지난 10여 년간 테크 분야는 다양성·형평성·포용성(DEI)을 중시하는 움직임이 두드러지게 나타났다. IT 기술 발전 덕분에 소자본 창업이 가능해졌고, 스타트업 액셀러레이터와 벤처 캐피털(VC) 생태계가 활성화하면서 많은 기회가 생겨났다. 그 결과, 국내 여성 창업가와 여성 개발자 수도 꾸준히 늘었다. 그러나 여전히 남녀 임금 격차는 경제협력개발기구(OECD) 회원국 중 가장 크고, 여성 인력의 노동 유연성 또한 부족해 출산율은 최하위를 기록하고 있다.
최근에는 국제 경제까지 어려워지면서 여러 분야의 투자 공급이 급격히 줄어들고 있는 현실이다. 이러한 변화의 시대에는 새로운 가치 창출 필요성이 절실하다. 이를 위해 우리는 자신이 속한 시스템 안에서 스스로 통제할 수 있는 것과 그렇지 않은 것을 구분할 필요가 있다. 분명히 통제할 수 있는 것이 있다. 바로 자신의 삶의 방식을 정하는 것이다.
테크 분야 여성들과 상담하면서 느낀 점은, 많은 분들이 '내가 이상한가?' '내가 부족한가?' 하는 스스로에 대한 의심을 자주 한다는 것이다. 그럴 때마다 당신의 도전을 응원하는 사람들이 있다는 말씀을 드린다. 세상은 늘 새로움을 추구하는 이들이 발전시켜왔기 때문에 자신을 믿고 노력하기를 바라는 마음이다.
“직원을 3명 줄이고 서빙 로봇으로 대체하는 시대” "한국 일자리 13%를 AI가 대체" “AI와 인간의 ‘밥그릇 싸움’” 우리는 이런 뉴스를 심심치 않게 접하면서 살아가고 있다. 여느 변화의 시대도 마찬가지겠지만, AI 시대에는 정신을 바짝 차리지 않으면 세상에 휩쓸려 살기 쉽다. 내가 누구이고, 무엇을 중요하게 여기며 사는 사람인가는 오직 자신만이 알 수 있으며, 자신만의 철학을 가진 사람이 스스로 원하는 삶을 만들어 갈 수 있다. 우리는 변화의 중심에서 불확실성을 포용하며 각자의 길을 만들어 나가야 한다.
재미있는 것은, 불확실성을 수용하는 과정에서 소프트웨어 방법론을 참고하면 도움이 된다는 것이다. 예를 들어, ‘애자일’은 기획, 디자인, 개발, 테스트, 피드백 사이클을 일정 주기에 맞춰 반복하며 최적의 결과를 도출하는 방법론이다. ‘머신 러닝 워크플로우’의 경우 문제 정의, 데이터 수집, 데이터 전처리 및 분석, 모델링 및 훈련, 평가, 배포 일련의 과정 속 모델의 성능이 향상될 때까지 반복적으로 튜닝하며 최적의 모델을 발굴한다. 우리의 삶에도 이러한 과정을 적용해 도전을 반복한다면 여러 성취를 이끌어 낼 수 있을 것이다.
이 과정에서 중요한 것은 지속 가능한 실천이 통하는 시스템을 갖추는 것이다. AI 모델 학습 시 'Garbage In, Garbage Out' 개념처럼, 우리도 자신에게 어떤 생각을 주입하는지 유의해야 한다. 우리의 사고와 철학이 결국 우리의 행동과 결과를 만들어내기 때문이다. 변화하는 세상 속에서 나를 찾는 여정은 쉽지 않지만, 통제 가능한 것들에 집중하고 가치창출에 대한 도전을 멈추지 않기를 기대한다. 그래야만 어려운 현실에서도 나를 잃지 않고 자신만의 철학을 바탕으로 세상을 살아갈 수 있다.
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◆ 필자 이현승은...
-현 주식회사 텔레파씨 공동창업자 및 이사
-현 걸스인텍 한국지부장
-과학기술정보통신부 장관표창 수상
-스페인 바르셀로나 Mobile World Congress (MWC), 4YFN 우수참여자 선정
-London School of Economics (데이터분석과정 수료)
-University of California, Los Angeles (학사)
*좋아하는 말: 개인적인 삶이든 커리어 속 삶이든, 삶의 어느 단계에 있든 우리는 모두 이미 탁월한 존재임을 기억했으면 한다. 우리는 모두 진화하는 과정에 있을 뿐이기 때문이다. You are perfect just as you are. Just evolving.