“뭐 재미있는 일 없어요?”가 흔한 인사말이 됐다. 매사가 재미있는 사람이거나, 혹은 재미에 무관심한 사람이라면 애초에 이런 질문을 던지지 않을 것이다. 그만큼 자신에게 ‘재미있는 일’이 줄었다는 반어적 질문이라고 해석할 수 있다. 이것은 매우 역설적이다. 게임·쇼츠·SNS·넷플릭스·유튜브까지, 도파민 터지는 콘텐츠의 홍수 속에서 재미있는 일이 사라지고 있다는 사실은 의아하기까지 하다. 게다가 지금은 ‘분초사회’라고 불릴 만큼 바쁜 시대이기도 하다. 인류 역사상 가장 강한 자극과 분주함 속에서 느끼는 무료함이라니! 이 모순을 어떻게 설명해야 할까?
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비타민은 왜 삼켜야 하고, 샴푸는 왜 액체여야 할까? 너무 익숙해서 한 번도 의심하지 않았던 제품의 전제가 달라지고 있다. 먹던 것은 붙이고, 짜던 것은 알약처럼 바뀐다. 제품의 기능은 그대로지만 그 기능을 어떤 형태로 구현하고 사용하는지가 달라지고 있다. 그동안 제품 혁신은 주로 성능을 높이는 방향으로 이루어져 왔다. 세제는 세척력을 높이고, TV는 화질을 개선하며, 스마트폰은 더 좋은 카메라를 탑재하는 식이다. 하지만 기술이 성숙하고 제품 간 성능의 격차가 좁혀질수록 제품의 스펙을 조금 높이는 것만으로는 소비자가 체감할 만한 차이를 만들기 어려워진다. 이제 제품의 기능뿐만 아니라, 그 기능이 어떤 모습으로 구현되고 어떻게 사용되는지가 중요해지기 시작했다.
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예전에는 충분히 배우고 준비를 다한 뒤에야, 무언가를 시작할 수 있었다. 책을 내려면 출판사를 찾아가야 했고, 방송을 시작하려면 전문 장비와 편집 기술이 필요했으며, 앱을 만들려면 개발자를 찾아야 했다. 전문 지식이 필요한 일은 전문가에게 맡겼고, 사업을 시작하려면 먼저 사람을 구하고 조직을 갖춰야 했다. 이제 그 순서가 뒤집히고 있다. 일단 해보고, 실행의 과정에서 배우며, 결과물을 내놓은 뒤 다시 고친다. 실행이 준비의 마지막 단계에서 가능성을 발견하는 출발점으로 이동한 것이다. 이처럼 ‘해보기’가 쉬워진 이유는 첫 시도의 비용은 낮아졌고, 방법은 많아졌으며, 도구는 쉬워졌기 때문이다. 개인은 자신에게 필요한 것을 직접 구현하고, 전문성의 경계를 넘나들며, 때로는 여러 사람이 하던 비즈니스까지 혼자 운영할 수 있게 됐다.
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“저장해놓고 까먹어야지♡” SNS ‘꿀팁’ 영상들에 밈처럼 자주 달리는 댓글이다. 흘린 소스 닦는 법, 안 열리는 병뚜껑 여는 법, 모기 쉽게 잡는 법……. 누구나 공감할 만한 생활 속 불편을 해결하는 방법을 알려주는 정보를 보면 사람들은 일단 저장부터 해둔다. 하지만 정보가 너무 많은 나머지, 대부분의 사람들은 저장했다는 사실조차 잊어버리기 일쑤다. 이제는 영상을 보면서 “분명히 써먹지 못하겠지만 유용한 정보니 또 저장해둔다”는 반응을 남기기에 이르렀고, 여기에 공감하는 사람들이 많아지면서, 이 문구는 이제 하나의 상용구가 됐다.
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대한민국 주요 기업 중 AI 전환을 강조하지 않는 곳이 있을까? 임원 평가 기준을 AI로 업무 혁신을 해냈는지 여부로 바꾸기도 하고, 모든 조직 구성원에게 ‘1인 1 AI 에이전트’를 설계하기도 한다. 공공과 민간, 대기업과 중소기업을 가리지 않고, 크고 작은 조직에서 AX 추진이 빠르고 또 과감하게 이뤄지고 있다. 한국 기업의 AI 도입
률이 28%로 OECD 회원국 중 가장 높다는 보도도 있다. 그렇다면 이처럼 적극적인 AI 전환은 실제로 업무 생산성 향상으로 이어지고 있을까?
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호텔에 머물렀던 한 아이가 가장 아끼던 기린 인형 ‘조쉬’를 두고 떠났다. 부모는 상심한 아이를 달래기 위해 “조쉬가 지금 호텔에서 휴가를 좀 더 즐기고 있다”라고 둘러댄 후, 호텔에 연락을 취했다. 며칠 뒤 호텔 측은 인형 조쉬를 택배로 돌려보내면서, 조쉬가 수영장에서 쉬고, 스파를 즐기는 듯한 연출 사진을 여러 장 찍어 인형과 함께 보냈다. 아이의 아버지는 이에 감동해 “우리 가족이 리츠칼튼의 단골 고객이 될 것은 두말할 필요도 없다”고 말했다. 리츠칼튼 호텔의 유명한 일화다. 단순히 분실물을 돌려주는 데 그치지 않고, 고객의 마음까지 헤아린 세심한 환대가 평생 단골을 만들어냈다. 이처럼 고객을 다시 돌아오게 하는 힘은 제품과 서비스의 기능적 만족에서만 비롯되지 않는다.
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AI 활용이 크게 늘면서 무엇보다 어려운 점은 AI를 어떤 경우에 믿고 언제 의심해야 하는지, 그 경계가 잘 보이지 않는다는 데 있다. AI가 더 좋은 결과물을 만들수록 인간의 역할은 사라지는 게 아니라 달라진다. 결과 생성 자체보다 그 결과가 맥락에 맞는지 판단하고 검증하며, 무엇을 취하고 버릴지 결정하고 책임지는 일이 더욱 중요해진다. 다시 말해 사람만의 엣지를 만드는 것이 핵심으로 남는 것이다. 그렇다고 무작정 AI를 멀리할 수도 없다. 우리에게 필요한 것은 반反기술적 낭만주의가 아니다. AI가 효율적으로 처리할 수 있는 작업은 과감히 기계에 맡겨야 한다. 반복 업무, 정보검색, 데이터 분석, 연산 등의 압도적인 효율성을 포기할 필요는 없다.
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인생의 반환점에서 낯선 신호가 당신을 찾아온다. 남녀를 가리지 않는다. 어떤 날은 이유를 알 수 없는 화로, 어떤 날은 가물가물한 기억으로, 어떤 날은 뜻밖의 눈물로 다가온다. 그 신호는 저마다 다른 얼굴을 하고 있다. 몸의 변화이기도 하고, 마음의 흔들림이기도 하며, 때로는 관계의 뒤척임이기도 하다. 갑자기 낯설어진 자신의 모습에 처음에는 누구나 당황한다. 그러나 혼란 속에서 사람들은 답을 찾기 시작한다. 검색창을 열고, 자신의 변화를 설명할 말을 찾고, 마침내 알게 된다. 이것은 어딘가 고장 났다는 경고음이 아니라 후반전이 곧 시작된다는 알림이다. 당신이 이상해진 것이 아니다. 누구나 지나는 인생의 한 챕터일 뿐이다. 갱년기다. 347~375쪽

요즘 “안목 있다”는 말이 최고의 칭찬으로 통한다. 값비싼 브랜드는 돈이 있으면 살 수 있고, 한정판도 시간과 돈이 들긴 하지만 구입 가능하다. 하지만 안목은 그렇지 않다. 보통 사람들의 눈에는 그저 낡고 해진 물건으로 보이지만, 다른 누군가는 저평가된 보석을 발견한다. 평범한 순간에 남다른 아름다움을 입히는 사람도 있고, 겉으로 드러나지 않는 미묘한 차이를 알아보는 사람도 있다. 같은 것을 보고도 다르게 읽는 눈, 우리는 그것을 안목이라고 부른다.
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