AI 시대, 업무와 비즈니스에 먹구름이 몰려오고 있다. 최근 화두가 되고 있는 AI가 모든 이슈를 집어삼키고 있다. 심지어 우리가 지금까지 일반적으로 해온 업무와 비즈니스까지도 AI라는 블랙홀로 빨려들어가고 있는 현실이다. “저희 법무팀은 지난달까지 20명이었어요. 그런데 AI 법률 도구를 도입한 뒤 ‘인력 최적화’라는 이름으로 12명이 나갔습니다.” 글로벌 컨퍼런스 현장의 한 중견 로펌 관계자의 고백이다. 실제로 글로벌 200대 기업 중 63%가 이미 AI 도입으로 조직 구조를 재편했고, 금융·의료·법률 분야에서 단순 분석 업무의 70%가 AI로 대체됐다고 한다. 이 통계 뒤에는 수만 명의 ‘전문가’들이 자신의 역할을 재정의해야 했던 아픈 현실이 존재한다. 수많은 일반 직장인들이 느끼는 불안감도 바로 여기에 기인한다. 전문가들조차도 저러한데, 우리들은 어떻겠느냐는 막연한 공포가 그들은 엄습하고 있다. 이제는 지금까지의 방식만으로는 더 이상 자신의 직업과 일이 안전하지 않다는 것을 새삼 피부로 느끼고 있는 것이다.

·프롤로그: 설계가 생존의 기준선이 된 시대 1 장. 빌더의 시대, 새로운 주체의 등장 1. AI 시대, 왜 ‘빌더’가 주목받는가? 2. 단순 실행자에서 설계자로의 전환 3. 빌더 vs 기존 직무의 근본적 차이 4. 기존 자기계발의 한계와 설계형 사고 5. 시스템을 설계하는 사람이 판을 바꾼다 2장. 당신은 ‘빌더’인가? 1. 문제 재정의자: ‘왜?’라는 질문으로 판을 뒤집다 2. 실험가: 빠르게 실패하고, 빠르게 배우다 3. 크로스 통합자: 경계를 넘나드는 융합의 달인 4. 생태계 설계자: 함께 성장하는 구조를 만들다 5. 당신은 어떤 빌더인가? 3 장. 빌더만의 생존 방식: ‘빌더스 코드’ 1. 생존 공식① Why 5번 공식 2. 생존 공식② AI와의 협업 공식 3. 생존 공식③ 관계도 구조다 4. 생존 공식④ 알고리즘으로 움직이는 팀워크 5. 생존 공식 매커니즘: 실패를 견디고 이기는 구조 4 장. 빌더의 라이프 전략 1. 시간-에너지 매트릭스: 하루를 재배 2. 실험 문화 구축 5단계 3. 크로스 적응력: 타 분야 아이디어 레버리지 4. 루틴의 비율이 성과를 결정한다 5. 미세한 1% 구조 변경이 99%의 차이를 만든다 5 장. 빌더스 코드 커리어 전략 1. 3-Layer 포트폴리오 전략(기초/성과/성장 예측) 2. 채용 담당자가 체류하는 프로필의 조건 3. ‘5-3-1’ 네트워킹 모델: 인맥이 아닌 구조 구축 4. 연봉의 격차는 결국 설계의 격차 5. 빌더는 이직도 프로젝트처럼 설계한다 6. 여정을 즐기는 사람이 진정한 승자다 ·에필로그: 우리는 모두 베타 버전이다

이런 불안감은 한국만의 문제가 아니다. 세계경제포럼WEF의 2024년 보고서에 따르면, 현재 초등학생의 75%가 지금은 존재하지 않는 직업을 미래에 갖게 될 것이라고 전망했다. 10년 전 유튜브 크리에이터라는 직업이 존재했는가? 없었다. 그럼 크리에이터가 되기 위해 미리 준비할 수 있었는가? 불가능했다.
이처럼 지금 우리는 ‘존재하지도 않는 직업’을 ‘만들어 가야 하는’ 시점에 와 있다. 이는 기존의 커리어 설계 방식으로는 해결할 수 없는 근본적인 변화다.
그러나 절망적인 것만은 아니다. 변화의 소용돌이 속에서도 살아남았을 뿐만 아니라 오히려 더 큰 성장을 이룬 사람들이 있다. 그들의 공통점은 무엇일까?
금융권에서는 퀀트 투자자 10명 중 7명이 AI 예측 모델에 자리를 내주고 있다. 살아남은 3명은 모두 ‘투자 철학 설계자’로 변신했다. 개발자 시장에서는 임금이 1/5밖에 안 되는 베트남, 인도 개발자가 AI 협업 도구와 결합하며 생존의 위협을 가속화하고 있다. 이로 인해 코드 작성자는 사라지고, 시스템 설계자만 남았다.
법률·의료 분야에서는 GPT-4 기반 시스템이 계약 검토, 진단 보조 업무의 70%를 처리 중이다. 법리 해석과 환자 경험 설계에 집중하는 전문가들만 그 가치를 인정받고 있다.
이러한 변화는 단순한 기술 진보가 아니다. 직업의 DNA가 재편되는 생물학적 진화다. 그리고 모든 진화와 마찬가지로, 적응하지 못하는 종은 안타깝지만 도태한다.
〈1장. 빌더의 시대, 새로운 주체의 등장〉 중에서

2017년, 네이버 클로바팀의 한 회의실. 개발자들이 AI의 음성인식 정확도를 논의하고 있었다.
“음성인식 정확도를 95%까지 올렸습니다.”
“좋네요. 그런데 사용자들 반응이 왜 이렇게 차가울까요?”
데이터는 완벽했다. 기술도 최고 수준이었다. 하지만 뭔가 부족했다.
그때 팀에 새로 합류한 심리학 박사 김 연구원이 다른 관점을 제시했다.
“혹시 사용자들이 단순히 정확한 답변이 아니라, 공감받는 느낌을 원하는 건 아닐까요?”
개발자들은 고개를 갸웃했다.
“AI가 공감을 해야 한다고요?”
김 연구원은 “심리학에 ‘정서적 전염 이론’이란 게 있어요. 사람들은 상대방의 감정을 무의식적으로 따라하게 됩니다. AI도 마찬가지일 수 있어요”라고 설명했다.
그래서 클로바팀은 획기적인 실험을 시작했다. AI 기술과 심리학을 융합한 감정 인식 AI를 개발하기로 한 것이다. 하지만 이는 쉽지 않았다. 개발자들은 심리학을 몰랐고, 심리학자는 프로그래밍을 몰랐다. 처음 6개월 동안은 서로 다른 언어를 쓰는 것 같았다.
전환점이 된 것은 ‘번역자’ 역할을 하는 사람이 나타났을 때였다. 인지과학을 전공한 김 PM은 개발자들에게는 심리학 개념을 기술 언어로, 심리학자에게는 기술적 제약을 심리학 언어로 설명해 주었다.
1년 후, 그들이 개발한 클로바는 단순히 명령을 수행하는 AI가 아니라, 사용자의 감정을 읽고 적절히 반응하는 AI로 진화했다.
“오늘 기분이 안 좋아 보이네요. 좋아하는 음악을 틀어드릴까요?”
이 한 마디가 클로바의 사용자 만족도를 40% 끌어올렸다.
〈2장. 당신은 '빌더'인가?〉 중에서

빌더는 실패에 대해 독특한 원칙을 가지고 있다.
첫째, 실패는 피할 대상이 아니라 설계할 대상이다. 실패를 최소화하려는 의지보다, 실패로부터 최대한 배울 수 있는 메커니즘을 설계한다.
둘째, 실패의 비용은 속도로 상쇄한다. 빠르게 실패하고 빠르게 배우는 메커니즘이 있으면, 장기적으로 더 빠르게 성장한다.
셋째, 실패에 대한 감정적 반응은 메커니즘으로 관리할 수 있다. 실패 후 자기 관리와 회복을 위한 구체적인 루틴을 미리 설계한다.
넷째, 실패를 개인화하지 않는다. 실패는 당신의 정체성이 아니라, 당신이 시도한 접근법의 결과일 뿐이다.
마지막으로, 실패는 고립된 사건이 아닌 학습 메커니즘의 일부다. 각 실패를 개별적으로 보지 않고, 지속적인 학습 과정의 일부로 본다.
이런 원칙들을 바탕으로, 빌더는 실패를 두려워하지 않고 오히려 적극적으로 활용한다. 그들은 실패를 통해 더 빠르게 학습하고, 더 강력한 메커니즘을 구축한다. 실패는 끝이 아니라 시작이다. 더 나은 메커니즘을 설계하기 위한 귀중한 데이터일 뿐이다.
“의도는 작동하지 않는다, 메커니즘이 작동한다.”
이것이 빌더가 실패를 대하는 철학이다. 의지력은 유한하지만, 잘 설계된 메커니즘은 무한하다.
〈3장. 빌더만의 생존 방식: ‘빌더스 코드〉 중에서

빌더들의 가장 흥미로운 특징 중 하나는 ‘아직 존재하지 않는 직업을 위해 준비한다’는 것이다. 그들은 현재의 직무 기술서에 맞춰 자신을 개발하지 않는다. 대신 미래에 필요할 것 같은 역량들을 미리 갖춰 나간다.
10년 전에 ‘소셜미디어 매니저’라는 직업이 있었는가? 5년 전에 ‘AI 윤리 전문가’라는 역할이 있었는가? 이런 직업들은 모두 기술과 사회의 변화에 따라 새롭게 생겨난 것들이다. 그리고 이런 새로운 직업에서 성공한 사람들은 대부분 남들보다 먼저 그 분야에 관심을 갖고 준비한 사람들이었다.
김 팀장도 마찬가지다. 그가 지금 만들어 가고 있는 역할이 5년 후에는 ‘글로벌 AI 제품 전략가’나 ‘원격 협업 시스템 설계자’ 같은 공식적인 직업이 될지도 모른다. 그리고 그때가 되면 그는 이미 그 분야의 선구자가 되어 있을 것이다.
〈5장. 빌더스 코드 커리어 전략〉 중에서

‘빌더’, AI라는 블랙홀 속에서 살아남을 수 있는 인간형 하지만 변화의 시기, 과도기에 절망적인 현실만 있었던 것은 아니다. 이러한 변화의 소용돌이 속에서도 살아남았을 뿐만 아니라 오히려 더 큰 성장을 이룬 사람들도 있었다. 그러한 현실이 오히려 그들에게는 기회이자 도약의 발판이었다. 이 책 저자는 우리 시대에 그런 사람들을 ‘빌더(Builder)’라고 통칭한다. 저자가 말하는 빌더는 단순히 주어진 일을 잘하는 사람이 아니다. 여기서 ‘빌더’란 문제를 재정의하고, 시스템을 설계하며, AI와 협업하여 새로운 가치를 창출하는 사람을 말한다. 그리고 그들의 가치는 ‘쌓인 경력’이 아니라 ‘설계하는 능력’에 있다고 저자는 말한다. 비즈니스 기반 소셜 네트워크인 링크드인(LinkedIn)의 2024년 데이터에 따르면, 시스템 설계 역량을 보유한 전문가의 연봉은 동일 경력의 단순 실행 직군 대비 23배 높았다. 컨설팅 회사 맥킨지(McKinsey)의 연구는 더욱 극명하다. AI 도입 후 단순 실행 직군의 연봉은 15~20% 하락한 반면, 시스템 설계자와 AI 통합 전문가의 연봉은 30% 이상 상승했다. 아마존, 요기요의 커리어 프로그램 개발자가 말하는 미래의 커리어 전략 이 책 저자는 아마존, 필립스, 요기요 등에서 채용부터 성장 프로그램까지 전 과정을 설계하고 실행한 커리어 프로그램 매니저를 역임했다. 그 과정에서 1,000명 이상의 글로벌 인재를 인터뷰하고, 스타트업부터 대기업까지 수만 장의 이력서를 분석했으며, 이를 통해 AI 협업 데이터와 조직 문화 실험을 15년 넘게 축적했다. 그리고 세계 곳곳에 흩어진 경험과 데이터를 ‘설계도’로 엮는 과정에서 하나의 공통점을 발견했다. 가장 크게 성장한 사람들은 ‘직무’가 아니라 ‘구조’를 다룬다는 것이었다. 그들은 데이터를 읽고, 작게 실험하며, 실패 로그를 자산화하여 다시 설계했다. 반복의 대상이 일이 아니라 시스템이었기 때문에, 같은 24시간도 10배 레버리지로 증폭시켰다. 그리고 그런 그들을 심층 분석해 다음과 같이 빌더의 핵심 요소를 5가지로 정리했다. 빌더의 5가지 핵심 요소 ①문제 재정의자(Why-Shaper): 커리어 방향성의 설계자 빌더는 표면적 증상이 아닌 근본 질문으로 돌아가 ‘왜(Why)’라는 질문을 통해 문제의 프레임 자체를 바꾼다. 한 마케팅 전문가는 ‘어떻게 더 많은 고객을 유치할까?’가 아니라 ‘왜 고객들이 우리를 선택해야 하는가?’라는 질문으로 전체 브랜드 전략을 재고했다. 그 결과, 단순한 마케터에서 브랜드 전략 총괄로 커리어가 전환되었다. ②구조 설계자(System Architect): 가치 창출 시스템의 구축자 빌더는 개별 업무가 아닌 전체 시스템을 설계한다. 사람, 프로세스, 데이터, 기술을 유기적으로 연결해 새로운 가치 흐름을 만든다. AI 시대에 특히 빌더가 중요한 이유는, AI가 개별 업무는 대체할 수 있지만, 시스템 전체를 설계하는 능력은 대체할 수 없기 때문이다. ③데이터·직관 하이브리드(Data-Intuition Alchemist): 통찰력 기반 의사결정자 빌더는 데이터 분석과 인간적 직관을 결합하는 연금술사다. 숫자와 계량적 분석만으로는 파악할 수 없는 인간의 욕망, 감정, 문화적 맥락을 이해하고, 이를 데이터와 통합한다. 이는 AI가 쉽게 대체할 수 없는 고유한 경쟁력이다. ④반복 실험가(Iterative Executor): 지속적 성장의 엔진 빌더는 완벽한 계획을 기다리기보다 빠르게 시작하고, 실패를 두려워하지 않으며, 실행-피드백-개선의 사이클을 지속적으로 반복한다. 이는 변화가 빠른 시대에 커리어를 지속적으로 발전시키는 핵심 능력이다. ⑤생태계 설계자(Ecosystem Builder): 네트워크 가치의 창조자 빌더는 자신만의 성과를 넘어, 다른 사람들도 함께 성장할 수 있는 생태계를 구축한다. 이는 단순한 팀워크나 협업을 넘어, 모든 참여자가 자발적으로 기여하고 혜택을 얻는 열린 플랫폼을 설계하는 것을 뜻한다. 이런 생태계 구축 능력은 장기적인 커리어 성공의 핵심이라고 할 수 있다. 과거의 성공 공식은 모두 잊어라! 과거의 성공 공식은 명확했다. 열심히 일하고, 주어진 역할을 충실히 수행하며, 전문성을 쌓아가는 것이었다. 하지만 이제 이 공식은 더 이상 유효하지 않다. 4차 산업혁명과 AI의 급속한 발전으로 단순 실행은 점점 자동화되고 있다. 진정한 가치는 ‘무엇을 해야 하는가?’를 정의하는 능력, 즉 설계 능력에서 나온다. ‘실행자’는 주어진 문제를 효율적으로 해결하는 데 탁월하다. 하지만 ‘빌더’는 문제 자체를 재정의하고, 시스템을 설계하며, 근본적인 해결책을 만들어낸다. 이제 우리는 선택의 기로에 서 있다. 더 열심히 일할 것인가, 아니면 더 다르게 일할 것인가? 주어진 게임 룰을 완벽하게 따를 것인가, 아니면 게임 자체를 재설계할 것인가? 구글의 래리 페이지는 “10배 더 나은 무언가를 만들려면, 문제를 10% 개선하는 것이 아니라 처음부터 다시 생각해야 한다”고 말했다. 이처럼 빌더는 점진적 개선이 아닌 근본적 재설계를 추구한다. 단순 실행자에서 설계자로의 전환은 더 이상 선택이 아니다. 그것은 AI 시대를 살아가는 우리 모두의 생존 전략이다.