도서 소개
저자는 아마존, 필립스, 요기요 등에서 채용부터 성장 프로그램까지 전 과정을 설계하고 실행한 커리어 프로그램 매니저를 역임했다. 그 과정에서 1,000명 이상의 글로벌 인재를 인터뷰하고, 스타트업부터 대기업까지 수만 장의 이력서를 분석했으며, 이를 통해 AI 협업 데이터와 조직 문화 실험을 15년 넘게 축적했다. 그리고 세계 곳곳에 흩어진 경험과 데이터를 ‘설계도’로 엮는 과정에서 하나의 공통점을 발견했다. 가장 크게 성장한 사람들은 ‘직무’가 아니라 ‘구조’를 다룬다는 것이었다. 그들은 데이터를 읽고, 작게 실험하며, 실패 로그를 자산화하여 다시 설계했다. 반복의 대상이 일이 아니라 시스템이었기 때문에, 같은 24시간도 10배 레버리지로 증폭시켰다. 그리고 그런 그들을 심층 분석해 빌더의 핵심 요소를 5가지로 정리했다.이런 불안감은 한국만의 문제가 아니다. 세계경제포럼WEF의 2024년 보고서에 따르면, 현재 초등학생의 75%가 지금은 존재하지 않는 직업을 미래에 갖게 될 것이라고 전망했다. 10년 전 유튜브 크리에이터라는 직업이 존재했는가? 없었다. 그럼 크리에이터가 되기 위해 미리 준비할 수 있었는가? 불가능했다.이처럼 지금 우리는 ‘존재하지도 않는 직업’을 ‘만들어 가야 하는’ 시점에 와 있다. 이는 기존의 커리어 설계 방식으로는 해결할 수 없는 근본적인 변화다.그러나 절망적인 것만은 아니다. 변화의 소용돌이 속에서도 살아남았을 뿐만 아니라 오히려 더 큰 성장을 이룬 사람들이 있다. 그들의 공통점은 무엇일까?금융권에서는 퀀트 투자자 10명 중 7명이 AI 예측 모델에 자리를 내주고 있다. 살아남은 3명은 모두 ‘투자 철학 설계자’로 변신했다. 개발자 시장에서는 임금이 1/5밖에 안 되는 베트남, 인도 개발자가 AI 협업 도구와 결합하며 생존의 위협을 가속화하고 있다. 이로 인해 코드 작성자는 사라지고, 시스템 설계자만 남았다.법률·의료 분야에서는 GPT-4 기반 시스템이 계약 검토, 진단 보조 업무의 70%를 처리 중이다. 법리 해석과 환자 경험 설계에 집중하는 전문가들만 그 가치를 인정받고 있다.이러한 변화는 단순한 기술 진보가 아니다. 직업의 DNA가 재편되는 생물학적 진화다. 그리고 모든 진화와 마찬가지로, 적응하지 못하는 종은 안타깝지만 도태한다.〈1장. 빌더의 시대, 새로운 주체의 등장〉 중에서
2017년, 네이버 클로바팀의 한 회의실. 개발자들이 AI의 음성인식 정확도를 논의하고 있었다.“음성인식 정확도를 95%까지 올렸습니다.”“좋네요. 그런데 사용자들 반응이 왜 이렇게 차가울까요?”데이터는 완벽했다. 기술도 최고 수준이었다. 하지만 뭔가 부족했다.그때 팀에 새로 합류한 심리학 박사 김 연구원이 다른 관점을 제시했다.“혹시 사용자들이 단순히 정확한 답변이 아니라, 공감받는 느낌을 원하는 건 아닐까요?”개발자들은 고개를 갸웃했다. “AI가 공감을 해야 한다고요?”김 연구원은 “심리학에 ‘정서적 전염 이론’이란 게 있어요. 사람들은 상대방의 감정을 무의식적으로 따라하게 됩니다. AI도 마찬가지일 수 있어요”라고 설명했다.그래서 클로바팀은 획기적인 실험을 시작했다. AI 기술과 심리학을 융합한 감정 인식 AI를 개발하기로 한 것이다. 하지만 이는 쉽지 않았다. 개발자들은 심리학을 몰랐고, 심리학자는 프로그래밍을 몰랐다. 처음 6개월 동안은 서로 다른 언어를 쓰는 것 같았다.전환점이 된 것은 ‘번역자’ 역할을 하는 사람이 나타났을 때였다. 인지과학을 전공한 김 PM은 개발자들에게는 심리학 개념을 기술 언어로, 심리학자에게는 기술적 제약을 심리학 언어로 설명해 주었다.1년 후, 그들이 개발한 클로바는 단순히 명령을 수행하는 AI가 아니라, 사용자의 감정을 읽고 적절히 반응하는 AI로 진화했다.“오늘 기분이 안 좋아 보이네요. 좋아하는 음악을 틀어드릴까요?”이 한 마디가 클로바의 사용자 만족도를 40% 끌어올렸다.〈2장. 당신은 '빌더'인가?〉 중에서
빌더는 실패에 대해 독특한 원칙을 가지고 있다. 첫째, 실패는 피할 대상이 아니라 설계할 대상이다. 실패를 최소화하려는 의지보다, 실패로부터 최대한 배울 수 있는 메커니즘을 설계한다. 둘째, 실패의 비용은 속도로 상쇄한다. 빠르게 실패하고 빠르게 배우는 메커니즘이 있으면, 장기적으로 더 빠르게 성장한다. 셋째, 실패에 대한 감정적 반응은 메커니즘으로 관리할 수 있다. 실패 후 자기 관리와 회복을 위한 구체적인 루틴을 미리 설계한다. 넷째, 실패를 개인화하지 않는다. 실패는 당신의 정체성이 아니라, 당신이 시도한 접근법의 결과일 뿐이다. 마지막으로, 실패는 고립된 사건이 아닌 학습 메커니즘의 일부다. 각 실패를 개별적으로 보지 않고, 지속적인 학습 과정의 일부로 본다.이런 원칙들을 바탕으로, 빌더는 실패를 두려워하지 않고 오히려 적극적으로 활용한다. 그들은 실패를 통해 더 빠르게 학습하고, 더 강력한 메커니즘을 구축한다. 실패는 끝이 아니라 시작이다. 더 나은 메커니즘을 설계하기 위한 귀중한 데이터일 뿐이다.“의도는 작동하지 않는다, 메커니즘이 작동한다.”이것이 빌더가 실패를 대하는 철학이다. 의지력은 유한하지만, 잘 설계된 메커니즘은 무한하다.〈3장. 빌더만의 생존 방식: ‘빌더스 코드〉 중에서
