예전에는 한 번 배운 지식이 오래 갔습니다. 산업의 구조가 비교적 오래 유지됐고, 그 안의 커리어 래더도 크게 흔들리지 않았습니다. 각 직무에 필요한 역량도 어느 정도 정해져 있었습니다. 그래서 사람들은 필요한 지식을 가장 적합한 순서로 묶어 학습했습니다. 학교, 학원, 사수, 도제식 전수 같은 방식이 힘을 가졌던 이유입니다. 하나를 깊게 배우면 몇 년, 길게는 몇십 년 동안 쓸 수 있는 지식이 많았습니다. 시간이 지나 경험이 쌓일수록 전문성이 쌓이는 구조였습니다.
지금은 상황이 다릅니다. 시장이 빠르게 바뀌고, 오늘 필요한 결과와 내일 필요한 결과가 달라집니다. 문제를 해결하기 위해 필요한 기술도 계속 바뀝니다. 그래서 학습 방식은 정해진 커리큘럼을 따라가는 방식보다, 눈앞의 문제를 풀기 위해 필요한 것을 그때그때 줍는 방식에 가까워졌습니다. 유튜브와 AI 덕분에 정보 습득은 매우 쉬워졌습니다.
얼핏 보면 어떤 기술이든 필요할 때 새로 배우면 되고, 사전 지식이 없어도 누구나 비슷한 결과를 낼 수 있을 것처럼 보입니다. 그렇다면 전문성이라는 것은 완전히 사라질 것입니다. 하지만 아직은 모두가 동일한 결과를 내는 디자인을 만들 수 있는 것은 아닙니다.
이전에 있던 디자인을 복제하는 것은 많아졌습니다. 하지만 전보다 나은 결과를 만들 수는 없습니다. 디자인은 기존의 것을 해체하고 재조합하면서 새로운 가치를 창출하는 것이며, 단순히 존재하는 것을 따라하는 것은 가치가 거의 없기 때문입니다.
전문성은 아무나 만들 수 없는 가치를 만드는 것입니다. 디자인은 남들보다 문제를 잘 해결하고 남들보다 메시지를 잘 전달하는것입니다.
빠르게 만드는 능력은 이미 AI로 크게 가속되고 있습니다. 하지만 무엇이 시장에서 실제로 작동하는지, 어떤 디자인이 고객에게 가치를 잘 전달하는지는 여전히 다른 문제입니다.
AI는 디지털 환경에 있는 정보를 흡수합니다. 실제 세상에서 벌어진 일이 웹에 의미 있는 정보로 쌓이기까지는 시간이 걸립니다. 그런데 디자인이 시장에 퍼지고 반응이 생기기까지도 절대적인 시간이 필요합니다. 이 시간 차이에서 사람이 개입할 여지가 아직 있습니다.
전문성은 사라지지 않을 것입니다. 자신이 구현한 것이 문제를 잘 해결하고, 메시지를 잘 표현하는 역량은 앞으로도 필요한 것입니다. 여기에 더해 이제 전문성은 경험을 많이 쌓는 것 뿐만 아니라, 웹에 공유되어 사람과 AI에게 전달되기 전에 더 나은 방법을 찾아내 적용하는 역량이 될 것입니다.
