AI 전환의 출발점은 경영자의 판단 재설계

양런빈은 AI 시대의 기업 경쟁력이 특정 제품을 능숙하게 다루는 기술보다 새로운 도구를 빠르게 이해하고 사고와 업무 방식을 다시 설계하는 역량에서 형성된다고 진단했다. 기업이 AI를 도입했는지보다 지식과 판단, 실행을 긴밀하게 연결해 계속 학습할 수 있는 구조를 갖췄는지가 생존과 성장의 핵심 조건이라는 판단이다.

개인에게 요구되는 중심 역량으로는 메타인지와 정확한 표현 능력이 제시됐다. 메타인지는 자신이 생각하고 배우는 과정을 관찰해 하나의 방식으로 정리하고, 결과에 맞춰 지속적으로 수정하는 능력이다. AI에 좋은 답을 요구하려면 해결하려는 현실의 문제부터 명확히 규정해야 하므로 질문의 품질도 단순한 프롬프트 작성 기술이 아니라 문제 정의 능력에 좌우된다.

이 같은 변화는 교육의 목표도 정답을 신속하게 찾는 데서 정답이 없는 문제를 제대로 설정하는 방향으로 옮길 가능성을 보여준다. 중국 최고 명문 학원의 강사진이 콘텐츠 기획과 집필 전 과정에 참여한 AI 개인교사 ‘한쉐 선생님’에는 이들이 연구한 학습법이 구현됐다. AI가 교육 콘텐츠와 학습 방식에 결합되는 과정에서도 문제를 이해하고 표현하는 역량의 중요성이 드러난다.

양런빈은 10년 넘게 코딩을 하지 않았지만 AI 시대가 열린 뒤 바이브 코딩을 다시 시작했다. AI에 맡길 수 있는 범위와 맥락 부족으로 오류가 생기는 지점, 인간의 판단이 필요한 영역을 직접 확인한 뒤 AI 전환을 개발부서나 CTO만의 과제가 아닌 경영자의 책임으로 봤다. CEO가 자신의 판단 방식을 설명하고 수정하거나 폐기할 수 있어야 조직도 현장의 사실을 학습하고 더 나은 판단을 빠르게 확산할 수 있다는 것이다.