생성형 AI가 보여 주는 속도와 범위는 엄청나다. 한동안 우리의 상상 속에 머물던 자동화는 이제 일상이 되어 가고 있다. 글을 쓰고, 코드를 생성하며, 복잡한 데이터를 요약하는 능력이 급격히 개선되면서, 인간의 지적 활동 중 어떤 부분이 대체되거나 재배치될지가 점점 더 구체적으로 이야기되고 있다. 이 현상을 단순한 기술 찬반의 구도에서 다루기보다는, 혁신 이론이라는 오래된 렌즈를 통해 다시 들여다봐야 한다. 이런 시도가 앞으로의 선택을 감정에 휩쓸리지 않고, 조금 더 체계적인 논의 구조에서 볼 수 있게 한다고 생각한다. 경영학, 조직행동론, 조직커뮤니케이션에서 널리 쓰여 온 누적적 혁신(Incremental Innovation)과 파괴적 혁신(Disruptive Innovation)의 구분이 유용한 출발점이 될 수 있을 듯하다. 전자는 기존 질서와 가치 기준을 전제로 성능을 점진적으로 높이는 유형의 혁신이다. 후자는 기존 질서 자체를 재배열하거나 다른 방식의 가치를 도입하는 혁신으로 설명되고 있다. 이 대비 속에서 AI가 무엇을 잘하고, 인간이 어디에서 여전히 주도적일 수 있는지를 이야기해 보자. AI는 기존 틀 안에서 탐색하는 데 적합한 도구 누적적 혁신의 영역에서 AI의 존재감은 이미 상당히 뚜렷해 보인다. 방대한 사전 학습을 통해 축적된 통계적 지식은 반복되는 인지 과제에서 안정적인 ...