프롤로그_Unlock AI, 끈질긴 문제의식으로 창의력을 재발견하라

PART 1 AI는 인간의 잠재력을 확장하는 도구다

1 미래는 이미 도착했다

인류는 오래전부터 AI를 상상해 왔다

AI 기술은 우리를 또 어떤 미래로 데려갈까

지금 당장 나는 어떻게 해야 하냐고 묻는다면

2 AI의 잠재력을 자신의 것으로 만드는 Unlock AI

약한 유대의 강점을 가진 AI

AI를 사용하지 않는 사람은 AI를 사용하는 사람으로 대체된다

우리에게 찾아온 가장 강력한 양날의 검, AI

PART 2 내 안의 능력을 200퍼센트 끌어내는 Unlock 마인드셋

3 도구에 열린 마음: Unlock의 첫 번째 마인드셋

AI를 대하는 인간의 태도

새로운 도구에 가슴이 답답해지는 사람인가, 설레는 사람인가?

무슨 일을 하든 AI와의 협업은 이제 숙명이다

4 끈질긴 문제의식: Unlock의 두 번째 마인드셋

내 문제에 대한 고민이 먼저다

치열한 문제의식이 있으면 돌고 돌아도 결국 AI 앞에 당도한다

이제 AI 전문가가 각 분야의 최고 전문가가 된다

5 창의성의 재정의: Unlock의 세 번째 마인드셋

작가들의 뮤즈가 된 AI

AI 시대의 콜럼버스들, 창의력의 개념을 바꾸다

창의력이란 AI의 잠재력을 나의 잠재력과 연결하는 것

PART 3 나의 잠재력을 Unlock하는 플러스 원의 법칙

6 ‘자기 분야 넘버원’ 말고 ‘바운더리 플러스 원’

안전지대 밖으로 나와야 안전지대를 넓힐 수 있다

‘원래 그런 나’는 없다

바운더리 플러스 원으로 경계를 확장하고 한계를 뛰어넘는다

지금 필요한 건 안전지대에서 한 발짝 디딜 용기

7 ‘명동 시민 90명의 생각’ 말고 ‘퀘스천 플러스 원’

쓸 만한 아이디어는 한 번 더 질문하고 생각해야 나온다

질문하지 않으면 잠재력을 Unlock할 수도 없다

그냥 열심히 하는 사람과 한 번 더 질문하는 사람의 차이

8 ‘일당백’ 말고 ‘레벨 플러스 원’

한 계단 높은 시선에서 업무를 재정의하라

누가 레벨 플러스 원이 되는가

레벨 플러스 원은 결국 상냥함이다

PART 4 성공 기회는 모습을 바꾸고 다가온다

9 어드바이스 패러독스의 함정

성공을 부르는 공식의 모순

나를 일으키는 건 ‘동기 부여’가 아니라 ‘내 안의 강아지’다

필요한 건 오직 하나, 선명하고 쉬운 원칙

다른 모든 선택의 확실한 기준이 될 나만의 원칙

10 조직의 KPI 설정: 금메달이 목표라면 금메달리스트가 될 수 없다

금메달은 목표가 아니라 결과다

결승선이 목표인 사람 vs. 결승선에서 2~3미터 더 가려는 사람

KPI 재설정으로 만든 성과의 차이

목표의 재정의: 당신의 의지력은 얼마입니까?

11 힘 조절 못 하는 사람은 뭘 해도 잘된다

힘 조절하지 않고 최고 역량을 발휘하는 태도

슬쩍 힘을 뺀 순간, 누군가는 당신을 보고 있다

힘 조절의 달인이 실패하는 이유

에너지는 쓰는 대로 나온다

12 성장은 비선형이다

완벽한 조건과 지름길만 찾으면 성장은 없다

앞으로 2년, Unlock AI의 황금기가 열린다

◆ 책 속으로

우리가 정말로 고심할 지점은 ‘AI가 내 일자리를 빼앗으면 어쩌나’가 아니다. 이제는 AI와의경쟁이 아닌 공존을 기본 전제로 삼고 ‘AI와 어떤 방식으로 협력해 일할 것인가’를 고민해야 할 때다. 앤드류 응 교수는 AI가 인간을 대체하는 게 아니라, AI를 사용하는 사람이 그렇지 않은 사람을 대체하게 될 거라고 말했다. AI를 효과적으로 활용하여 자신의 업무 역량을 높이는 것만이 AI의 시대에 걸맞은 새로운 경쟁력이라는 말이다. 이는 AI 도구를 잘 다루는 기술적인 능력만을 의미하진 않는다. AI가 도출한 결과물을 검증하고, 이를 창의적으로 재해석하며, 인간만이 할 수 있는 통찰과 결합해 더 큰 가치를 만들어 내는 능력이 더욱 중요해진다.

PART 1｜AI를 사용하지 않는 사람은 AI 를 사용하는 사람으로 대체된다

지금은 누구나 AI에 접근하고 활용하기가 훨씬 더 편해졌다. 생성형 AI의 등장으로 코딩 전문가가 아니어도 자연어를 매개로 AI를 활용하는 시대가 되었다. 그런데 어째서 AI의 산출물에는 저마다 차이가 있을까. 어째서 누군가에게는 AI가 요술 방망이처럼 쓰이는데, 또 누군가에게는 소문만 무성한 잔치에 불과할까.

흔히 AI를 잘 쓰려면 프롬프팅을 잘해야 한다거나 좋은 질문을 해야 한다고들 하는데, 그건 반쪽짜리 의미 없는 말이다. 일단 내 문제에 대한 고민이 먼저다. 내 문제를 해결하는 데 AI를 쓰려는 사람은 프롬프팅을 더 치열하게 할 수밖에 없고, 날카롭게 벼린 질문을 할 수밖에 없다. 옛말에 “구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배다”라고 했다. AI 툴을 아무리 열심히 익히고 배워도 자기 고민을 해결하는 데 그 기능을 엮지 못하면 AI는 보배가 아니라 그저 뿔뿔이 흩어져 굴러다니는 장난감 구슬에 불과하다.

PART 2 | 내 문제에 대한 고민이 먼저다

결국 평균 언저리의 생각과 관점은 AI로 대체될 것이다. 이런 시대에 누가 평균을 벗어나 정상에 이를 수 있을까. 그냥 열심히만 하는 사람이 아니라 한 번 더 묻는 사람이다.

평이하고 평균에 가까운 답변을 재빨리 도출하는 게임에서 사람은 AI의 상대가 되지 못한다. 따라서 AI가 일상 깊이 파고들수록 정답을 빨리 말하는 능력은 중요하지 않게 된다. Q+1을 내재화하지 않으면 조만간 AI만큼의 경쟁력도 갖추지 못하게 된다는 이야기다.

그렇다면 Q+1을 어떻게 내재화할 수 있을까. 모든 순간 “왜?”라고 자신에게 물어야 한다. 정해진 한계는 없다. 어제 두 번 질문했다면 오늘은 세 번 질문하고, 내일은 네 번 질문하리라 다짐해야 한다. “유레카”를 외치게 되는 순간은 갑자기 찾아오는 것처럼 보이지만, 실은 Q+1이 반복되고 또 반복된 결과일 것이다.

PART 3 |그냥 열심히 하는 사람과 한 번 더 질문하는 사람의 차이

2015년 베이징 세계육상선수권대회 여자 1만 미터 결승전에서는 미국의 몰리 허들 선수가 9,999미터 지점에서 승리를 확신하고 속도를 늦췄다가 에밀리 인필드 선수에게 추월당해 동메달을 잃었다. 몇 년을 피땀 흘리며 치열하게 훈련했을 세계 최정상급 선수들이 왜 이런 어이없는 실수를 저지른 걸까. 금메달 또는 메달권 입성만을 목표로 삼았기 때문이다. 금메달은 목표가 아니라 결과다. 목표와 결과를 혼동했기 때문에 금메달이 확실시되는 순간 자기도 모르게 속도를 늦추거나 때 이른 환호를 터뜨리게 된 것이다. 만일 이들이 금메달 자체가 아닌 다른 목표를 가슴에 품었다면 어땠을까. 가령 결승선 2~3미터 뒤에까지 최고 속도를 늦추지 않는다는 게 목표였다면 어땠을까. 자기만의 목표를 달성해 가는 과정에서 자연스레 금메달을 목에 걸게 되지 않았을까.

PART 4 | 금메달은 목표가 아니라 결과다