AI 시대, 진정한 전문가가 되는 법

ChatGPT에게 물어보면 왠만한 건 다 알려준다. 법률 조언도, 의학 상식도, 코딩 방법도. 그런데 이상하다. AI가 이렇게 똑똑해졌는데 왜 여전히 전문가가 필요한 걸까? 답은 간단하다. AI가 제공하는 건 '정보'이고, 전문가가 제공하는 건 '판단'이기 때문이다.

범용 지식의 시대는 끝났다

솔직히 말하자. 이제 "많이 아는 것"만으로는 전문가 대우를 받기 어렵다.

예전에는 정보 접근성이 낮았다. 특정 분야의 지식을 갖고 있다는 것 자체가 경쟁력이었다. 하지만 지금은 다르다. 누구나 몇 초 만에 원하는 정보를 얻을 수 있다. AI는 수백 권의 책을 요약해주고, 복잡한 개념도 쉽게 설명해준다.

이런 상황에서 "나는 이 분야에 대해 많이 안다"는 말은 더 이상 특별하지 않다. AI도 알고, 검색만 하면 누구나 알 수 있으니까.

그렇다면 진짜 전문가는 무엇이 다른가?

AI가 줄 수 없는 것이 있다. 바로 맥락에 맞는 판단이다.

같은 증상을 보고도 의사마다 처방이 다르다. 환자의 생활 습관, 과거 병력, 심리 상태까지 고려하기 때문이다. AI는 데이터를 분석하지만, 눈앞의 환자가 어떤 상황인지는 의사만이 파악할 수 있다.

법률도 마찬가지다. 법 조항은 검색하면 나온다. 하지만 그 조항이 이 상황에 어떻게 적용되는지, 상대방은 어떻게 나올지, 최선의 전략은 무엇인지는 경험 많은 변호사의 판단 영역이다.

AI 시대의 전문가는 정보를 외우는 사람이 아니다. 특정 상황에서 최적의 판단을 내리는 사람이다.

"T자형 인재가 되라"는 말을 많이 들었을 것이다. 한 분야는 깊게, 나머지는 넓게 알라는 의미다. AI 시대에는 이 전략이 더욱 중요해졌다.

넓은 지식은 AI가 커버해준다. 여러 분야를 조금씩 아는 것은 이제 경쟁력이 아니다. 반면, 한 분야를 깊이 파고들면 AI도 쉽게 따라오지 못한다.

왜 그럴까?

AI는 일반적인 패턴은 잘 찾아낸다. 하지만 특수한 상황, 예외적인 케이스, 미묘한 뉘앙스는 어려워한다. 이런 영역은 수많은 실전 경험을 통해서만 체득할 수 있다. 책이나 데이터에는 나오지 않는 암묵지의 영역이다.

결론은 명확하다. 한 분야에서 AI보다 깊어져라.

전문성은 하루아침에 생기지 않는다. 수백, 수천 번의 실제 경험이 쌓여야 한다.

신입 개발자와 10년차 개발자의 차이는 무엇인가? 코딩 실력도 있지만, 진짜 차이는 "어떤 상황에서 어떤 문제가 생기는지 아는 것"이다. 시스템이 터지기 직전의 신호를 감지하고, 장애가 발생했을 때 어디부터 봐야 하는지 감이 온다. 이건 AI가 알려주기 어렵다.

경험은 단순히 시간이 지난다고 쌓이지 않는다. 의도적인 학습이 필요하다.

이런 과정을 거쳐야 경험이 전문성으로 전환된다.

진짜 전문가는 AI를 두려워하지 않는다. 도구로 활용한다.

의사가 AI 진단 시스템을 참고하듯, 변호사가 AI로 판례를 검색하듯, 전문가는 AI를 보조 도구로 쓴다. 단순 작업은 AI에게 맡기고, 자신은 더 고차원적인 판단에 집중한다.

여기서 중요한 점이 있다. AI의 결과물을 그대로 믿지 않는다는 것이다. AI가 틀릴 수 있다는 걸 알고, 검증하고, 필요하면 수정한다. 이게 가능한 이유는 해당 분야에 대한 깊은 이해가 있기 때문이다.

AI를 잘 쓰려면 역설적으로 그 분야를 잘 알아야 한다. AI가 무엇을 잘하고 못하는지, 어떤 부분에서 실수하는지 파악하려면 전문 지식이 필요하다.

전문가의 가치는 결국 신뢰다.

AI는 익명이다. 실수를 해도 책임지지 않는다. 하지만 전문가는 이름을 걸고 조언한다. 잘못되면 평판에 타격을 받는다. 그래서 더 신중하고, 그래서 더 믿을 수 있다.

신뢰는 어떻게 쌓이는가?

화려한 이력보다 이런 작은 것들이 쌓여서 신뢰가 된다. 그리고 신뢰가 있는 전문가는 AI가 아무리 발전해도 대체되지 않는다.

지금부터 할 수 있는 구체적인 행동이다.

주력 분야를 정하라: 이것저것 하지 말고, 하나에 집중하라. "무엇이든 잘한다"는 "아무것도 특별하지 않다"와 같다.
매일 30분씩 깊이 파고들어라: 해당 분야의 최신 논문, 사례 연구, 전문가 인터뷰를 찾아 읽어라. AI가 요약해줘도 원문을 직접 읽는 습관을 들여라.
실전 경험을 늘려라: 실무 프로젝트에 참여하고, 없으면 만들어라. 사이드 프로젝트, 프로보노, 멘토링 등 경험을 쌓을 기회는 많다.
AI를 적극 활용하되 검증하라: AI를 쓰면서 "이게 맞나?"라고 항상 물어라. 틀린 부분을 찾아내는 훈련이 전문성을 키운다.
결과물을 공개하라: 블로그, 발표, 커뮤니티 활동을 통해 자신의 전문성을 보여줘라. 피드백을 받고 성장하라.

AI 시대에 전문가가 되는 건 어렵다. 하지만 불가능하지 않다.

핵심은 간단하다. AI가 쉽게 따라올 수 없는 깊이를 만들어라. 실전 경험을 쌓아라. 신뢰를 구축하라. 그리고 AI를 적으로 보지 말고 도구로 활용하라.

범용 지식의 가치는 떨어졌지만, 맥락을 읽고 판단을 내리는 전문가의 가치는 오히려 올라갔다. 지금 시작해도 늦지 않았다. 중요한 건 방향이다.

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