저도 처음엔 챗GPT로 글 몇 개 써보고, 이미지 생성 툴로 그림 몇 장 만드는 게 전부였습니다. 그런데 최근 AI 데이터센터 하나가 인구 100만 도시만큼의 전력을 쓴다는 걸 알고 나서, 이게 단순한 기술 트렌드가 아니라는 걸 실감했습니다. 전 세계가 도시 하나를 통째로 밝힐 에너지를 쏟아부으며 지능 공장을 짓고 있다는 건, 우리가 생각하는 것보다 훨씬 거대한 변화가 이미 시작됐다는 증거입니다. 그렇다면 개인은 이 흐름 속에서 무엇을 준비해야 할까요?
AI를 이해한다는 건 구조를 본다는 것
많은 분들이 AI 공부를 기능 튜토리얼로 접근합니다. 어떤 프롬프트를 쓰면 더 나은 답변을 받는지, 어떤 툴을 쓰면 업무 시간을 줄일 수 있는지에만 집중하죠. 물론 이것도 중요합니다. 하지만 제가 여러 자료를 찾아보고 직접 써보면서 느낀 건, AI를 제대로 쓰려면 왜 이게 작동하는지부터 알아야 한다는 점입니다. GPU가 왜 AI 시대의 핵심 부품인지 아시나요? 간단히 말하면 GPU는 단순한 계산을 동시에 수백억 번 처리하는 데 특화된 장치입니다. 한 명의 천재가 어려운 문제를 푸는 게 아니라, 100만 명의 초등학생이 덧셈 뺄셈을 동시에 풀어내는 방식이라고 보면 됩니다. 그리고 그 옆에 HBM이라는 초고속 메모리가 붙어서 데이터를 쉴 새 없이 공급하죠. 이런 구조를 알고 나니, AI가 단순히 편리한 앱이 아니라 전력을 먹고 지능을 생산하는 공장이라는 게 이해됩니다. 솔직히 이런 이야기를 처음 들었을 때는 그래서 나한테 뭐가 중요한데?라는 생각이 들었습니다. 하지만 구조를 이해하고 나니, 내가 쓰는 AI 툴이 어떤 한계를 가지고 있고 어떤 방향으로 발전할지가 보이더군요. 예를 들어 ChatGPT가 왜 가끔 엉뚱한 답변을 내놓는지, 왜 특정 질문엔 답변을 거부하는지 같은 것들이 그냥 기술적 제약이 아니라 설계 의도라는 걸 알게 됩니다. 이런 이해가 쌓이면, AI를 단순히 쓰는 사람에서 AI를 활용해 일을 설계하는 사람으로 한 단계 올라갈 수 있습니다.
생산성 향상은 기술이 아니라 재설계에서 나온다
AI를 도입한 기업의 생산성이 20~35% 상승한다는 이야기를 많이 들으셨을 겁니다. 그런데 제가 실제로 몇 가지 자동화를 시도해 보니, 수치만 믿고 덤볐다가는 오히려 혼란만 커질 수 있다는 걸 알았습니다. 생산성 향상은 AI 툴 자체보다 '업무를 어떻게 재설계하느냐에 달려 있습니다. 예를 들어 보고서 작성을 AI에 맡긴다고 해보죠. 그냥 보고서 써주라고 하면 엉성한 결과물이 나옵니다. 하지만 보고서를 데이터 수집 → 요약 → 구조화 → 초안 작성 → 검토 단계로 쪼개고, 각 단계에서 AI가 할 일과 사람이 할 일을 명확히 나누면 결과가 완전히 달라집니다. 제 경험상 이 과정에서 가장 중요한 건 데이터 정리입니다. AI는 정리된 데이터를 빠르게 처리하는 데는 강하지만, 엉망인 자료를 알아서 정리해주진 않습니다. 실제로 업무 자동화를 시도할 때 가장 많이 드는 시간이 바로 데이터 정리였습니다. 엑셀 파일에 흩어진 정보를 표준화하고, 파일명 규칙을 정하고, 폴더 구조를 재설계하는 것만으로도 몇 주가 걸렸습니다. 하지만 이 과정을 거치고 나니, AI가 할 수 있는 일의 범위가 급격히 넓어졌습니다. 결국 AI 시대의 승자는 AI를 쓰는 사람이 아니라, AI를 쓰기 위해 일을 다시 설계하고 데이터를 정리하고 측정 가능한 성과로 연결하는 사람입니다.
작은 자동화부터 실험하는 태도가 진짜 전략이다
거창한 AI 프로젝트를 시작할 필요는 없습니다. 제가 추천하는 방법은 내 업무에서 반복되는 계산, 분류, 작성, 보고를 찾아 작은 자동화부터 실험하는 것입니다. 예를 들어 매주 같은 형식으로 작성하는 주간 보고서가 있다면, 그 템플릿을 AI에 학습시켜 초안을 자동으로 만들게 할 수 있습니다. 이메일 분류나 일정 관리 같은 단순 반복 작업도 좋은 출발점입니다. 저는 처음에 이메일 자동 분류부터 시작했습니다. 중요한 메일, 참고용 메일, 스팸을 AI가 자동으로 태그를 달아주게 했더니, 하루에 30분씩 아끼게 되더군요. 그다음엔 회의록 요약을 시도했습니다. 회의 녹음 파일을 텍스트로 변환하고, AI가 핵심 내용을 정리해주게 했습니다. 완벽하진 않았지만, 80% 정도는 쓸 만했고 나머지 20%만 제가 손보면 됐습니다. 이런 작은 성공이 쌓이면 자신감이 생깁니다. 그리고 점차 더 복잡한 업무로 확장할 수 있습니다. 중요한 건 공포감으로 달리는 게 아니라, 내 업무에서 실제로 적용 가능한 지점을 찾아 차근차근 실험하는 태도입니다. AI 시대가 두려운 이유는 변화 속도가 빠르기 때문이 아니라, 무엇을 어디서부터 시작해야 할지 막막하기 때문입니다. 그렇다면 답은 간단합니다. 지금 당장 내 업무에서 가장 반복적이고 시간이 많이 드는 작업 하나를 골라, AI로 자동화할 방법을 찾아보세요. AI 시대의 생존 전략은 생각보다 멀리 있지 않습니다. 구조를 이해하고, 업무를 재설계하고, 작은 자동화부터 실험하는 것. 이 세 가지만 제대로 실천해도 뒤처지지 않을 수 있습니다. 저도 여전히 배우는 중이지만, 확실한 건 AI를 공부한다는 건 기능을 외우는 게 아니라 일하는 방식을 바꾸는 과정이라는 점입니다. 지금부터라도 내 업무를 한 번 돌아보세요. 어떤 부분을 AI에 맡길 수 있을까요? 그 질문에서부터 진짜 변화가 시작됩니다.