이제는 '어떻게 묻느냐'가 모든 걸 결정한다

AI 시대는 그냥 기술만 잘 다루는 걸로는 안 돼. 이제는 누가 더 잘 묻느냐, 누가 더 의미 있는 질문을 하느냐가 경쟁력을 좌우하는 시대야.

이 글은 데이터를 얼마나 잘 쌓았는지, 질문을 어떻게 던지는지, 사람 고유의 감정과 경험이 왜 중요한지, 조직이 AI를 쓸 때 뭘 조심해야 하는지, 그리고 교육은 앞으로 어떻게 바뀌어야 하는지를 이야기해.

데이터는 쌓은 만큼 가능성이 넓어져

데이터는 이제 연료야. AI가 제대로 작동하려면 과거에 쌓인 데이터가 많고, 다양하고, 쓸모 있어야 해.

개인은 블로그, 메모, 이메일 같은 걸 꾸준히 남기면 자기만의 데이터셋이 돼서 언젠가는 자기만의 언어모델도 만들 수 있어.

조직도 마찬가지로 과거 프로젝트 문서나 회의록 같은 걸 잘 정리해두면 그게 그대로 AI 학습 재료가 되는 거고.

질문을 잘해야 AI를 잘 쓴다

AI가 주는 답은 확률적으로 가장 많이 나올 법한 말이야. 꼭 정답은 아니고, 평균적인 얘기일 뿐이야.

그래서 질문을 잘 던져야 해. 질문이 정확하고 목적이 분명해야 AI도 쓸모 있는 대답을 해줘.

그냥 던지지 말고, "왜 묻는지", "뭘 알고 싶은지" 명확히 하고 묻는 게 핵심이야.

인간만이 가진 비정형 경험이 힘이 돼

AI는 평균을 잘 뽑아내지만, 특이한 경험, 감정이 섞인 고민 같은 건 따라 못 해.

남들이 겪어보지 못한 상황에서 나온 질문, 그게 진짜 차별화되는 힘이야. 그런 게 있어야 창의적인 아이디어도 나오고,

뻔하지 않은 해결책도 생각할 수 있어.

조직에서 AI 쓴다고 다 잘되진 않아

어떤 회사는 성과 좋은 사람들의 문서를 모아서 AI한테 학습시키고, 그걸 템플릿처럼 퍼뜨려. 물론 문서 품질은 올라가겠지. 근데 이게 오히려 조직 전체의 사고방식을 평균화시켜서, 창의적 문제 해결엔 방해가 될 수도 있어. 정답만 빠르게 찾는 게 아니라 문제를 정의하는 과정 자체를 AI가 대신할 수는 없으니까.

교육은 '왜?'를 묻는 근육을 키워야 해

예전 교육은 반복해서 외우고 푸는 게 중심이었는데, 이제 그건 AI가 더 잘해. 앞으로는 학생이 "왜 배우는지", "어떻게 써먹을지"를 스스로 질문하게 해야 해. 자기가 진짜 궁금한 걸 찾고, 그걸 해결하려고 고민하는 힘이 진짜 교육의 중심이 되는 거지.