작은 변화로 혁신을 만들 수 있다면?

SCAMPER 기법으로 영감을 구체화하다

SCAMPER 기법이란, 생각의 방향을 정해서 창의적인 아이디어를 만들어내는 도구 중 하나다. 대체하기, 결합하기, 응용하기, 수정하기, 다른 용도로 활용하기, 제거하기, 재배열하기 중 하나의 방향으로 새로운 아이디어를 도출해내도록 하는 것이다.

보통 어떤 아이디어를 내고자 할 때, 아무 주제도 정해져 있지 않기에 막막한 경우가 있다. 하지만 이 기법을 활용해보니 팀원들과 유의미한 브레인스토밍을 할 수 있었다. 결과물이 실제로 활용 가능할지는 모르겠으나 어쨌든 무작정 회의만 하는 것보다 더 많은 내용을 주고받았다. 우리는 SCAMPER의 7가지 키워드 중 '대체하기'에 집중하여, Graph Rag에서 자료를 글이 아닌 '음악'으로 채우자는 아이디어를 냈다. 마치 문서를 벡터화하는 것처럼 음악의 각 음을 벡터화해보자는 것이었다. 물론 터무니 없지만, 이미 존재하는 것에 무언가를 계속해서 바꾸는 시도가 SCAMPER 기법의 핵심이다. 더 진지한 회의에서 충분한 시간을 갖고 이야기를 나누다 보면 불필요한 과정 없이 좋은 아이디어를 낼 수 있을 것 같았다.

생성형 AI - Github Copilot

떠올린 좋은 아이디어가 소프트웨어인데 개발자가 많지 않다면 현실화하기 어렵다. 그러나 최근 ChatGPT 등의 생성형 AI에게 프로그래밍을 시키면 대부분의 경우 곧잘 해주는 모습을 볼 수 있다. 이를 통해 개발 효율을 크게 올릴 수 있다.

이런 기류를 놓치지 않은 미국의 금융 회사 PGIM은 개발 보조 AI인 Github Copilot을 사용하고 있다. 회사 내부 개발자의 60%가 Github Copilot을 사용하며, 이 AI가 제안하는 코드의 70% 정도가 채택된다. 이는 주목할 만한 정도이며 개발자들의 생산성에 눈에 띌 만큼 긍정적인 영향을 준다. 기업 입장에서는 같은 인건비 대비 직원들이 많은 업무를 수행할 수 있기에 상당히 경제적이다.

이처럼 생성형 AI는 사람이 하는 업무의 효율을 전반적으로 올려주게 될 것이다. 이를 비관적으로 해석하면, 다양한 분야에서 점점 사람을 덜 필요로 하게 될 것이라고도 볼 수 있다. 시간이 지나면서 생성형 AI가 발전할수록 주어진 일을 효율적으로 수행하는 사람보다는 창의적인 비전을 제시할 수 있는 사람이 더 큰 가치를 만들어낼 수 있을 것이다. 언젠가는 유능한 사람을 고용하는 것보다 AI를 사용하는 게 항상 더 경제적이고 좋은 시대가 올 수도 있다. 이젠 AI 지식을 넓히는 것과 동시에, 이를 가지고 혁신적인 아이디어를 펼칠 수 있는 사람이 되도록 해야 한다.