이번 주 읽은 것 중 일 관점에서 의미 있었던 것 3가지

이번 주부터 읽는 것도 콘텐츠로 남기기로 했다. 뉴스레터와 커뮤니티에서 스치듯 본 소식들 중, "이게 내 일을 어떻게 바꾸는가"를 기준으로 걸러낸 세 가지다.

첫째, DaVinci Resolve를 MCP로 AI 에이전트에 연동해서 영상 편집을 맡긴 사례를 봤다. 20년 경력 편집자가 자기보다 낫다며 올린 영상이었다. 지금은 컷 편집과 이미지 매칭 수준이지만, 방향은 분명하다. sia.haus에서 영상 편집자를 채용할 때 가장 먼저 보는 게 "컷 감각"이었는데, 그 감각의 일부를 AI가 대신하기 시작하면 채용 기준 자체가 바뀐다. 편집자에게 남는 건 리듬과 감정을 읽는 능력이지, 타임라인을 다루는 손기술이 아니게 된다.

둘째, 챗GPT가 엑셀·구글시트에 사이드바로 붙어서 말로 표를 만들어주는 기능이 450만 곳 넘게 설치됐다는 소식. 수식을 몰라도 되는 시대가 되면 "엑셀을 잘 다루는 사람"이라는 스킬 자체가 재정의된다. 그럼 이제 뭘 잘해야 하는가. 내 답은 "무엇을 물어야 하는지 아는 것"이다. 수식이 아니라 질문이 병목이 된다.

셋째, 유니트리가 실제 로봇 데이터 2,500시간으로 학습시킨 오픈소스 파운데이션 모델로 집안일 64개 작업을 수행하게 했다는 소식. 화려한 시연이 아니라 "실제로 쓸 만한" 학습이라는 게 포인트다. 지금까지 로봇 뉴스는 대부분 어그로성 동작 시연이었는데, 방향이 실용으로 바뀌고 있다.

세 소식의 공통점: AI가 잘하는 일이 아니라, 사람에게 남는 일이 무엇인지가 계속 좁혀지고 있다는 것.