새로운 엘리트의 탄생

- 화이트칼라의 다른 적은 해외에 있다. 이를 설명하려면 블루칼라가 노동시장에서 밀려난 거대한 흐름 하나를 소개해야 한다. 더 그레이트 더블링이라 불리는 역사적 사건이다. 이는 90년대에 일어났음. 이 시기 세계 노동시장에는 무슨 일이 발생했는가. 91년, 소비에트 사회주의공화국 연방이 무너졌다. 같은 해 인도는 개혁, 개방정책을 발표. 93년, 중국정부는 시장경제 도입을 공식선언했다. 전 소비에트 사회주의 공화국 연방, 인도, 중국의 세계경제 편입으로 세계 시장의 노동인구가 갑자기 폭증. 이 현상에 더 그레이트 더블링이란 이름을 붙인 이가 리처드 프리먼 하버드대 교수다. 그는 전 소비에트 사회주의 공화국 연방, 인도, 중국의 세계 경제 편입으로 세계 노동인구가 15.6억에서 29.3억으로 정확히 두배 가까이 늘었다고 추정했음
- 미래학자들의 일이란 뭔가를 예언하는 것이 아니다. 미래를 알 수 있는 것처럼 말하는 사람은 점성술사거나 사기꾼이다. 우리를 기다리고 있는 단 하나의 미래는 없다. 나는 미래 연구에 모든 정량적 도구를 최대한 활용해야 한다고 생각한다. 그러나 이런 도구들을 활용한 결과를 얻으면 그런 결과에 대해 회의적 태도를 견지해야 한다. (토플러)
- 제3차 디지털 산업혁명으로 한계비용이 낮아지면서 공유경제가 생겨남. 자본주의의 비즈니스 모델은 한계비용이 낮으면 수익도 낮아짐. 수익이 낮아지면 전통적 비즈니스 방식인 일회성 거래로 회귀해야하는데, 여기서는 판매자와 매수자 사이의 거래가 매우 느리게 진행됨. 따라서 네트워크를 형성하는 시장으로 비즈니스를 옮겨야 하는데, 서비스나 재화거래를 시장에서 하기보다는 네트워크 속 흐름에 맞게 거래해야 함. 여기서 한계비용이 낮아지면 자본시장의 판매자와 매수자는 프로슈머가 된다. 프로슈머는 네트워크상 경험과 서비스를 공유하고 그 안에서 수익을 낼 수 있지만, 거래를 통해 수익을 내지는 않는다. 이렇게 바뀌는 비즈니스 모델을 연구하기 위해 나는 현재 정보통신기술, 전산, 물류, 교통, 전기회사 등 세계 주요 산업군과 함께 일하고 있다. 흥미로운 사실은 인프라 구조의 디지털화로 일부 한계비용은 거의 제로에 가까워졌다는 점. 이것이 공유경제에서 일어나는 일이다. 이 현상이 전 세계에 의미하는 바는 35명이 디지털로 연결된 경제 네트워크에서 거의 제로에 가까운 한계비용으로 가상재화를 생산, 소비, 공유한다는 점. 시장에서 벌어지는 일이 아니고 굳이 국내총생산에 반영할 필요도 없으므로 이러한 시장체제로 인해 기존의 2차산업혁명에 바탕을 둔 산업은 붕괴된다.
- 미래를 준비하는 사람은 미래의 일자리 시장을 걱정하느라 본질을 놓쳐선 안됨. 성공하려면 어떤 종류의 기술과 역량이 필요한지 집중해야 함. 기술이 지금 당장 대량실업을 가져오지는 않기 때문. 하지만 성공을 좌우하는 요인은 변하고 있음. 예를 들어 현재의 전통적 변호사 훈련이 법률문제 해결에 큰 도움이 안될수도 있음. 전통적 의사훈련도 건강증진을 위한 최선의 방법이 아닐 수 있음. 마음을 활짝 열고 직업문제를 어떻게 풀어낼지 고민해야함. 다시 이야기하지만, 우리가 당면한 문제는 실업이 아니라 직업재배치다. 사람들이 지금과는 다르게 일할 수 있게끔 기술과 역량을 확보해야 함. 장기적 과제가 아니라 현재 우리가 당면한 과제다
- 뉴 칼라의 5가지 조건
(1) 기술이 바꿀 미래를 내다보는가
(2) 디지털 리터러시가 있는가
(3) 세상을 바꾸고 싶은가
(4) 끊임없이 변화하는가
(5) 손잡고 일하는 법을 알고 있는가
- 소비는 자신의 취향을 드러내는 행위다. 내가 누구를 좋아하느냐, 혹은 나는 어떤 문화를 지지하느냐가 제품 그 자체보다 더 중요한 문제로 부상한 것이다. 이런 맥락에서 보면 모든 제품-서비스 뒤에 숨은 콘텐츠가 갈수록 중요해지고 있음. 내 마음을 얻고 싶으면 당신의 진짜 속마음을 보여달라는 소비자의 요구에 진정성 있는 답변을 내놓지 못한다면 시장에서 외면받는 일은 한순간일 것이다.
- 프리랜서를 포함한 창업인구가 지속적을 증가. 미래에는 여러 업무를 처리할 수 있는 기업이 아니라 내가 원하는 업무를 처리할 수 있는 개인을 원하는 수요가 늘어난다는 것. 그것은 곧 내가 하고 싶은 일을 고민하게 하고, 그 고민은 창업으로 이어질 것임.
- 이른바 4차 산업혁명, 또는 디지털 트랜스포메니션이라 불리는 이 전환기에 사회가 바라는 인재상이 크게 바뀔까? 어떤 사람이 새로운 시대에 필요한 인재일까. 변화의 핵심이 인공지능이라는 걸 전제로 답변하면, 첫번째는 인공지능을 더 잘 쓸 수 있는 사람, 그리고 두번째는 인공지능이 못하는 걸 잘하는 사람이다. 이 둘 중 하나에만 해당하면 된다.
A. 인공지능을 더 잘 쓸 수 있는 사람
1. 개발자체를 잘하는 사람
2. 데이터 싸움이 될 테니까 데이터를 잘 다루는 사람
3. 개발된 인공지능을 자유자재로 잘 다루는 사람
(2) 인공지능이 못하는 걸 잘하는 사람
- A-1 유형은 딥러닝 자체를 잘 다루는 사람. 문제는 구글같은 회사들이 텐서플로 툴을 다 공개해 웬만큼 천재가 아니고서는 따라가기 쉽지 않음. 그래서 인공지능을 더 잘 쓰는 사
람이 되고 싶다면, A-2가 좀더 쉬운 접근법임. 모두가 데이터를 외치지만, 현실적으로 기계가 학습하기 쉽게 나온 데이터가 많지 않음. 의미가 있고 없고를 가려서 잘 정돈해 넣어줄 수 있는 역할, 이게 정말 중요함. 데이터의 의미를 나누고 가치를 알아보는 사람이다. 개발된 인공지능을 잘 쓰는 능력도 중요. A-3 유형은 매우 까다로움. 의료분야를 예로 들면, 의사들이 인공지능을 얼마나 잘 활용하는지가 관건임