실행하는 AI 앞에서 인간과 기업은 무엇에 집중해야 할까?

오간 이야기

오라클은 데이터베이스 회사인데 키노트 주제는 AI 에이전트 메모리였습니다. Claude Code나 멀티 에이전트를 돌리면 로컬에 작업 맥락을 담은 메모리 파일이 쌓이는데, 그 안에는 API 키, 패스워드, 연동된 내부 정보까지 들어 있습니다. 개인이 쓸 땐 괜찮지만 회사 업무에 쓰는 순간 중요 자산이 누군가의 PC에 흩어집니다. 오라클의 답은 단순했습니다. 에이전트 메모리를 Oracle DB에서 관리하면 보안이 강화되고, 모든 기록이 남아 거버넌스도 가능해집니다.

채널톡 이경훈 CAIO는 7~8년 VC로 일하다 올해 1월 자신이 투자한 회사에 직접 합류했습니다. AI도 처음엔 ‘2~3년 지나면 꺼질 유행’으로 봤지만, ‘곧 AI가 사람을 대체한다’는 투자처 대표의 말에 생각이 꺾였습니다. 상담 시장을 택한 건 투자자의 분석이었습니다. LLM이 가장 잘하는 건 답이 있고 언어로 이뤄지는 일인데, 코딩 다음이 상담이었습니다. 한국 SaaS 시장은 최대 2조지만 콜센터 시장은 10조입니다.

채널톡의 AX는 단계적이었습니다. AX 전담팀은 실패했고, 각 팀에 ‘AI 잘 쓰는 한 명’을 두는 방식이 분위기를 바꿨습니다. 결정적 전환은 인사 평가에 ‘AI로 낸 임팩트’를 넣고 전사 클로드 코드 계정을 지급한 것이었습니다. 다음 날부터 ‘나 이거 만들었어’ 글이 폭발했고, 결국 토큰 무제한으로 이어졌습니다. 막상 열어보니 비개발자는 월 100만 원, 어떤 개발자는 월 5천만 원을 썼지만 혼자 10명 몫을 해내고 있었습니다. 사내 카페 주문 시스템을 클로드 코드로 직접 만든 건 다름 아닌 바리스타였습니다.

‘AI 시대에 인간은 무엇에 집중해야 하냐’는 질문에 그는 짧게 답했습니다. ‘호모 사피엔스잖아요. 생각하는 거에 집중해야 한다.’ AI가 쓴 티가 나는 결과물은 오히려 평가를 떨어뜨리고, 길고 AI 냄새 나는 문서보다 짧고 본질만 남긴 결과물이 더 가치 있습니다. ‘AI를 잘 쓰는 사람은 결국 일을 잘하는 사람’이라는 것입니다. 다리오의 사무직 종말론에는 반대하며, 채널톡은 효율화 대신 성장을 택해 채용을 늘리고 연봉 30% 인상을 내걸었습니다.

조별 토론의 첫 질문은 ‘AI 결과물을 어디까지 신뢰할 수 있는가’였습니다. 산업도 경력도 다른 아홉 개 조의 결론은 놀랍도록 하나였습니다. 실행은 AI가 하고, 최종 결정은 인간이 내린다는 것이었습니다. 개입의 정도만 달랐습니다. 금융권은 오류 데미지가 커 개입이 높고, LG CNS는 코딩을 거의 100% AI에 맡깁니다. 기준은 결국 ‘그 결정이 얼마만큼의 책임을 지는가’였습니다. 책임의 무게가 없는 단계는 AI에게 넘겨도 된다는 것입니다.

가장 많은 이야기가 나온 건 ‘다음 세대에게 무엇을 가르칠 것인가’였습니다. 데이터 사이언스 신입생 김선우는 ‘정해진 답을 찾는 교육은 AI가 더 잘한다, 근본적인 사고력이 필요하다’고 해 박수를 받았습니다. 파이썬·자바스크립트를 잘 쓰는 법보다 말하고 지시하고 위임하는 법, 즉 자연어 교육이 먼저라는 데 여러 조가 공감했습니다. 그리고 마지막엔 모두가 비슷한 곳을 가리켰습니다. AI가 고도화될수록 문제 정의와 책임의 무게는 더 커지고, 결국 아침에 눈 마주치며 나누는 사람 사이의 관계가 가장 중요해진다는 것입니다.