AI FOMO에 대하여

AI FOMO에 대하여

아침에 눈을 뜨면 가장 먼저 하는 일이 있습니다. X를 열어서 밤사이 어떤 AI 뉴스가 나왔는지 확인하는 것입니다.

• "GPT-5 출시"

• "새로운 오픈소스 모델이 벤치마크 1위"

• "Anthropic이 새로운 기능 공개"

• "이 스타트업이 AI로 SaaS 서비스를 만들었다"

"나는 저걸 아직 안 써봤는데." "저 기술도 배워야 하는 거 아닌가." "다들 벌써 저걸 쓰고 있는데 나만 뒤처지는 건 아닌가." 바로 AI FOMO(Fear of Missing Out)입니다. AI를 공부하고 있는 사람이라면 한 번쯤은 느껴봤을 감정이라고 생각합니다.

개인적인 생각

분명 AI의 발전은 말이 되지 않습니다. 다만 커뮤니티나 사람들이 그러한 발전 앞에서 너무 불안감을 조장하는 소수에 갈대처럼 휘둘리는 것 역시 맞다고 봅니다.

"다들 하고 있다"는 환상

누군가가 "새로운 모델을 써봤다"고 포스팅하면 마치 업계 전체가 그걸 쓰고 있는 것처럼 느껴집니다. 실제로는 대부분의 개발자가 안정적인 기존 도구를 쓰고 있습니다.

새로운 것 != 중요한 것

매일 나오는 AI 뉴스 중 6개월 뒤에도 의미 있는 건 얼마나 될까요? 솔직히 10%도 안 될 거라고 생각합니다. 대부분은 소음이고, 내가 정말 AI를 통해 나의 생산성을 늘리고 있는 지에 집중하면 된다는 것이 저의 지론입니다.

나만의 기준 세우기

그래서 저는 나름의 기준을 세웠습니다.

1. "써볼 것"과 "지켜볼 것"을 구분한다

새로운 도구가 나오면 바로 써보고 싶은 충동이 생깁니다. 하지만 모든 걸 다 써볼 수는 없습니다.

• 써볼 것: 내가 지금 하고 있는 프로젝트와 직접 관련된 것

• 지켜볼 것: 흥미롭지만 당장 필요하지 않은 것

예를 들어, Ouroboros는 Claude Code를 매일 쓰고 있으니 바로 설치해서 써봤습니다. 하지만 새로 나온 이미지 생성 모델은 지금 제 프로젝트와 관련이 없으니 뉴스레터에서 읽고 넘어갔습니다.

2. 만드는 것으로 배운다

튜토리얼을 따라하는 것보다 직접 만드는 게 더 깊이 있는 학습입니다. 챗봇을 만들면서 로컬 LLM의 한계를 체감한 것처럼, 직접 부딪혀봐야 진짜 이해가 됩니다. "이번 달에는 이 하나를 만든다"는 목표가 "이번 달에 이 10가지를 공부한다"보다 효과적입니다.

3. 기록한다

이 블로그가 바로 그 기록입니다. 배운 것, 삽질한 것, 느낀 것을 글로 남기면 두 가지 효과가 있습니다.

• 정리: 흩어진 경험이 지식으로 구조화됩니다

• 증거: "나는 이만큼 해왔다"는 눈에 보이는 증거가 됩니다

FOMO를 느낄 때 과거 글을 돌아보면, "아 나도 꽤 해왔구나"라는 안도감이 생깁니다.

결국 중요한 건

AI 분야에서 뒤처지지 않는 방법은 모든 걸 따라가는 게 아닙니다. 자기만의 속도로, 자기만의 깊이로, 꾸준히 만들고 기록하는 것. 오늘도 뉴스를 보면 불안해질 수 있습니다. 그럴 때는 에디터를 열고 코드를 한 줄 쓰거나, 이렇게 글을 한 편 쓰면 됩니다.