이틀 전, 홍콩 사무실에서 11시가 되어서 미지근한 커피를 마시며 젠슨 황의 인터뷰를 보고 있었는데, 그가 이렇게 말했습니다: *"AI가 해고를 일으키는 것이 아닙니다. 상상력이 없는 경영진이 그렇습니다."*
나는 영상을 일시 정지했다. 박수를 치고 싶었다.
그는 기술적으로 맞습니다. 팀에게 10배 생산성 도구를 주면, 창의적인 리더는 10배의 출력을 늘릴 것이지 팀의 90%를 해고하지는 않습니다. 그러나 황은 산타클라라의 무대에 서서, 허공에서 수요를 창출하는 비전가의 시각으로 세상을 바라보고 있었습니다. 우리처럼 회사를 운영하고, 제품 팀을 관리하며, 도쿄와 홍콩에서 임대료를 지불하는 사람들에게 그의 조언은 마치 물에 빠진 사람에게 수영을 더 열심히 하라고 말하는 것처럼 느껴졌습니다. 수영장이 비어가고 있다는 사실을 인정하지 않고서요.
많은 뛰어난 사람들이 현재 LinkedIn을 "일할 준비가 되어 있습니다"로 업데이트하는 이유를 설명하는 불편한 진실이 있습니다: 헛소리 직업은 차치하고.대부분의 직업은 실제로 직업이 아닙니다. 그것들은 번역 서비스입니다.
그리고 번역은 AI가 방금 무료로 배우게 된 바로 그 일입니다.
실제로 유용한 세 가지 층
직함과 LinkedIn의 연극을 제거하면 가치를 창출하는 일은 세 가지 유형뿐입니다:
1단계: 수요 창출
이것은 스티브 잡스의 순간입니다. 2007년에 유리 직사각형을 들고 사람들이 그것이 존재하기도 전에 그것을 원하게 만드는 것입니다. 이는 직관과 위험 감수의 무서운 조합을 요구합니다. 당신은 명시된 문제를 해결하는 것이 아니라, 범주를 발명하고 있는 것입니다. 아마도 0.1%의 사람들이 자신을 망치지 않고 지속적으로 이 일을 할 수 있을 것입니다.
2단계: 요구 사항 정의
현재 진짜 돈이 있는 곳입니다. 누군가가 아이폰을 원하게 되면, 당신은 정의해야 합니다: 그것은 실제로 무엇을 합니까? 배터리 사양은 무엇입니까? V1과 V2의 기능은 무엇입니까? 우리는 성공을 어떻게 측정합니까?
이것은 건축가 층입니다. 당신은 청사진을 실행하는 것이 아니라 그것을 그리는 것입니다. 당신은 모호성(고객의 고통, 시장의 격차, 기술적 제약)을 바라보고 그것을 구체적이고 해결 가능한 문제로 결정화하고 있습니다.
3단계: 요구 사항 충족
이곳은 85%의 사람들이 경력을 쌓은 곳입니다. "번역가" 층입니다.
Jira 티켓("로그인 페이지 구축")을 받아 이를 React 컴포넌트로 변환하는 소프트웨어 엔지니어. 분쟁("클라이언트가 위반으로 소송을 원함")을 받아 이를 법률 문서로 변환하는 변호사. 지침("Q3 리드 증가")을 받아 이를 캠페인 메커니즘으로 변환하는 마케팅 매니저.
만약 당신의 일이 누군가가 잘 정의된 요구 사항을 주기를 기다리는 것이라면, 그 요구 사항을 출력물로 변환하는 데 당신의 전문 기술을 사용하는 것이라면—당신은 번역가입니다. 그리고 GPT-4는 잠을 자지 않고, 급여를 협상하지 않으며, 건강 보험이 필요 없는 번역가입니다.
번역가가 되는 것을 멈추는 방법 (그리고 유용한 사람이 되는 방법)
나는 거의 내가 쓸모없어질 뻔할 때까지 이 구분을 이해하지 못했습니다. 3년 전, 머큐리는 본질적으로 정교한 번역 서비스였습니다. 클라이언트는 우리에게 정의된 문제를 가지고 왔습니다: "웹사이트를 만들어 주세요." "우리 CMS를 이전해 주세요." "우리 SEO를 수정해 주세요."
우리는 숙련된 번역가였습니다—그들의 요구 사항을 받아 이를 깔끔한 코드와 결과물로 변환했습니다. 우리는 시간당 요금을 청구했으며, 이는 번역 작업에 완벽한 비즈니스 모델입니다. 더 많은 시간 = 더 많은 가치, 이론적으로는 그렇습니다.
그러다가 2023년 말, 나는 ChatGPT를 사용하여 우리가 보통 그들에게 40시간을 청구하던 Python 스크립트를 작성했습니다. 완벽한 코드는 아니었습니다. 지저분하고, 버그가 있었으며, 안전하지 않았습니다. 하지만 *방향적으로는 올바른* 코드였고, AI가 작성하는 데 30초가 걸렸습니다.
그때 나는 깨달았습니다: 실행에 능숙한 것이 더 이상 방어선이 아닙니다.
그래서 지난 3년 동안, 나는 나 자신과 내 회사를 스택의 상위로 옮기도록 강요했습니다. 실제로 그게 어떻게 보였는지 여기에 있습니다:
1. 모호함을 견디는 법 배우기
번역가는 모호함을 싫어합니다. 그들은 명확한 입력이 필요하며, 그래야 명확한 출력을 생성할 수 있습니다. 건축가는 모호함 속에서 살아갑니다.
나는 고객이 원하는 것이 무엇인지 모르는 회의에 앉아 있도록 스스로 강요하기 시작했습니다. 단순히 불편한 것이 아니라, 존재론적으로 불확실한 상황이었습니다. 한 호텔 고객이 "우리는 더 디지털화되어야 합니다."라고 말했습니다. 그게 전부입니다. 사양도 없고, KPI도 없습니다.
예전의 제임스라면 요구 사항 문서를 요구했겠지만, 새로운 제임스는 이렇게 말하는 법을 배워야 했습니다: "저는 당신의 진짜 문제가 당신의 충성도 프로그램이 현재 CRM이 $5,000 고객과 $50 고객을 동일하게 취급하기 때문에 고가치 고객을 OTA로 유출하고 있다는 것이라고 생각합니다. 여기서 우리는 세분화 논리를 재정의하는 방법입니다..."
나는 더 이상 요구 사항을 충족시키고 있지 않았습니다. 그들이 모르고 있던 요구 사항을 정의하고 있었습니다.
2. 불완전한 데이터로 의사 결정하기
AI는 실행에 뛰어나며, 실행은 완전한 정보를 요구하기 때문입니다. 함수를 작성하려면 모든 변수가 필요합니다.
하지만 문제를 정의하는 것은 안개 속에서 일어납니다. 당신은 40%의 데이터와 직감, 그리고 마감일을 가지고 있습니다.
3년 전, 나는 머큐리를 "디지털 전환 에이전시"에서 "AI 인프라 아키텍트"로 전환하는 무서운 결정을 내렸습니다. 단 한 명의 AI 고객도 없던 시기에 말입니다. 데이터는 이전 모델이 죽어가고 있다고 말했지만, 새로운 모델은 아직 존재하지 않았습니다. 나는 누군가가 비용을 지불하기 전에 에이전트 아키텍처를 구축해야 했습니다. 나는 그것이 작동할 것이라는 증거 없이 6개월 동안 현금을 소모했습니다.AI infrastructure architect" before we had a single AI client. The data said the old model was dying, but the new model didn't exist yet. I had to build agent architectures before anyone would pay for them. I spent six months burning cash with no proof it would work.
그건 아키텍트의 작업입니다. 트랙이 만들어지기 전에 베팅을 하고 있습니다.
3. 교차 도메인 패턴 매칭
번역가는 하나의 도메인 내에서 작업합니다. React 개발자는 React에 머무르고, SEO 전문가는 SEO에 머무릅니다.
아키텍트모든 곳에서 패턴을가져옵니다.
우리가 18,000개의 기사를 이관하는 자율 에이전트 파이프라인을 구축했을 때(최근에 제가 쓴 11개의 에이전트 시스템), 저는 단순히 "CMS 이관"을 하고 있던 것이 아닙니다. 저는 분산 시스템 아키텍처, 조직 설계 이론, 심지어 군사 지휘 구조(“특수 부대” 모델)에서 개념을 적용하여 콘텐츠 문제를 해결하고 있었습니다.
가치가 코드에 있는 것이 아닙니다.가치는 이관이 기술적인 문제가 아니라 조직 조정 문제라는 것을 인식하는 데 있었습니다. 그리고 에이전트는 특정 유형의 반복적인 인지에 대해 인간보다 더 나은 조정자입니다.
4. 결과를 소유하라, 작업이 아니라
이것이 가장 힘든 정신적 전환이었습니다. 번역가로서 저는 이렇게 말할 수 있습니다: "제가 요청하신 기능을 만들었습니다. 만약 시장에서 잘 작동하지 않는다면, 그건 당신의 문제입니다."
건축가로서 저는 이렇게 말합니다: "고객 유지율을 15% 증가시켜야 합니다. 저는 문제 영역을 정의하고, 개입 지점을 식별하며, 해결책을 배포할 것입니다. 만약 15%에 도달하지 못하면, 저는 전액을 받지 못합니다."
우리는 시간 단위(번역 단위)에서 결과 단위(건축 결과)로 청구 방식을 변경했습니다. 어떤 달에는 잘못된 베팅으로 인해 수익이 줄어들기도 하고, 어떤 달에는 올바른 베팅으로 인해 3배의 수익을 올리기도 합니다. 하지만 우리는 더 이상 소프트웨어와 상호 교환 가능하지 않습니다.
제가 실제로 3년 동안 한 일
지난 36개월에 대해 구체적으로 말씀드리겠습니다. 왜냐하면 "건축가가 된다"는 추상적인 조언이기 때문입니다. 상처를 보기 전까지는.
1년차 (2023): 공황
저는 여전히 제품/솔루션을 판매하고 있었습니다. 하지만 고객들이 AI를 사용하여 자신의 카피를 작성하고, 코드 스니펫을 생성하며, 로고를 디자인하는 것을 보기 시작했습니다. 제 번역 서비스는실시간으로 상품화되고 있었습니다.저는 밤마다 RAG 아키텍처, 에이전트 오케스트레이션, 지식 그래프에 대해 읽기 시작했습니다. 다시 엔지니어가 되고 싶어서가 아니라, 모호성이 어디로 이동하고 있는지를 이해할 필요가 있었기 때문입니다. 실행이 자동화되고 있었습니다. *무엇을 실행할 것인가*의 아키텍처가 가치 있게 변하고 있었습니다.
I started spending my nights reading about RAG architectures, agent orchestration, and knowledge graphs—not because I wanted to become an engineer again, but because I needed to understand where the ambiguity was moving. The execution was becoming automated. The architecture of *what to execute* was becoming valuable.
2년 차 (2024): 잔인한 전환
나는 팀의 절반을 해고했다. 그들이 나쁘기 때문이 아니라—그들이 더 이상 번역이 필요 없는 세상에서 뛰어난 번역가였기 때문이다.
나는 전략에 대해 나와 논쟁했던 사람들을 남겼다. "이 클라이언트는 새로운 웹사이트가 필요하지 않다고 생각해요. 그들은 존재하는 것을 멈춰야 해요."라고 말한 사람들. (우리는 그 클라이언트를 잃었지만, 실제로 존재해야 하는 세 클라이언트를 얻었다.)
우리는 세부적인 RFP가 있는 프로젝트를 더 이상 수락하지 않았다.클라이언트가 원하는 것을 기능 목록까지 정확히 알고 있다면, 그들은 템플릿과 AI 구독을 구매할 것이다. 우리는 "무언가가 고장났어요. 무엇인지 모르겠어요. 고쳐주세요."라고 말하는 클라이언트를 목표로 삼기 시작했다.
3년 차 (2025-2026): 새로운 모델
이제 우리는 번역 작업을 처리하는 자율 에이전트를 배치한다. 내가 최근에 설명한 11개 에이전트 마이그레이션 시스템? 그것이 새로운 모델이다. 에이전트가 번역가이고, 나의 인간 팀은 문제 공간을 정의하고, 제약 조건을 설정하며, 결과가 비즈니스 목표와 일치하는지 검증하는 아키텍트들이다.
나는 "클라이언트의 지식 그래프의 온톨로지를 정의하기", "그들의 C-suite와 데이터 마이그레이션의 정치적 함의를 협상하기", "예산 제약을 고려할 때 문제를 해결할 가치가 있는지 결정하기"와 같은 모호하고 청구할 수 없는 일들에 시간을 보낸다.
이 모든 작업은 입력이 너무 복잡하고, 너무 인간적이며, 너무 정치적이기 때문에 LLM에 의해 촉발될 수 없다. 나는 더 이상 코드를 작성하지 않는다. 나는 코드가 *작성될 수* 있도록 문제 공간을 정의하고 있다.
어려운 진실
젠슨 황은 상상력의 실패처럼 들린다. 하지만 그렇지 않다. 그것은 용기의 실패이다.
번역가들의 무리에서 벗어나는 것은 두렵다. 3년 전, 내 동료들은 웹사이트를 만들고 구글 광고 캠페인을 운영하며 안정적인 수익을 올리고 있었다. 나는 자금을 소모하며 벡터 데이터베이스에 대해 배우고, 내 회사를 망쳤는지 고민하고 있었다.
무리에 남아 Jira 티켓을 깔끔한 코드로 번역하던 프로그래머들은 현재 GitHub Copilot과 Cursor에 의해 존재에서 최적화되고 있다. "브랜드 가이드라인"을 인스타그램 게시물로 번역하던 마케터들은 생성형 도구에 의해 대체되고 있다.
생존한 사람들은 안개 속으로 들어가 지도를 그리기 시작한 사람들이다.
오늘 시작하는 방법
이 글을 읽고 자신이 "번역가" 범주에 속한다고 느낀다면, 여기 구체적인 변화가 있다:
이제 질문을 멈추세요: "이 요구 사항을 더 잘/더 빠르게/더 저렴하게 실행하려면 어떻게 해야 할까?"
이제 질문을 시작하세요: "이 요구 사항을 누가 정의했는가? 그들이 실제로 해결하려는 문제는 무엇인가? 내가 이 문제를 해결하는 것이 맞다고 내 월급을 걸 수 있을까?"
마지막 질문에 대한 대답이 "아니오"라면, 당신에게는 두 가지 선택이 있다: 문제를 재정의하는 사람이 되거나, 시대에 뒤떨어진 사람이 되거나.
풀장이 비워지고 있다. 위로 헤엄쳐라.
*— 제임스 황, 머큐리 테크놀로지 솔루션즈, 2026년 4월*
