AI가 바꾸는 외주·과외 시장 — '해줘'조차 못하는 사람들

11시 41분, 한 참가자가 블로그 꾸미기 작업을 외주 대신 AI로 해결한 경험을 짧게 전했다.

"코덱스한테 해줘 하니까 해줌"

외주를 맡기면 15만원이 든다던 작업을, 코덱스에 요청 한 번으로 끝냈다는 이야기였다. 이 사례를 지켜본 다른 참가자는 3분 뒤 좀 더 근본적인 지점을 짚었다.

"AI한테 맡기는것 자체를 모르는 사람도 있고"

AI로 이런 작업을 대신할 수 있다는 사실 자체를 모르는 사람이 여전히 많다는 지적이었다. 곧이어 다른 참가자가 한 걸음 더 나아갔다.

"그 '해줘' 조차 못하는 사람 많지요"

AI의 존재를 안다 해도, 원하는 결과를 이끌어낼 만큼 요청을 구체적으로 표현하지 못하는 사람이 많다는 진단이었다. 이 지점이 곧 과외 수요로 이어질 수 있다는 암시이기도 했다. 대화는 이어 비용을 누가 부담하느냐의 문제로 옮겨갔다.

"외주로 지출할돈이 내돈이 아니고 일정 금액내 별 제한없는 회사돈이라면?"

내 돈이 아니라 한도 안에서 자유롭게 쓸 수 있는 회사 돈이라면 굳이 AI로 대체할 유인이 줄어든다는 문제 제기였다. 1분 뒤 다른 참가자는 여기에 한 문장을 보탰다.

"비용처리 하길 원한다가 더 많지 않을까요"

책임을 외주 업체로 넘기고 지출 내역으로 처리하고 싶어하는 쪽이 오히려 더 많을 거라는 관측이었다. 15만원짜리 개인 작업은 AI 한 번의 요청으로 대체되는 반면, 회사 예산이 걸린 지출에서는 비용 처리와 책임 소재라는 전혀 다른 논리가 작동하고 있는 셈이다.

이 화두에는 참가자 9명, 메시지 55건이 오갔다. 외주와 과외라는, 얼핏 AI 커뮤니티 대화와는 거리가 멀어 보이는 주제에도 적지 않은 인원이 의견을 보탰다는 점은, AI 활용 격차가 이미 방 안 대화에서 익숙한 소재가 됐음을 보여준다.

이 흐름은 AI가 외주 시장을 완전히 대체하기보다, 개인 단위의 단순 작업과 조직 단위의 책임이 걸린 지출을 서로 다른 속도로 재편하고 있다는 점을 시사한다. 동시에 AI를 다룰 줄 아는 사람과 그렇지 못한 사람 사이의 격차가, 새로운 형태의 과외 수요를 만들어내고 있는 모습이기도 하다.

단순 작업 하나를 대체하는 데는 몇 초짜리 요청이면 충분해졌지만, 그 요청을 할 줄 아는 사람과 그렇지 못한 사람 사이의 간극은 오히려 새로운 시장을 만들어내고 있다. 결국 이 격차를 좁혀주는 역할은 외주가 아니라 AI 활용법을 가르치는 과외가 맡게 될 가능성도 엿보인다. 블로그 꾸미기처럼 소소해 보이는 작업조차 15만원의 외주비가 걸려 있었다는 사실은, 그동안 얼마나 많은 개인 단위 작업이 AI 없이 오로지 외주로만 해결돼왔는지를 짐작하게 한다.