"10배였던 사람이 100배가 됐다" — 110억 달러 회사 CEO의 경고
에코 멤버님들,
에코 멤버님들, 잘 지내고 계신가요?
(이 글은 평소 유료 멤버님들께만 보내드리는 심층 레터입니다. 이번 호는 특별히 모든 분께 열어드립니다. 한 편을 온전히 읽어보시고, 매주 이런 글이 메일함에 도착하는 경험이 어떤지 직접 느껴보세요.)
오늘도 최근 AI 소식 중에서 함께 곱씹어보면 좋을 이야기를 들고 왔습니다. 이번에 살펴볼 내용은 셰인 패리시(Shane Parrish)의 팟캐스트 '더 날리지 프로젝트(The Knowledge Project)'에 출연한 리걸 AI 스타트업 '하비(Harvey)' CEO의 인터뷰입니다. 영상 제목이 소개하듯, 그는 이제 막 30대 초반에 접어든 나이로 110억 달러 규모의 회사를 이끌고 있는 인물입니다.
처음 이 인터뷰를 시청했을 때, 저는 'AI가 법률 산업을 어떻게 바꿀 것인가'에 대한 이야기를 기대했습니다. 물론 그 내용도 담겨 있었습니다. 하지만 한 시간이 넘는 대화를 끝까지 듣고 났을 때, 제 마음에 가장 오래 남은 것은 법률 산업의 미래가 아니었습니다. 그것은 '변화의 속도가 인간의 상상을 넘어서는 시대에, 한 개인은 어떻게 사고하고, 결정하고, 끝내 버텨내야 하는가'에 대한, 지극히 인간적인 통찰이었습니다.
그는 인터뷰 도중 묘한 고백을 합니다.
"지금 우리 회사는 그 어느 때보다 더 자신 있다"고 말이죠. 그런데 이상하게도, 외부에서 회사가 마주한 위협은 1년 전보다 열 배는 더 많아졌다고 합니다. 위협이 열 배 늘었는데 자신감은 더 커졌다니, 앞뒤가 맞지 않는 말처럼 들립니다. 오늘은 바로 이 역설의 비밀을 함께 풀어보려 합니다. AI 시대에 한 사람의 진짜 경쟁력은 어디에서 오는지, 그가 수많은 실패의 한가운데에서 길어 올린 생각의 뼈대를 함께 나눠보고자 합니다.
'결정을 내리는 게 두렵다'고 느꼈던 분, '거절을 못 해서 늘 일에 끌려다닌다'고 느꼈던 분, 혹은 'AI 시대에 나는 무엇을 잘하는 사람이 되어야 하나'를 고민하는 분이라면, 그의 시선을 통해 한 발 앞선 지혜를 얻으시길 바랍니다.
1. 결정의 속도가 곧 실력이 되는 시대: '계단 맨 아래'에 앉아 있지 마라
그에게 의사결정의 원칙을 묻자, 가장 먼저 나온 답은 의외로 단순했습니다. "이것이 한 방향 문(one-way door)인지, 양방향 문(two-way door)인지를 즉시 판단하라." 그리고 그는 한마디를 덧붙입니다. 기본적으로 세상일의 99.9%는 다시 되돌아 나올 수 있는 양방향 문이라고 말입니다.
우리는 대부분의 선택을 마치 한 번 닫히면 영원히 잠기는 철문처럼 대합니다. 전공을 정하는 일, 회사를 옮기는 일, 새로운 시도를 결심하는 일. 모두가 '잘못 들어서면 끝장'이라는 무게에 짓눌려 문 앞에서 한참을 망설입니다. 하지만 그가 보기에 그 문의 절대다수는 사실 가벼운 경첩에 달려 있습니다. 들어가 보고 아니다 싶으면, 그냥 다시 나오면 되는 문입니다.
그가 들려준 비유 하나가 오래 마음에 남았습니다. 사람들은 계단을 오를 때, 첫발을 떼기도 전에 '나는 이 칸, 그다음엔 저 칸, 그다음엔 또 저 칸을 밟겠다'며 열 칸짜리 경로 전체를 미리 설계한다는 것입니다. 더 나쁜 경우는, 막상 걷기 시작해 세 칸쯤 올라온 뒤에는 시야가 넓어져 더 나은 길이 보이는데도, "내가 틀렸다고 인정하기 싫어서" 처음 정한 경로를 고집한다는 것입니다.
그가 사회생활을 하며 가장 후회한 것은 무엇이었을까요. 놀랍게도 '잘못된 결정'이 아니었습니다. "내가 늘 후회하는 것은, 계단 맨 아래에 너무 오래 앉아 있었다는 것입니다. 일단 한 칸 올라가서 상황을 파악하고, 또 한 칸 올라가 다시 파악하면 되는데 말이죠." 결정을 잘못 내린 것이 아니라, 결정을 충분히 빨리 내리지 못한 것. 그것이 그의 가장 큰 후회였습니다.
이 지점에서 그는 우리가 흔히 오해하는 '실패'의 정의를 정면으로 뒤집습니다. 그는 자신의 회사에서 누군가를 내보낸 적이 있지만, 단 한 번도 '실수를 너무 많이 해서' 내보낸 적은 없다고 단언합니다. 회사를 떠난 사람들은 실패해서 떠난 것이 아니라, 작은 실수 하나하나를 세상의 끝처럼 받아들이다 보니, 어느 순간 아무 결정도 내리지 못하는 사람이 되어버린 것, 그런 사람들이 회사를 떠나게 되었다고 합니다.
"회사를 만든다는 것은 천 번의 실패, 그리고 그 뒤에 따라오는 몇 번의 성공입니다." 더 큰 성공을 위해 우리는 끊임없이 실패해야만 한다는 그의 말은 차갑지만 정직합니다. AI가 모든 산업의 시계를 가속하는 지금, 한 사람의 가장 위험한 습관은 잘못된 길로 들어서는 것이 아닙니다. 어느 길도 선택하지 못한 채, 계단 맨 아래에 주저앉아 있는 것입니다.
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2. '아니오'라고 말하는 고통을 견디는 힘: 박수와 진짜 진전 사이에서
빠른 결정만큼이나 그가 강조한 것은, 무엇을 하지 않을 것인가를 정하는 일이었습니다. "당신은 무엇에 '아니오'라고 말합니까?"라는 질문에 그의 답은 간결했습니다. "대부분의 것에요. 그리고 회사가 커질수록 그 양은 점점 늘어납니다."
그가 거절의 기준을 잃었다고 느낄 때 쓰는 방법은 인상적입니다. 그는 비서실장에게 부탁해, 어떤 미팅에 참석하려면 '왜 이 미팅에 가야 하는지'를 한 문단으로 쓰도록 스스로를 강제합니다. 그러면 신기한 일이 벌어집니다. 미팅의 99%는 첫 문장을 쓰다 말고 '아, 나 이거 하기 싫다'는 마음이 든다고 합니다. 그리고 그 마음이 들면, 그 미팅은 십중팔구 시간 낭비입니다. 반대로 정말 중요한 일이라면, 한 문단은커녕 스무 페이지도 술술 써 내려갈 수 있습니다. 결국 핵심 질문은 이것입니다. 당신은 하루 중, 그리고 한 주 중 얼마나 많은 시간을 '지금 무엇을 하고 있는가'에 대해 진지하게 생각하는 데 쓰고 있습니까.
그는 훌륭한 창업자가 잘하는 일을 두 가지로 압축합니다. 하나는 '기계를 만드는 일(building a machine)'이고, 다른 하나는 그 기계의 '병목을 고치는 일'입니다. 적합한 사람을 뽑고, 프로세스를 세우고, 제품의 뼈대를 잡는 것이 기계를 만드는 일입니다. 기계가 어느 정도 갖춰지고 나면, 그다음 일은 오로지 하나입니다. 그 기계에서 지금 가장 크게 막혀 있는 단 하나의 병목을 찾아내 끊임없이 개선하는 것.
여기서 그는 잔인할 만큼 솔직한 원칙을 말합니다. "회사에서 어떤 부분이 정말 잘 굴러가고 있다면, 나는 그것을 완전히 무시합니다. 절대적으로요." 그는 오직 '불타고 있는 것', 그중에서도 '가장 크게 불타고 있는 단 하나'에만 집중합니다. 이것은 곧, 좋은 창업자는 24시간 내내 고통 속에 있다는 뜻이기도 합니다. 잘되는 일은 거들떠보지도 않고, 늘 가장 아픈 곳만 들여다보고 있으니까요.
그렇다면 우리는 왜 그토록 '아니오'라고 말하기를 어려워할까요. 그의 분석은 날카롭습니다. 사람들은 단기적으로 자신을 '좋아 보이게' 만드는 일에 '예'라고 답한다는 것입니다. 그가 든 예시는 이렇습니다. 투자자가 "지금 당장 고위 임원을 뽑아야 한다"고 압박합니다. 사실 마음속 깊은 곳에서는 매출 부진의 진짜 원인이 제품에 있다는 걸 알고 있습니다. 하지만 제품을 고치는 일은 성과가 나타나기까지 시간이 걸립니다. 반면 임원 후보들과 미팅을 잡으면, 그때마다 투자자에게서 "잘하고 있어, 진전이 있군"이라는 등 두드림을 즉시 받을 수 있습니다.
바로 이 즉각적인 박수가 함정입니다. 진짜 문제를 해결하는 길은 정반대입니다. 모두의 조언을 무시하고, 모두가 "저 회사 점점 망가지고 있어"라고 수군대는 것을 견디면서, 6개월 혹은 그 이상이 걸리는 진짜 문제를 묵묵히 고치는 것. 그리고 두 분기쯤 지난 어느 날, 회사가 갑자기 눈에 띄게 좋아지는 것. 그는 자신이 우러러보는 최고의 창업자들이 하나같이, 온 세상이 "이걸 하라"고 외칠 때 눈가리개를 쓴 채 그 모든 소리를 무시하고 진짜 어려운 일을 해낸 사람들이었다고 말합니다.
'아니오'라고 말하는 것은 단순한 시간 관리 기술이 아닙니다. 그것은 눈앞의 박수를 포기하고, 보이지 않는 진짜 진전을 위해 기꺼이 고통을 선택하는 일입니다. 그리고 그 선택에는, 그의 표현처럼 엄청난 확신과 규율이 필요합니다.
3. 미세한 차이가 100배로 증폭되는 시대: 가치는 '결정'으로 흘러간다
마지막으로, 에코 멤버님들이 가장 깊이 새겨보셨으면 하는 통찰입니다. 인터뷰어가 "이제 우리는 아주 미세한 실력 차이가 전례 없는 수준으로 증폭되는 세상에 살고 있는 것 같다"고 묻자, 그는 격하게 동의합니다. "우리 회사 전체에서 그것을 목격하고 있습니다. 제가 이미 10배(10x)라고 생각했던 사람들이, 이제는 100배(100x)가 되었습니다."
왜 이런 일이 벌어질까요. 그가 짚은 첫 번째 이유는 '소통의 간극이 사라졌기 때문'입니다. 세상에는 머릿속에 천재적인 아이디어를 품고도, 그것을 다른 사람에게 전달하지 못하는 사람들이 의외로 많습니다. 과거에는 그런 사람이 그저 '능력이 모호한 사람'으로 묻혀버렸습니다. 하지만 이제 AI는 복잡한 개념을 누구나 이해할 수 있는 언어로 번역해 주고, 뛰어난 엔지니어는 일요일 하루 만에 무언가를 만들어 슬랙에 던져 넣는 것만으로 자신의 가치를 증명할 수 있습니다. 소통이라는 장벽이 무너지자, 누가 진짜 좋은 아이디어를 가졌는지가 적나라하게 드러나기 시작한 것입니다.
그는 이 현상을 스포츠에 빗댑니다. 농구에서 상대보다 아주 조금 더 빠른 선수는, 매번 공을 아주 조금 더 먼저 잡고, 손을 아주 조금 더 높이 들어 슛을 막아냅니다. 그 미세한 우위가 쌓이고 쌓이면, 결국 그 선수는 대부분의 경기를 이깁니다. 지식 노동의 세계에서도 똑같은 일이 벌어진다는 것입니다. 조금 더 낫고 조금 더 빠른 사람에게 거의 모든 일이 몰리게 됩니다.
그렇다면 우리는 무엇을 잘하는 사람이 되어야 할까요. 그는 전문 서비스의 일을 두 종류로 나눕니다. 하나는 '일이 처리되기를 원하는 것', 즉 결과물을 만들어내는 일입니다. 천 개의 계약서를 검토하는 일이 여기에 속합니다. 이런 일은 거의 확실하게 자동화되고 범용화될 것이라고 그는 말합니다. 다른 하나는 그 모든 검토가 끝난 뒤 내려지는 '결정' 또는 '조언'입니다. 그리고 이 두 번째는 사라지지 않습니다. 오히려 시간이 갈수록 더 가치 있어질 것이라고 그는 전망합니다.
그가 남긴 한 문장은 이 인터뷰 전체를 관통하는 핵심입니다. "가치는 그 결정 지점들로 흘러갑니다. 그 결정을 내리기 위해 수행된 모든 작업이 아니라요." 일을 해내는 능력이 아니라, 무엇을 할지 판단하는 능력. 자료를 만드는 손이 아니라, 그 자료를 보고 방향을 정하는 머리. 가치의 무게중심이 바로 그곳으로 옮겨가고 있다는 것입니다.
법률 산업에서 가장 뛰어난 인수합병 변호사들이 계약서 초안을 가장 잘 쓰는 사람이 아니라, 상대방이 진짜로 원하는 것이 무엇인지를 꿰뚫어 보고 협상을 중재하는 사람이라는 그의 설명은, 사실 모든 산업에 적용되는 이야기입니다. AI가 '일'을 가져갈수록, 인간에게 남는 것은 '판단'입니다. 그리고 그 판단의 미세한 차이가 100배의 결과로 증폭되는 시대가, 이미 우리 앞에 와 있습니다.
오늘 다룬 '하비(Harvey)'는 어떤 회사인가요?
하비는 변호사와 법률 전문가가 여러 AI 모델을 활용해 업무를 더 정교하고 효율적으로 처리하도록 돕는 리걸 AI 스타트업입니다. 두 명의 공동창업자가 2022년 초 GPT-3를 실제 법률 문제에 실험해본 것을 계기로 출발했고, 콜드 이메일 한 통에서 시작된 인연으로 OpenAI가 첫 투자자로 합류했습니다. 이후 세쿼이아(Sequoia)의 투자를 받으며 빠르게 성장했고, 오늘 인터뷰 영상의 제목이 소개하듯 현재 110억 달러 규모의 회사로 평가받고 있습니다.
오늘의 질문 — 당신은 AI를 '쓰는 사람'입니까, '만드는 사람'입니까
오늘 하비 CEO의 이야기를 정리하며 제 머릿속을 떠나지 않았던 한 문장이 있습니다. "가치는 결정 지점으로 흘러간다. 결정을 내리기 위해 수행된 모든 작업이 아니라." AI가 '일'을 가져갈수록, 진짜 희소해지는 사람은 문제를 보고 어떤 기술을 적용해야 할지 판단하고, 그것을 실제로 구현해낼 수 있는 사람입니다.
저는 2023년부터 AI를 이커머스 업무에 활용해왔고, AI 코리아 커뮤니티를 운영하며 뉴욕에서 AI 밋업도 진행해왔습니다. 그 과정에서 두 부류의 사람을 봤습니다. AI에 관심만 두고 머무는 분, 그리고 AI를 자신의 업무와 커리어에 실제로 연결하기 시작한 분. 처음에는 그 차이가 크지 않아 보였지만, 2026년 상반기를 지나는 지금 그 격차는 점점 더 벌어지고 있습니다. 그래서 'AI를 이해하고 직접 만드는 사람'으로 넘어가고 싶은 분께, 제가 살펴본 과정 하나를 소개합니다. 바로 코드잇 스프린트 AI 엔지니어 부트캠프입니다.
이 과정은 ChatGPT 사용법이나 프롬프트 작성법을 알려주는 강의가 아닙니다. Python 기초부터 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝, PyTorch, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, LLM, RAG, Docker, 그리고 모델 배포까지 이어지는, AI 모델과 서비스를 직접 구현하는 사람으로 성장하는 것을 목표로 한 과정입니다. 특히 컴퓨터 비전과 LLM을 함께 다루고, 알약 인식 모델·채팅형 검색 AI·광고 생성 AI 서비스 배포까지 단계별 프로젝트로 구성되어 있어, '배웠다'에서 끝나지 않고 이력서와 포트폴리오에 남길 결과물을 만드는 방향이라는 점이 인상적이었습니다.
다만 솔직하게 말씀드리면, 가볍게 듣는 과정은 아닙니다.
2026년 5월 28일부터 12월 18일까지 100% 온라인으로 진행되며, 정규 학습 시간은 월요일부터 금요일 오전 9시부터 오후 7시까지입니다. 시간과 집중력을 제대로 투자해야 하는 과정이지요.
대신 1:1 커리어 멘토링과 이력서·포트폴리오 첨삭, 모의 면접 같은 취업 지원이 함께하고, 내일배움카드 기준 본인 부담금 안내(약 60만 원)와 훈련장려금(최대 210만 원), 학습 기간 중 맥북 지원 등도 안내되고 있습니다.
비전공자이지만 6~7개월을 몰입해 진지하게 커리어 전환을 고민하는 분이라면, 한 번쯤 확인해볼 만한 선택지입니다. (지원금·장려금·장비 지원 등은 개인 조건과 신청 시점에 따라 달라질 수 있으니, 반드시 공식 페이지에서 본인 기준을 확인해 주세요.)
AI 시대, 커리어를 바꾸고 싶은 분들에게 코드잇 스프린트 AI 엔지니어 부트캠프 자세히 보기 → https://code.it/7tFKOWB
여기까지 읽으셨다면, 이미 답을 보신 겁니다.
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