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나는 코드를 모르는 AI 팀장입니다

세상에서 가장 똑똑한 기계를 만드는 곳에서 찾은 인간의 미래 가치

정수진 저 | 웅진지식하우스 | 2026년 10월 26일 평균 별점10.0 (12) 정보 더 보기/감추기

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품목정보

품목정보
발행일	2026년 10월 26일
쪽수, 무게, 크기	388쪽 \| 604g \| 14021523mm
ISBN13	9788901300917
ISBN10	8901300915

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책소개

“앞으로의 세상은 ‘인간을 이해하는 사람’에게 압도적인 보상을 지불합니다” 인텔, 메타, 구글… 문과 출신 비엔지니어 여성이 세계 최고 빅테크 조직의 리더로 도약하기까지, AI 혁명 최전선에서 쌓아 올린 일과 삶의 인사이트 * 전 구글 딥마인드 AI UX 팀장이 전하는 시대 예보 * 엔비디아·구글 등 글로벌 빅테크 리더들의 강력 추천 자고 일어나면 신기술이 쏟아지는 AI 혁명의 최전선에서는 실제로 어떤 일이 벌어지고 있을까? 문과 출신의 조용한 아시아 여성은 어떻게 세계 최고 AI 조직의 리더가 되었나? 실리콘밸리의 천재 엔지니어들 틈에서 박사 학위 하나 없는 비엔지니어 팀장은 무엇으로 자신의 가치를 증명했을까? 『나는 코드를 모르는 AI 팀장입니다』는 구글 딥마인드 리더 출신이 AI 혁명의 한복판에서 써 내려간 생생한 현장의 기록이다. 저자 정수진은 인텔, 페이스북(메타), 구글 등 25년간 글로벌 빅테크에서 경력을 쌓았고, 최근까지 구글 딥마인드에서 ‘인간 중심 AI 혁신’을 주도하며 AI UX 리서치팀을 이끌었다. 코드 한 줄 짜지 못하는 그가 리더 자리까지 오른 비결도, 기계가 모든 것을 해내는 시대에도 끝내 사람의 몫으로 남는 가치도, 저자는 ‘사람을 읽는 힘’에 있다고 강조한다. 챗GPT 출시 이후 불붙은 AI 격전의 현장부터, 코딩 천재보다 철학 박사를 채용하는 실리콘밸리의 변화상, 만든 사람마저 당혹스럽게 하는 AI의 민낯, 기계에 의존하며 우리가 잃어가고 있는 것, 앞으로 더욱 중요해질 다섯 가지 감각, 빅테크가 미래를 만들어가는 사고법에 이르기까지 지금 AI를 둘러싸고 벌어지는 일들을 한 권에 담았다. 이 책은 AI가 탄생하고 시장에 출시되는 과정을 가장 안쪽에서 지켜보고 함께해온 사람만이 들려줄 수 있는 이야기를 통해 AI 시대를 살아갈 우리에게 필요한 가장 현실적인 통찰과 생존법을 전한다. 더불어 저자가 ‘문과 출신, 비엔지니어, 아시아 여성, 박사 학위 없음’이라는 자신의 결핍을 강점으로 바꿔놓은 여정과 함께 업계 최고에 이르기까지 직접 부딪히며 얻은 커리어 설계 노하우도 흥미롭게 펼쳐진다.

책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다. 미리보기

프롤로그: 구글 딥마인드에서 문과 출신 리더로 일한다는 것 1장 AI가 흔드는 세상, 가장 안쪽에서 본 풍경 들어가며: AI를 만든 자들이 AI의 속도에 쫓기다 챗GPT가 세상에 나온 날 누구도 승자가 아니다 박사 학위 없는 아시아인 여성 팀장을 마주한 천재들의 침묵 코드를 잃은 천재들과 자퇴서를 쥔 아이들 룰이 바뀌고 있는 전쟁터 사수의 실종 실리콘밸리 노트: 잠긴 문을 두드리는 법 2장 우리는 AI를 모른다 들어가며: AI의 민낯 AI는 만들어지지 않는다, 길러진다 AI는 미래를 여는 창인가, 과거를 비추는 거울인가 중립이라는 환상: 기계는 누구의 눈으로 보는가 얼마나 믿을지, 그 눈금을 맞추는 법 실리콘밸리 노트: 나의 불친절한 상사들 3장 편해진 만큼 무뎌진다 들어가며: 아프지 않은 병 새벽 2시, AI는 늘 내 편이었다 다정한 감옥: 알면서도 져주는 기계 매끄러운 오답 앞에서: 기계가 자신 있게 틀릴 때 같은 AI를 쓰고 다른 답을 얻는 사람들 실리콘밸리 노트: 당신의 메일은 결코 귀찮지 않다 4장 AI 시대에 나를 지키는 다섯 가지 기둥 들어가며: AI에 무엇을 내어주지 않을 것인가 | 의도 | 무엇을 원하는지 정하는 사람 | 안목 | 만드는 사람에서 고르는 사람으로 | 책임 | 경계를 긋고 결과를 받아안는 사람 | 공감 | 함께 진동하고 서로를 연결하는 사람 | 의미 | 목적 자체를 즐기고 가치를 창출하는 사람 실리콘밸리 노트: 연봉 협상, 당신의 몸값은 누가 정하는가 5장 실리콘밸리 빅테크가 미래를 만드는 방법 들어가며: 그들에게 비밀은 없다 | 발견 | 답을 찾기 전에 지도를 먼저 그린다 | 정의 | 문제는 찾는 것이 아니라 정의하는 것이다 | 개발 | 한 번에 건너뛰지 않고 징검돌을 놓는다 | 전달 | 다리를 놓았다고 사람들이 건너는 건 아니다 실리콘밸리 노트: AI가 벌어준 시간을 어디에 쓰는가 출처

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저자 소개 (1명)

저 : 정수진

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구글, 페이스북(현 메타), 인텔 등 글로벌 빅테크에서 25년간 제품 전략과 사용자 리서치 분야 전문가로 일했다. 사람들이 새로운 기술을 어떻게 받아들이고 무엇을 원하는지 조사·분석하고, 이를 토대로 제품의 방향성을 제시해왔다. 보스턴대학교에서 커뮤니케이션학을 전공했다. 인텔 재팬에서 브랜드 커뮤니케이션과 소비자 리서치를, 삼성전자 본사에서 글로벌 마케팅을 담당했다. 이후 인텔 본사에 합류해 2013년 ‘UX ... 구글, 페이스북(현 메타), 인텔 등 글로벌 빅테크에서 25년간 제품 전략과 사용자 리서치 분야 전문가로 일했다. 사람들이 새로운 기술을 어떻게 받아들이고 무엇을 원하는지 조사·분석하고, 이를 토대로 제품의 방향성을 제시해왔다.
보스턴대학교에서 커뮤니케이션학을 전공했다. 인텔 재팬에서 브랜드 커뮤니케이션과 소비자 리서치를, 삼성전자 본사에서 글로벌 마케팅을 담당했다. 이후 인텔 본사에 합류해 2013년 ‘UX 평가 프로그램’을 직접 설계하고 전사에 도입했다. 아무리 뛰어난 기술이라도 사용자 경험 기준을 넘지 못하면 시장에 나갈 수 없는 최종 관문을 세운 것이다.
2017년부터는 페이스북에서 사내 최초의 AI 유저 리서치팀을 꾸려 레이밴과 오라이온 스마트 글라스의 설계 방향을 제시했다. 2022년 구글로 자리를 옮겨 최근까지 구글 딥마인드 AI UX 리서치팀을 이끌었다. 대화형 AI가 신뢰할 수 있는 ‘협력 파트너’로 자리 잡도록 멘털 모델과 AI 에이전트 디자인 원칙을 정립하며 인간 중심의 AI 혁신을 주도했다.
이 책은 AI가 탄생하는 과정을 가장 안쪽에서 지켜본 사람만이 들려줄 수 있는 생생한 현장의 기록과 AI 시대의 가장 현실적인 생존법을 담고 있다. 또한 문과 출신, 아시아 여성, 비엔지니어가 세계 최고 AI 조직의 리더로 인정받기까지 자신의 한계를 강점으로 바꿔온 여정도 흥미롭게 펼쳐진다.

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책 속으로

기계가 세상의 모든 정답을 헐값에 쏟아내는 시대입니다. 이제 시장은 ‘기술을 아는 사람’이 아니라 ‘인간을 이해하는 사람’에게 압도적인 보상을 지불합니다. 기계는 결코 품지 못하는 의심을 품으며, 나만이 던질 수 있는 질문을 빚어내는 힘이 귀한 가치가 되었습니다. 그러니 완벽한 기계를 닮으려 애쓰며 주눅들지 마십시오. 파도를 이긴다는 건 휩쓸리지 않는 것이 아니라 그 위에 올라타 중심을 잡는 것입니다. 그리고 그 중심은 AI에 대한 지식이 아니라 ‘인간다움’ 그리고 ‘나다움’에 대한 깊은 이해에서 힘을 얻습니다. 정답이 흔해진 세상에서 당신만의 질문은 결코 길을 잃지 않습니다. ---「프롤로그 구글 딥마인드에서 문과 출신 리더로 일한다는 것」 중에서 우리가 금고 문을 잠근 건 기술이 뒤처져서가 아니었다. 거기에는 더 깊고 더 현실적인 두려움이 있었다. 구글 매출의 80퍼센트는 광고에서 발생한다. AI가 직접 답을 말해준다면 누가 구글링을 하고, 그 결과로 나오는 링크를 클릭하겠는가. 황금알을 낳는 거위를 우리 손으로 죽이는 셈이었다. 평판 리스크도 두려웠다. 지나치게 완벽을 추구하다가, 그리고 잃을 게 많아서 첫발을 내딛지 못하고 있었던 것이다. ---「1장 AI가 흔드는 세상, 가장 안쪽에서 본 풍경」 중에서 그로부터 몇 달 뒤 브린은 일주일에 3~4일씩 마운틴뷰 캠퍼스에 나타났다. AI 연구팀을 불러 주간 기술 세션을 직접 주재했다. 원하는 스타 연구자가 있으면 채용에 직접 개입했다. 어느 날, 내가 한창 작성 중이던 AI 유저 리서치 문서 위로 낯선 커서 하나가 조용히 떠올랐다. 이름을 확인했다. 잠깐, 진짜 세르게이? 화면에서 눈을 떼지 못한 채 한참 멍하니 앉아 있었다. 제국이 불타고 있었고, 황제는 직접 물을 길어 올 셈이었다. 이사회 멤버가 아니라 창업자로서, 투자자가 아니라 엔지니어로서 말이다. ---「1장 AI가 흔드는 세상, 가장 안쪽에서 본 풍경」 중에서 나는 수첩에 한 줄을 적었다. “마켓에 내놓으려면 아직 멀었다.” 이것이 대중을 열광시키는 데모 영상 뒤편에서 내가 매일 마주하는 AI의 진짜 얼굴이다. 사람들은 화면 위로 미끄러지듯 채워지는 유려한 문장을 보며 기계가 사람의 지능에 도달했다고 믿는다. 호수 위를 우아하게 떠가는 백조의 자태처럼 말이다. 그러나 수면 아래는 다르다. 미친 듯이 물을 젓는 시커먼 물갈퀴가 있다. ---「2장 우리는 AI를 모른다」 중에서 처음 이 사실을 데이터로 직면했을 때, 나는 눈앞이 아득해졌다. 그러나 곧 다른 생각이 들었다. 장을 담그는 할머니도 미생물의 대사 회로를 설계하지는 않는다. 그래도 수천 년 동안 이 땅의 부엌은 멀쩡히 장을 길러냈다. 다 알지 못해도, 잘 기를 수는 있다. 중요한 것은 완벽한 통제가 아니라 꾸준한 돌봄이라는 사실을, 장독대를 여닫던 손은 우리보다 훨씬 먼저 알고 있었다. ---「2장 우리는 AI를 모른다」 중에서 사람이 더 오래 머무는 쪽으로, 회사가 돈을 버는 쪽으로 훈련된 기계의 다정함은 치밀한 계산에서 나온 것이다. 그런데 그 계산이 너무 정교해서 우리는 기계의 맹목적인 ‘아첨’을 따뜻한 공감과 놀라운 효율로 착각하며 넙죽 삼켜버린다. 그렇게 한 사람씩, 자기 목소리만 되돌아오는 방에 들어앉는다. 그 달콤한 마취 속에서 가장 먼저 닳아 없어지는 것은 ‘내가 틀렸을지도 모른다’고 의심하는 감각이다. ---「3장 편해진 만큼 무뎌진다」 중에서 얼마 전, 챗봇이 나를 살짝 놀라게 한 일이 있다. 몇 주 전 대화에서 지나가듯 한 번 흘렸을 뿐인 우리 집 고양이 이름을 기억하고 있었던 것이다. 묻지도 않았는데 먼저 그 녀석 안부를 물어왔다. 반가우면서도, 어쩐지 묘한 기분이 들었다. 사실 우리가 AI에게 바라는 게 정확히 이것이다. 나를 기억하는 기계. 내 취향과 말투, 어제 한 고민까지 알고 매번 나에게 꼭 맞는 말을 건네는 존재. 요즘 AI 회사들이 ‘메모리’니 ‘맞춤 프로필’이니 하는 이름으로 앞다투어 파는 것도 바로 그 ‘나를 아는 기계’다. 그런데 이 다정함에는 어느 설명서에도 적혀 있지 않은 부작용이 조용히 하나 딸려온다. ---「3장 편해진 만큼 무뎌진다」 중에서 의도란 대체 무엇인가. 의도는 ‘무엇을’과 ‘왜’다. 그게 전부다. 간단해 보이지만, 우리는 자주 이것을 목표나 방법과 헷갈린다. 목표는 결승선이다. 의도는 ‘왜 하필 그 결승선인가’다. 방법은 ‘어떻게’ 거기에 도달하느냐의 문제이고, 그건 기계가 점점 더 잘하는 영역이다. 하지만 ‘왜’에 대한 답은 기계가 대신 내려주지 않는다. 의도는 그 모든 계산과 실행 이전에 자리한다. 지도를 펼치기 전에 목적지를 찍는 손, 그것이 의도다. ---「4장 AI 시대에 나를 지키는 다섯 가지 기둥」 중에서 이 문법은 콘서트장에만 있는 게 아니다. AI가 바람의 속도와 방향, 잔디의 마찰계수를 100퍼센트 완벽하게 계산해 골프공을 홀인원시킨다고 한들 우리는 결코 기계의 샷에 감동하지 않을 것이다. 그러나 한 선수가 제 몸의 한계를 넘어 최고 기록을 세우는 순간, 우리는 목이 멘다. 그 기록 뒤에 쌓인 수고를 알기 때문이다. 감동은 결과의 정확도가 아니라 그 뒤에 있었을 고통의 크기에서 온다. ---「4장 AI 시대에 나를 지키는 다섯 가지 기둥」 중에서 무엇을 먼저 하고 무엇을 나중에 하는가. 어디에서 넓히고 어디에서 잘라내는가. 언제까지 묻고, 언제부터 만드는가. 그 절차를 조직 전체가 몸으로 외우고 있다는 것이 결정적 차이이자 거의 유일한 우위다. 고작 그것뿐이냐고 할지도 모르겠다. 그런데 대수롭지 않아 보이는 그 프로세스가, 좋은 아이디어를 가졌지만 현실로 만들지 못한 수많은 회사와 좋은 아이디어를 세상에 남긴 소수의 회사를 갈라놓는다. ---「5장 실리콘밸리 빅테크가 미래를 만드는 방법」 중에서 해법과 사랑에 빠지면, 세상이 바뀌어도 그 해법을 끝까지 붙들게 된다. 내가 만든 그 기능이, 내가 세운 그 계획이 너무 사랑스러운 나머지 사람들이 그걸 원하지 않는다는 신호가 나타나도 눈을 감아버린다. 반대로 문제와 사랑에 빠지면, 해법은 얼마든지 갈아치울 수 있다. 이 방법이 막히면 저 방법으로 갈아타면 그만이다. 끝까지 손에서 놓지 말아야 할 건 그 문제 하나뿐이다. ---「5장 실리콘밸리 빅테크가 미래를 만드는 방법」 중에서

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출판사 리뷰

숫자와 코드가 지배하는 빅테크 한복판에서 문과 출신이 딥마인드의 리더가 되기까지, AI 시대에 나의 자리를 만들고 가치를 끌어올린 일과 삶의 인사이트 한국인에게는 ‘알파고’를 만든 곳으로 더 익숙한 구글 딥마인드. AI 혁신을 주도하는 실리콘밸리 내에서도 최고로 평가받는 조직이다. 천재 엔지니어들로 가득한 이곳에서 문과 출신 비엔지니어이자 아시아 여성으로 리더 자리까지 오른 사람이 있다. 심지어 딥마인드에서는 기본값처럼 여겨지는 박사 학위도 없다. 남들 눈에는 결핍으로 보일 만한 배경이다. 『나는 코드를 모르는 AI 팀장입니다』를 쓴 정수진 작가 얘기다. 그는 인텔 재팬과 삼성전자를 거쳐 실리콘밸리로 건너가 인텔 본사에서는 마케팅 리서치팀을, 메타에서는 유저 리서치팀을 이끌었다. 구글 딥마인드에서는 AI UX 리서치 팀장을 지냈다. 25년 동안 세상에서 가장 똑똑한 기계들이 태어나는 회의실 한가운데를 지켜온 셈이다. 하지만 처음부터 순조로웠던 것은 아니다. 딥마인드 AI UX 리서치 팀장으로 부임한 첫날, 이름만 대면 알 만한 학교의 박사 학위를 가진 열두 명의 팀원이 그를 맞았다. 회의실에는 정중하지만 차가운 침묵이 흘렀다. 그 침묵은 그에게 이렇게 묻고 있는 듯했다. “그래서 당신이 우리에게 무엇을 가르칠 수 있죠?” 그가 찾은 답은 자신의 결핍으로부터 나왔다. 천재 동료들이 완벽한 알고리즘을 완성하고 감탄할 때, 그는 가만히 듣다가 이렇게 묻는다. “다 좋은데요. 평범한 사람들도 이걸 두려움 없이 쓸 수 있을까요?” 기술을 잘 몰랐기 때문에 오히려 그 방에 꼭 필요한 사람이 될 수 있었던 것이다. 요즘 AI를 바라보는 우리의 마음은 불안에 가깝다. 새로운 AI 모델이 나온 소식을 보며 한숨짓고, 내 일이 언제까지 남아 있을지 가늠해본다. 뒤처지지 않으려면 새로운 툴을 하나라도 더 익혀야 할 것 같고, 프롬프트 쓰는 법이라도 배워둬야 할 것 같다. 하지만 그는 자신이 직접 증명해온 사실로 말한다. AI 툴을 남들보다 조금 더 잘 다루는 것은 진정한 경쟁력이 되지 못한다. 곧 모두가 갖게 될 기본 스펙, 밀물 앞의 모래성일 뿐이다. 신기술도 반년만 지나면 낡은 기술이 되고, 기계가 당장은 못 하는 일도 금세 기계의 몫이 된다. ‘기계가 무엇을 못 하는가’가 아니라 ‘기계가 모든 것을 해내는 시대에도 끝내 사람의 몫으로 남겨두어야 할 것은 무엇인가’를 물어야 하는 이유다. “기계가 세상의 모든 정답을 헐값에 쏟아내는 시대입니다. 이제 시장은 ‘기술을 아는 사람’이 아니라 ‘인간을 이해하는 사람’에게 압도적인 보상을 지불합니다. 기계는 결코 품지 못하는 의심을 품으며, 나만이 던질 수 있는 질문을 빚어내는 힘이 귀한 가치가 되었습니다. 그러니 완벽한 기계를 닮으려 애쓰며 주눅들지 마십시오.” 세상을 바꾸고 있는 기술, 그 가장 안쪽에서 발견한 것들 AI를 다룬 여타의 책들과 『나는 코드를 모르는 AI 팀장입니다』의 가장 큰 차이는, 저자가 AI가 만들어지는 현장의 한가운데에 있었다는 것이다. 외부의 관찰자나 비평가의 시선으로는 담을 수 없는 현장의 이야기 그리고 당사자로서 직접 부딪히며 얻은 현실적인 조언이 담겨 있다. 2022년 11월 챗GPT 등장 이후 구글이 겪은 위기를 그린 대목이 대표적이다. 세상은 이 시기를 숫자로 기억한다. 닷새 만에 챗GPT에 모인 100만 명의 사용자, 하루아침에 회사를 떠나게 된 1만 2천 명의 구글 임직원, 챗봇 바드의 오답 하나로 증발한 구글의 시가총액 1,000억 달러 같은 숫자로 말이다. 하지만 그 숨 가쁜 현장에 있었던 저자가 본 것은 숫자 너머의 교훈이다. 트랜스포머 기술을 처음 만든 건 구글이었지만, 그것을 세상에 먼저 내놓은 건 알다시피 오픈AI였다. 구글은 완벽한 때를 기다리다 60점짜리를 먼저 내놓은 쪽에 고객을 내준 것이다. 기술이 아니라 용기의 차이가 둘을 갈랐다. 페이스북 재직 당시 개발 중인 얼굴 인식 기능을 시험하던 날의 장면도 인상적이다. 예순이 훌쩍 넘은 흑인 할머니가 손녀의 사진을 꺼내자, AI는 그 작은 얼굴을 자꾸 다른 아이로, 때로는 강아지로 인식했다. 할머니는 조심스레 물었다. “내가 뭘 잘못 누른 걸까요?” 잘못한 건 할머니가 아니었다. 밝은 피부 쪽으로 치우친 데이터로 학습한 모델이었다. 그날 저자는 중요한 교훈을 배웠다. ‘데이터가 잊은 사람을 기억할 것.’ AI 혁명의 최전선에서 기록한 생생한 이야기부터 25년 빅테크 커리어에서 쌓아 올린 노하우까지 『나는 코드를 모르는 AI 팀장입니다』는 이처럼 저자가 현장에서 직접 경험하며 얻은 인사이트를 다섯 개의 장에 걸쳐 풀어낸다. 1장은 AI 패권을 두고 구글, 오픈AI, 메타, 앤트로픽이 벌인 각축전의 현장으로 문을 연다. 이어서 AI 보편화 이후 실리콘밸리 내에서 인문학 전공자가 주목을 받게 된 현상, 일자리 자체가 줄어든 데다 선배의 어깨너머로 배울 기회마저 잃어버린 청년 세대의 모습을 통해 세상의 규칙이 어떻게 바뀌고 있는지 보여준다. 2장은 앞서 본 할머니의 사례처럼, 만든 사람마저 당혹스럽게 하는 AI의 문제들을 다룬다. 시장에 출시되기 전부터 AI를 가장 가까이서 본 저자는 세 가지를 짚는다. 개발 당사자조차 AI가 왜 그렇게 답하는지 모른다는 것, 실리콘밸리의 언어와 문화를 기본값으로 배운 AI는 다른 문화권에서 통용되는 맥락을 쉽게 놓친다는 것 그리고 이 기계를 얼마나 믿어야 할지 아직 아무도 모른다는 것이다. 3장에서는 지금 빅테크 연구실이 가장 무겁게 고민하는 문제, ‘인지적 퇴화’를 다룬다. 요즘 자주 언급되는 ‘생각의 외주화’ 문제다. 웬만해서는 “아니요”라고 말하지 않는 AI의 아첨과 틀린 답을 자신 있게 내놓는 AI의 환각에 익숙해지는 동안, 우리는 스스로 의심하는 감각을 잃어간다. 이에 저자는 기계가 틀릴 때 알아채는 법, 같은 툴을 쓰고도 전혀 다른 답을 얻는 사람들의 차이를 짚는다. 이어 4장에서는 기계가 모든 것을 해내는 시대에도 끝내 사람의 몫으로 남을 다섯 가지 가치를 제시한다. 무엇을 원하는지 스스로 정하는 ‘의도’, 만드는 사람에서 고르는 사람으로 거듭나는 ‘안목’, 결과를 받아안는 ‘책임’, 서로를 연결하는 ‘공감’, 목적 자체를 즐기며 새로운 쓸모를 만드는 ‘의미’다. 실리콘밸리에서 끝까지 살아남은 이들이 기계에 결코 넘겨주지 않았던 가장 인간적인 무기다. 마지막 5장은 실리콘밸리 빅테크가 사고하는 방식을 보여준다. 저자가 20여 년간 함께 일하며 확인한 그들의 비밀은 의외로 단순하다. 무엇을 먼저 하고 나중에 할지, 어디서 넓히고 어디서 좁힐지 정하는 절차를 조직 전체가 몸에 익히고 있다는 것이다. 세계적인 기업들이 문제를 푸는 틀인 ‘더블 다이아몬드’를 토대로 발견, 정의, 개발, 전달의 네 단계를 설명한다. AI로 만드는 일이 쉽고 싸진 시대에는 ‘만들 수 있는가’가 아니라 ‘만들 만한가’를 물어야 한다고 강조한다. AI는 노를 젓는 속도를 높여줄 수는 있어도 뱃머리를 대신 돌려주지는 않기 때문이다. 각 장 끝에는 오랜 시간 동안 직접 부딪히며 정리한 커리어 설계 노하우를 담았다. 겁 없는 도전으로 굳게 잠긴 빅테크의 문을 연 과정부터 네트워킹의 기술, 연봉 협상 전략, AI 시대의 시간 활용법까지 다룬다. 시대의 큰 흐름을 읽는 동시에 당장 내일부터 적용할 수 있는 현실적인 조언이다. “AI가 넘어선 것은 인간이 아니라 평균이다. 당신은 무엇으로 그 너머에 설 것인가?” “AI가 가져올 변화는 산업혁명보다 열 배는 더 클 것입니다. 그리고 어쩌면 열 배는 더 빠르게 찾아올 것입니다.” 딥마인드의 공동 창업자 데미스 허사비스의 말이다. 그 속도 앞에서 우리가 서야 할 자리는 어디가 되어야 할까? 피그마의 공동 창업자 딜런 필드의 말에 힌트가 있다. “AI는 문턱을 낮췄지만, 천장을 높이지는 못했다. 천장은 여러분이 올릴 것이다.” 저자가 실리콘밸리에서 오랫동안 목격해온 것이 바로 이것이다. AI로 인해 머릿속 생각을 눈앞의 결과물로 옮기는 ‘실행의 격차’는 거의 사라졌다. 그러나 좋은 것을 알아보고 왜 좋은지 말할 수 있는 ‘안목의 격차’는 없애지 못했다. AI는 그럴듯한 답을 순식간에 열 개씩 내놓지만, 그중 무엇이 옳은지는 끝내 말해주지 않는다. 문턱이 낮아질수록 차이는 그 위에서 벌어진다. 『나는 코드를 모르는 AI 팀장입니다』는 기계가 대신 키워줄 수 없는 그 능력을 기르자고 말하는 책이다. AI 시대에 내 일의 자리를 고민하는 직장인, 기술을 몰라 불안한 비전공자, 사회에 첫발을 내딛는 초년생, AI와 함께 일할 조직을 이끌어야 하는 리더에게 이 책은 앞으로 나아갈 방향을 제시한다. 그리고 방향을 정하는 일이야말로 기계가 결코 흉내 낼 수 없는 영역이다. “기계가 영리해질수록, 그것이 끝내 흉내 내지 못하는 영역은 오히려 더 또렷해집니다. 그리고 그 영역은 하나같이 가장 인간적인 것들입니다. 때때로 앞뒤가 맞지 않는 사람의 마음을 해독해내는 인문학적 통찰, 정답 없는 길을 묵묵히 걸어가는 인내, 불완전함을 있는 그대로 안아주는 마음, 데이터가 답하지 못하는 ‘왜’를 묻고 의미를 길어 올리는 힘 그리고 ‘할 수 있다’와 ‘해야 한다’ 사이에서 멈춰 서 무엇이 옳은지 되묻는 용기입니다. 기계의 눈에는 그저 수정해야 할 오류로만 보일 이 뭉툭한 인간다움이야말로, AI 시대에 우리를 가장 대체 불가능하게 만드는 무기입니다.”

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AI의 발전이 사회에 미치는 변화와 인간의 역할을 깊이 있게 탐구하는 책입니다. AI가 긍정적인 피드백을 제공하지만, 때로는 사회적 해를 초래할 수 있음을 지적하며, 인간의 비판적 사고의 중요성을 강조합니다. 기술 발전 속도에 맞춰 인간의 판단력을 통해 올바른 질문을 던지고, AI가 제안한 결과를 실제 업무에 활용할 때 사람의 요구와 감정을 이해하는 것이 중요하다고 설명합니다.

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