AI를 깊이 사용하는 사람은 0.3%뿐이다

최근 하나의 통계를 보고 진짜일까 싶을 정도로 놀랐다. 전 세계 인구 중 생성형 AI를 매일 사용하는 사람이 7.1%에 불과하고, 그중에서도 실제로 업무에 깊이 통합해 활용하는 사람은 0.3%에 지나지 않는다는 것이다. 나머지 84%는 AI를 한 번도 사용하지 않은 미경험자다. 이 숫자를 처음 봤을 때 직감적으로 와닿지 않았다. 주변만 봐도 모두 ChatGPT나 Claude를 쓰고 있으니 말이다. 하지만 곧 깨달았다. 내가 속한 IT 업계가 전 세계를 대표하지 않는다는 사실을.

AI 대모로 불리는 페이페이 리 스탠포드대학교 교수도 이 불안감에 대해 실토한 바 있다. 그는 최근 행사에서 우리 모두 마음 깊은 곳에서 불안감을 느끼고 있다고 말했다. 읽어야 할 블로그와 뉴스, 새로 출시되는 모델이 너무 많다는 것이다. 이러한 불안감은 이 기술이 우리 시대에 얼마나 엄청난 속도로 움직이고 있는지를 보여주는 증거이기도 하다. 나도 솔직히 인정한다. 매일 새로운 모델과 프레임워크가 쏟아지는 것을 볼 때면 과연 따라갈 수 있을지 의문이 든다. 하지만 그 불안감 속에서도 한 가지 확실한 것이 있다. AI를 활용하는 사람과 그렇지 않은 사람 사이의 생산성 격차가 벌어지고 있다는 점이다.

특히 IT 업계에서 이 격차는 뚜렷하다. AI 도구에 익숙한 개발자는 몇 시간 걸릴 작업을 몇 분 만에 끝낸다. 코드 리뷰를 받고 디버깅을 하는 과정에서 AI의 도움을 받는 것은 이제 선택이 아닌 필수가 되었다. 반면 AI를 검색 도구 정도로만 사용하는 개발자는 여전히 예전 방식으로 일한다. 이 둘의 차이는 시간이 갈수록 기하급수적으로 벌어진다. 단순히 일의 양을 넘어 학습 속도와 문제 해결 능력에서도 차이가 난다. AI와 대화하며 생각을 정리하고, 여러 접근법을 빠르게 시도하는 사람은 같은 시간에 더 많은 시도를 할 수 있다.

유료 사용자와 무료 사용자의 차이도 이런 맥락에서 이해할 수 있다. 무료 모델은 검색에 가깝다. 질문하고 답변을 받는 수준이다. 하지만 월 20달러를 내는 유료 모델은 상담이나 조언에 가까운 답변이 가능하다. 내 자산 현황과 지출 내역을 바탕으로 예산안을 짜 달라고 하거나, 법률 문서를 사진 찍어 보내고 불리한 조항을 찾아 달라고 하는 식이다. 이전에는 전문가 컨설팅에서나 가능했던 일이다. 여기서 더 나아가 나를 기억하고 맥락을 이해하는 개인 지능을 소유하느냐의 문제도 중요하다. 이를 경험한 사람의 AI 체감은 그렇지 않은 사람과 큰 차이가 난다.

AI 거품이 터질 것이라는 이야기도 들린다. 하지만 그 거품은 기술 자체가 아닌 주가에 관련된 것이다. AI 도입이 멈출 가능성은 없다. 오히려 몇 년 뒤에는 현재 우리가 말하는 AI의 실체가 챗봇이나 모델에서 로봇이나 완전히 새로운 대상으로 옮겨갈 가능성이 크다. 과거 인터넷 붐 당시에도 초창기 사업자 중 아직 살아남은 곳은 극소수였다. 대부분 성공한 기업은 초기 붐이 지나고 기술이 모든 사람의 일상에 들어올 무렵 큰 성공을 거뒀다. 지금 AI 시장도 비슷한 패턴을 보일 가능성이 높다.

결국 중요한 것은 전 세계 몇 퍼센트라는 수치가 아니다. 어떻게 사용하는가가 더 중요하다. 84%의 미경험자가 아닌, 아직 AI를 깊숙하게 활용하지 못한 99.7%의 관점에서 볼 때 기회는 열려 있다. 나는 개인적으로 확신한다. AI를 활용하는 사람들의 생산성이 너무 높아지기 때문에 AI를 사용하지 않는 사람들은 경쟁이 어려워질 것이라고. 물론 분야마다 다르겠지만, 최소한 IT 업계에서는 그렇다. 이제 시작하는 사람도, 이미 사용 중인 사람도 중요한 것은 깊이 있는 활용이다. 도구를 넘어 업무의 동반자로 삼는 것. 그것이 앞으로의 경쟁력을 좌우할 것이다.