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사람의 가치는? 조직 구조는?··· 2030년의 IT 업무에 대한 예측들

2019.07.24 Paul Heltzel  |  CIO
미래에 어떤 식으로 일을 하게 될지를 예측하기란 아주 위험하다. 파괴적인 혁신 기술이 ‘그림판’을 뒤흔들기 때문이다. 기껏해야 불확실한 예측만 가능하다. 그러나 미래의 기술 트렌드를 전망하는 일을 생업으로 삼는 사람들 사이에 광범위하면서도 공통된 ‘테마’ 하나가 제시되고 있다. 미래 트렌드의 시작점이 AI와 자동화라는 것이다.

컨설팅 회사인 맥킨지 앤 컴퍼니는 ‘스킬 변화: 자동화와 일터의 미래(Skill shift: Automation and the future of the workforce)’라는 조사 보고서에서 “앞으로 10-15년 사이, AI와 자동화 기술이 도입됨에 따라 스마트 머신들을 활용하는 사람들이 늘어나면서 일터에 변화가 발생할 것이다. 그 결과, 2030년까지 창의성, 비판적 사고, 의사결정, 종합적인 정보 처리 등 더 높은 수준의 인식 능력을 갖춘 인재(스킬)들에 대한 수요가 증가할 전망이다”라고 분석했다.

오늘날 직원과 관리자 모두 자동화가 초래할 변화를 걱정하고 있고, 데이터 처리와 입력 같은 일자리가 머신에 넘어갈 것이라는 점에는 대부분 동의한다. 그렇지만 미래 전문가들은 이보다 낙관적으로 전망하곤 한다. 머신이 알고리즘을 매개체로 하는 기초적인 의사결정과 관련된 덜 중요한 일은 넘겨 받겠지만, 인간의 정서적 지능, 문제 해결, 기업가 정신이 관여된 일은 경쟁 상대가 되지 못할 것이라는 의견이다. 

향후 10년 간 IT 일자리와 업무가 어떤 식으로 변화할지, IT 미래 전문가들의 전망을 소개한다.
 
ⓒ Image Credit : Getty Images Bank



독립적인 애드혹 팀의 부상
IT 미래에 대한 비전을 제시한 여러 기관 중 하나인 가트너는 멀리는 2035년까지 IT의 변화를 전망한 몇몇 보고서를 발표했다. 주요 결론 중 하나는 비즈니스 목표를 충족하는 데 있어, 하향식 방법에서 탈피해 독립적인 애드혹 팀이 대부분의 과업을 달성하게 될 것이라는 점이다. 

가트너는 ‘2028년 워크플레이스’ 보고서에서 다양한 스킬을 갖춘 고성과자로 구성된 자율적인 그룹에 대해 설명을 하고 있다. 가트너 애널리스트들은 이 그룹은 워크로드(업무량)과 타임프레임, 정보 교환 및 조율의 강도가 바뀌는 것에 맞춰 확대, 또는 축소될 것이라고 설명하고 있다. 가트너에 따르면 이런 모듈형의 축소 및 확장 가능한 JIT(Just In Time) 업무 방식이 현재 클라우드 서버 워크로드 같은 IT 워크로드에 대한 비전을 닮을지 여부는 지켜볼 일이다. 그러나 IT가 비즈니스 성공을 일궈내는 방편으로 CFT(Cross-Functional Teams) 중심으로 변화하고 있음을 뒷받침한다.

중간 관리진의 몰락
아마도 가트너가 내어놓은 가장 충격적인 예측은 미래에 알고리즘에 의지하게 되면서 중간 관리자의 수가 급감하고, 남은 중간 관리자들의 책임은 더 협소해질 것이라는 전망이다. 

가트너의 인적 자본 관리 분야 조사 담당 헬렌 포이테빈 VP는 “많은 업무 환경에서 효율성 및 비용 절감의 일환으로 이런 변화가 발생하기 시작할 것이다. 일부 소매 부문의 경우, 물류 공급망과 창고의 자동화 수준이 높아지면서 현장 관리자들을 다른 직종으로 밀어내고 있는 것으로 알고 있다. 중간 관리자의 감독이 너무 엄격해 팀의 창의력, 조직 내 다른 부분의 다양한 전문성을 활용하는 역량에 방해를 주고 있는 창의력이 많이 필요한 분야도 마찬가지라고 생각한다”라고 설명했다.

‘인공지능 상사’를 수용
‘머신’ 관리자가 아주 어색하게 들릴지 모르겠지만, 우버와 리프트 같은 경우 이미 알고리즘이 수 많은 운전자를 관리하고 있다. 2015년 인간-머신의 상호작용을 연구하는 카네기 멜론 대학의 컴퓨터 공학 연구원들은 중간 관리자가 아닌 컴퓨터가 업무를 할당하고, 가격을 책정하고, 성과를 평가할 때 직원들이 어떻게 반응하는지 조사했다.  

연구원들은 직원들이 알고리즘으로부터 지시받는 양태에 빠르게 적응하는 사실을 발견하고 놀랐다. 또 직원들은 업무 효율성을 높이기 위해 머신과 함께 일하는 방식에 재빨리 적응하는 양상을 보여줬다. 예를 들면, 운전자들은 언제 어디서 일할지 통제권을 확보하기 위해 앱을 끄거나, 긴 운전 뒤에 휴식을 취하곤 했다.

카네기 멜론 대학의 컴퓨터 공학 조교수인 로라 다비쉬 조교수와 연구에 참여한 연구원들은 운전자는 선택권의 일부를 잃어버리는 것을 개의치 않는 것으로 보인다고 전했다. 이들은 자신의 일 중 일부를 선택할 능력이 없었다. 픽업 장소를 정하는 것, 여러 픽업 요청 중 원하는 요청을 고르는 것 등을 예로 들 수 있다. 

다비쉬는 “이것은 그들이 갖게 되는 자유가 통제력을 잃는 것을 보상하기 때문일 수 있다. 또는 사람인 택시 배차 담당자 등 다른 시스템에 대한 경험이 부족해서일 수도 있다”라고 설명했다.

운전자들은 그러면서도 자신의 업무 전략을 계속 조정하곤 했다. 다비쉬는 “우리는 알고리즘, 기술이 인간의 행동을 최적화한다는 인식을 갖고 있다. 그러나 사람이 기술에 맞춰 자신의 행동을 조정하고, 여기에 적응하는 부분은 과소 평가하는 경향이 있다”라고 말했다.

의사결정과 실행 모두에서 AI와 협력
실리콘 밸리에서 활동하는 투자자 겸 컨설턴트인 조라와 비리 싱에 따르면, 다음 10년의 IT는 ‘공유 인지의 시대’(age of shared cognition)가 될 전망이다. (아직 개발이 되지 않았지만) 독립적인 신뢰 중재인에 대한 필요성이 생기는 것, 인지 기술이 더 많이 도입되는 것, 사람의 개입이 줄어드는 것에 대한 지속적인 우려가 이런 시대를 견인하게 될 것이다. 

그는 “우리는 다음 단계에 접어들고 있다. 머신 및 알고리즘, 시스템, 인지 시스템과 협력을 하고, 사람의 인지 및 훈련 체계를 공유해 업무 부담을 줄이는 그런 시대이다”라고 설명했다.

싱은 IT 진화 단계를 6단계로 설명하고 있다. ‘메인프레임’, 이후 ‘PC와 네트워크’, ‘웹과 서버’, ‘가상화’, ‘모바일과 클라우드’, 그리고 향후 10여 년 동안 발전할 단계인 ‘AI와 로봇, IoT, 엣지 컴퓨팅’ 단계이다. 

포레스터는 최근 발표한 보고서에서 향후 10년 동안 인간과 컴퓨터가 업무를 함께 하게 될 것이라고 강조했다. 자동화로 단순히 인력이 축소되기만 하는 일은 없을 것이라는 의미다.

보고서는 “이미 업무 방식이 크게 바뀌었다. 미래의 차이점은 수십 년을 기준으로 측정되던 변화가 몇 년, 또는 몇 달로 측정될 것이라는 점이다. 사람과 머신의 공생 관계를 통해 업무가 처리될 것이다. 사람이 주도해 머신이 처리하는 체계가 아니다. 원하는 결과를 가장 잘 전달할 수 있도록 로봇과 머신 사이에 리더십, 의사결정, 실행이 조율될 것이다”fk고 설명했다.

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