# AI가 바꾸는 일과 창업: 다섯 리더가 본 기회와 전환의 조건 > 2026-08-11 · Masters of Scale · 큐레이션 김태우 > https://challengekim.com/insights/ai가-바꾸는-일과-창업-다섯-리더가-본-기회와-전환의-조건 > 원문: https://www.youtube.com/watch?v=mD1F-yy_D8E ## 핵심 요약 - 출연자들은 AI가 소프트웨어 제작과 업무 방식을 바꿀 것으로 봤지만, 일자리 전환이 쉽거나 결과를 확신할 수 있다고 말하지는 않았다. - 한 출연자는 업무를 AI가 맡을 일, AI와 함께할 일, 사람이 고유하게 할 일로 나눠 살펴보자고 제안했다. - 대규모 AI 모델을 소수 기업이 개발하더라도, 이를 활용한 제품과 새로운 고객 경험에는 창업 기회가 있다는 견해가 나왔다. - AI가 더 강력해질수록 제품에 대한 **신뢰의 근거는 사람에게 있어야 한다**는 주장도 제기됐다. ## AI의 확산과 인간의 신뢰 한 출연자는 AI를 새로운 컴퓨팅 방식으로 설명했다. 전구부터 자동차와 비행기까지 칩이 들어가는 곳에는 컴퓨팅이 있고, 결국 그 영역에도 AI가 쓰일 것이라는 전망이다. 이는 AI의 활용 범위에 대한 화자의 예측이다. 그는 기계의 추론과 실행 능력이 커져도 신뢰를 기계에 맡길 수는 없다고 말했다. 개인, 공동체, 사회가 형성하는 신뢰를 제품이나 사업의 처음부터 고려하고, 인간의 판단과 통제력을 그 바탕에 둬야 한다는 주장이다. ## 언어를 넘어 공간과 세계를 다루는 AI World Labs를 설명한 출연자는 **월드 모델링**을 가상 또는 물리적 세계의 상태와 변화를 표현하고 다루는 기술로 소개했다. 언어뿐 아니라 시각 정보, 공간, 물리적 행동도 포함한다. 그는 사람이 들어가 상호작용할 수 있는 세계를 생성하는 능력이 창작자에게 유용할 수 있다고 봤다. 영화, 조각, 디지털 아트 같은 창작을 사례로 들었으며 디자인과 산업, 의료 분야의 활용 가능성도 언급했다. 다만 이는 그가 제시한 적용 가능성이지, 각 분야에서 성과가 확인됐다는 설명은 아니다. ## 일자리는 사라지기만 하는가 한 출연자는 경제가 농업과 산업을 거쳐 서비스업 중심으로 바뀌는 동안 과거에는 예상하기 어려웠던 직업이 생겼다고 설명했다. 1997년의 ‘웹마스터’를 예로 들며 이후 웹 디자인과 웹 설계 등 여러 역할이 나타났다고 했다. 그는 앞으로 AI와 고객의 대화를 설계하는 역할도 중요해질 것으로 예상했다. 일부 고객은 이런 역할을 ‘AI 아키텍트’라고 부른다고 전했다. 그는 동시에 일자리 이동이 어렵다는 점을 인정했다. 산업 변화로 일자리가 줄어든 지역의 경험을 들어, 새로운 일이 생길 것이라는 낙관이 전환 과정의 고통을 지워서는 안 된다고 말했다. 다른 출연자도 과거 기술 변화가 전체 고용 증가로 이어졌다고 설명하면서, AI는 이전 기술과 다르므로 같은 결과를 단정할 수 없다고 했다. 그가 제시한 관찰 지표는 새로 생기는 기업의 수다. 방송에서는 한 출연자가 MIT의 수치라며 **2018년 고용의 60%가 1940년에는 존재하지 않았던 일**이라고 소개했다. 이 수치는 과거 직무 변화의 규모를 설명하기 위해 제시됐으며, 앞으로 생길 일자리의 수를 예측하는 값은 아니다. ## 업무를 다시 나누고 새 기술을 배우는 일 출연자 한 명은 직업을 고정된 이름보다 여러 과업의 묶음으로 보자고 제안했다. AI나 로봇이 수행할 과업, 사람과 함께할 과업, 사람이 고유하게 맡을 과업을 구분하는 방식이다. 그는 소프트웨어 엔지니어링과 고객 서비스를 이미 변화가 나타나는 영역으로 꼽으면서도, 사람들이 새로운 역량을 익혀 바뀐 직무나 새 직무로 이동할 가능성을 말했다. 또 다른 출연자는 교육의 핵심을 특정 도구의 숙련보다 생각하는 법을 배우는 데 뒀다. 기술이 빠르게 바뀌면 경력 중에도 새 기술을 배워야 한다는 것이다. 그는 회계 업무에 스프레드시트가 도입되는 상황을 예로 들어, 새 도구를 익힌 사람이 업무에서 더 중요한 역할을 맡을 수 있다고 설명했다. 비전문가도 기술을 쓸 수 있게 돕는 도구에는 창업 기회가 있다고 봤다. ## AI와 함께 만드는 소프트웨어 한 출연자는 AI를 사람이 조종하는 **부조종사**에 비유했다. 코드를 생성하게 하거나 기존 코드를 일상 언어로 설명받으면, 프로그래밍을 배우고 작업하는 데 도움이 된다는 경험을 전했다. Autodesk의 Maya와 협력 중이라는 사례를 들며 디자인을 비롯한 여러 분야에도 이런 도구가 적용될 수 있다고 전망했다. 다른 출연자는 **바이브 코딩**을 코드를 직접 들여다보기보다 원하는 소프트웨어를 말로 설명하고, AI가 만든 결과를 보며 대화를 이어가는 제작 방식으로 정의했다. 그는 과거 몇 달 걸리던 아이디어의 앱 구현을 몇 시간 만에 할 수 있으며, 하루에 10만 개 넘는 새 프로젝트가 만들어진다고 주장했다. 소프트웨어를 만들 수 있었던 사람이 과거에는 1% 미만이었지만 이제 더 많은 사람이 만들 수 있다는 수치도 제시했다. 원문은 이 수치들의 집계 범위나 산출 근거를 설명하지 않는다. ## 결론 출연자들은 AI가 창작과 소프트웨어 제작의 문턱을 낮추고 새로운 일을 만들 가능성을 공통으로 봤다. 동시에 직무 전환의 어려움, 재교육의 필요성, 인간이 책임져야 할 신뢰를 함께 짚었다. AI가 고용에 미칠 최종 결과는 아직 확정할 수 없다는 것이 대담에서 드러난 한계다. --- 원문을 바탕으로 AI 가 한국어로 요약·재구성한 글입니다. 인용·수치는 원문 링크에서 확인해 주세요. [원문 링크](https://www.youtube.com/watch?v=mD1F-yy_D8E)