AI는 사람의 ‘경험’을 어떻게 가려내는가?

 

AI는 사람의 ‘경험’을 어떻게 가려내는가?

 

AI 시대가 되자 이상한 일이 벌어진다.

비슷한 연차, 비슷한 이력을 가진 사람들 중에서

어떤 사람의 경력은 살아남고, 어떤 사람의 경력은 빠르게 사라진다.

차이는 능력이 아니라 경험을 다루는 방식에서 나온다.

 

많은 사람은 경력을 결과로만 설명한다.

“매출을 올렸다”, “프로젝트를 성공시켰다”, “성과를 냈다.”

그러나 AI 앞에서 이런 설명은 힘을 잃는다.

결과만 있는 경험은 복사할 수 있기 때문이다.

숫자는 비교 가능하고, 성과는 평균화된다.

AI는 결과보다 그 결과가 만들어진 과정을 묻는다.

 

문제는 많은 사람이 그 과정을 말하지 못한다는 점이다.

왜 그 선택을 했는지, 어떤 변수를 고려했는지,

어디서 실패했고 무엇을 수정했는지가 빠져 있다.

경험을 오래 쌓았지만, 정리하지 않았기 때문이다.

AI는 침묵하는 경험을 학습하지 않는다.

 

AI가 가려내는 것은 경험의 ‘양’이 아니라 ‘구조’다.

문제 인식, 판단 기준, 선택의 이유, 결과 해석이

연결되어 있을 때 그 경험은 살아남는다.

이것은 보고서를 잘 쓰는 능력이 아니라,

자신의 일을 이해하고 설명하는 능력에 가깝다.

 

비유하자면 이렇다.

설명 없는 연장은 결국 창고로 간다.

얼마나 오래 썼는지는 중요하지 않다.

어디에 쓰는 도구인지 설명할 수 없으면, 새 연장에 밀린다.

반대로 낡아 보여도 쓰임이 분명한 연장은 다시 꺼내진다.

 

AI 시대에 경력이 남는 사람은 일을 많이 한 사람이 아니라,

자신의 일을 구조로 말할 수 있는 사람이다.

경험은 저절로 자산이 되지 않는다.

설명되는 순간에만, 비로소 가치가 된다.