AI시대, 강력한 개인이 온다

AI 시대, 강력한 개인이 온다
구본권 지음 / 김영사 / 2026년 1월

북유럽과 출판사로부터 책을 제공받아 읽고 개인적으로 작성한 내용입니다.

‘강력한 개인’이라는 제목을 처음 봤을 때는 솔직히 조금 부담스러웠다. 마치 모든 사람이 1인 기업가나 초능력자가 되어야만 살아남을 수 있을 것처럼 느껴졌기 때문이다. 하지만 'AI시대 강력한 개인이 온다'를 끝까지 읽고 나니, 이 책이 말하는 강력함은 특별한 재능이나 극단적인 성공담이 아니라 변화의 구조를 이해하고 스스로를 업데이트할 수 있는 힘이라는 점이 분명해졌다.

1장에서는 평범한 사람들의 새로운 성공 경로를 이야기한다. 과거처럼 혈통, 학벌, 자본에 의해 결정되는 성공이 아니라, 누구나 접근 가능한 기술과 지식 환경 속에서 전문성을 쌓는 새로운 길이 열렸다는 것이다. 다만 ‘열려 있다’는 말이 곧 ‘쉽다’는 뜻은 아니다. 정보와 도구는 모두에게 열려 있지만, 그것을 자기 것으로 만들 수 있는 사람은 여전히 소수라는 점을 반복해서 강조한다. 이 대목에서 강력한 개인은 타고나는 존재가 아니라 만들어지는 존재라는 인식이 생겼다.

2장은 지수증가적 변화에 대한 이야기다. 무어의 법칙과 멧칼프의 법칙, 체스판 위의 쌀알 이야기처럼 익숙한 예시들이 등장하지만, 책은 이를 단순한 기술 이야기가 아니라 인간의 인식 한계와 연결한다. 우리는 변화가 서서히 일어날 것이라 믿지만, 현실은 ‘서서히, 그러다가 갑자기’ 바뀐다. 많은 사람들이 AI의 영향력을 과소평가하는 이유 역시 지수함수를 직관적으로 이해하지 못하기 때문이라는 설명이 인상 깊었다. 변화에 뒤처지는 것은 능력 부족이 아니라 인식의 문제일 수도 있다는 생각이 들었다.

3장에서 다루는 ‘언러닝’은 이 책의 핵심 중 하나다. 저자는 학습을 더 많이 채우는 과정이 아니라, 쓸모없어진 지식과 관성을 비워내는 과정으로 정의한다. 소유보다 사용, 최신 정보보다 적절한 지식이 중요해진 시대에 우리는 무엇을 버려야 하는지 스스로 판단해야 한다. 트렌드를 무작정 따라가는 태도가 오히려 위험할 수 있다는 지적은 정보 과잉 시대를 사는 독자에게 꽤 현실적인 경고로 다가온다.

4장은 감식안과 비평가의 역할을 다룬다. AI로 인해 창작이 민주화되었지만, 그렇기 때문에 오히려 ‘가려내는 능력’의 가치가 커졌다는 주장이다. 전문가가 사라지는 것이 아니라, 감별 능력을 갖춘 전문가의 역할이 확대된다는 설명은 막연한 직업 불안을 조금 덜어준다. 결국 강력한 개인이란 무엇을 만들 것인가보다 무엇이 좋은지 판단할 수 있는 사람이라는 메시지가 반복된다.

5장에서 AI는 ‘마법의 도구’로 비유된다. 하지만 동화 속 마법처럼 모든 문제를 해결해주지는 않는다. 오히려 용도를 모르고 쓰면 새로운 리스크를 낳는다. 이 장은 AI를 과대평가하거나 맹신하는 태도 모두를 경계하게 만든다. 기술은 도구일 뿐이며, 목적과 판단은 여전히 인간의 몫이라는 점을 분명히 한다.

6장과 7장에서는 강력한 개인과 협업, 그리고 AI가 인간을 대체할 수 없는 이유를 다룬다. 혼자 모든 것을 해내는 개인이 아니라, 증강된 능력을 바탕으로 협업할 수 있는 개인이 살아남는다는 주장이다. 특히 “인공지능을 활용하는 사람이 그렇지 않은 사람을 대체한다”는 문장은 이 책 전체를 관통하는 결론처럼 느껴진다.

마지막 8장은 결국 질문을 독자에게 돌려준다. 개척자로 살아가야 하는 시대에 필요한 것은 기술보다 꿈과 호기심이라는 말이 인상적이었다. AI 개인교사라는 개념 역시, AI를 경쟁자가 아닌 성장 도구로 바라보게 만든다. 이 책은 불안을 자극하기보다, 불확실한 시대를 건너는 사고의 방향을 제시한다. 강력한 개인이란 더 강해지는 사람이 아니라, 계속 배우고 버리며 방향을 조정할 수 있는 사람임을 차분히 일깨워주는 책이었다.

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부동산 격차의 시대, 성공방정식이 바뀌고 있다

부동산 격차의 시대, 성공방정식이 바뀌고 있다
박준연 지음 / 두드림미디어 / 2026년 1월

북유럽과 출판사로부터 책을 제공받아 읽고 개인적으로 작성한 내용입니다.

부동산 관련 책을 읽다 보면 “입지가 중요하다”, “장기적으로 오른다”, “지금이 기회다” 같은 종종 비슷한 말들이 반복된다는 느낌을 받는다. 하지만 '부동산 격차의 시대, 성공방정식이 바뀌고 있다'는 이런 익숙한 문법에서 한 발 물러나, 지금 우리가 처한 현실을 비교적 냉정하게 들여다보게 만드는 책이다. 이 책이 던지는 핵심 질문은 단순하다. “왜 예전 방식이 더 이상 통하지 않는가?”

PART 1에서는 그동안 우리가 부동산 투자를 얼마나 ‘가슴’으로 해왔는지를 짚는다. 사기만 하면 오르던 시절, 유동성이 자산 가격을 끌어올리던 구조, 그리고 그 과정에서 생겨난 착각들을 분석한다. 특히 초양극화라는 키워드를 통해, 이제 부동산 시장은 모두가 함께 오르는 구조가 아니라 일부 상위 자산만이 시장을 끌고 가는 구조로 바뀌었음을 설명한다. ‘똘똘한 한 채’라는 말이 왜 유행어가 되었는지도 이 맥락에서 이해하게 된다.

PART 2는 이 책의 가장 현실적인 부분이다. 공실, 정책, 세금, 금리, 통화량, 사회·환경 리스크까지 하나씩 짚으며, 건물 투자에 숨어 있는 위험 요소들을 구체적으로 설명한다. 특히 자영업자 폐업 증가와 소비 패턴 변화가 상권에 어떤 영향을 미치는지에 대한 설명은 막연한 불안감을 숫자와 구조로 바꿔준다. ‘개발 이슈 따라다니지 마라’는 조언 역시 자극적인 정보에 흔들리기 쉬운 투자자에게 꽤 냉정한 경고처럼 느껴진다.

PART 3에 들어서면 이 책의 관점이 더욱 분명해진다. 저자는 상업용 부동산을 더 이상 ‘부동산’이 아니라 ‘사업’으로 보라고 말한다. 자본 수익률 5%의 의미, 건물 경영 마인드, 임대료 인상을 위한 전략 등은 건물을 단순 보유 자산으로 생각해온 독자에게 생각의 전환을 요구한다. 건물도 차별화와 브랜딩이 필요하다는 주장 역시, 지금 시대에 맞는 투자 관점을 제시한다.

PART 4와 5에서는 입지와 투자 전략을 다시 정의한다. 과거에 통하던 기준이 지금은 왜 위험해졌는지, 유동 인구 밀도와 항아리 상권이 왜 중요한지 설명하며, ‘모험보다 안정’을 강조한다. 투자 금액대별 전략을 나눈 부분도 현실적이다. 모든 사람이 같은 방식으로 성공할 수 없다는 사실을 인정하고, 자산 규모에 맞는 선택지를 제시한다는 점에서 무리한 희망을 부추기지 않는다.

마지막 PART 6에서는 돈의 흐름 변화에 따라 투자 방식도 달라져야 함을 이야기한다. 월세 중심 구조, 리츠 시장, 금융 투자 병행의 필요성까지 짚으며 부동산을 더 넓은 자산 관리의 관점에서 바라보게 만든다. 이 책은 “지금 뭘 사야 할까?”보다 “지금은 어떤 기준으로 판단해야 할까?”를 묻는 책이다. 감으로 투자하던 시대를 지나, 기준과 구조로 판단해야 하는 시대에 들어섰음을 차분히 일깨워준다.

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에이전틱 AI

에이전틱 AI - 행동하는 인공지능의 탄생
파스칼 보넷 외 지음, 정미진 옮김, 김재필 감수 / 한즈미디어(한스미디어) / 2026년 1월

북유럽과 출판사로부터 책을 제공받아 읽고 개인적으로 작성한 내용입니다.

요즘 AI 이야기를 하다 보면, “그래서 이게 실제로 뭘 해주는데?”라는 질문이 자연스럽게 따라온다. 글을 써주고, 요약해주고, 아이디어를 내주는 생성형 AI는 이미 익숙해졌지만, 그다음 단계가 무엇인지는 막연하다. '에이전틱 AI'는 바로 그 질문에 답하려는 책이다. 이 책은 AI가 더 똑똑해지는 이야기라기보다, AI가 ‘생각하는 도구’에서 ‘행동하는 존재’로 바뀌는 전환점을 설명한다.

책은 생성형 AI의 한계를 정면으로 짚으며 출발한다. 지금까지의 AI는 질문에 답하고 정보를 제공하는 데 머물렀지만, 실제 업무 환경에서는 ‘알려주는 것’보다 ‘끝까지 처리하는 것’이 훨씬 중요하다. 저자들은 빌 게이츠, 젠슨 황, 사티아 나델라가 공통으로 언급한 변화의 의미를 바탕으로, 왜 지금 에이전틱 AI를 이해해야 하는지를 묻는다. 자동화가 정체된 이유, 조직에서 AI 도입이 기대만큼 성과를 내지 못한 이유가 이 지점에서 자연스럽게 설명된다.

1부에서는 에이전틱 AI의 탄생 배경과 현재 수준을 다룬다. 챗GPT 이후의 AI는 단순히 성능이 좋아진 것이 아니라, 여러 기술이 결합되며 ‘목표를 이해하고 실행까지 담당하는 구조’로 진화했다. 특히 AI 에이전트의 5단계 발전 프레임워크는 인상적이다. 자동화에서 시작해 점진적으로 자율성을 획득해가는 과정은, AI가 갑자기 모든 것을 대신할 것이라는 막연한 공포를 현실적인 이해로 바꿔준다. 동시에 이 기술이 여전히 불완전하며, 신뢰성과 통제의 문제가 남아 있다는 점도 솔직하게 드러낸다.

2부는 이 책의 핵심이라 할 수 있다. 행동, 추론, 기억이라는 세 가지 요소를 중심으로 에이전틱 AI가 어떻게 작동하는지를 풀어낸다. AI에게 행동을 맡긴다는 것은 단순히 버튼을 누르게 하는 일이 아니라, 도구 사용과 신뢰의 문제를 함께 설계하는 일이라는 설명이 흥미롭다. 또한 추론에서 ‘속도’보다 ‘일시 정지’가 중요하다는 관점, 기억을 통해 AI가 단순한 도구에서 협업 파트너로 확장될 수 있다는 논의는 기술서를 읽는 느낌보다 사고방식을 정리해주는 느낌에 가깝다.

3부와 4부에서는 실제 적용 이야기가 본격적으로 나온다. 에이전트 구현을 위한 단계별 가이드는 기술자뿐 아니라 기획자나 관리자에게도 현실적인 시사점을 준다. AI 에이전트가 아이디어를 수익으로 연결하는 방식, 자율 운영 비즈니스의 가능성은 흥미롭지만, 동시에 거버넌스와 안전장치의 중요성도 반복해서 강조된다. 특히 에이전트가 ‘멋대로 굴 때’를 대비해야 한다는 부분은, 기술 낙관론에만 기대지 않는 이 책의 태도를 잘 보여준다.

마지막 5부는 일과 사회의 변화를 조망한다. 에이전틱 AI의 등장은 단순한 생산성 향상이 아니라, 일의 구조 자체를 다시 설계하게 만든다. 교육, 역할 분담, 인간의 잠재력에 대한 재해석까지 이어지는 논의는 기술 변화가 개인과 사회에 어떤 선택을 요구하는지를 생각하게 한다. 결국 이 책이 던지는 질문은 분명하다. 무엇을 AI에게 맡기고, 무엇을 인간이 책임질 것인가.

'에이전틱 AI'는 미래를 과장하지도, 불안을 자극하지도 않는다. 대신 행동하는 AI 시대를 맞이하기 전에 우리가 알아야 할 기준과 사고 틀을 차분하게 제시한다. 생성형 AI 다음을 고민하는 독자, AI를 도입해야 하지만 막연함을 느끼는 조직이라면 이 책은 훌륭한 지도 역할을 해줄 것이다. AI의 진짜 변화는 성능이 아니라 역할의 이동이라는 사실을, 이 책은 끝까지 일관되게 보여준다.

#북유럽 #에이전틱AI #정미진 #한스미디어 #BOOKULOVE

관성 끊기

관성 끊기 - 반복된 문제를 부수는 최소한의 행동 설계법
빌 오한론 지음, 김보미 옮김 / 터닝페이지 / 2026년 1월

북유럽과 출판사로부터 책을 제공받아 읽고 개인적으로 작성한 내용입니다.

살다 보면 비슷한 문제를 계속 반복하고 있다는 느낌이 들 때가 있다. 인간관계에서는 늘 같은 갈등에 부딪히고, 결심한 변화는 작심삼일로 끝나며, 우울이나 중독 같은 문제도 원인은 알겠는데 달라지는 건 없다. 우리는 보통 이럴 때 “왜 이런 일이 생겼을까?”를 분석하는 데 많은 시간을 쓴다. 과거를 돌아보고, 상처의 근원을 찾고, 원인을 이해하면 해결될 거라 기대하지만 '관성끊기'는 이 익숙한 접근 자체가 오히려 변화를 막고 있다고 말한다.

이 책의 저자 빌 오한론은 상담사이자 가족 치료 전문가로, 문제의 원인을 파헤치는 대신 왜 그 문제가 지금까지 해결되지 않았는가에 질문을 던진다. 이 관점 전환이 책 전체를 관통하는 핵심이다. 문제를 이해하는 것과 문제를 해결하는 것은 전혀 다른 일이라는 점을, 저자는 반복해서 강조한다. 과도한 분석은 통찰을 주는 것처럼 보이지만, 실제로는 무기력과 자기비난만 키울 수 있다는 지적은 그동안의 나에게 꽤 아프게 다가온다.

1장은 과거에 머무는 사고가 어떻게 현재를 묶어두는지를 보여준다. 우리는 문제를 설명하는 데 능숙해질수록, 변화 가능성에서는 점점 멀어진다. 저자는 “어리석은 사람은 똑같은 행동을 되풀이하면서 다른 결과를 기대한다”는 문장을 통해, 문제 자체보다 반복되는 패턴에 주목해야 한다고 말한다. 실패를 낳는 행동을 계속하면서 마음가짐만 바꾸려는 태도가 얼마나 헛된지, 현실적인 예시로 설득한다.

2부에서는 문제를 바라보는 관점을 바꾸는 작업이 이어진다. 해결책은 하나뿐이라는 믿음, 감정을 충분히 다뤄야만 변화가 시작된다는 생각, 과거를 정리해야만 앞으로 나아갈 수 있다는 강박이 얼마나 위험한지 짚어낸다. 특히 ‘인정과 가능성’ 장에서는 감정을 억누르거나 분석하지 않아도, 행동은 충분히 달라질 수 있다는 메시지가 인상 깊다. 감정이 바뀌기를 기다리기보다, 행동을 바꾸면 감정은 나중에 따라온다는 설명은 단순하지만 강력하다.

이 책의 가장 큰 특징은 즉각적인 실천을 강조한다는 점이다. 거창한 목표나 인생 설계 대신, 과거에 일이 잘 풀렸던 아주 작은 순간을 떠올리고 그때 했던 행동을 다시 해보라고 권한다. 문제를 없애려 애쓰기보다, 예외를 확대하는 방식이다. 작은 변화 하나가 삶의 흐름을 멈추고 방향을 틀 수 있다는 설명은, 변화가 늘 어렵고 무겁게 느껴졌던 독자에게 현실적인 희망을 준다.

3부에서는 해결 지향적 접근법을 관계, 성생활, 과거의 미해결 과제, 삶 전반에 적용하는 사례들이 등장한다. 이론서라기보다는 상담실에서 실제로 오간 대화를 엿보는 느낌에 가깝다. 문제를 완전히 없애는 것이 아니라, 문제가 삶을 지배하지 못하게 만드는 태도가 중요하다는 점이 여러 사례를 통해 자연스럽게 드러난다. “넘어졌다면 적어도 올바른 방향으로 나아가고 있다는 뜻이다”라는 마지막 장의 문장은, 실패를 바라보는 시선 자체를 바꿔준다.

'관성끊기'는 위로형 자기계발서도, 강한 동기부여를 주는 책도 아니다. 대신 우리가 무의식적으로 반복해온 생각과 행동의 관성을 정확히 짚어내고, 지금 당장 바꿀 수 있는 한 가지를 제안한다. 문제의 원인을 찾느라 지친 사람, 머리로는 다 아는데 삶이 달라지지 않는 사람에게 이 책은 새로운 출발선이 되어줄 수 있다. 변화는 이해에서 시작되는 게 아니라, 아주 작은 행동 하나에서 시작된다는 사실을 이 책은 끝까지 조용하지만 단단하게 설득한다.

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일을 위한 디자인

일을 위한 디자인 - 일의 본질을 다시 설계하는 AI 시대의 생각 훈련
올리비아 리 지음 / 한빛비즈 / 2025년 12월

북유럽과 출판사로부터 책을 제공받아 읽고 개인적으로 작성한 내용입니다.

'일을 위한 디자인'은 제목에 들어 있는 ‘디자인’이라는 단어에 대한 기대를 조용히 배반하는 책이다. 예쁜 결과물이나 트렌디한 기술 이야기를 먼저 떠올렸다면, 이 책은 그 기대를 내려놓게 만든다. 저자 올리비아 리가 말하는 디자인은 시각적 표현이나 툴의 숙련도가 아니라, 일을 바라보고 구조화하는 사고방식에 가깝다. 그래서 이 책은 디자이너만을 위한 책이 아니라, 일을 업으로 살아가는 모든 사람을 대상으로 한다.

책에서 가장 반복적으로 강조되는 키워드는 ‘배움의 태도’다. 변화가 선택이 아니라 환경이 되어버린 시대에, 오래 살아남는 사람은 이미 많이 아는 사람이 아니라 계속 배우는 사람이라는 메시지가 책 전반을 관통한다. ‘배우는 사람은 절망하지 않는다’는 문장은 이 책의 성격을 정확히 보여준다. 회사가 바뀌고, 역할이 바뀌고, 기술이 바뀌어도 배우는 사람은 덜 소모되고 다시 적응할 수 있다는 주장이다.

저자는 일을 잘한다는 것을 ‘정답을 빨리 찾는 능력’이 아니라, 문제를 의심하고 구조를 다시 설계하는 힘으로 정의한다. 특히 AI 시대에 필요한 역량으로, 결과를 그대로 받아들이는 태도가 아니라 그 결과가 나에게 적합한지 판단할 수 있는 사고를 강조한다. AI는 정답을 주는 존재가 아니라 사고를 확장하는 도구이며, 그 도구를 제대로 쓰기 위해서는 문제를 추상화하고 구조화하는 인간의 역할이 반드시 필요하다는 점을 분명히 한다.

책에서 제시하는 학습 방식 역시 인상적이다. 무작정 트렌드를 따라가는 학습이 아니라, 관찰, 정리, 적용, 회고로 이어지는 사고 루프를 통해 지식을 자기 것으로 만드는 과정을 설명한다. 실패를 두려워하지 말되, 반드시 배워야 한다는 조건을 붙이는 태도는 실무적인 설득력을 갖는다. 작은 실패는 방향을 수정할 기회를 주고, 그 반복이 결국 일의 완성도를 끌어올린다는 관점이다. 또한 “승객모드에서는 멀미를 한다”는 비유를 통해 수동적인 태도의 위험성을 짚는다. 환경 탓, 조직 탓을 하며 흐름에 몸을 맡기는 사람은 작은 변화에도 흔들리지만, 스스로 운전대를 잡은 사람은 변화 속에서도 방향을 조정할 수 있다. 결국 이 책이 말하는 ‘일을 위한 디자인’이란, 주어진 환경 안에서 스스로 사고하고 선택하며 자신의 일을 설계하는 능력이다.

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