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NASA의 인간 컴퓨터가 남긴 교훈 — 기술은 당신을 대체하지 않습니다, 적응하지 않는 당신을 대체합니다
1961년, NASA 랭리 연구소. 수백 명의 엔지니어가 우주 경쟁에 매달리고 있을 때, 건물 한쪽 구석에서 수작업으로 궤도 계산을 하는 사람들이 있었습니다. "인간 컴퓨터"라 불린 흑인 여성 수학자들입니다. 영화 히든 피겨스는 이들의 이야기를 다룹니다.
그런데 이 영화가 2026년 AI 시대의 인디 파운더에게 던지는 메시지가 있습니다. 놀라울 만큼 직접적입니다.
IBM이 들어왔을 때: 기술 공포의 원조
영화에서 가장 인상적인 장면이 있습니다. 거대한 IBM 7090 컴퓨터가 NASA에 설치되는 장면입니다. 인간 컴퓨터들의 표정이 어둡습니다. 자신들의 일을 기계가 대체할 것이라는 공포. 1961년에도, 2026년에도 똑같은 공포입니다.
지금 당신 주변에서도 같은 대화가 오갑니다. "AI가 내 일을 빼앗을 거야." "코딩은 끝났어." "디자이너도 곧 없어질 거야." 60년 전 NASA의 인간 컴퓨터들이 느낀 것과 정확히 같은 감정입니다.
하지만 영화는 다른 결말을 보여줍니다.
도로시 본의 선택: 두려움 대신 FORTRAN을 배웠습니다
도로시 본(Dorothy Vaughan)은 인간 컴퓨터 팀의 리더였습니다. IBM 컴퓨터가 들어오자, 대부분의 동료들은 불안해했습니다. 하지만 도로시는 다르게 행동했습니다. 도서관에서 FORTRAN 프로그래밍 교재를 빌려왔습니다. 혼자서 공부했습니다. 그리고 팀 전체에게 가르쳤습니다.
결과는 어떻게 됐을까요? IBM 7090은 도착했지만 제대로 작동하지 않았습니다. 도로시의 팀만이 그 기계를 돌릴 수 있었습니다. 기계에 대체당할 뻔한 사람들이 기계를 다루는 유일한 전문가가 됐습니다.
기술을 두려워한 사람은 대체됐고, 기술을 배운 사람은 더 중요해졌습니다. AI 시대도 다르지 않습니다.
인디 파운더에게 이것은 생존 전략 그 자체입니다. AI가 무섭다면, AI를 배우세요. ChatGPT를 열어보세요. Claude Code를 설치해 보세요. 자동화 워크플로우를 만들어 보세요. 도로시 본이 FORTRAN 교재를 빌린 것처럼, 지금 당신이 해야 할 일은 두려움을 학습으로 바꾸는 것입니다.
캐서린 존슨의 무기: 대체 불가능한 판단력
캐서린 존슨(Katherine Johnson)은 존 글렌의 궤도를 계산한 수학자입니다. IBM 컴퓨터가 궤도 계산을 완료했을 때, 존 글렌은 이렇게 말합니다. "그 여자분한테 숫자를 확인해 달라고 하세요. 그녀가 괜찮다고 하면 나도 출발하겠습니다."
기계가 계산을 했는데, 왜 사람에게 확인을 요청했을까요? 존 글렌이 신뢰한 것은 캐서린의 계산 속도가 아닙니다. 그녀의 판단력입니다. 숫자가 맞는지, 공식이 현실에 부합하는지, 예외 상황은 없는지를 파악하는 능력입니다.
AI 시대도 마찬가지입니다. GPT가 코드를 작성합니다. 하지만 그 코드가 비즈니스 맥락에 맞는지, 고객의 진짜 문제를 푸는지, 법적 리스크는 없는지를 판단하는 것은 사람의 몫입니다. 인디 파운더의 진짜 무기는 AI를 잘 쓰는 것이 아닙니다. AI의 결과물을 판단할 수 있는 도메인 지식입니다.
"Colored" 화장실까지 800m: 구조적 장벽은 핑계가 아닙니다
캐서린은 매일 800미터를 걸어가야 했습니다. "유색인종 전용" 화장실을 쓰기 위해서입니다. 비가 와도, 서류를 안고 있어도, 800미터를 왕복했습니다. 그 시간을 빼면 실제 작업 시간은 줄어듭니다. 동료들은 "왜 자리를 비우냐"고 의심했습니다.
인디 파운더도 비슷한 장벽을 만납니다. 자본이 없습니다. 인맥이 없습니다. 대기업의 API 정책이 바뀌면 사업이 흔들립니다. 네이버나 카카오의 알고리즘 변경 하나에 트래픽이 반토막 납니다.
캐서린은 800미터를 걸으면서도 가장 정확한 계산을 해냈습니다. 장벽의 존재를 인정하되, 장벽을 핑계로 삼지 않았습니다. 인디 파운더에게 필요한 것도 이 태도입니다. 조건이 불리할수록, 결과물의 품질로 증명하는 수밖에 없습니다.
보이지 않는 기여자: 인디 파운더는 원래 히든 피겨입니다
영화 제목이 "히든 피겨스"인 이유가 있습니다. 이 여성들의 기여는 수십 년간 숨겨져 있었습니다. NASA의 공식 기록에서 이름이 빠져 있었습니다. 우주 프로그램의 성공은 엔지니어와 우주비행사의 몫이었습니다.
인디 파운더의 세계도 비슷합니다. 미디어는 유니콘 기업과 대규모 투자를 다룹니다. 수십억 달러 투자 라운드가 헤드라인을 장식합니다. 하지만 그 사이에서 월 500만 원을 조용히 벌면서 가족과 시간을 보내는 인디 파운더는 아무도 주목하지 않습니다.
괜찮습니다. 캐서린 존슨은 주목받기 위해 궤도를 계산한 것이 아닙니다. 문제를 풀어야 했기 때문에 풀었습니다. 인디 파운더도 마찬가지입니다. TechCrunch에 실리지 않아도 됩니다. 고객의 문제를 풀고, 그 대가로 수익을 내면 됩니다. 보이지 않아도 세상은 움직입니다.
팀이 아니라 한 사람이 판을 뒤집습니다
히든 피겨스에서 가장 주목할 점이 있습니다. NASA 전체 조직이 아니라, 소수의 개인이 결정적인 순간에 판을 뒤집었다는 사실입니다. 캐서린 한 명의 계산이 존 글렌의 생사를 결정했습니다. 도로시 한 명의 결단이 팀 전체를 살렸습니다.
AI 시대의 인디 파운더도 마찬가지입니다. 100명의 팀이 필요하지 않습니다. AI 도구를 활용하는 한 사람이 100명의 결과물을 만들 수 있는 시대가 왔습니다. Claude Code로 코딩하고, AI로 마케팅 카피를 쓰고, 자동화로 고객 지원을 처리합니다.
- 도로시 본처럼 학습하세요. 새로운 기술이 두렵다면, 그 기술의 교재부터 찾으세요.
- 캐서린 존슨처럼 판단하세요. AI의 출력을 맹신하지 마세요. 도메인 전문성으로 검증하세요.
- 메리 잭슨처럼 경계를 넘으세요. "인디 파운더가 할 수 있는 일"의 한계를 AI로 확장하세요.
AI는 IBM 7090이고, 당신은 도로시 본입니다
1961년 IBM 7090은 인간 컴퓨터를 위협했습니다. 2026년 AI는 모든 직업을 위협합니다. 하지만 역사가 증명한 것이 있습니다. 기술 자체는 중립입니다. 기술에 대한 당신의 반응이 결과를 결정합니다.
도로시 본은 FORTRAN을 배웠고, 팀을 이끌었고, NASA에서 최초의 흑인 여성 매니저가 됐습니다. 캐서린 존슨은 97세까지 살면서 대통령 자유 훈장을 받았습니다. 기계에 대체당할 뻔한 사람들이 역사에 이름을 남겼습니다.
AI를 두려워하는 인디 파운더는 대체됩니다. AI를 도구로 쓰는 인디 파운더는 10명분의 일을 합니다. 선택은 당신의 몫입니다.
지금 이 순간에도 보이지 않는 곳에서 조용히 제품을 만들고 있는 인디 파운더들이 있습니다. 유니콘 기업의 그늘에 가려져 있지만, 실제로 세상을 움직이는 사람들입니다. 히든 피겨스처럼. AI는 이 보이지 않는 사람들에게 가장 강력한 무기가 됩니다. 두려워하지 마세요. 배우세요. 그리고 만드세요.
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