[따끈따끈 신간] 인플레이션으로 돈 버는 법?

인플레이션은 누구를 부자로 만드는가

AI 시대의 마케팅 브레인

 

인플레이션은 누구를 부자로 만드는가=신환종 지음, 포레스트북스. 

20년 넘게 채권과 크레딧 시장을 연구해온 금융전문가인 저자 신환종은 <인플레이션은 누구를 부자로 만드든가>에서 "물가가 몇 퍼센트 오를 것인가"가 아닌, "인플레이션은 누구를 부자로 만드는가"를 물어야 한다고 말한다. 

인플레이션은 흔히 ‘조용한 강도’에 비유된다. 통장에 찍힌 숫자는 그대로인데 그 돈으로 살 수 있는 것은 조금씩 줄어들기 때문이다. 예컨대 2019년 4100원이었던 강남역 스타벅스 아메리카노 한 잔은 2026년 현재 5500원이다. 7년간 약 34% 올랐다. 반면, 같은 기간 한국 임금 근로자의 명목 임금 상승률은 약 22%에 그쳤다. 

물가가 오를 때 모두가 가난해 지는 것은 아니다. 1970년대에는 금과 원자재, 1980년대에는 채권과 주식, 2000년대에는 현금과 채권, 2020년대에는 빅테크 주식이 부상했다. 그 흐름에 올라탄 이들은 부를 쌓았다. 저자는 경제사를 훑으며 인플레이션이 발생했을 때마다 돈이 어디로 이동했는지를 추적한다.

특히 저자는 2026~2030년에 주목한다. AI가 생산성을 높여 장기적으로는 물가를 낮출 수 있지만, 그 전환기에는 AI 투자, 지정학적 갈등, 디지털 금융 등이 맞물리며 물가를 동시에 끌어올리는 '복합 인플레이션'이 일어날 수 있다는 설명이다. 특히 AI 구동에 필요한 전력 생산 등 AI 인프라에 막대한 투자가 몰리는 가운데 인구 감소에 따른 노동력 부족, 원자재 수요 증가가 겹쳐 생산비가 오를 가능성이 크다. 저자는 2020년대 후반에는 2~4%대 물가를 감수해야 하는 '중물가'가 뉴노물이 될 가능성이 크다고 본다.   

책의 후반부에는 이러한 전망을 바탕으로 한 투자 전략도 제시한다. 그간 투자의 황금률로 여겨진 주식 60%, 채권 40% 공식은 더 이상 유효하지 않다는 게 저자의 진단이다. 다만, 저자는 고물가가 영원히 이어질 것으로 보지 않는다. AI가 생상선을 끌어올리고 미국 등에서 새로 구축된 생산시설이 본격 가동되면 공급 과잉이 나타나 2030년께 강한 디스인플레이션이 찾아올 가능성도 있다고 전망한다. 

"결국, 다가오는 시대의 인플레이션은 과거처럼 단순히 돈을 많이 풀어서 생기는 현상에 더해 '국가는 공장을 지어야 하고, AI는 물리적 인프라를 요구하는데, 정작 일할 사람은 전통적인 노동 시장을 떠나버린 전대미문의 수급 불균형이 만들어낸 구조적이고 만성적인 질병이 될 것입니다." (454쪽)

 

 

AI 시대의 마케팅 브레인=김지헌 지음, 갈매나무

“잠깐 쉬었다가 질문하세요(Have a break and then… ask a question)."

초콜릿 브랜드 킷캣은 "AI에 질문하기 전 잠시 쉬라"는 조언을 자사의 오랜 슬로건 ‘Have a break, Have a KitKat’에 접목했다. 그 결과 이 캠페인은 35억회 이상 노출됐다.  

저자인 김지헌 세종대 경영학과 교수는 이 캠페인의 성공 비결을 'AI를 잘 활용해서'가 아닌, 'AI를 사용하는 사람을 잘 이해해서'라고 설명한다. 기술이 바꾼 인간의 행동과 심리를 읽어냈다는 것이다. 그렇기에 그는 'AI가 마케터를 어디까지 대체할까'가 아니라, 'AI보다 사람이 더 잘할 수 있는 마케팅은 무엇인가'를 물어야 한다고 말한다.

저자는 마케터에게 필요한 능력은 '문제를 정의하고, 사람을 이해하는 능력'이라고 말한다. AI가 내놓은 해결책 가운데 어떤 것을 답으로 삼을지, 또 무엇을 문제로 삼을지 등을 정하는 건 여전히 사람의 몫이기 때문이다.

특히 누구나 AI로 평균 이상의 결과물을 만들 수 있는 시대. 저자는 “이제는 틀리는 것보다 남들과 비슷해지는 것이 더 위험하다. AI를 쓰면 평균 이상의 결과를 더 쉽게 만들어 낼 수 있다. 하지만 그만큼 모두가 비슷한 답을 갖게 된다”고 말한다. 그러면서 고객에게 정말 도움이 되고 오래 기억되기 위해서는 끊임없이 질문해야 한다고 조언한다. 

"앞으로의 마케터의 능력은 AI를 활용해 빠른 답을 얻는 것이 아니라, AI와 함께 더 본질적 이유를 찾을 수 있는지로 평가될 가능성이 높다. 전혀 어렵지 않다. 간단한 프롬프트로 다음과 같이 AI와 대화를 시작하는 것으로도 충분하다. '내 질문에 바로 해결책을 제시하지 말아줘. 먼저 내 질문 속 전제와 문제 정의를 의심해야 해. 내가 무엇을 당연하게 가정하고 있는지 찾아내고, 완전히 다른 관점에서 문제를 재정의할 수 있도록 반문해 줘.'"  (30쪽)