쉬엄쉬엄 ...
뉴스레터 요약
AI시대에 인간만이 가질 수 있는 경쟁력은 무엇일까?
AI가 아무리 발전해도 '간극'은 존재한다
스픽 CTO 앤드류 수의 말을 빌리면, AI는 정량적 성과를 내는 데 강하지만 "좋은 기술"과 "시장이 원하는 서비스" 사이의 모호한 간극을 메우는 건 여전히 인간의 몫이다. 특히 최신성(실시간 트렌드, 슬랭, 문화적 감수성)과 소비자 공감 여부를 판단하는 데 있어선 감각과 경험을 가진 인간이 AI보다 빠를 수밖에 없다.
기술적으로도 현재 LLM은 확률 기반 패턴 매칭에 의존하기 때문에 인과관계 이해, 물리적 추론, 상황적 맥락 포착에 구조적 한계가 있다. 이를 보완하려는 '인과적 AI(Causal AI)'가 부상하고 있지만, 아직은 인간 전문가의 도메인 지식과 경험을 대체하기 어렵다는 게 중론이다.
그렇다면 인간은 지금 무엇을 해야 하는가?
첫째, AI를 소비하는 데 머물지 말고 문제를 쪼개고 우선순위를 정하는 논리적 사고를 키울 것. 둘째, 단순히 AI를 빠르게 쓰는 'AI 네이티브'가 아니라, 개방적인 질문으로 AI와 함께 탐구하며 개념을 내면화하는 진짜 AI 활용자가 될 것.
인사이트
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"모호함"이 새로운 희소 자원이다
AI가 잘 못하는 것은 역설적으로 명확하지 않은 것들. 정수가 아닌 소수점 같은 순간들, 문화적 뉘앙스, 소비자의 공감 여부 같은 판단은 수치화되지 않기 때문에 AI가 학습하기도, 처리하기도 어렵다. 앞으로는 이런 모호한 영역을 잘 다루는 능력—판단력, 맥락 감각, 취향—이 오히려 더 귀해질 수 있습니다. -
AI를 잘 쓴다는 것의 기준이 바뀌고 있다
"얼마나 빠르게 쓰느냐"에서 "얼마나 깊이 쓰느냐"로 기준이 이동 중. 좁은 답을 빠르게 뽑는 사람보다, 열린 질문으로 AI와 씨름하며 스스로 사고를 확장하는 사람이 결국 더 높은 성과를 낸다. 도구의 숙련도보다 사고의 깊이가 실질적인 차별점이다. -
인간의 역할은 '실행자'에서 '조율자'로 전환된다
여러 AI 리더들이 공통적으로 강조하는 것은 "AI가 퍼즐 조각을 만들고, 인간이 맞춘다"는 구도. 이는 단순히 AI를 잘 다루는 기술의 문제가 아니라, 전체 그림을 보고 우선순위를 정하며 최종 판단을 내리는 메타 역량의 문제다. 직급과 직종을 불문하고 이 '조율자' 역량이 앞으로의 핵심 경쟁력이 될 것.
그렇다면 나는?
내가 가지고 있는 감각과 취향, 사고의 맥락을 잘 벼리고 다듬어야겠다. AI를 쓰는 가장 큰 이유는 '빠름' 이 아니라 '사고의 확장'을 위한 수단임을 기억하기
내가 평소 잘 읽고 관심있어하던 철학, 예술, 인문 분야의 책을 더 많이 잘 읽어야겠다는 생각. 인간을 인간답게, 인간으로서 고찰하고 살게 만드는 건 결국 이런 것에서 나온다. 직관의 재료를 많이 쌓아두자.
일의 전체를 보는 눈, 전체 진행의 흐름을 파악하는 관찰력같은 인간의 역량을 길러나가는 것이 중요.
뉴스레터 관련 - 개인 인사이트
https://velog.io/@minimalhwi_st/insight-남들보다-빨리-쓴다고-AI-잘-쓰는-게-아니에요
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프롬프트 기술보다 '맥락 설계 능력'이 우선이다
단순히 명령어를 잘 입력하는 단계는 이미 지났다. AI의 성능을 극대화하는 핵심은 내가 처한 상황, 목표, 참고 자료 등 방대한 맥락(Context)을 얼마나 구조적으로 전달하느냐에 달려 있다. 정교한 프롬프트 하나를 고민하기보다, 나의 생각이나 관련 문서를 있는 그대로 쏟아부어 AI에게 충분한 배경지식을 제공하는 '맥락 설계자'로서의 역량이 더 중요하다. -
'솔루션'이 아닌 '문제'를 들고 가야 한다
많은 사용자가 자신이 생각한 정답을 확인받기 위해 AI를 사용하지만, 이는 AI의 사고 범위를 제한하는 행위다. 진정한 인사이트는 "현재 이런 문제를 겪고 있는데, 어떻게 접근하면 좋을까?"라는 개방형 질문에서 나온다. AI를 정답 자판기가 아닌, 문제의 본질을 함께 파악하고 전략을 짜는 '전략적 파트너'로 대우할 때 더 창의적인 결과물을 얻을 수 있다. -
효율성(Efficiency)과 학습(Learning)을 구분해야 한다
과업을 빨리 끝내는 것이 항상 정답은 아니다. 영상을 요약하거나 코드를 대신 짜게 하는 행위는 당장의 시간은 아껴주지만, 장기적으로는 해당 분야의 근육을 퇴화시키는 '기술적 위축'을 초래할 수 있다. '도구로서의 활용'과 '성장을 위한 탐구' 사이의 균형을 잡아야 하며, 때로는 의도적으로 AI와 질문을 주고받으며 과정 자체를 학습하는 태도가 필요하다. -
'AI 에이전트'는 미래의 필수 기본기다
과거에 엑셀이나 PPT를 다루는 것이 기본 소양이었다면, 이제는 나를 대신해 일해 줄 수십 개의 AI 에이전트를 구축하고 관리하는 능력이 커리어의 성패를 가른다. 단순히 남이 만들어 놓은 툴을 쓰는 데 그치지 않고, 나의 업무 워크플로우에 최적화된 에이전트들을 직접 설계하고 이들에게 적절한 권한을 위임하는 능력을 키워야 한다. -
인간만이 가진 '취향과 안목'의 가치가 커진다
AI가 전략적 사고와 대량의 작업을 수행할수록, 최종 결과물을 판단하는 '인간의 취향(Taste)'과 '에이전시(Agency)'의 중요성은 더욱 커진다. 기술적인 부분은 AI에게 맡기되, 무엇이 더 나은 가치인지 판단하고 최종적인 방향성을 결정하는 '인간다운 감각'을 예리하게 유지하는 것이 차별화 포인트가 된다.
당근 PM 인턴 : JD 분석
로컬비즈니스 S&D
주로 다루는 화면은 지도와 바텀시트.
인턴에게 요구하는 역량은 지금 부트캠프 내에서 배우는 것과 동일 + 지도 도메인, 추천 시스템에 대한 이해도 !
본인의 사업이나 인턴같은 일경험을 얼마나 잘 풀어내느냐 가 중요하겠다.
나의 경험과 연결해보면 자잘한 프로젝트와 지금 기획하고 있는 사이드 프로젝트, 알바를 오래 하면서 사장님/점장님과 나눈 사업적 고민과 대화들을 엮어낼 수 있을 것 같음.
커뮤니티 (모임)
개밥먹기가 일상이라는게 대체 무슨 의미지?
= 기업이 자사에서 개발한 제품이나 서비스를 내부 구성원들이 실제 사용 환경에서 먼저 사용해 보며 품질을 테스트하고 개선하는 관행
아하 ! 애자일한 프로덕트가 빠르게 진행되겠군
도전정신과 강철멘탈을 중요하게 여기는 듯 하다. 빠르게 아이디어를 내고 실행시키고 개선하는 것이 메인인 듯
업무 역량은 지금 부트캠프에서 배우는 것과 동일.
기본적으로 당근에 대한 이해도와 애정이 있다는 것을 어필하면 좋겠다. 그리고 다양한 모임에 참석해본 경험을 어필하는 것도 좋을 듯 !
한 프로젝트를 끝까지 완수해본 경험, 그를 바탕으로 얻은 인사이트가 있는 것을 선호.
문제의 본질을 파악하는 통찰력.
그리고 일해본 경험 >> 이건 얼마나 빠르게 조직에 적응하고 일에 적응할 수 있는지를 판단하는 척도 아닐까? + 내 사업처럼 프로덕트를 끌어가는 책임감과 리더십
이것만큼은 자신 있지 ㅋㅋ 응응
서비스 기획 심화 강의 수강 (framer)
챕터 2까지 수강 완료 !
구체적인 내용 정리는 한 번에 몰아서 작성할 예정이다.
오늘 만든 챕터 1 실습 페이지 ....
ㅋㅋㅋㅋ
뭔가 대체로, 피그마와 비슷한 플로우를 가지고 있어서 이해하거나 적용하는데 크게 무리가 없다.
피그마 강의를 열심히 듣고 컴포넌트 뜯어본 게 정말 많은 도움이 되는 듯 !!!!
팀 아티클 카타
https://yozm.wishket.com/magazine/detail/3486/
핵심 내용 요약
이 아티클의 주요 메시지 :
2024년 : 개별 서비스에 AI를 접목하는 전략이긔
2025년 : ‘agent N’ → 통합 AI 비서 전략으로의 방향 전환
정보 중개자 → 문제 해결자로의 전환
💡 기획자는 화면 자체의 완성도를 높이는 방식을 고안하는 것보다 사용자의 의도와 서비스를, 서비스와 서비스와 서비스를 연결하는 구조인 ‘연결UX’에 대한 역량을 길러야 한다.
완결형 에이전트의 등장, 고민해볼 것
- 사용자 경험은 탐색 중심에서 목표 중심으로
- KPI는 완결률과 전환 연결성
- 연동만 하는 서비스는 생존할 수 없다
- 플랫폼의 최종 경쟁력은 ‘전문성’이 아니라 ‘연결력’
- 핵심 키워드 :
agent n완결형 에이전트연결UX탐색 중심 -> 목표 중심연결력사용자 의도
흥미로운 점/새롭게 알게 된 점
읽으면서 가장 흥미로웠던 부분 :
이제는 사용자가 검색창 앞에 앉아 있는 탐색의 시간을 ‘비용’으로 인식한다는 것. 완결형 에이전트의 시대에서 사용자는 하나의 확신있는 선택과 결정을 원하지, 여러개의 선택지 사이에서 고민하는 시간을 원하지 않는다.
네이버 플랫폼의 최종 경쟁력은 전문성이 아니라 연결력이라는 것. 하나의 도메인에서 깊게 데이터를 확보하고 있는 쿠팡, 오늘의 집과 경쟁하는 것이 아니라 그런 서비스들과 탐색>조율>실행>통합 의 순환구조를 설계하는 ‘연결형 플랫폼’으로서 도약을 해야 한다는 것.
→ 역으로, 네이버가 스스로의 한계를 인정한 방안으로 볼 수도 있겠다. 스스로 전문적 도메인이 될 수는 없으니 그 서비스 사이를 엮어내는 ‘연결 구조’ 자체를 제품으로 디벨롭한다는 의미일수도.
+) 그렇다면 네이버 플러스 스토어의 경우는 어떻게 볼 수 있지? 대놓고 쿠팡이랑 맞짱뜨는 것 아니었나? - 소비자의 탐색 경험을 확장하는 전략을 가지고 가고 있는 것도 마찬가지. 물론 ai agent로 추천을 도입하고 있긴 하지만 … 이 저자는 네이버 플러스 스토어를 어떻게 보고 있을지 궁금함
이전에는 알지 못했거나 새롭게 배운 내용 :
기존 KPI인 체류시간이나 PV는 통합 에이전트 시대에는 더 이상 ‘좋은 지표’가 아니다. 오히려 사용자의 경로를 얼마나 단축시키고, 빠르게 목적을 수행하게 하는가가 핵심 지표가 된다.
+) 다른 얘기긴 한데 전에 읽었던 아티클 중 이제 검색 노출도 ‘어떻게 ai가 내 제품을 추천하도록 만들 것인지’ 를 노려야 한다는 글을 봤다. 이제 사용자들은 직접 검색해서 들어오는 것보다, ai를 타고 들어오는 비율이 더 높다고. 아주 빠르고 확실하게 사용자의 행동 양식이 변화하고 있다는 것을 체감한다.
'맥락 없는 연결'이 반복되면 플랫폼은 단순한 입구 역할로 전락한다는 경고는 서비스 단위가 아니라 사용자 여정 전체를 보는 눈을 길러야 한다는 메시지로 읽혔다.
세분화된 서비스의 기획자일수록 자기 담당 화면에만 집중하기 쉬울 거라 생각하는데, 이 사용자가 왜 이 화면에 들어왔고 이 화면에서 무엇을 원하는지, 다음에는 어디로 향하는 지에 대한 전체 맥락을 알고 서비스를 개선하는 것이 가장 중요한 역량이 될 것이라 생각한다.
나의 한 문장 요약
이 아티클을 한 문장으로 요약하면?
도래하는 에이전트 시대, 플랫폼의 가치는 생태계를 지휘하고 사용자의 여정을 매끄럽게 이어주는 연결의 힘에서 나온다.
369 인사이트 공유 타임 (이라 읽고 수다라 쓴다 ..)
오늘 읽은 뉴스레터에 링크되어있던 유튜브 내용 중 인상 깊었던 점 관련해서 얘기를 나눴는데, 그에 이어서 수빈님께서 전해주신 인사이트를 기록하고 싶어서 쓰는 섹션.
AI 시대, 우리가 ‘역사’와 ‘변하지 않는 것’에 주목해야 하는 이유
AI는 인간 역사의 네 번째 전환점. 기존의 인간을 대체하는 단계, 이와 유사했던 과거 : 노예가 시민의 활동을 대체했던 로마시대.
이 때 시민들은 생산적 활동을 노예가 대신하자 오락(콜로세움)에 빠져 근면하고 성실했던 시민성을 잃으며 몰락했다.
= 인간의 행복은 노동의 유무가 아닌 의미 있는 활동의 유무가 중요한 척도.
여기서, 이전 조에서 했던 아티클 카타에 적었던 내용이 생각나 공유드렸다.
한나 아렌트의 인간의 조건에 따르면,
인간은 단순히 무언가를 소비하는 주체가 아니라 타인과 함께 행동하고 의미를 드러내는 존재.
서비스는 결국 인간을 위해 만드는 것이므로 인간의 본질에 대해, 인간으로서 산다는 것은, 행동한다는 것은 무엇인지에 대해 고찰할 필요성에 대해서도 이야기했다.
AI 시대에 인간이 할 수 있는 일은 무엇이며, 인간으로서 가지는 차별점이 무엇인지는 오늘의 뉴스레터 요약에 작성되어 있는데 - 이에 대해서 수빈님이 나눠주신 인사이트는 다음과 같다.
중요한 건 “나는 누구인가, 우리는 무엇을 하는 존재인가”에 대해 고민하는 것.
- AI가 질문까지 대신 만들어주는 상황에서 인간이 스스로 생각하는 과정이 줄어들 수 있음
- 데카르트의 “나는 생각한다, 고로 존재한다”
생각하는 능력 자체를 유지하는 것이 인간에게는 중요한 과제가 될 것
나아가 변화가 빠른 시대일수록, 변하지 않을 것을 아는 것과 그것을 추구하는 것이 앞으로의 시대에 중요해질 것이라는 이야기를 나누며 ... 즐거운 수다타임을 마무리.
너무너무 즐겁다.
아까 봤던 유튜브의 댓글이 오늘의 가장 기억에 남는 문장인 듯
