<AI 강사들이 고민이 많아 보인다> 십몇 년 다닌 대기업을 나와 1인 AI 강사로 새로운 커리어를 시작하는 분들이 꽤 보인다. 분명 매력적인 도전이다. 그런데 한편으로는 이 시장의 구조적인 고민도 보인다. 처음에는 AI 도구 사용법을 가르친다. 조금 더 나아가면 조직에 AI를 어떻게 도입하고 업무에 체화시킬 것인지, 이른바 AX 방법론을 강의한다. 고민은 여기서부터인 것 같다. AI 강사 시장 자체가 빠르게 포화되고 있다. 도구 사용법은 누구나 배울 수 있고, 새로운 도구가 나오면 강의 콘텐츠의 유효기간도 짧아진다. 한편 AX에는 정답이 없다. 내가 다녔던 업종인 무기제조업, 소프트웨어개발업, 광고대행업, 핀테크, 경영컨설팅업 등만 해도 업무 구조와 데이터 환경이 모두 다르다. 한 조직에서 성공한 방법론이 다른 조직에서는 작동하지 않을 수 있다. 자칫하면 그럴듯한 AI 도입론만 전달하는 수박 겉핥기식 강의가 되기 쉽다. 그리고 난 이게 직접적인 고민일 거라고 보는데, AI 기술의 발전 속도가 강사의 전문성 축적 속도보다 빠를 수 있다. 어제의 전문가가 오늘은 새로운 기술을 다시 공부해야 하는 시장이다. 그래서 앞으로 AI 강사의 경쟁력은 AI 도구를 얼마나 잘 아느냐에만 있지 않을 것 같다. AI를 설명하는 사람과 AI로 조직의 문제를 해결하는 사람은 엄연히 다를 것이다. 클라이언트들의 수요는 후자 쪽으로 기울며 그런 강사들을 위주로 재편될 것이다. 다시 말해, 도구 사용법을 알려주는 사람은 많아지겠지만, 기업의 업무 프로세스를 이해하고, 비효율을 찾아내고, AI 적용 가능성을 판단하고, 실제 성과까지 연결할 수 있는 사람은 상대적으로 희소할 것이다. 그리고 이건 그 '업'을 다니며 경험해 본 사람이 절대적으로 유리하다. 결국 AI 강의 시장의 다음 단계는 강의에서 컨설팅으로, 지식 전달에서 실행과 성과로 이동하지 않을까. AI를 잘 아는 것만으로는 부족하다. AI가 뭘 바꿀 수 있고, 무엇은 바꾸지 못하는지 아는 사람이 오래갈 것이다.