아트인사이트

하나의 카테고리로 묶인 직무에 대한 정의와 일의 지속성에 관한 생각이 머릿속을 맴돈다. 어떤 일을 해야 할까, 하고 싶은 것이 무엇인가에 대한 방향성을 설정하는 데 꽤 오랜 시간이 걸렸다. 좋아하는 것을 찾은 다음에는 이 일의 지속성과 관련된 ‘역량’에 대한 고민으로 이어졌다. 선호와 취향에 맞는, 이른바 ‘좋은 것’만으로는 모든 일이 원하는 방향으로 흘러가지 않았다. 계속해서 ‘잘하고 있나?’, ‘이게 맞을까?’와 같은 불안이라는 감정이 불쑥 나타났다.

그렇게 할 수 있는 일과 잘하는 것을 다시금 찾기 시작했다. ‘일’에 있어서 자신이 지닌 역량을 발견하고, 그 능력을 주어진 상황에서 최선의 방향으로 이끌고 싶었다. 그때 마침 <일을 위한 디자인>을 만났다.

디자인의 뜻에는 -설계라는 의미가 내포되어 있다. 설계는 일의 연장선에 있다. 모두가 저마다의 일을 진행할 때, 목표 및 목적에 따라서 계획을 설정한다. 그리고 다시 새로운 일을 추가하거나, 변화가 발생할 때면 계획을 수정한다. 이처럼 많은 이에게 설계는 자신만의 고유한 일을 구축해 가는 여정이다.

 

‘추상화 → 구조화 → 적용 → 검증’이라는 동일한 사고 루프 안에서 움직이고, 최소의 학습으로 최대의 적용을 끌어낸다는 원칙도 같습니다. 그래서 두 갈래는 ‘다른 출발점, 같은 회로’라는 말로 정리할 수 있습니다. 핵심은 무엇이 본질이고 무엇이 거품인지 가려내는 ‘추상화’와 그것을 다른 나의 지식이나 경험, 정보와 연결하는 ‘구조화’입니다. (p.51)

 

<일을 위한 디자인>을 읽으면서 인상적이었던 부분은 추상화에서 구조화로 이르는 사고 체계 과정과 이를 통해서 생각의 구조를 설계하는 방안이다. 목적을 설정하면서 그것이 도달할 위치를 파악하고, 그간의 경험을 통해서 필요한 부분은 의식적인 학습의 훈련을 거친다.

이때 기술을 잘 활용하면 추상화와 구상화를 아우르는, 전 과정에서 큰 도움을 받을 수 있다. 여기서 중요한 것은 바로 ‘질문’이다. AI 시대에서 원하는 정보를 얻고, 본인의 일과 도구를 알맞게 연결하여 서로에게 윈윈의 관계를 맺을 기회로 활용해야 한다.

저자가 언급한 것처럼 그것을 어디에 써야 하는지, 무엇을 위한 답인지는 개인의 선택으로 결정된다. 질문하는 힘이 있다는 것은 질문의 의도를 명확하게 보여주고, 나아가서 문제를 풀어가는 단서를 제공한다.

 

AI가 우리에게 던지는 진짜 질문은 “무엇을 어떻게 할 것인가?”입니다. 단순히 도구를 쓸 줄 아는지를 넘어 문제를 정의하고 맥락을 이해하며, 본질을 뽑아내고 연결할 줄 아는 힘이 필요합니다. 여기서 중요한 것이 바로 추상화와 구조화입니다. 수많은 정보와 도구가 쏟아지는 시대일수록 불필요한 것을 솎아내고 본질을 붙잡는 추상화, 그리고 그것을 다른 지식과 경험, 맥락과 연결하는 구조화가 필수적입니다. 이 능력이 없는 사람은 AI가 내놓은 답에 붙잡혀 흔들리지만, 이 능력이 있는 사람은 AI를 진짜 자기 도구로 만들 수 있습니다. (p.95-96)

여러 환경에서 일하고 많은 사람과 만나면서 중요하다고 생각한 요소가 있다. 바로 생각과 실행의 속도감, 문제해결 능력, 의사소통이다.

먼저 생각과 실행의 속도감은 그 거리를 적정하게 유지하는 것이 중요하다. 일을 하는 데 있어서 분명히 선택을 유보하고 숙고하는 시간이 필요할 때가 있다. 반대로 생각이 실행력을 따라가지 못할 때도 있다. 그렇기 때문에 생각과 실행은 그 사례에 따라서 우선순위를 정해야 한다. 실행이 부족하고 느껴질 때면 루틴을 만들어보자. 어떤 일에는 사고에만 머무르는 것이 아니라, 행동으로 옮길 때 비로소 가치를 드러내는 일이 있다.

 

루틴을 만드는 가장 효과적인 방법은 실행과 실행 사이의 간격을 최소화하는 것입니다. 스스로의 기억력을 믿지 마세요. 인간의 의지와 기억력은 나약하기 그지없습니다. 그럴 수밖에 없는 환경을 만들어주는 것이 나약한 나의 의지를 탓하지 않을 수 있는 가장 좋은 방법입니다. (p.127)

 

문제해결 능력은 직업적으로의 ‘일’을 넘어서 좀 더 포괄적인 범위를 아우른다. 삶을 살면서 수많은 문제에 직면하기 때문에, 문제를 해결하는데 어떤 방식이 효과적인지 즉각적으로 알기 어렵다. 이때 필요한 것은 각 문제가 발생했을 때의 원인을 찾아보는 일이다. 근원을 따라가면 문제의 본질에 가까워질 수 있다. 문제를 빠르게 해결하는 것도 좋지만, 대부분 한 번에 해결되는 일은 확률적으로 적다. 정확성을 높이는 방향으로 시도해야 한다.

 

문제를 정의하고, 그 문제의 구조를 세우고 나면, 내가 이미 알고 있는 방법으로 풀 수 있는 부분과 그렇지 않은 부분을 나눕니다. 내가 아는 것으로 해결 가능한 문제는 최대한 빠르게, 때론 거칠게라도 처리해둡니다. 그래야 에너지를 아껴서 ‘모르는 부분’에 집중할 수 있기 때문입니다. (p.48-49)

인간은 사회적인 동물이라는 말처럼 이 세계에서 관계성은 무수한 연결고리를 만들어낸다. 특히 일의 처리 속도를 비롯하여 일하는 방식의 큰 줄기를 맞춰가는 과정을 끊임없이 겪는다. 나와 온전히 같은 사람은 없다 – 라는 결론이 날 때쯤 상호 간의 이해의 폭은 넓혀간다. 동시에 양방향으로 전환되는 소통의 방식을 구상해야 한다. 의견을 함께 제시하고, 끊임없이 대화를 나눈다. 그러므로 비로소 누군가의 일이 아니라, 우리의 일로 인식한다.

 

하지만 AI는 결코 ‘팀워크’를 이해하지는 못합니다. 야근할 때 살며시 옆에 와서 도와주는 동료, 끙끙거리고 있을 때 같이 아이디에이션Ideation에 참여해주는 동료, 본보기가 되는 실력을 보여주고 나눠주는 동료, 같은 직업적 고민을 함께하고 같이 공부하는 동료. 이 모든 판단은 데이터로 환원되지 않는 정보들, 즉 맥락과 감정 그리고 신뢰로 작동합니다. (p.199-200)

 

 

기술이 바뀌고, 협업의 도구가 새로워져도 좋은 팀워크가 만들어지는 방식은 예나 지금이나 같습니다. 말하지 않아도 무게를 나누는 순간들을 함께하는 관계는 아무리 AI가 똑똑해져도 대체되지 않습니다. 팀워크는 AI 시대에도 여전히 필요합니다. 함께 결정하고, 함께 실수하고, 함께 책임지는 관계는 자동화되지 않습니다. (p.201)

 

'나에 있어서 일은 무슨 의미를 지닐까?'와 '앞으로의 일은 어떤 방향으로 나아가야 할까?'라는 생각으로 책을 읽었다. <일을 위한 디자인>은 ‘일’의 본질에 대한 고찰을 기록하였다. AI는 일하는 방식에 대한 변화를 불러왔고, 변화의 흐름은 멈추지 않고 흘러가고 있다. 인간의 삶에서 ‘일’은 매우 중요하다. 목적의식을 세우기도 하고, 자원을 획득할 수 있는 수단이며, 존재 이유가 되기도 한다.

책을 읽으며 현재 이 시점에서 다시금 자신만의 기준으로 ‘일’에 대한 정의를 깊이 생각할 수 있음에 감사하다. '일'을 하고 있는 사람, 그중에서도 커리어 패스에 대한 깊은 사유를 행하는 모든 이들과 함께 이 책을 나누고 싶다.

 

우리는 언제든 우리가 원하는 우리가 될 수 있습니다. 한때의 실패도, 잘못된 선택도, 지나친 완벽주의도 다 내려놓고 다시 시작할 수 있습니다. 세상이 정해놓은 성공의 방식은 언제나 균형 잡히거나 공정하지 않습니다. 세상에 어떻게 늘 성공하는 방식만 따라 살겠습니까. 때로는 그냥 살고 싶은 대로 살아야 합니다. 그것이 나를 지키는 유일한 방식일 수도 있습니다. (p.204)