설계한다.
오케스트레이션의 핵심에는 컨텍스트 엔지니어링이 있다. AI에게 단순히 '보고서를 써달라'고 요청하는 것이 아니라, 상황과 목적, 타깃, 기준을 구조적으로 설명하는 능력이다. 이어서 복잡한 문제를 모듈 단위로 분해해 병렬로 처리하는 시스템 사고, 서로 다른 AI 도구를 파이프라인처럼 연결하는 멀티모달 오케스트레이션, 결과물을 비판적으로 검증하는 품질 관리가 뒤따른다.
슈퍼휴먼의 하루
오케스트레이션 능력이 갖춰지면 일상의 구조가 변화한다. 어느 날 아침, 나는 새로운 고객사 제안서를 작성해야 했다. 과거라면 최소 이틀은 걸렸을 일이다. 하지만 Claude에 산업 정보와 경쟁사 데이터를 입력하고 전략 보고서를 요청하자 15분 만에 30페이지 분량의 초안이 완성되었다.
오후에는 제조업 클라이언트를 위한 공장 자동화 시뮬레이션을 진행했다. 산업공학 비전공자였지만, 자동화 기초 개념을 조금 학습하고 ChatGPT에 시뮬레이션 코드를 요청해 병목 구간을 찾아냈다. 한때 며칠씩 걸리던 작업이 몇 시간 단위로 압축되는 경험은 과장이 아니라 현실이다.
불확실성과 적응
솔직히 말해야 할 것이 있다. 미래가 어떻게 될지 아무도 모른다. Anthropic의 연구에서 엔지니어들은 자신의 역할이 "코드 작성자에서 코드 검토자/수정자로 70% 이상 전환되었다"고 말했다. 한 엔지니어는 "매일 출근해서 스스로 일자리를 잃는 것 같은 기분"이라고 토로했고, 다른 엔지니어는 "장기적으로는 AI가 저를 포함한 많은 사람들을 쓸모없게 만들 것"이라고 말했다.
하지만 이 불확실성 속에서도 적응 전략을 가진 사람들이 있다. 어떤 이는 AI의 작업을 의미 있게 검토하는 기술을 개발하며 더욱 전문화할 계획이라고 했고, 어떤 이는 합의 도출과 같은 대인 관계적, 전략적 업무에 집중할 것이라고 했다. 한 팀 리더는 이렇게 정리했다. "무슨 일이 일어날지 아무도 모릅니다. 중요한 것은 정말 적응력이 뛰어나다는 것입니다."
왜 슈퍼휴먼이 되려 하는가
전략, 원리, 도구보다 더 중요한 질문이 하나 있다. 나는 왜 슈퍼휴먼이 되려 하는가? 더 많이 벌기 위해서일 수도 있다. 더 자유롭게 살기 위해서일 수도 있다. 하지만 그보다 중요한 것은 이 능력을 어디에 쓰고 싶은가이다.
나는 더 많은 사람을 돕기 위해 AI를 배웠고, 그 과정에서 슈퍼휴먼이 되었다. 당신에게는 어떤 미션이 있는가? 누구를 돕고 싶고, 어떤 문제를 해결하고 싶은가? 그 미션이 명확해질 때 슈퍼휴먼이라는 능력은 방향을 얻는다. 효율은 도구이고 미션은 나침반이다. 도구가 없으면 느리지만, 나침반이 없으면 방향을 잃는다.
커리어 재설계 로드맵
3단계 전환 프로세스
첫 단계는 레버리지 포인트를 찾는 일이다. 자신이 반복적으로 수행하는 작업들을 적고, 각 작업의 핵심 가치가 어디에 있는지 파악해 AI가 대체하거나 보조할 수 있는 부분을 찾는다. 이 지점이 효율 혁신의 출발점이다.
두 번째 단계는 기존 전문 분야 바깥에서 관심 있는 주제를 찾아 기초 개념을 짧은 기간 동안 빠르게 훑어보는 것이다. 이 과정을 통해 새로운 분야가 '모르는 영역'에서 '해볼 수 있는 영역'으로 전환된다. 마지막 단계는 하나의 프로젝트를 여러 AI 태스크로 분해해 조율하는 구조를 구축하는 것이다.
자가진단
이 중 3개 이상 해당되면 슈퍼휴먼 초급이다. 5개 이상이면 중급이다. 전부 해당된다면 당신은 이미 현업 슈퍼휴먼이다.
지금 시작하기
이 장을 읽고 끝내지 않기 위해서는 2주짜리 실험이 필요하다. 첫 며칠은 자신이 하는 일들을 정리하고, 그중 AI가 대부분 도울 수 있는 작업을 골라본다. 다음에는 그중 하나를 선택해 AI와 함께 끝까지 완성해보는 것이다.
이어서 새로운 관심 분야의 기초를 빠르게 훑고, 마지막에는 본업과 새로 배운 영역을 조합한 작은 프로젝트를 만들어본다. 이 2주 동안의 목표는 완벽한 결과물이 아니라 관점의 전환이다.
오늘부터 첫 단계를 시작해보라. 6개월 뒤 이 장을 다시 읽을 때, 당신도 누군가에게 이렇게 말하고 있을지 모른다. "나 혼자서도 해냈어."