AI 시대, 그래도 사람이 꼭 필요한 일들은 분명히 있습니다

AI 시대, 그래도 사람이 꼭 필요한 일들은 분명히 있습니다

요즘 챗GPT, 제미니 같은 AI가 너무 똑똑해져서 “앞으로 인간은 뭐 먹고 사냐…” 이런 생각 한 번쯤 해보셨을 거예요. 저도 그래서 조금 긴장하면서(?) 실제로 AI가 아직 잘 못하는 일, 사람이 꼭 필요한 영역이 뭐가 있는지 한 번 차분히 정리해봤어요.

이 글은 거창한 전문가 분석이라기보다는, “나도 내 커리어랑 자기 계발 방향을 다시 점검해보고 싶다”는 마음으로 여기저기 자료 보고, 제 생각도 곁들여서 정리한 내용이에요. 그래서 편하게, 수다 듣는 느낌으로 읽어주셔도 좋을 것 같아요.

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1. AI가 아무리 잘해도 ‘정서적 돌봄’은 따라오기 힘들다

AI 상담 챗봇, 심리 테스트, 감정 분석 이런 서비스들이 계속 나오고 있죠. 그런데도 여전히 사람에게 직접 위로 받고 싶고, 내 마음을 진짜 이해해주는 사람을 찾고 싶어 하는 욕구는 사라지지 않아요.

대표적인 예를 떠올려보면:

• 심리상담사, 코치, 멘토, 치유모임 리더
• 유아·아동 상대 놀이치료, 상담
• 노인 요양, 말벗, 방문 돌봄
• 가족·부부 상담, 중독·트라우마 상담

AI가 할 수 있는 건, 감정 단어를 분석해서 “지금 많이 지치셨겠어요.” 같은 문장을 만들어주는 정도예요. 하지만 우리가 상담실이나 커피숍에 앉아서 눈을 맞추고, 표정을 보고, 말 사이의 숨을 느끼면서 느끼는 그 분위기는 아직 기계가 줄 수가 없어요.

그리고 이건 단순 감성 문제가 아니라, 신뢰감과 안전감의 문제예요. 내 인생 깊은 이야기를 털어놓을 때, “이 사람은 나를 판단하지 않겠지.”, “이 사람이 내 편이 되어줄 거야.” 라는 감각은 결국 사람에게서 오는 거니까요.

그래서 자기 계발을 생각한다면, “경청·공감·관계 맺기·심리 이해” 능력을 키워두는 건 AI 시대에 오히려 더 강력한 무기가 될 것 같아요. 자격증으로는 상담심리, 코칭, 관련 교육 과정들이 있고, 실전에서는 독서 모임, 멘토링, 또래 상담, 커뮤니티 운영 같은 방식으로도 충분히 연습해볼 수 있고요.

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2. 몸을 쓰고, 손을 써야 하는 ‘현장 기술직’은 자동화의 끝에서 살아남는다

AI가 코딩도 하고, 보고서도 쓰고, 디자인 초안도 뚝딱 만들어주니까 “지식노동이 먼저 밀리는 거 아니냐”는 말도 많아요. 반대로 생각해보면, 현장에 직접 들어가서 몸으로 부딪쳐야 하는 일들은 의외로 대체가 잘 안 됩니다.

예를 들면 이런 직종들이요:

• 전기·배관·설비·냉난방 기술자
• 용접, 목공, 미장, 타일 시공 같은 건설 기술
• 자동차·오토바이·각종 기계 정비
• 미용사, 네일리스트, 피부관리사
• 요리사, 제빵사, 바리스타 등 현장 기반 식음료 직종

이 일들의 공통점은 현장이 매번 다르고, 변수가 많고, 손 감각이 필요하다는 거예요. 같은 배관 공사라고 해도 집 구조, 기존 설비 상태, 습기, 공간 크기, 예산에 따라 매번 판단이 달라져야 하거든요.

AI가 도면 설계를 도와줄 수도 있고, 고장 원인 후보를 추천해줄 수도 있어요. 하지만 실제로 사다리를 타고 올라가 나사를 풀고, 배관을 새로 깔고, 마감 상태를 눈으로 확인하는 일은 여전히 사람이 해야 합니다.

자기 계발 관점에서 보면, 이런 기술직 스킬 + 기본 이론 지식 + 커뮤니케이션 능력을 같이 갖춘 사람은 앞으로도 수요가 꾸준할 가능성이 높아요. 예를 들어 “전기 기능사 + 고객 응대 잘하는 기사님 + 온라인 후기 관리 능력” 정도만 되어도, AI가 쉽게 치고 들어오기 어려운 조합이 됩니다.

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3. AI가 흉내는 내지만, ‘취향과 감각’은 여전히 인간의 무기

이미지 생성 AI, 글쓰기 AI, 음악 AI까지… 겉으로 보기엔 “창작도 이제 AI가 다 하는 거 아닌가?” 싶을 수 있어요. 그런데 실제로 써보면, AI는 잘 만든 평균적인 결과물에는 강하지만, “이건 뭔가 다르다” 싶은 한 끗 차이의 감각에는 약해요.

예를 들면 이런 영역들이 그렇죠.

• 패션 스타일링, 퍼스널 컬러, 옷장 관리 같은 ‘실제 사람 몸’에 맞춘 코디
• 인테리어 코디네이션, 공간 스타일링
• 브랜드의 톤앤매너를 잡는 카피라이팅, 슬로건 만들기
• 음식 레시피 개발, 메뉴 구성, 플레이팅 감각
• 유튜브·쇼츠·릴스 콘텐츠 기획, 연출, 콘셉트 잡기

AI에게 “MZ세대가 좋아할 만한 카페 인스타 문구 써줘”라고 하면 그럴듯한 문장을 만들어주긴 해요. 하지만 지금 이 동네, 이 분위기, 이 사장님의 성격, 이 가게의 손님들까지 다 고려해서 미묘한 뉘앙스를 맞추기는 어렵습니다.

그래서 자기 계발 방향을 잡을 때, 단순히 “글 쓰는 법”, “디자인 툴 다루는 법”을 넘어서, “내 취향을 어떻게 키울 것인가, 어떤 분야의 감각을 깊게 가져갈 것인가”에 투자하는 게 중요해 보여요. 책, 전시, 공연, 여행도 결국 이런 감각을 채우는 작업이니까요.

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4. 사람과 사람 사이를 조율하는 ‘리더십·조정자 역할’

AI가 숫자와 데이터를 바탕으로 “가장 효율적인 선택”을 알려줄 수는 있어요. 하지만 실제 조직에서는 “효율적인 선택 = 모두가 행복한 선택”이 아니죠. 감정, 자존심, 조직문화, 정치적인 관계까지 섞여 있습니다.

여기서 필요한 게 바로 사람을 다루는 능력이에요.

• 팀장, 리더, 관리자
• PM, PO 등 프로젝트를 총괄하면서 이해관계자를 조율하는 역할
• HR, 조직문화 담당, 리크루팅, 온보딩 담당자
• 학급을 운영하는 담임교사, 강의와 커뮤니티를 함께 운영하는 강사

이 사람들의 일은 단순히 업무를 “배분”하는 것이 아니라, 누군가는 설득하고, 누군가는 달래고, 누군가는 칭찬하고, 또 누군가는 냉정하게 피드백을 줘야 하는 일이에요. AI는 이런 “관계의 온도조절”을 할 수 없습니다.

그래서 커리어를 생각할 때, “나는 혼자 작업하는 전문가형이 좋을까, 아니면 사람을 묶고 움직이는 조정자형이 좋을까”를 먼저 생각해보면 좋아요. 후자 쪽이 잘 맞는다면, AI 시대에는 오히려 더 큰 가치를 인정받을 가능성이 있습니다. 사람을 모으고, 방향을 잡고, 책임을 지는 역할은 언제나 부족하니까요.

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5. 윤리·법·철학, ‘옳고 그름’을 판단해야 하는 분야

AI에게 “이게 맞는 선택인가요, 도덕적으로 괜찮나요?”라고 물어보면, 나름의 기준으로 답변을 해주긴 합니다. 하지만 중요한 건, AI는 책임을 지지 않는다는 것이에요. 잘못된 판단을 내려도, 그 책임은 결국 사람 몫이죠.

그래서 다음과 같은 분야는 계속해서 인간의 판단이 중심이 될 수밖에 없습니다.

• 법률: 변호사, 판사, 법률 자문, 정책 분석
• 의료: 생명과 직결된 진단·수술·치료 방향 결정
• 정책: 공무원, 정책 입안자, 규제 설계자
• 윤리·철학: 신기술, 생명윤리, 개인정보, AI 규범 등 새로운 문제를 다루는 영역

AI는 “이러이러한 판례들이 있고, 이런 선택을 한 사례가 많다” 정도까지는 잘 정리해줍니다. 하지만 “그래서 이 사람에게 지금 무엇이 가장 인간적인가, 무엇이 정의로운가”를 최종적으로 결정하는 건 사람의 몫이에요.

자기 계발 측면에서는, 단순히 기술 스킬만 쌓는 시대는 점점 끝나가고 있고, “내 가치관과 기준을 세우는 공부”가 점점 더 중요해지는 것 같아요. 철학, 윤리, 사회, 역사 공부가 괜히 오래 살아남는 게 아니죠.

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6. 여러 문제를 얽어서 해결하는 ‘통합 사고’

AI는 “잘게 쪼갠 문제”에는 굉장히 강합니다. “이 문장 고쳐줘.”, “이 코드 오류 찾아줘.”, “이 자료 요약해줘.” 같은 일들이요. 그런데 실제 현실 문제는 대부분 이렇게 깔끔하게 쪼개지지 않습니다.

예를 들어 이런 상황들을 한 번 떠올려 볼까요?

• 매출은 오르는데 이직률이 높아지는 회사
• 교육 콘텐츠는 좋은데 수강생 만족도가 낮은 프로그램
• 제품은 괜찮은데 마케팅이 안 먹히는 스타트업

이런 문제를 해결하려면, 숫자 데이터 + 사람 인터뷰 + 조직문화 + 시장 트렌드를 한꺼번에 봐야 합니다. 이런 걸 대신해주는 직업이 바로 컨설턴트, 기획자, 서비스 디자이너, UX 리서처 같은 역할들이고요.

AI는 각각의 부분에 대한 분석은 잘 도와주지만, “그래서 우리는 지금 무엇부터 바꿀까?”를 정하는 과정은 결국 사람이 해야 합니다. 수많은 이해관계자 중에서 누구의 입장을 우선할지, 어떤 리스크를 감수할지, 어떤 타이밍에 실행할지 같은 건 여전히 인간의 의사결정이 필요한 영역이에요.

자기 계발을 할 때, 단순 스킬 리스트만 늘리는 것보다 문제를 보는 프레임, 사고방식, 질문하는 힘을 기르는 공부가 정말 중요해지고 있어요. 독서, 케이스 스터디, 실제 프로젝트 경험이 다 이런 능력을 키워주는 도구가 됩니다.

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7. 데이터가 부족하거나, 애초에 정답이 없는 영역

AI는 기본적으로 “자료가 많을수록 강해지는 존재”예요. 그런데 세상에는 원래부터 데이터가 부족하거나, 아예 정답 자체가 존재하지 않는 문제가 많습니다.

• 완전히 새로운 시장·아이템을 발굴하는 창업 아이디어
• 본 적 없는 새로운 형태의 가족·조직·커뮤니티 운영 방식
• 아주 개인적인 인생 선택 (이직, 이사, 결혼, 공부 방향 등)
• 예술 작품: 이게 왜 좋은지, 왜 마음에 꽂히는지 설명하기 어려운 감정

이럴 때 AI는 보통, 기존 사례를 바탕으로 “이런저런 경우들이 있다”고 알려주는 수준에 그칩니다. “그럼 나는 무엇을 선택할 것인가?”는 결국 내 삶, 내 성격, 내 상황을 가장 잘 아는 내가 선택해야 하는 문제예요.

그래서 중요한 건, “AI가 뭐라 하든, 최종 선택은 내가 한다”는 태도예요. AI는 조언자, 정보 정리 도구, 브레인스토밍 파트너까지는 될 수 있지만, 내 인생의 의사결정권까지 넘겨줄 수는 없습니다.

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8. 그렇다면, 자기 계발은 어떻게 해야 할까?

여기까지 정리해보면, AI 시대에도 여전히 살아남는 인간만의 영역은 대충 이런 키워드로 모아집니다.

• 정서적 돌봄 – 공감, 경청, 위로, 관계 형성
• 손기술·현장감 – 몸을 쓰고, 공간과 물건을 다루는 능력
• 취향과 감각 – 트렌드를 읽고, 한 끗 차이를 만드는 미묘한 감각
• 리더십·조정 능력 – 사람과 사람 사이를 묶고 조율하는 힘
• 윤리·책임을 동반한 판단 – “이게 옳은가?”를 끝까지 고민하는 태도
• 통합 사고 – 여러 요소를 엮어서 본질적인 문제를 보는 능력
• 최종 선택을 스스로 하는 주체성

그래서 저는 요즘 자기 계발을 생각할 때, 단순히 “AI가 못 하는 기술 = 정답”은 아니라고 느껴요. 오히려 AI를 잘 쓰되, AI로 못 채우는 부분을 내가 얼마나 키워둘 수 있을지가 핵심 같아요.

예를 들어, 이런 식의 방향 설정도 가능하겠죠.

• AI에게 자료 조사·요약·초안 작성 맡기기 → 나는 사람과 소통·설득·기획에 집중
• AI에게 디자인·카피 초안 받기 → 나는 최종 감수와 콘셉트 결정에 집중
• AI에게 공부 계획·문제 풀이 도움 받기 → 나는 꾸준히 실습하고 몸으로 체득

중요한 건, “AI가 나를 대체할까?”를 걱정하는 것보다 “AI를 쓰는 사람과 못 쓰는 사람의 차이”가 더 커질 거라는 점이에요. 그리고 그 위에, “AI로도 절대 대체하기 어려운 인간의 강점”을 하나씩 붙여가는 것이 지금 우리가 할 수 있는 현실적인 자기 계발 방향 아닐까 싶어요.

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9. 마무리: AI가 무섭다면, 사람이 더 필요한 쪽으로 한 걸음

정리하자면, AI 때문에 불안해지는 감정 자체는 너무 당연한 것 같아요. 저도 가끔 그런 생각 들어요. 그런데 이렇게 하나씩 뜯어보면, AI가 아무리 발달해도 사람을 필요로 하는 영역은 꽤 넓고, 오히려 더 중요해지고 있다는 걸 느끼게 됩니다.

그래서 이 글에서 한 번 짚어본 것처럼,

• 사람과 깊이 연결되는 일
• 몸과 손으로 직접 만드는 일
• 감각과 취향으로 승부 보는 일
• 사람·조직·관계를 조율하는 역할
• 윤리·책임을 동반한 큰 결정
• 정답 없는 문제에 스스로 답을 내리는 선택

이런 쪽으로 조금씩이라도 자기 계발 방향을 옮겨 두면, AI가 더 강해질수록 오히려 사람으로서의 나의 가치가 또렷해질 거라고 생각해요.

결국 AI 시대의 자기 계발은, “AI와 경쟁하는 사람”이 되는 게 아니라, “AI를 도구로 쓰면서, 사람만 할 수 있는 일을 더 잘하는 사람”이 되는 과정인 것 같아요. 이 글이 그런 방향을 고민하시는 분들께, 작은 참고 지도가 되었으면 좋겠습니다.