AI 시대, 일의 미래와 인간의 조건 – 2025년 현장 리포트
2025년 AI가 조직, 노동, 그리고 인재상까지 어떻게 근본적으로 뒤흔들고 있는지에 대한 생생한 담론입니다. MIT의 '95% AI 파일럿 프로젝트 실패' 논란부터, 한 명이 하나의 프로젝트를 완결하는 시대의 실험, 100배(100x) 인재와 노동시장 변화, 그리고 거대한 인식 변화까지, 현장의 목소리와 데이터, 철학적 고민이 덧붙여집니다. 핵심은 "AI는 도구 그 이상"이며, 변화의 중심에는 빠른 학습과 '잊기(unlearn)', 그리고 인간 고유의 '의지'가 놓여 있다는 점입니다.
1. AI 산업의 최신 흐름과 에이전트의 시대
2025년 9월, 산업의 가장 앞에서 일하는 두 패널이 최근 AI 분야의 격변을 되짚으며 대화를 시작합니다. 한동안 frontier lab의 대형 발표는 드물었지만, 'Nano Banana'와 같은 혁신이 구글 내부에서 의미 있게 확산되고 있다는 일화로 포문을 엽니다.
"어느 회의실에 들어가도 Nano Banana를 권장하는 슬라이드가 걸려 있더라고요."
이들의 관심사는 단순히 새로운 모델 공개 수준이 아니라, '에이전트의 시대'가 실질적으로 도래했다는 점에 있습니다. GPT-5에 근접하는 최신 프론티어 모델, 데스크탑에서 실시간 구동되는 다양한 코딩 에이전트(Coding Agent), 그리고 이로 인해 변화하는 개발자·디자이너의 일상에 주목합니다.
/<span style="font-style:italic;">"2025년 초만 해도 '올해는 에이전트의 해'라고 했는데, 지금은 정말 에이전트가 넘쳐나는 세상이에요."</span>
섬세하게 분절되는 관여도의 스펙트럼도 짚습니다: '엑스퍼트'에서 '입문 전'까지, AI 산업은 어느 분야보다 격차가 심하게 벌어지고 있는 곳이라는 점도 강조하지요.
2. MIT 보고서와 AI 도입의 진짜 실패원인
8월 말쯤 MIT에서 발표한 'AI 파일럿 프로젝트의 95%가 실패했다'는 보고서가 큰 화제가 되었지만, 실상은 다르게 해석될 여지가 많습니다.
"보고서의 핵심은 '95%가 실패'라기보다는, 이제 진짜 시작이라는 걸 강조한 거예요. 소수의 5% 성공사례는 훨씬 더 중요하다는 메시지였죠."
실패의 주된 이유는 아직 정교한 'Agentic Framework'가 현장에 안착되지 않았기 때문입니다. 대다수의 '실패한' 파일럿 프로젝트는 단순 RAG앱이나 챗GPT에 프롬프트만 던지는 수준에 머물러 있었고, 실제 문제에서 출발하지 않고 '멋있어 보이니까 해보라'는 식의 프로젝트였다면 실패는 필연적이라는 설명이 이어집니다.
내부 익명사용(Shadow AI)도 언급됩니다. 이미 모든 지식근로자 90%가 자발적으로 챗GPT 등 유료계정을 활용하며 생산성을 올리고 있는데, 이런 '그림자 AI' 현상이 드러나고 있음도 중요한 시사점입니다.
3. BFACTORY 실험: 팀 해체와 '한 명, 한 프로젝트' 체제로
Claude Code의 도입 이후, BFACTORY는 팀을 완전 해체하고 '한 사람, 한 프로젝트' 체계를 실험합니다.
"팀내 가장 느린 사람이 결국 모두의 속도를 제한한다는 점이 본질적인 병목이더라고요."
처음엔 조직적 안전망을 걷어내는 게 무모하게 보였지만, 절반의 실험 과정에서 팀 해체가 초래한 효율성과 각자의 기술 성장, 그리고 전원이 '풀스택' 인재가 되는 변화를 경험하게 됩니다.
특히 'Claude Code만 있으면 된다'는 엔지니어의 피드백이 공감대를 넓히며, 회사 전체가 Claude Code의 Max 요금제로 돌입하게 된 배경이 덧붙여집니다.
"처음엔 억지로 시켰는데, 결국 며칠 만에 '진작에 쓸 걸' 하더라고요. 이제는 전원이 맥스 플랜으로 갑니다."
4. 1x, 10x, 100x 인재: AI 시대의 생산성 격차와 새로운 일꾼의 정의
이제 인재의 단계도 다시 정의해야 하는 상황입니다. 전통적인 1x(보통)–10x(고생산)–100x(혁신) 구분은 물론이고, 'AI 하니스(Leverage, 도구화) 설계 능력'이 핵심이 되었습니다.
"AI가 설계한 하니스(도구) 위에 서비스를 얹는 사람이 100x 인재입니다. 10x와는 아예 또 한 단계 차이죠."
- 1x: 평균적인 실무자
- 10x: AI 툴을 능동적으로 활용, 최소 10배 생산성
- 100x: AI를 하니스로 삼아, 코드·서비스 기획까지 혼자 일괄 설계해 '1,000배, 10,000배'의 비용·속도 이점
회의와 문서 작성이 AI-Prompt 세팅과 자동화 프로젝트로 바뀌며, 내부 소수 집단의 저항(Luddite Movement)도 언급됩니다. 하지만 이 변화에 적응하지 못하는 이들은 자연스레 회사에서 이탈하고, 나머지는 10x, 100x로 점프한다는 흐름이죠.
이때 통찰력 있는 대사가 나옵니다.
"이제는 한 사람이 한 개의 프로젝트, 한 개의 서비스까지 다 만들고 있습니다. 정말 빨라요."
"사실 새로운 소스코드는 스펙 문서입니다. AI에게 '아직 코드 쓰지 마. 내가 만족할 때까지 설계만 하자' 이 과정을 거치며 진짜 잘하는 사람이 탄생해요."
5. AI가 바꾼 계약관계와 인재시장: '한 명이 회사다'
인공지능을 통해 돈과 주식옵션만으로는 조직에 붙들어 둘 수 없는 슈퍼인재, '1인 기업'이 곧 현실임을 선언합니다.
"이제 프로젝트 단위로 일하는 인재는 회사 틀에 얽매일 필요도 없어져요. 엔지니어에게 진짜 필요한 건 '기술을 넘어 시장을 읽고 고객을 개발하는 창업가적 의지'입니다."
즉, 앞으로의 일은 '무한 확장 가능한 계약관계'로, 능력있는 100x 엔지니어라면 굳이 회사와 고정된 근로계약을 맺지 않을 수도 있음을 암시합니다. OpenAI의 'AI 인재 리크루팅 플랫폼' 등장도 1인 기업시대의 전조로 언급됩니다.
6. 주니어 vs 시니어의 미래: 새로운 공식 – 재능 × AI + 태도
한동안 '이제 주니어가 가장 힘들 것'이라는 예측이 우세하던 차에, 최근에는 아예 '시니어도 필요 없다'는 논의가 등장합니다. AI가 플래닝까지 더 잘 하는 세상에선 사람이 할 일의 범위 자체가 바뀌는 셈입니다.
여기서 인상적인 공식이 도출됩니다.
"재능 × 태도 = 퍼포먼스" → (이제는) "재능 × AI + 태도 = 새로운 퍼포먼스 공식"
즉, 태도는 더 이상 곱하는 값이 아니라, '바이어스(편차)'로 작용하고, 재능 그 자체 곱하기 AI가 결정적이라는 것. 그러나 재능이 0이면 무엇과 곱해도 결과는 0이 된다는 뼈아픈 사례도 덧붙여집니다.
"AI 곱하기 무능력은 여전히 무능력이에요."
7. 생산성 격차와 스타트업 풍경의 대전환
AI를 활용한 10x가 이제는 기본이 되고, 100x 수준에 이르러야 조직의 핵심인재, 창업후보군이 될 수 있다는 것이 새로운 표준이 됩니다.
- 기업·기관마다 AI 도입 실험을 마친 지금, 생산성 10배는 기본이고 100배 수준의 인재가 가장 환영받는 시대.
- 과거 10명, 20명이 당연하던 스타트업 팀이 이제는 1~4명, 심지어 1인 스타트업도 가능.
- 노동시장은 자연스럽게 '최고와 나머지'로 양극화, CS 등 전통적 진입 포지션은 크게 위축.
이 가운데 Sequoia Capital의 '인지혁명(Cognitive Revolution)' 프레임을 통해,
"과거 산업혁명처럼 AI 자동화로 $10조(조 단위)의 서비스 산업 전체가 뒤집힙니다. 지식 노동도 모두 AI 서비스화될 전망이에요. 한 마디로 Cognitive Revolution, 인지혁명입니다."
실제 AI가 할 수 있는 일과 인류가 일자리를 설계해야 할 방향이 완전히 새롭게 바뀌고 있음을 강조합니다.
8. 유니콘 시대와 대량의 미들매니저 해고, 재설계 중인 시스템
더 적은 인원으로 더 큰 가치를 내는 시대라, '유니콘'조차 이제 한명, 혹은 소수의 팀으로 가능해집니다.
"인스타그램이 13명 남짓으로 1조에 팔렸죠. 앞으로는 1인 유니콘도 나올 거예요."
이러한 추세로 구글 등 대기업에서 대량의 미들매니저들을 해고하고 있거나, 조만간 그런 흐름이 본격화된다는 관찰도 공유합니다.
"사실 구글은 원래 회사라기보단 거대한 VC였죠. 자원을 할당하는 역할만 남는 거예요."
단일 관리자의 역량이 곧 전체 팀의 성과를 결정하는 '병목 이론'도 강조하며, 관리 조직 자체의 본질이 바뀌고 있음을 이야기합니다.
9. AI 계급, 자원접근권, 그리고 새로운 부와 권력
생산성 폭증이 모두에게 평등하게 돌아가는 건 아니라는 냉철한 현실 진단이 이어집니다.
"AI를 다루고 연산 자원을 쥔 소수가 새로운 지배계층이 됩니다. 나머지 90%는 '서스테이너블 어번던스'라는 이름 하에, 아주 풍요롭고 안전하겠지만… 상대적 박탈감은 더 커질 수도 있죠."
실리콘밸리의 존재 의의, 그리고 누구나 $20로 최첨단 AI와 연산에 접근할 수 있다는 점에 대한 긍정적 측면도 강조합니다.
10. 일(system)의 끝과 가치(value)의 재정의
효율성 극대화, '1,000팬 미시경제' 등 새로운 가치구조에 대한 담론도 빠지지 않습니다.
"앞으로는 노동 시간이나 GDP로 생산성을 평가하는 체계가 아니라, 구독자 수와 주목을 자본으로 삼는 주의환경제(Attention Economy)가 중심이 되지 않을까요?"
'호모 루덴스', 알빈 토플러의 '혁명적 부'에 나오는 팬 기반 경제 등도 인용하며, 실제로 이미 이 흐름이 시작되었음을 밝힙니다.
11. AI 시대, 방향을 어떻게 잡아야 할까? – 인식의 유연성과 'Unlearn'의 중요성
끊임없이 기존 관점과 가설을 수정해야만 하는 이 압도적인 시대, 결국 살아남는 조건은 '빠른 사고방식 업데이트'임을 강조합니다.
"지금까지의 모든 관점이 쓸모없어지고 있어요. '배우기'만큼이나 '잊기(Unlearn)'가 더 중요합니다."
"개인이 이 변화를 따라가다 보면 너무 지치지만, 그래도 그게 생존이고, 기회입니다."
마지막엔 'AI 초지능 시대에 우리는 어디로 도망가야 하나?'라는 농담 섞인 자기소개로, 현재 가지고 있는 유일한 전략은 계속 배우고 기존을 지우는 것임을 재확인하며 방송을 마칩니다.
마무리
AI 가속 사회에서 무엇이 진짜 중요한지, 그리고 인간의 역할은 어디에 남아있는지, 질문을 던지는 담론이었습니다.
결론: "AI가 바꾸는 미래 속에서 살아남는 방법은 끊임없는 학습과 망각, 그리고 인간다운 의지로 방향을 새롭게 선택하는 힘"임을 잊지 말아야 합니다. 모든 변수가 빠르게 바뀌는 이때, 스스로 관점을 점검하고, 서로의 인사이트를 교환하는 것만이 '행복하고 아름다운 미래'로 가는 길임을 상기시켜줍니다. 🌎🤖👩💻