TL;DR: AI를 둘러싼 불안은 '업무가 바뀔 것인가'가 아니라 이 새로운 현실에서 '어떻게 가치를 찾을 것인가'에 관한 것입니다. '일'을 원론적으로 해체하면 4계층의 스택이 드러납니다. 맨 아래 두 계층인 '실행'(업무)과 '방법론'('방법' 플레이북)은 AI에 의해 빠르게 상품화되고 자동화되고 있습니다. 인간 전문가에게 남은 유일한 지속적이고 고부가가치 영역은 '무엇을'(방향)과 가장 중요한 '왜'(목적)를 정의하는 전략적 고지입니다.
저는 머큐리 테크놀로지 솔루션의 CEO 제임스입니다. 2025년 11월 1일
제가 경영진과 나누는 모든 대화에서 그 밑바탕에는 가치의 미래에 대한 깊고 구조적인 불안감이 깔려 있습니다. 우리 모두는 AI가 단순한 새로운 도구가 아니라 무한히 확장 가능하고 점점 더 지능적인 새로운 인력이라는 사실에 대해 고민하고 있습니다.
이러한 혼란을 헤쳐 나가기 위해서는 특정 직책에 대한 공포를 멈추고 '일'의 본질 자체를 해체해야 합니다. 모든 역할을 기본 요소로 세분화하면 AI가 우리를 대체할 수 있는 분야와 대체할 수 없는 분야를 명확하게 파악할 수 있습니다.
제가 보기에 모든 전문적인 작업은 4계층 스택으로 묶을 수 있습니다:
- "왜"(전략적 의도) 목적, 비전 및 윤리적 프레임워크입니다.
- "무엇"(전략적 방향): 청사진, 계획, 중요한 트레이드오프.
- "방법"(방법론): 플레이북, 프로세스 및 "모범 사례"를 소개합니다
- "실행"(작업): 작업을 수행하는 물리적 또는 디지털 행위.
여러분의 커리어와 회사의 미래는 이 중 어떤 층이 모래 위에, 어떤 층이 바위 위에 세워져 있는지를 이해하는 데 달려 있습니다.
무너지는 레이어: AI가 기본이 되는 곳
이 스택의 두 하위 계층은 AI에 의해 급속히 그리고 돌이킬 수 없을 정도로 상품화되고 있습니다.
계층 4: "실행"(작업)
코드 작성, 보고서 초안 작성, 이미지 제작, 고객 서비스 티켓 응대 등 작업의 '손'이 바로 전문가입니다. 수십 년 동안 전문가의 가치는 효율성과 실행 품질에 달려 있었습니다.
그 시대는 끝났습니다.
인공지능 모델은 의심할 여지 없이 이 계층을 완전히 대체할 것입니다. 인공지능 모델은 인간보다 더 빠르고, 더 저렴하며, 순수하게 실행하는 데 점점 더 능숙해지고 있습니다. 이것은 실패가 아니라 해방입니다. 인간 자본이 고된 업무에서 벗어나 가치 사슬의 상층부로 올라갈 수 있게 됩니다.
계층 3: "방법"(방법론)
이 계층은 "전문가의 플레이북"입니다 전환율이 높은 마케팅 퍼널을 구성하는 방법, 애자일 개발 스프린트를 구현하는 방법, 특정 법적 판례를 따르는 방법 등 어떤 일을 '어떻게' 해야 하는지에 대한 지식입니다.
수년 동안 이 방법론은 고위 전문가와 컨설턴트들의 값비싼 독점 지식이었습니다. 오늘날 제너레이티브 AI는 모든 '모범 사례' 매뉴얼, 모든 비즈니스 교과서, 그리고 지금까지 작성된 모든 관리 프레임워크를 수집했습니다.
단순히 '플레이북을 아는 것'의 가치는 무너지고 있습니다. 이제 AI는 거의 모든 작업에 대해 필요에 따라 정교한 업계 표준 방법론을 생성할 수 있습니다. 이러한 지식에 대한 교육 비용은 제로에 가까워지고 있으며, 이에 따라 단순히 플레이북을 반복하는 인간 '전문가'의 가치도 하락하는 추세입니다.
인간 전용 해자: 새로운 전략적 고지
'실행'과 '방법론'이 자동화되고 있다면, 인간 전문가가 방어할 수 있는 고부가가치 영역은 무엇으로 남을까요? 정답은 전략적 고지, 즉 스택의 최상위 두 레이어입니다.
계층 2: '무엇'(아키텍트의 방향성)
이것이 바로 <전략적 방향>의 영역입니다. 플레이북을 아는 것이 중요한 것이 아니라, 독특하고 복잡하며 끊임없이 변화하는 현실에 맞게 '어떤' 플레이북을 '언제' 실행할지, '어떻게' 조정할지를 결정하는 것입니다.
이것은 건축업자가 아닌 '건축가'의 작업입니다. 그것은 포함합니다:
- 비판적 사고 및 트레이드오프: 무엇을 '하지 말아야 할 것'을 결정하는 것은 종종 무엇을 하는 것보다 더 중요합니다.
- 종합: 서로 다른 분야의 이질적인 아이디어를 결합하여(앞서 설명한 '인생 경험' 해자의 핵심 부분) 참신한 계획을 세웁니다.
- 우선순위 지정: 경쟁이 치열한 고부가가치 기회에 대해 부족한 자원(자본, 시간, 인재)을 할당합니다.
인공지능은 계획을 생성할 수는 있지만, 중요한 비즈니스 상황에서 계획에 필요한 전략적 트레이드오프에 대해 '책임'을 질 수는 없습니다. 이는 여전히 인간의 영역입니다.
계층 1: "왜"(비저너티브의 의도)
이것은 인간 가치의 절대적이고 범접할 수 없는 정점입니다. "왜"는 모든 행동의 소스 코드입니다. 궁극적인 목적지를 설정하는 도덕적, 윤리적, 비전적 나침반입니다.
- "애초에 이 제품을 만드는 이유는 무엇인가요?"
- "우리의 핵심 목적은 무엇이며, 어떤 영향을 미치고 싶은가?"
- "수익성이 있더라도 넘지 말아야 할 윤리적 레드라인은 무엇인가요?"
AI는 최적화의 엔진입니다. 목표가 주어지면 가장 효율적인 경로를 찾을 수 있습니다. 하지만 인공지능은 스스로 목표를 설정할 수 없으며, 설정해서는 안 됩니다. 이것이 바로 인간의 근본적이고 양도할 수 없는 책임입니다.
결론 '어떻게' 전문가에서 '왜' 리더가 되기까지
이러한 업무의 분리는 한 세기 만에 직업 환경에 가장 중요한 변화입니다. 커리어 회복력은 더 이상 알려진 플레이북을 얼마나 잘 실행할 수 있는지에 달려 있지 않습니다. 그것은 전적으로 두 가지 최고 수준의 운영 능력에 달려 있습니다.
머큐리 테크놀로지 솔루션의 철학의 핵심은 바로 이것입니다. 고객은 상품 "실행"을 위해 우리를 고용하지 않습니다 그들은 "무엇"과 "왜"라는 수준에서 문제를 해결하기 위해 우리와 협력합니다.
당사의 GAIO(생성 AI 최적화) 및 SEVO(모든 곳에서 검색 최적화) 프레임워크는 단순한 '방법'이 아닌 '전략'입니다; "검증 가능한 '신뢰 계층'을 구축하고 시장에서 최종적인 권위의 원천이 되려면 무엇을 해야 하는가?"라는 질문에 답하기 위해 고안된 전략적 시스템입니다"
직업의 미래는 더 나은 <실행자>가 되는 것이 아닙니다. 더 심오한 <사상가>, 더 결단력 있는 <설계자>, 더 용기 있는 <비전가>가 되는 것입니다.
머큐리 기술 솔루션: 디지털 가속화
