Minsang Kim

AI 덕분에 그동안 미뤄왔던 일들을 하나씩 하고 있다. 하루하루 놀랍고, 더 잘 활용하고 싶다. 근데 요즘 AI 이야기를 보면 얼마나 쉽게 할 수 있는지에 대한 이야기가 많다. 그런 이야기를 보다 보면 나도 결과를 얼마나 더 좋게 만들 수 있을지보다, 얼마나 덜 노력할 수 있을지에 먼저 관심이 간다. 예를 들어 120의 노력을 들여 100짜리 결과물을 만들었다고 해보자. 이제는 AI로 30의 노력만 들여도 95를 만들 수 있다. 이 정도 차이는 괜찮다고 생각한다. 결과를 들인 노력으로 나눠보면, 예전에는 100 / 120으로 약 0.83, 이제는 95 / 30으로 약 3.17이다. 말하자면 노력의 가성비가 좋아진 셈이다. 여기서 95를 100 이상으로 높이는 방법을 찾을 수도 있고, 95를 만드는 데 필요한 노력을 더 줄일 수도 있다. 근데 95에서 100으로 가려면 얼마나 더 노력해야 할지 알기 어렵다. 전체 노력이 다시 80, 90까지 늘어날 수도 있다. 그러니 30을 20으로 줄이는 쪽에 관심이 가기 쉽다. 결과는 그대로 유지하면서 노력만 줄일 수 있다면 좋다. 문제는 결과가 조금 나빠져도, 노력이 많이 줄었다는 이유로 계속 괜찮다고 생각할 때다. 20의 노력으로 88을 만드는 방법을 발견한다. 95보다는 낮지만 이 정도면 비슷한데 노력은 많이 줄었다고 생각한다. 가성비도 4.4로 더 좋아졌다. 다음에는 10으로 77을 만든다. 이번에도 비슷한 결과를 훨씬 적은 노력으로 만들었다고 생각한다. 가성비는 7.7이다. 매번 바로 직전의 결과와 비교하다 보니 기준은 조금씩 낮아진다. 가성비는 계속 좋아지는데, 처음의 100은 이제 77이 됐다. 제임스 클리어의 "아주 작은 습관의 힘" 에는 매일 1%씩 성장하거나 퇴보할 때의 차이를 계산한 예시가 나온다. 처음 수준을 1로 놓고 매일 전날보다 1%씩 성장한다고 가정하면, 1년 뒤에는 1.01^365로 약 37.78이 된다. 반대로 매일 1%씩 퇴보한다면, 0.99^365로 약 0.03이 된다. 물론 결과물의 수준이 이 계산대로 달라지는 것은 아니다. 다만 '이 정도 차이는 괜찮다' 는 판단을 반복하다 보면, 처음에는 받아들이지 않았을 결과에도 만족하게 될 수 있겠다는 생각이 든다. 예전에는 120의 노력으로 100짜리 하나를 만들었다면 이제는 같은 노력으로 77짜리 12개를 만들 수 있다. 만든 개수는 훨씬 늘었다. 그런데 고객에게 필요한 결과물도 그만큼 늘었을까? 물론 77점짜리라도 고객의 문제를 충분히 해결한다면 좋은 결과물이다. 여러 개를 빠르게 만들어 고객의 반응을 확인하는 것도 좋은 방법일 수 있다. 반대로 내가 100점이라고 생각한 결과물도 고객에게는 필요하지 않을 수 있다. 그러니 77점이라는 것 자체가 문제는 아니다. 다만 '이 정도면 충분하다'는 판단을 고객의 반응이 아니라, 내가 들인 노력으로 하고 있지는 않을까. 고객은 내 노력의 가성비를 보고 선택하지 않는다. 자기 문제를 해결해 주는지를 보고 선택한다. 만든 개수와 만드는 속도만 보고 있다면, 팔리지 않는 제품을 더 빠르게 만들고 있는 건지도 모른다. AI로 들어가는 노력을 줄일 수 있다는 건 너무 좋다. 그러면서 100짜리 결과물을 110, 120, 150으로도 높여 보고 싶다. 그동안 아무리 노력해도 넘지 못했던 100의 벽을 AI와 함께 돌파하려면 어떻게 해야 할지 계속 고민하고 있다.