“지금은 AI로 무엇이든 만들 수 있는 황금기입니다”
스탠포드대학교 강연장. AI 분야의 선구자 앤드류 응(Andrew Ng) 교수가 학생들 앞에 섰다. 그가 전한 첫 마디는 명확했다. “지금은 AI로 커리어를 쌓기에 가장 좋은 시기입니다.”
AI는 정말 정체되고 있을까?
최근 소셜미디어에서는 “AI 발전이 둔화되고 있다”는 우려가 제기됐다. GPT-5의 성능이 기대에 못 미친다는 평가도 나왔다. 하지만 앤드류 응은 METR 연구소의 흥미로운 데이터를 제시하며 이를 반박했다.
“AI가 수행할 수 있는 작업의 복잡도는 7개월마다 두 배로 증가하고 있습니다. 코딩 영역에서는 70일마다 두 배가 됩니다.”
과거 인간이 2초 만에 할 수 있는 작업만 처리하던 AI가 이제는 4초, 8초, 1분, 2분짜리 작업을 수행한다. 100% 정확도라는 벤치마크 한계에 부딪혔다는 지적과 달리, 실질적인 작업 복잡도는 빠르게 증가하고 있다는 것이다.
더 강력하고, 더 빠르게: 두 가지 게임 체인저
앤드류 응은 현재를 “황금기”로 규정하는 두 가지 이유를 제시했다.
첫째, 전례 없이 강력한 도구들. 대규모 언어모델(LLM), 에이전틱 워크플로우, 음성 AI, 딥러닝까지. 1년 전만 해도 세계 최고 팀들조차 구현할 수 없었던 소프트웨어를 이제 누구나 만들 수 있다.
“프론티어 모델에게 트랜스포머 네트워크를 구현해달라고 요청해보세요. 놀랍도록 잘 도와줍니다.”
둘째, 압도적인 개발 속도. AI 코딩 도구의 발전 속도는 다른 어떤 AI 분야보다 빠르다. 앤드류 응 본인도 몇 개월 전까지는 클로드 코드(Claude Code)를 선호했지만, GPT-5 출시 후 오픈AI 코덱스가 큰 진전을 보였고, 강연 당일 아침 출시된 제미나 3도 엄청난 도약을 보여줬다고 말했다.
“3개월마다, 길어야 6개월마다 제가 선호하는 코딩 도구가 바뀝니다. 반 세대만 뒤처져도 생산성이 현저히 떨어집니다.”
AI 코딩 도구는 과대광고가 아니라 실제로 그만큼 빠르게 발전하는 몇 안 되는 분야라는 것이 그의 진단이다.
숨겨진 병목: 제품 관리의 중요성
흥미롭게도, AI 코딩이 발전할수록 새로운 병목 지점이 부각되고 있다. 바로 “무엇을 만들 것인가”를 결정하는 제품 관리(PM) 능력이다.
앤드류 응은 소프트웨어 개발을 순환 과정으로 설명했다. 코드를 작성하고, 사용자 피드백을 받고, 그에 따라 제품 방향을 수정하는 과정. AI 덕분에 코드 작성 단계는 훨씬 빠르고 저렴해졌지만, 사용자와 소통하고 다음에 무엇을 만들지 결정하는 제품 관리 단계는 그대로다.
“아이러니하게도, 소프트웨어 구축이 빨라지면서 병목은 ‘무엇을 만들 것인가’로 이동했습니다.”
전통적으로 실리콘밸리에서는 엔지니어 대 PM 비율이 4:1에서 8:1 정도였다. 한 명의 제품 관리자가 4~8명의 엔지니어를 바쁘게 만들 수 있다는 개념이었다. 하지만 지금은 2:1, 심지어 1:1로 줄어드는 추세다.
“제가 함께 일하는 일부 팀은 PM 1명에 엔지니어 1명을 제안합니다. 전통적인 실리콘밸리 기준으로는 거의 없는 비율이죠.”
AI 커리어 전략의 핵심: 엔지니어이면서 제품 관리자가 되어라
더 나아가, 앤드류 응은 엔지니어와 제품 관리자를 한 사람으로 통합하는 추세를 강조했다.
“물론 사용자와 대화하고 공감하는 작업을 싫어하는 엔지니어들이 있습니다. 하지만 사용자와 대화하고, 피드백을 받고, 깊은 공감을 개발해 무엇을 만들지 결정할 수 있는 엔지니어들이 현재 실리콘밸리에서 가장 빠르게 움직이는 사람들입니다.”
그는 과거의 실수를 고백했다. “한때 엔지니어들에게 제품 관리 업무를 더 하라고 설득하려다가, 훌륭한 엔지니어들이 좋은 제품 관리자가 아니라고 기분 나쁘게 만든 적이 있습니다. 수년간 후회했죠.”
하지만 지금은 상황이 다르다. 코드를 작성할 수 있으면서 동시에 사용자와 대화해 제품 방향을 설정할 수 있다면, 다른 사람을 기다릴 필요가 없다. 직접 코드를 작성하고, 직관적으로 다음 단계를 결정하며, 그 속도로 반복할 수 있다.
“실행 속도가 훨씬 빠릅니다.”
당신 주변 5명이 당신의 미래를 결정한다
앤드류 응은 커리어 성공과 학습 속도의 가장 강력한 예측 변수로 “함께하는 사람들”을 꼽았다.
“우리는 모두 사회적 동물입니다. 주변 사람들로부터 배웁니다.”
사회학 연구에 따르면, 가장 가까운 5명의 친구가 흡연자라면 당신도 흡연자가 될 확률이 매우 높다. (물론 담배는 피우지 말라고 덧붙였다.)
“가장 가까운 5~10명의 친구가 정말 열심히 일하고, 결단력 있고, 빠르게 배우며, AI로 세상을 더 나은 곳으로 만들려는 사람들이라면, 당신도 그렇게 될 가능성이 높습니다.”
연구로 증명되지 않았지만, 거의 확실히 사실이라는 것이 그의 판단이다. 우리 모두는 주변 사람들에게서 영감을 받고, 좋은 사람들과 함께 일하면 그들이 당신을 앞으로 나아가게 한다.
스탠포드의 연결망(Connective Tissue)
앤드류 응은 스탠포드의 독특한 강점으로 “연결망”을 강조했다.
“많은 최첨단 AI 연구실, 프론티어 랩의 사람들이 스탠포드 교수진의 제자들입니다.”
이 풍부한 연결망 덕분에 스탠포드에서는 널리 알려지지 않은 정보를 자주 접할 수 있다. 어떤 회사가 뭔가를 하면, 교수진 중 한 명이 그 회사의 누군가에게 전화해서 “이거 이상한데, 정말 작동하나요?”라고 물을 수 있다.
“이 연결망은 우리 모두가 최첨단 AI 지식과 노하우를 얻는 데 도움을 줍니다. 안타깝게도 이것이 모두 인터넷에 공개되어 있지는 않습니다.”
그는 개인적으로도 여러 번 어떤 기술적 방향으로 갈까 고민하다가, 스탠포드 연구자나 프론티어 랩의 누군가와 한두 통의 전화를 나눴다고 했다. 그들이 공유한 정보가 프로젝트의 기술 아키텍처 선택을 바꿨다.
“‘이걸 시도해봐’, ‘저건 하지 마, 그냥 과대광고야’, ‘저 PR은 무시해, 실제로는 시도할 가치 없어’ 같은 작은 정보들이 프로젝트 방향을 설정하는 데 큰 차이를 만듭니다.”
그는 스탠포드가 현재 세계에서 가장 특권적인 위치에 있다고 강조했다. “자랑하려는 게 아니라, 정말로 이 순간 최고의 AI 그룹들과의 연결망 측면에서 스탠포드만큼 특권적인 대학은 없다고 생각합니다.”
브랜드가 아닌 사람을 선택하라
앤드류 응은 취업할 때 가장 중요한 것이 “매일 함께 일할 사람들”이라고 강조하며, 한 학생의 사례를 들었다.
스탠포드에서 우수한 성과를 낸 학생이 유명 AI 브랜드 기업에 합격했다. 문제는 회사가 어느 팀에 배치될지 알려주지 않았다는 것이다.
“‘로테이션 시스템이 있어요, 매칭 시스템이 있어요. 일단 사인하세요. 그러면 좋은 프로젝트를 찾아드릴게요’라고 했습니다.”
좋은 회사였고, 부모님도 자랑스러워했기에 그 학생은 입사했다. 흥미로운 AI 프로젝트를 하기를 바라며. 하지만 계약서에 사인한 후, 그는 회사의 백엔드 자바 결제 처리 시스템에 배정됐다.
“자바 백엔드 결제 처리 시스템을 하고 싶은 사람들에게는 문제없습니다. 훌륭한 일이죠. 하지만 이 학생은 AI 프로젝트를 원했는데 AI 프로젝트에 배정되지 못했습니다.”
약 1년간 좌절하다가 그 학생은 회사를 떠났다. 더 안타까운 것은 앤드류 응이 CS230에서 이 이야기를 한 후 몇 년 뒤, 또 다른 학생이 같은 회사에서 같은 경험을 했다는 것이다. (자바 결제 시스템은 아니었지만 다른 프로젝트였다.)
“어느 팀에 배정될지, 실제로 매일 함께 일할 사람이 누군지 파악하고, 당신에게 영감을 주고 흥미로운 프로젝트를 하는 사람들과 함께하는 것이 중요합니다.”
회사가 어느 팀에 배정될지 알려주기를 거부한다면, 그것 자체가 경고 신호라는 것이 그의 조언이다.
“가장 핫한 브랜드를 가진 회사에서 일하는 대신, 정말 열심히 일하고, 지식이 풍부하고, 똑똑하고, AI로 좋은 일을 하려는 사람들로 구성된 정말 좋은 팀을 찾되 회사 로고가 그렇게 핫하지 않다면, 실제로는 더 빠르게 배우고 커리어를 더 잘 발전시킬 수 있습니다.”
회사 로고를 보고 흥분하는 게 아니라, 매일 함께 일하는 사람들로부터 배우기 때문이다.
지금 바로 만들어라
앤드류 응의 가장 강력한 조언은 단순하면서도 명확했다.
“그냥 만드세요(Just build stuff).”
이전보다 훨씬 쉽게 강력한 소프트웨어를 더 빠르게 만들 수 있게 되었다. 스탠포드에서 수업을 듣고, 온라인 코스도 들으면서, 동시에 직접 무언가를 만들고 다른 사람들에게 보여줄 기회는 그 어느 때보다 크다.
“세상에는 아이디어가 넘칩니다. 하지만 그것을 구현할 기술을 가진 사람은 부족합니다. 여러분이 만들지 않으면 아무도 만들지 않을 프로젝트들이 많습니다.”
실패의 비용도 낮아졌다. 주말을 투자했지만 실패했다면? 그래도 무언가를 배웠다면 충분하다는 것이다.
다만 그는 책임감을 강조했다. “다른 사람에게 해를 끼치는 소프트웨어를 만들지 마세요. 책임감을 가지세요. 하지만 다른 사람에게 해를 끼치지 않는 한, 허가를 기다릴 필요가 없습니다. 다른 사람이 먼저 하기를 기다릴 필요도 없습니다.”
논란의 조언: “열심히 일하라”
강연의 마지막 부분에서 앤드류 응은 스스로 “일부 서클에서는 정치적으로 올바르지 않다고 여겨질 수 있다”고 전제하며 대담한 조언을 했다.
“열심히 일하라고 권하겠습니다.”
그는 왜 이것이 논란이 될 수 있는지 설명했다. “일부 사람들은 열심히 일할 수 있는 위치에 있지 않습니다. 제 아이들이 태어난 직후에는 저도 잠깐 동안 열심히 일하지 않았습니다. 부상이나 장애 등 매우 타당한 이유로 그 순간에 열심히 일할 수 있는 위치에 있지 않은 사람들이 있습니다. 우리는 그들을 존중하고, 지원하고, 열심히 일하지 않더라도 잘 돌봐져야 합니다.”
하지만 그는 자신의 모든 박사 과정 학생들이 예외 없이 엄청나게 열심히 일했다고 말했다.
“새벽 2시에 하이퍼파라미터 튜닝을 하는 것, 저도 해봤고 지금도 가끔 합니다.”
만약 인생에서 정말 열심히 일할 수 있는 위치에 있다면, 지금은 할 수 있는 일이 정말 많은 시기라는 것이다.
“저처럼 저녁과 주말에 코딩하고 무언가를 만들고 사용자 피드백을 받는 것에 흥분한다면, 그렇게 몰입해서 하면 정말 성공할 확률이 높아집니다.”
그는 자신이 일부 사람들에게 비난받을 수 있다는 것을 알지만, 진실은 열심히 일하는 사람들이 훨씬 더 많은 것을 성취한다는 것이라고 말했다.
“물론 그렇게 하지 않는 사람들, 그럴 수 없는 위치에 있는 사람들도 존중해야 합니다. 하지만 멍청한 TV 쇼를 보는 것과 주말에 에이전틱 코더를 실행해서 뭔가를 시도하는 것 중에서, 저는 거의 매번 후자를 선택할 겁니다.”
물론 아이들과 함께 쇼를 볼 때는 예외라고 웃으며 덧붙였다.
커리어 조언의 핵심 정리
앤드류 응의 강연을 통해 드러난 AI 시대 커리어 전략의 핵심은 다음과 같다:
1. 지금이 최고의 시기다
AI 도구들은 계속 발전하고 있으며, 작업 복잡도는 7개월마다 두 배로 증가한다. 과거에는 불가능했던 것들을 지금은 만들 수 있다.
2. 제품 관리 능력을 키워라
코딩만으로는 부족하다. 무엇을 만들지 결정하고, 사용자와 소통하며, 제품 방향을 설정하는 능력이 점점 더 중요해진다.
3. 사람을 선택하라
회사 브랜드보다 중요한 것은 매일 함께 일할 팀이다. 당신에게 영감을 주고 빠르게 배울 수 있는 환경을 선택하라.
4. 네트워크를 활용하라
특히 스탠포드 같은 곳에서는 최첨단 연구실과의 연결망을 최대한 활용하라. 주변의 똑똑하고 열정적인 사람들과 관계를 맺어라.
5. 직접 만들어라
이론만으로는 부족하다. 실제로 작동하는 것을 만들고, 다른 사람들에게 보여주고, 피드백을 받아라. 실패의 비용은 낮지만 배움의 가치는 크다.
6. 책임감 있게, 하지만 대담하게
남에게 해를 끼치지 않는 한, 허가를 기다리지 말고 시도하라. 열심히 일할 수 있는 위치에 있다면, 그 기회를 활용하라.
강연을 마치며 앤드류 응이 학생들에게 전한 메시지는 명확했다. 지금은 AI로 세상을 바꿀 수 있는 전례 없는 기회의 시기이며, 올바른 마인드셋과 실행력만 있다면 누구나 성공할 수 있다는 것이다.
이 기사는 앤드류 응(Andrew Ng)의 스탠포드대학교 CS230 강연을 바탕으로 작성되었습니다.
