* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.
같은 AI를 쓰는데도 왜 어떤 사람은 업무 시간을 줄이는데 그치고, 어떤 사람은 전혀 다른 사업과 시장의 가능성을 발견하는 걸까요? 이제 기술 자체는 빠르게 대중화되고 있지만, 누구나 같은 결과에 도달하는 것은 아닙니다.
결국 성과를 가르는 것은 정답을 더 빨리 찾는 능력보다, 익숙한 문제를 낯선 시선으로 다시 바라보는 힘일지도 모른다는 생각이 드는 요즘입니다.
오늘 소개해드리는 <탈패턴 인재는 어떻게 만들어지는가>는 그 차이를 도구의 숙련도가 아니라, 무엇을 문제로 삼느냐에서 찾고 있답니다. 책에서 흥미로운 대목은 빅테크 리더들의 성취보다 그들이 남들과 다르게 주목했던 지점을 살펴본다는데 있는 것 같습니다.
'알렉산더 대왕'의 데이터 사업, '알렉스 카프'의 맥락 해석, '젠슨 황'의 장기 투자를 연결하면, 혁신은 반드시 눈부신 발명에서만 시작되는 것이 아니라는 해석이 가능해집니다.
남들이 번거롭다고 미뤄둔 일이나 당장의 수익으로 설명하기 어려운 기반을 알아보는 능력도 중요한 전문성이라는 점에서, '시선의 파괴'는 독특한 발상보다 자기 현장을 깊이 들여다 보는 태도로 다가온다고 생각합니다.
이어지는 '경계, 스케일, 룰의 파괴'라는 관점은 탈패턴 사고를 단순한 역발상과 구분짓는 잣대가 되고 있습니다.
'허사비스'의 분야간 이동과 '나델라'의 학습 중심 리더십을 함께 놓으면, 전문성을 버리는 것이 아니라 다른 지식과 타인의 경험을 받아들여 전문성의 쓰임을 넓히는 일이 중요해 보입니다.
'피터 틸'의 독자적 판단에서 '올트먼'과 '아모데이'가 다루는 기술의 방향과 책임으로 시선을 옮기면, 좋은 질문에는 사업 기회뿐 아니라 그 결과를 감당할 기준도 필요하다는 생각이 듭니다.
'머스크'와 '백준호'를 배치한 마지막 부분 역시 거대한 목표를 무조건 좆으라는 격려보다는, 관행과 필수 조건을 구별하고 제한된 자원을 어디에 집중할지 판단하는 문제로 읽는 편이 설득력 있어 보입니다.
이와 같이 네 갈래의 목차를 하나로 묶어 연결하면 결국 'AI 시대의 인간 경쟁력은 답을 빨리 만드는 능력에 더해, 풀어야 할 문제와 지켜야 할 기준을 정하는 능력에 있다'는 독자적인 해석에 이르게 됩니다.
다만 성공한 인물들의 삶에서 공통점을 찾았다는 사실이 곧 누구에게나 통하는 인재 육성 공식이 되진 않는다고 생각합니다.
고통을 견딘 경험을 성공의 필수 조건처럼 받아들이거나, 지식이 쉽게 검색된다는 이유로 기초 학습의 가치를 낮추는 독법은 경계할 필요가 있을 겁니다. 오히려 본서의 효용가치는 거인들의 결단을 흉내내는데 있지 않고, 자신의 업무에서 익숙한 절차 하나를 골라 그 필요성과 대안을 검증해 보는데 있다고 생각합니다.
마지막 장을 덮으며 생각해 봅니다.
결국 본서는 남들과 달라지라는 자기 계발의 구호를 전면에 내세우지 않습니다. 그 보다는 AI가 내놓은 그럴 듯한 답을 채택하기 전에 질문의 출발점 부터 점검하라는 제안을 통해, 기술 평준화 시대에 생각의 격차를 만드는 사람들의 올바른 보법이 무엇인지를 제대로 보여주고 있습니다.
"패턴에 순응하는 자는 사냥감이 되고, 패턴을 파괴하는 자는 시대의 설계자가 된다!"
AI 시대의 성공한 빅테크 10명의 질문법을 통해 시대의 판을 읽고 싶은 분들의 일독을 기대합니다.