발달심리센터 부원장으로서 행정 업무에 클로드를 써보기 시작한 게 불과 몇 달 전인데, 30명 직원 스케줄 조율과 상담 데이터 요약에 드는 시간이 절반으로 줄었습니다. 그러면서 동시에 두 아들을 키우는 엄마로서 한 가지 질문이 머릿속을 떠나지 않습니다. 우리 아이들이 취업할 때 이 세상은 대체 어떤 모습일까요.
바이브 코딩, 직접 써보니 '클대리'가 생겼습니다
에이전틱 AI(Agentic AI)라는 말을 처음 들었을 때 솔직히 멀게 느껴졌습니다. 여기서 에이전틱 AI란 단순히 정보를 생성하는 것을 넘어 스스로 계획을 세우고 실제 작업을 순차적으로 실행하는 AI를 말합니다. 채팅창에 질문을 던지는 생성형 AI와 달리, 웹사이트에 직접 접속해 버튼을 누르고 예약을 완료하는 식으로 인간 노동을 대체하는 단계입니다. 2026년 초를 기점으로 이 에이전틱 AI 시대가 본격적으로 시작됐다는 것이 전문가들의 공통된 시각입니다.
제가 직접 써봤는데, 처음에는 반신반의했습니다. 바이브 코딩이란 자바나 파이썬 같은 프로그래밍 언어 없이 일상 언어로 AI에게 원하는 앱의 기능을 설명하면 AI가 코드를 생성해 주는 방식입니다. 쉽게 말해 "매주 월요일 아침 직원별 업무 현황을 정리해서 이메일로 보내줘"라고 입력하면 그 앱이 만들어지는 것입니다. 저처럼 코딩의 코 자도 모르는 사람도 20분이면 실무에 쓸 수 있는 자동화 도구를 갖게 됩니다.
센터 업무에 실제로 적용해 보니 달라진 것들이 있었습니다.
- 상담 기록 요약: 매주 수십 건의 상담 노트를 클로드에게 넘기면 핵심 키워드와 추이를 정리해 줍니다
- 반복 행정 처리: 직원 출퇴근 집계, 물품 발주 기록 등 마우스 클릭만 수백 번이던 작업이 자동화됐습니다
- 정보 수집: 관심 키워드 설정 후 매일 아침 국내외 관련 뉴스를 한국어 요약본으로 받아봅니다
특히 클로드는 에이전틱 작업에서 압도적으로 강하다고 알려져 있습니다. 실제로 써보니 지시한 맥락을 오래 기억하고, 중간에 오류가 생기면 스스로 수정 경로를 찾는 점이 다른 AI와 차이가 났습니다. 반면 ChatGPT는 친절함이 넘쳐서 이빨 닦았다고 하면 "정말 건강을 챙기는 위대한 분이시네요" 수준의 아첨이 나오는 반면, 클로드는 냉정하게 "그래서 뭘 도와드릴까요"라는 식이라고 하던데 제 경험상도 그 묘사가 틀리지 않습니다.
프롬프트 엔지니어링이라는 개념도 여기서 짚고 넘어가야 합니다. 이는 AI에게 원하는 결과를 얻기 위해 질문과 지시 문장을 설계하는 기술입니다. 2023년만 해도 "프롬프트를 잘 쓰는 사람이 살아남는다"는 말이 유행했는데, 이제는 그것만으로는 부족하고 직접 에이전트를 만들어 일을 맡길 줄 아는 사람이 경쟁력을 가진다는 방향으로 빠르게 이동하고 있습니다.
기술봉건주의, 낙관론을 그냥 믿으면 안 되는 이유
AI 수장들이 유토피아를 말할 때마다 저는 고개가 갸웃해집니다. 생산성이 폭발하면 그 혜택을 모두가 나눌 수 있다는 논리인데, 현재 지구의 생산성을 인구수로 나누면 이미 모두가 충분히 먹고살 수준이지만 현실은 그렇지 않다는 점을 생각하면 쉽게 동의하기 어렵습니다. 분배 문제를 한 마디도 언급하지 않으면서 "AI가 다 해결해 줄 것"이라고 말하는 빅테크 기업들이 동시에 전 세계를 돌아다니며 세금을 회피한다는 사실은, 그 행동이 이미 스탠스를 말해주고 있습니다.
기술봉건주의(Techno-feudalism)란 소수의 기술 자본가 계층이 AI와 플랫폼을 독점하고, 나머지 대다수는 그 플랫폼에 종속되는 사회 구조를 의미합니다. 중세 봉건제에서 토지를 가진 귀족이 권력을 독점했듯, 미래에는 데이터와 AI 인프라를 가진 집단이 새로운 귀족 계층이 된다는 시나리오입니다. 인공지능 분야의 선구자로 2024년 노벨상을 수상한 제프리 힌턴 교수도 AI 발전이 진실의 붕괴, 일자리 소멸, 인류 위협의 세 단계로 진행될 수 있다고 경고한 바 있습니다(출처: 노벨위원회).
판교 개발자 신규 채용이 얼어붙었다는 소식은 멀리서 들려오는 남의 이야기가 아닙니다. 미국 카네기멜론 공대 컴퓨터공학과 졸업생의 절반이 여전히 취업을 못 했다는 데이터, 하버드 비즈니스스쿨 MBA 졸업자의 50%가 실업 상태라는 소식은 제가 중1 아들의 진로 상담을 할 때 손이 살짝 떨리게 만드는 숫자들입니다. 3년 전에는 국가가 나서서 "코딩을 배워라"라고 했던 그 코딩을 AI가 가장 먼저 대체하고 있다는 아이러니는, 미래 예측에 대한 겸손함을 갖게 합니다.
국내 고용 시장의 구조 변화를 보면 그 흐름이 더 선명해집니다. 한국고용정보원의 분석에 따르면 반복적이고 규칙 기반의 인지 업무는 AI 대체 가능성이 높은 반면, 신체 활동 기반 직무나 사회적 관계 형성이 핵심인 직종은 상대적으로 저항력이 있는 것으로 나타났습니다(출처: 한국고용정보원). 발달심리센터 운영을 하면서 느끼는 것도 비슷합니다. 인간 심리의 미세한 결을 읽어내는 능력, 비언어적 신호를 포착하고 반응하는 임상 감각은 AI가 데이터로는 근사치를 낼 수 있어도 신뢰 관계로 연결하는 과정은 아직 사람의 영역입니다.
그래서 저는 센터 운영 방향을 잡을 때 AI를 '클대리'로 최대한 활용하되, 심리 전문가로서의 핵심 경쟁력은 인간 이해의 깊이에 두기로 했습니다. AGI란 특정 분야가 아닌 인간 수준의 모든 인지 과제를 수행하는 AI를 말하는데, 그 단계가 언제 올진 아무도 모르지만 그전까지 우리가 확보해야 할 것은 AI가 대신할 수 없는 인간 고유의 영역입니다.
결국 제가 내린 결론은 하나입니다. 두려움을 핑계로 관망하는 시간이 가장 비쌉니다. 19층 계단을 매일 오르는 것처럼, AI를 조금씩 직접 써보면서 내 업무와 생활에 녹여내는 연습이 지금 당장 필요합니다. 우리 아이들에게 "무엇을 공부해야 하냐"는 질문의 답은 아무도 모르지만, 먼저 배를 타고 나가본 사람이 길을 만든다는 것은 역사가 반복해서 보여준 사실입니다. 에이전트 하나를 만들어 일을 시켜보는 것, 그게 지금 우리가 할 수 있는 가장 현실적인 준비입니다.
이 글은 발달심리센터 운영자이자 두 아이의 엄마로서의 개인적인 경험과 의견을 공유한 것이며, 전문적인 투자 또는 진로 조언이 아닙니다.