AI 시대, 나는 어떤 '넥스트 워커'가 될 수 있을까 - <넥스트 워커>를 읽고 (독서노트)

<넥스트 워커>, 지은이 : 이중학, 출판사 : 클라우드나인, 2025년 발행

▶ 감상평

나이가 마흔을 넘기면서 삶에 대한 고민이 점점 깊어집니다. 그 중에서도 가장 큰 고민은 이겁니다.

 

"평생 인사업무만 하다가, 정년 후에는 과연 무엇을 하며 살아갈 수 있을까?"

 

현재 정년은 60세, 그러나 요즘 60세는 여전히 ‘젊은’ 나이입니다. 그래서 요즘 저는 이것저것 배우고, 도전하고 있습니다. 영상 촬영도 해보고, 블로그도 운영해보며 새로운 길을 모색 중입니다.

그런데, 그 와중에 AI라는 거대한 물결이 밀려오고 있습니다. 처음 ChatGPT가 등장했을 땐 "뭐, 별거 있겠어?" 하고 그냥 넘겼습니다. 하지만 이제는 확실히 느낍니다. '이 흐름을 외면하면, 조직 안에서 경쟁력 없는 아저씨로 늙어갈 수밖에 없겠구나' 하는 현실 말이죠. 그래서 요즘은 틈틈이 AI도 배우고 있습니다.

​

그런 저에게 최근 아주 특별한 계기가 하나 있었습니다. 바로 이중학 교수님의 특강을 직접 들을 기회가 생긴 것입니다. 솔직히 말씀드리면, 강연 내용의 절반은 이해조차 하기 어려웠습니다. 그만큼 제 공부가 부족했던 거겠지요. 하지만 한편으로는 강한 자극이 되었습니다.

“그래, 진짜로 이제는 AI를 배워야겠구나.”

“AI와 협업하며 업무의 생산성과 효율성을 높여야겠구나.”

그리고 바로 그 마음을 한 번 더 다잡게 해준 책이 이중학 교수님의 『넥스트 워커』였습니다. 이 책을 읽으며 앞으로 어떤 방향으로 나아가야 할지, 큰 그림을 그릴 수 있었습니다. '넥스트 워커'라는 말처럼, 이제 회사 안에서도 새로게 일하는 방식을 고민하고, 변화에 끊임없이 적응하고, 배운 것을 실제로 적용하는 사람이 되고자 합니다. 그리고 언젠가는, 회사 밖에서도 ‘스고자’(스스로 고용하는 자)로 살아갈 수 있기를 바랍니다.

그래서 오늘도 저는 배움을 멈추지 않기로 한 번 더 다짐합니다.

AI 활용 이미지

---

▶ 좋았던 내용, 기억해야 할 내용

정리하다 보니, 어느새 표가 꽤 길어졌습니다. 그만큼 이 책에서 얻은 인사이트가 많았고, 기억해두고 싶은 문장들이 정말 많았다는 뜻이겠지요.

『넥스트 워커』는 단순한 AI 관련 서적이 아닙니다. 일의 본질과 방향, 그리고 우리가 앞으로 어떤 태도로 일해야 할지를 깊이 있게 질문하는 책이었습니다. 특히 저처럼 HR을 오랫동안 담당해온 사람이라면, 그리고 이제 AI 시대 속에서 HR의 역할과 방향성에 대해 고민하고 있다면, 반드시 한 번쯤 읽어보시기를 권하고 싶습니다. C-level 임원이나 조직을 이끄는 리더, HR 실무와 전략을 맡고 계신 분들에게도 강력히 추천드립니다.

지금처럼 불확실성이 크고 기술 변화가 빠른 시기일수록, 방향을 잃지 않기 위해서는 이런 책이 하나의 나침반 역할을 해줄 수 있다고 생각합니다. 비록 이 책이 모든 질문에 정답을 주지는 않지만, 앞으로의 HR이 나아갈 길을 큰 그림으로 그릴 수 있는 단단한 기반이 되어줄 거라 확신합니다.

아래는 제가 이 책을 읽으며 특히 좋았던 부분, 기억하고 싶은 내용들을 정리해 보았습니다. 제게 의미 있었던 문장들이 다른 분들께도 작은 힌트가 되기를 바라며...

문장	페이지
조직과 구성원 모두 주고받는 것이 심리적으로 만족스럽고 공정하다고 인식될 때 단기적으로 계속해서 갱신하며 관계를 유지할 수 있음	26~27p
디지털 트윈 : 가상 환경에서 물리적 객체, 프로세스 등을 복제하여 시뮬레이션하고 모니터링하는 기술 전체를 총칭	32p
일과 직업의 의미가 급여와 연봉에서 성장과 기회로 변화	41p
의미는 관계와 성취에서 비롯되며 사람들이 경쟁과 도전을 통해 의미 있는 목표를 추구하는 것은 여전히 중요	54p
조직 내 일과 과업을 새롭게 정의해야 함, 여기서 일은 과업(task)의 총합	58p
상사와 팀장의 의미가 역량 있고 소통하며 실행을 도와주는 동료로서 기대와 인식이 함께 공존하고 있음	71p
Human Resource에서 이제는 Hybrid Resource로 표현을 바꿔야 함	74p
사전학습 스케일링 : 더 많은 데이터와 성능 좋은 하드웨어를 써서 인공지능의 성능을 발전시키는 방법	93p
사후학습 스케일링 : 사용자의 피드백과 여러 사례를 통해서 모델 성능을 개선하는 방법	94p
테스트-타임 스케일링 : 인공지능이 생각하고 답변을 생성할 수 있는 시간과 자원을 더 많이 주는 것	95p
추론모델을 쓰기 위해서는 명확한 목표설정, 체계적이고 구조화된 프롬프트, 필요시 검증 프로세스 결합이 중요	98~99p
데이터이즘 : 데이터와 알고리즘이 인간의 판단과 행동을 지배하게 되는 시대정신	102p
긱 이코노미 : 필요에 따라 단기간 계약이나 프리랜서 형태로 일하는 경제	125p
프론티어 경력 이론 : 개인이 자신의 경력 방향을 스스로 결정하고 자신의 내적 가치에 따라 유연하게 경로를 바꾸는 것	126p
무경계 경력 이론 : 경력의 경계를 조직 내부로 한정하지 않고 여러 조직과 직무를 넘나들며 발전시키는 것	126p
경력 자본 : 자기 일에 대한 동기와 목표의식(why), 전문 지식과 기술(how), 인맥과 사회적 자본(whom)	126p
인간적인 공감력은 인공지능에 맡길 수 없는, 인간이 계속해서 담당해야 하는 핵심 소프트 스킬	135p
알고리즘 편향은 조직 내 소수자 집단과 취약 계층의 기회를 제한함으로써 다양성에 기반한 창의적 문제 해결과 혁신을 방해할 수 있고, 장기적으로는 조직의 경쟁력과 발전 가능성을 약화시키는 결과를 낳을 수 있음	137p
알고리즘 설계 단계부터 편향을 최소화해 접근해야 하고, 제안하는 정보와 결과물에 대해 끊임없이 비판하고 분석하도록 독려하며 소수자와 비주류 관점을 의도적으로 찾아내고 수용하는 전략을 병행해야 함	140~141p
강화학습 : 인공지능 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 방법	143p
앞으로는 인공지능을 활용해 인간의 능력을 향상하는 증강능력(Augmented Ability)가 중요	153p
증강지능의 구성 : ① 알고리즘과 관련 기술의 작동 원리에 대한 기술적 이해 ② 인공지능과 정보를 교환할 수 있는 의사소통 능력 ③ 인공지능 발전을 감지하고 관련 내용을 지속적으로 학습할 수 있는 능력 ④ 인공지능과 함께 의사결정을 내릴 수 있는 능력 ⑤ 인공지능의 한계를 인지하고 새로운 상황에 인공지능을 적용할 수 있는 유연성	155p
앞으로는 성장 가능성과 자기 고용가능성을 함께 높여주는, 즉 생존형 성장을 적극적으로 지원하는 회사를 우선 찾을 것	164p
인공지능 리터러시, 스킬 중심의 교육 체계, 이를 뒷받침하는 재배치ㆍ보상 제도 등이 종합적으로 맞물려야 구성원과 회사가 함께 살아남을 수 있는 길이 열림	166p
솔직하고 명확한 피드백과 메타인지가 필수적	171p
다양성 개념 확장 필요 : 눈에 쉽게 보이는 인종, 세대, 성별뿐만 아니라 쉽게 눈에 보이지 않는 가치, 태도, 경험까지 포괄	176p
보고서 디자인에 공을 들이게 할 것이 아니라 간결하고 구조화된 텍스트 기반 보고서와 데이터를 생산하는 데 집중	193p
현재 우리 조직의 스킬 사전을 구축해서 어떤 스킬이 얼마나, 누구에게, 어느 수준으로 있는지를 한눈에 파악하고 효율적으로 자원 배분을 할 수 있어야 함	201p
'팀 간 네트워크' 모델로 전환 필요	211p
배우고, 변화에 적응하고, 학습한 것을 적용하는 능력이 필요	216p
컴퓨터적, 체계적, 확장적, 비판적 사고 역량을 갖추는 것이 필요	221~222p
인간 고유의 창의성과 질문의 힘을 강화하는 것이 미래를 여는 열쇠	225p