디지털 시대, IT일자리도 불안··· AI의 부상과 노동의 종말

CIO

한때 인간의 전유물로 여겼던 일자리까지도 인공지능과 프로세스 자동화가 잠식하고 있다. 지금 당신이 하는 일은 로봇이 할 수 없는 ‘철옹성’ 같은 일인가? 아니면 로봇이 충분히 대신할 수 있는 일인가?
 

ⓒGetty Images Bank


인간과 기계 사이의 전쟁에서 기계가 우위를 점했다.

이미 컴퓨터가 체스, 퀴즈쇼 제퍼디, 바둑에서 인간을 상대로 이길 수 있음을 확인시킨 상태다. 한술 더 떠, 이제 인공지능(AI)에 기반을 둔 알고리즘이 한때 인간의 전유물로 여겼던 일자리에 도전하고 있다. 여기에는 의사, 변호사, 교사 같은 전문직, 그리고 IT 전문 직종도 포함된다.

맥킨지 추정에 따르면, 현재 가용한 기술을 사용해 자동화할 수 있는 노동 활동이나 업무가 전체의 약 절반에 달한다. 2030년에는 전세계 노동자의 최대 30%가 자동화로 대체될 수도 있다. AI는 수많은 일자리에 영구적인 변화를 가져올 전망이다.

자동화는 기존에 존재하지 않았던 새로운 역할과 기회도 창조할 것이다. 그렇지만 이렇게 새로 만들어진 일자리의 수가 없어진 일자리를 대체할 수 있을 정도로 충분한지 아닌지는 지켜볼 일이다.

당신은 어떤가? 알고리즘이 당신의 일자리를 대체할 위험이 있나? 그렇다면 여기에 어떻게 대처할 수 있나?

이에 로봇이 지배하는 미래 세상에 대해 알아야 할 내용을 소개한다.

자동화로 대체될 IT일자리는?
컨설팅회사인 EY의 글로벌 및 미국 컨설팅 리더인 키스 스트리어에 따르면, 거의 모든 산업에서 가장 먼저 자동화될 IT일자리는 사람의 재량(결정)이 많이 필요하지 않은 반복적인 수동 업무, 작업이다.

그는 “시스템 관리자나 티어 1 기술 지원 담당자라면, 또는 심지어 사이버보안 분야라도 주된 업무가 특정 신호와 지표를 찾는 일이라면 일자리에 위험이 초래될 것”이라고 전망했다.

옥스퍼드대학과 노스웨스턴대학 켈로그경영대학원의 조사 결과에 따르면, 데이터베이스 관리자 업무가 자동화로 대체될 수 있는 비율이 39%에 달한다. 그리고 IT운영 기술 관련 직종은 이 비율이 78%로 상승한다.

켈로그경영대학원 조직관리 조교수인 윤혜진 박사는 거주 지역에 따라 이 수치가 바뀔 수 있다고 주장했다. 도시의 크기가 작을수록, 기계가 당신의 일자리를 차지할 확률이 더 높다.

윤 박사는 “직위와 직책 자체가 완전히 사라지지는 않을 것이다. 여전히 사람이 필요할 것이다. 그러나 업무가 바뀐다. 또 그 일을 하는 사람의 수가 훨씬 줄어든다”라고 설명했다.

매년 IT가 요구받는 일이 계속 늘어나는 추세다. 스트리어는 이런 이유로, IT부서들이 직원들을 더 '고급’ 일자리로 재배치하고, 그 ‘공백'을 자동화로 해결하는 경우가 많아진다고 밝혔다.

그는 “사람들을 내보내기보다, 채용을 줄이는 방향에 해당한다고 말할 수 있다. 인력을 2배 증가시키지 않고 처리 능력을 2배 증가시키는 것은 자동화로 절감할 수 있을 때 선호하는 방식이다. 이 방식이 자리 잡는 것으로 판단된다”라고 이야기했다.

그러나 클라우드 컨설팅 회사인 트렉 10의 시니어 클라우드 아키텍트인 포레스트 브라질은 자동화할 수 있는 일의 종류가 바뀌고 있다고 강조했다. 브라질은 널리 전파된 ‘끔찍한 IT 종말(The Creeping IT Apocalypse)’이라는 글에서 클라우드 서비스와 AI가 성장하면서 저 수준, 중간 수준의 IT일자리가 사라지는 문제를 다루었다.

그는 자동화로 일자리가 사라지는 것은 산업 혁명 시대부터의 부산물이었지만, 이번에는 다르다고 강조했다.

그는 전화 인터뷰에서 “이번에는 ‘상전벽해’ 같은 변화이다. 전체가 사라질 것이다. 윈도우 시스템 관리자, 데이터베이스 관리자, 네트워크 엔지니어에 대한 수요가 크게 줄어들 것이다. 많은 사람이 일자리를 잃게 될 것이라는 의미고, 그래서 ‘끔찍한 종말’이라고 부르는 것이다”라고 말했다.
 

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“알렉사, 애플리케이션을 만들어줘!”
AI가 대체할 더 높은 수준의 일자리 중 하나는 ‘코드 작성’이다. 이미 프로그래밍을 자동화하는 여정이 순조롭게 진행되고 있다.

구글은 2017년 오토ML(AutoML) 연구 프로젝트에서 때론 사람이 개발한 유사한 프로그램보다 더 정확히 작동하는 머신러닝 소프트웨어를 만들 수 있음을 증명했다. 지금은 머신러닝 경험이 많지 않은 개발자가 ML 모델을 훈련시킬 수 있는 클라우드 기반 서비스로 제공되고 있다.

지난해, 라이스대학의 컴퓨터 과학자들은 BAYOU라는 것을 공개했다. ‘뉴럴 스케치 러닝(Neural Sketch Learning)’을 사용해 코드를 생성하는 AI 애플리케이션이다. 미국 고등국방연구소(DARPA)가 재원을 투자한 도구는 깃허브(GitHub)에 있는 1억 개의 자바 명령줄을 학습하고, 프로그래밍에서 고수준의 패턴을 인식한 후 요구할 때 유사한 프로그램을 생성할 수 있다. 몇몇 키워드를 입력해 BAYOU에 만들고 싶은 프로그램의 종류를 알려주면, 여기에 맞는 자바 코드를 제시한다.

AWS의 ‘로우 코드, 노 코드(Low-code/No-code)’ 개발 자동화 서비스인 앱 싱크 앤 앰플리파이(App Sync & Amplify)도 이와 관련된 또 다른 사례가 될 수 있다.

그는 “전통적인 백엔드 생성 작업 가운데 대부분을 가져오는 데 목적이 있다. 가동하고 몇 줄만 설정하면 자동으로 작동한다”라고 설명했다.

그는 이를 도입해 활용하면 전체 소프트웨어 개발자 군을 없앨 수 있다고 덧붙였다. 나머지 부분과 관련된 코드 개발도 목전이다.

그는 “’대화형 프로그래밍’이 등장하기 시작했다. ‘알렉사, 이 구성요소를 가져가 조합해 애플리케이션을 만들어줘!’라고 명령할 수 있는 서비스를 구축하는 능력을 이야기하는 것이다. 아직 구현된 상태는 아니다. 그러나 계속 주시하고 있다”라고 이야기했다.

 


사람이 우선?
경영진들은 자동화를 이야기할 때, IT 직원들을 지루한 반복 업무에서 해방시켜, 더 전략적인 역할과 책임을 맡길 수 있다는 점에 초점을 맞춘다. 그러나 이러한 새로운 역할이 어떤 역할지 물으면, 그리고 직원들이 여기에 어떻게 적응하는지 물으면 제대로 대답하지 못하는 경향이 있다.

사실 이를 고민했던 조직도 많지 않다.

스트리어는 “이런 프로젝트의 후원자 대부분은 경상비 절감, 고객 서비스 향상 등의 목표를 달성하라고 지시받은 중간급 간부다. 소속 조직 인적자원의 미래를 걱정할 권한을 없는 사람들이다. 이들에게 이런 문제는 HR의 문제일 뿐이다. 이들은 자동화가 직원들의 시간을 벌어줘, 더 중요한 일에 투입할 수 있도록 만들어준다고 믿는다. 그러나 그 의미와 영향을 파악하는 일을 하는 사람은 단 한 명도 없다”라고 말했다.

스트리어의 고객사인 대형 통신회사는 자동화가 직원들이 하는 일에 가져올 변화와 영향에 대해 생각을 했다. 그러나 노동조합의 힘이 세, 그 문제를 억지로 다루게 된 것이다.

그는 “어쨌든 노동조합에 일자리의 종류를 분류했고, 향후 3년간 더 큰 영향을 받을 직종을 파악했다고 말할 수 있게 되었다. 또 해당 직원들에게 이를 알리고, 재교육 기회를 제공할 수 있었다”라고 말했다. 그러면서 “갑자기 부서를 없애기로 했다고 통보하는 것보다 나은 방법이다”라고 덧붙였다.

기술 및 조사, 컨설팅 기업인 ISG의 조사 담당 이사 스탠튼 존스에 따르면, 이런 종류의 광범위한 조직 변화는 쉬운 일이 아니다.

존스는 “많은 기업이 직원 업무의 30%를 자동화, 직원들을 더 중요한 업무에 재배치한다는 계획이다. 그러나 수많은 직원을 대상으로 이런 일을 하는 것은 정말 어려운 일이다. 할 수 없다고 말하는 것은 아니다. 소수의 기업은 조직 운영 방식에 대해 제대로 고민하고 있다. 그러나 비용 절감과 생산성 관련 목표에 앞서 사람을 먼저 생각해야 한다. 이렇게 하는 경우는 꽤 드물다”라고 설명했다.

대체가 아닌 ‘증강’
자동화가 계속해서 일자리를 대체하면, 새로운 역할이 나타나 없어진 일자리를 대체한다고 믿는다. 웨스트 먼로 파트너스(West Monroe Partners)의 기술 담당 시니어 디렉터인 에릭 브라운에 따르면, 이는 AI에도 해당되는 믿음이다. 즉, AI는 현재의 일자리에 큰 변화를 가져오고, 동시에 지금까지 없었던 새 일자리를 창출할 것이다.

그는 “몇 년 후면, AI로 강화되지 않는 일자리(업무)를 찾기 힘들어질 것이다. 금융 서비스, 사기 및 부정행위 탐지, 투자 위험 노출 분야를 예로 들 수 있다. 전기, 가스, 수도 등 유틸리티 회사는 AI를 사용, 날씨가 에너지 수요에 어떤 영향을 미칠지 예측할 것이다. 그리고 보험 회사는 보험료 청구 처리에 AI를 사용할 것이다. 교육 분야에는 자신의 비즈니스 지식을 활용, 알고리즘을 학습시키는 방법을 가르치는 일자리가 많이 생길 것이다”라고 말했다.

브라운은 네트워크 엔지니어링 일자리의 경우, 책임진 역할이 AI를 사용해 데이터 센터를 더 효율적으로 관리하는 역할로 바뀔 수 있다고 덧붙였다. 구글이 프로 바둑 기사를 이기기 위해 개발한 딥마인드(DeepMind)로 하는 일이다.

스트리어에 따르면, 새로운 일자리가 가장 많이 창출될 분야 중 하나는 로봇이나 자율 자동차 같은 하드웨어에 AI를 탑재하는 분야다.

그는 “소프트웨어와 하드웨어 통합은 아주 복잡하며, 자체적으로 처리가 될 수 없다. 궁극적으로 AI를 사용해 소프트웨어 일부를 쓰겠지만, 이런 복잡한 하드웨어/소프트웨어 구성에서 통합, 모델링, 테스트는 사람이 처리해야 한다”라고 설명했다.

무그소프트(Moogsoft) EMEA의 CTO 윌 카펠리는 AI 기반 자동화로 인해 ITops 데이터 과학자, AIOps 아키텍트, 자동화 경로 설계자 같은 새로운 역할이 만들어질 것으로 전망했다.

그는 “IT에서 사람의 초점이 관측에서 분석으로 옮겨갈 것이다. 미래에는 수학, 현대적인 IT 시스템의 작동 원리를 처음부터 끝까지 이해하는 역량이 필요한 이유가 여기에 있다”라고 덧붙였다.

임원들의 경우, AI 물결에 올라탄 기업들은 비즈니스 역량과 분석 전문성을 결합할 수 있는 데이터에 정통한 임원들을 찾아 채용하고 있다. 임원급 채용 및 컨설팅 회사인 하이드릭 앤 스트러글스(Heidrick & Struggles)의 스콧 스나이더 파트너는 “최고 AI 책임자, 최고 데이터 책임자 같은 직책을 많이 채용하고 있다. 또 데이터 관련 경험과 경력이 풍부하고, 이런 역량을 HR과 법무, 공급 사슬 같은 직능적 지식, 제도적 지식과 통합해 활용할 수 있는 사람들을 항상 찾고 있다”라고 전했다.

‘멋진 신세계’ 일자리
디지털 트랜스포메이션 컨설팅 회사인 메이븐 웨이브(Maven Wave)의 인재 획득 담당 디렉터인 앰버 부차드에 따르면, AI는 현재 거의 존재하지 않는 다른 수많은 일자리를 창출할 전망이다.

그녀는 ‘시민 데이터 과학자’가 이런 일자리의 예가 될 수 있다고 말했다. 이는 유능한 비즈니스 애널리스트와 다르게, 통계 관련 고급 학위 없이 데이터를 분석하고, 인사이트를 추출하는 직원들을 의미한다.

또 ‘중립적인 AI 보증 전문가’ 같은 일자리도 생길 것이다. 복잡한 머신러닝 모델에서 편향된 것으로 판단되는 알고리즘을 탐지할 수 있는 마스터 코드를 일컫는다. AI의 영향력이 체감될 정도로 커지기 시작하면, 기업에는 최고 윤리 책임자가 필요할 수도 있다. 직장 내 AI와 머신러닝이 윤리 및 도덕 측면에서 미치는 영향을 감독하는 직책이다.

부차드는 “HR과 관리직, C-레벨 경영진과 협력, 이런 새로운 기술의 함의를 파악하고 감독하는 사람이 필요할 수도 있다. 또 누군가는 가상의 벽을 허물고, 조직이 기술 발전을 추구할 수 있도록 도와야 한다”라고 말했다.

그녀는 앞으로도 쉽게 자동화할 수 없는 일자리가 많이 남을 것이라며 다음과 같이 덧붙였다.

“자동화에 취약한 일자리가 많다. 그렇지만 그렇지 않은 일자리도 그만큼 많다. AI가 쉽게 뺏을 수 없는 판단과 사회성, 쉽게 자동화할 수 없는 인간의 능력이 필요한 일자리가 여기에 해당한다.”

로봇 ‘돌보미’
로봇에게 자신의 일을 빼앗길까 걱정하는 IT종사자는 기술력을 다각화하는 것을 고려해야 한다. 또 풀스택 엔지니어가 되는 것을 고려해야 한다.

ISG의 존스는 “웹 서버부터 미들웨어, 운영체제, 가상머신 계층까지 모든 것을 관리할 수 있는 사람을 찾는 수요가 높다. 조직은 이런 사람들을 빨리 찾을 수 없다. 그러나 특정 기술군만 고집하면 문제에 직면할 것이다”라고 지적했다.

브라질은 획일적인 힘든 일에 해당되는 일자리가 언제나 가장 먼저 사라진다고 말했다. 매일 하는 일이 ‘일반적이고 평범할’수록 코드에 의해 대체될 확률이 높아진다. 회사의 수익 측면에서 부가가치를 창출할 수 있는 분야에 대한 전문성을 개발하는 것이 ‘고용 안정’을 위한 최상의 방법이다.

AI 전문가가 될 필요는 없지만, 가용한 AI 솔루션에 정통해질 필요는 있다.

스트리어는 “기술 부서에 계속 중요한 기술력이 AI 시스템 구축은 아니다. 해당 분야의 여러 솔루션에 대한 전문가, 이런 기술을 전략적으로 사용하는 능력, 써드파티 AI 서비스를 운영에 통합시키는 능력을 요구하게 될 것이다”라고 말했다.

다시 말해, 기술 분야 종사자들은 안면인식 알고리즘을 구현하는 방법을 몰라도 된다. 그러나 회사를 위해 필요한 도구를 고르는 방법은 알아야 한다.

이것이 아직은 로봇이 할 수 없는 일이기 때문이다. 

*Dan Tynan은 70권 이상의 책에 이름을 올렸고 현재 프리랜서로 활동하고 있다. 인포월드, PC월드에서 오랫동안 기고했으며 야후테크 편집장을 지내기도 했다. ciokr@idg.co.kr