TL;DR

AI 덕분에 실행은 빨라졌다.
하지만 “무엇을 해야 하는가”는 더 헷갈린다.
도구는 늘었지만, 판단은 대신해주지 않는다.

한 장면

요즘은 뭐든 빠르게 만들 수 있다.

OpenAI로 글을 쓰고,
Midjourney로 이미지를 만들고,
Notion AI로 정리한다.

하루 만에 서비스 소개 페이지를 만들 수 있다.
예전 같으면 팀이 필요했을 일이다.

그런데 이상하다.

만드는 속도는 빨라졌는데,
무엇을 만들어야 할지는 더 고민된다.

무엇이 바뀌었을까?

예전에는 실행이 어려웠다.
아이디어보다 구현이 문제였다.

지금은 다르다.

• 글은 AI가 초안을 쓴다
• 디자인은 템플릿이 해결한다
• 코드도 자동 생성된다

실행의 장벽은 많이 낮아졌다.

왜 더 어려워졌을까?

실행이 쉬워지면 사람들은 더 많이 만든다.

콘텐츠도, 서비스도, 실험도 모두 늘어난다.

그 결과는 단순하다.

선택지가 폭발한다.

이제 어려운 건
“만드는 방법”이 아니라
“어디에 집중할지 정하는 것”이다.

AI는 빠르게 답을 준다.
하지만 질문이 틀리면 답도 틀린다.

진짜 문제는 여기 있다

AI는 패턴을 잘 찾는다.
하지만 방향을 정하지는 않는다.

예를 들어:

• 시장이 어디로 가는지
• 내가 어떤 문제를 풀어야 하는지
• 이 제품이 왜 필요한지

이 질문은 여전히 사람의 몫이다.

도구는 늘었다.
하지만 판단 구조는 그대로다.

작은 실험

1. AI 없이 문제 정의해보기

• 목적: 질문의 질 점검
• 방법: 30분 동안 AI 사용 금지, 종이에 문제를 직접 정리
• 기준: 한 문장으로 설명 가능한가

2. 결과보다 질문 기록하기

• 목적: 실행 중독 방지
• 방법: 매 작업 시작 전 “왜 이걸 하는가” 작성
• 기준: 일주일 후 읽어도 납득되는가

3. AI 출력 절반 줄이기

• 목적: 선택 능력 강화
• 방법: AI가 준 답 중 50%는 버리기
• 기준: 최종 결과의 명확성

리스크

1. 도구 사용 능력을 문제 해결 능력으로 착각할 수 있다.
2. 빠른 실행에 중독되어 방향 점검을 건너뛸 수 있다.
3. 남들도 같은 도구를 쓰기 때문에 차별화가 줄어들 수 있다.

생각해볼 질문

• 나는 문제를 정의하고 있는가, 아니면 답을 찾고 있는가?
• AI가 없어도 이 문제를 설명할 수 있는가?
• 속도가 빨라진 만큼, 방향 점검 시간도 늘렸는가?

AI는 도구다.
문제를 대신 고민해주지는 않는다.

어쩌면 지금 필요한 건
더 많은 도구가 아니라
더 또렷한 질문일지도 모른다.