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"2055년이면 업무의 절반이 자동화, 하지만..." 맥킨지 직무 분석 보고서

2017.01.24 Clint Boulton  |  CIO
가속화되는 자동화 트렌드로 일자리의 대부분이 사라질지도 모른다는 불안감이 직장인들을 괴롭히고 있다. 그러나 최근 맥킨지 글로벌 인스티튜트(McKinsey Global Institute)에서 내놓은 한 연구 보고서는 이러한 불안감을 다소나마 해소시키는 내용을 담고 있다.

보고서에 따르면, 2055년경에는 현존하는 ‘직무’의 절반 가까이가 자동화될 전망이다. 관점에 따라서는 빠르면 2035년, 혹은 2075년은 돼야 가능할 것이라는 예측도 있다. 정확한 시점은 인공지능의 발전 속도와 경제 사정에 의해 결정될 것이라고 맥킨지의 파트너이자 상기 보고서의 저자 마이클 추이는 말했다. 이번 보고서는 추이를 비롯한 맥킨지 연구원들이 800여 가지 직종과 2,000가지 직무를 분석해 내놓은 결과다.

이번 보고서는 드론과 로봇을 이용한 배달 서비스, 무인 자동차, 휴머노이드 점원 등 다양한 테크놀로지 혁신이 현실화 돼 인력을 대체하게 될 것이라는 각종 연구결과와 뉴스가 범람하는 가운데 발표돼 더욱 주목을 받고 있다. 보고서의 주요 내용은 다음과 같다.



자동화 되는 직무의 대부분은 단순반복작업
업무 자동화는 작업 오류를 줄이고 작업의 속도와 질을 향상시켜 결과물을 향상시킬 수 있다. 자동화는 또한 향후 수십 년 동안 연간 0.8~1.4%가량 생산성을 증진시킬 것으로 기대되고 있다. 결과적으로 경제성장을 촉진하고, 노동가능인구 감소에 따른 부정적 효과를 일정 부분 상쇄시켜 줄 전망이다. 그러나 이러한 변화들이 실제 우리의 일터에 어떤 영향을 미칠지는 아직 미지수다.

보고서에 따르면 기계에 의해 100% 대체되는 일자리는 전체의 약 5%에 불과하며, 전체 일자리의 약 60% 정도가 자동화 가능한 직무를 30% 정도 포함하고 있다. 하지만 대체로 기계에 의한 자동화는 하나의 일자리를 전적으로 대체하기보다는 기존 인력을 도와 특정 업무의 진행을 더욱 매끄럽게 하는 역할을 하게 될 가능성이 크다.

자동화하기 쉬운 업무는 정형화되고 예측 가능한 환경에서 이루어지는 육체 노동의 경우가 많다. 또 데이터 수집과 프로세싱 역시 자동화의 대상이 될 확률이 높다. 이런 단순 작업들은 오늘날 미국 경제의 약 51%를 차지하고 있으며, 특히 제조업, 숙박업, 식품산업 및 소매업에 포진해있다.

자동화 기술의 발전은 인간과 기계의 협력을 도움으로써 경제 성장을 촉진시킬 것으로 전망된다. 실제로 테크놀로지 리더들 역시 이런 시너지 효과를 크게 기대 중이다. IBM CEO 지니 로메티(Ginni Rometty)는 지난주 스위스에서 열린 다보스 세계경제포럼에서 “우리 앞에 놓인 것은 인간과 기계 중 양자택일이 아니라, 그 둘이 서로 보완하며 상호 공존하는 시대이다”라고 말하기도 했다.

보고서는 자동화로 인해 일자리를 잃게 되는 노동자의 대다수가 새로운 기술을 습득하고 변화하는 비즈니스 프로세스에 적응하면서 새로운 일자리를 찾게 것으로 관측했다 추이는 “목표로 하는 경제 성장을 달성하기 위해서는 로봇뿐 아니라 산업 현장의 모든 인력들이 투입되어야 한다. 이를 위해서는 새로운 직무, 새로운 일자리 창출이 필요하다”라고 말했다.

자동화가 얼마나 빠른 속도로 진행될지는 단언하기 어렵다. 기계의 발달 속도는 물론 인적 요소에 따라서도 달라진다. 지금 현존하는 기술로도 현재 인간이 담당하고 있는 직무의 절반 가량이 자동화 될 수 있지만, 그 속도나 영향을 정확히 가늠할 수 없는 상황이다.

추이는 “자동화 과정이 얼마나 빨리, 혹은 더디게 진행되는가는 궁극적으로 ‘사람’이 내리는 의사결정에 달렸다. 연구 과정에서 이러한 요소를 반영하기 위해 노력했다. 실제 자동화의 양상은 테크놀로지 전문가, 정책 결정자들, 그리고 비즈니스 리더들이 내리는 의사결정에 따라 다르게 나타날 것이며 우리는 연구 모델에 최대한 이런 요소들을 반영하고자 했다”고 설명했다.

AI 기술 발전 양상에 따라 달라질 수 있는 자동화 속도
자연어 처리, 머신러닝 기능 등 인공지능 영역의 분기점들이 구현될 정확한 시점 역시 예측하기 어려운 부분이다. 이러한 기술들은 자동화를 가속화하는 동시에, 장기적으로는 새로운 직군의 탄생을 촉진시킬 것으로 관측됐다.

자연어 처리와 머신러닝의 발전은 2016년 대두된 가벼운 AI 테크놀로지들에 많은 변화를 전달했다. 메시지 플랫폼 정도로만 사용되던 챗봇이 기업 IT 환경에 적용되고, 아마존 닷컴의 알렉사(Alexa)와 같은 가상 비서도 나름의 생태계를 구축해나가기 시작했다. 소프트웨어 비서 로보어드바이저(Roboadvisers)를 통한 재무 자문이 금융 서비스 분야에서 보편화되고 있는 현상 역시 주목할만한 흐름이다.

기계들이 자연어를 좀 더 효율적으로 처리할 수 있게 학습해 갈 것이기 때문에 AI의 잠재적 가능성은 현재로서는 정확히 예측하기 어렵다고 추이는 말했다. “분명한 건 상당한 수준의 잠재력을 지니고 있다는 것”이라고 그는 말했다.

포레스터 리서치 조사 결과에 따르면 현실에서 대부분 IT 부서들은 이제 막 고객 응대에 어떻게 AI를 활용하면 좋을지를 고민하는 단계에 있다. AI 기술에 대한 관심은 상당하지만, 특정 비즈니스 목표 달성을 위해 이 기술을 어떻게 활용하면 좋을지에 대해서는 기업들DL 잘 모르고 있다는 것이다.

장애물은 이 뿐만이 아니다. AI 기술을 능숙하게 다룰 수 있는 인력 풀 역시 충분하지 않아 AI 기술을 비즈니스에 적용하기가 쉽지 않다.

포레스터 애널리스트 로완 퍼셀과 브랜든 퍼셀은 “기업들 역시 이제 막 이 분야에 뛰어들고 있다. ROI를 보장하는 안정적인 경로가 없는 상태이기 때문에 많은 기업들이 이 분야에의 투자를 망설이고 있는 것이 사실이다”라고 설명했다.

일리 있는 지적이다. 캐피털 원(Capital One), 월풀(Whirlpool), 윙스탑(Wingstop) 등 10여 개 기업들이 아마존의 알렉사(Alexa)를 이용해 고객 서비스를 개선하려 시도하고 있지만, 실제로 이 기술이 비즈니스에 어떤 영향을 줄 지는 아직 분명하지 않다. 윙스탑 CIO 스테이시 피터슨은 CIO닷컴과의 인터뷰에서 알렉사가 테크놀로지 분야에 대한 지식이 있는 고객들을 겨냥한 소프트웨어 서비스라고 밝힌 바 있다.

그렇다면 이런 흐름들이 CIO에게 시사하는 바는 무엇일까? 추이는 CIO들이 AI 및 자동화 툴에 대한 실험적 시도를 멈추지 않아야 한다고 조언한다. 이들 툴이 비즈니스 운영에 미치는 영향력은 점점 더 커질 것이기 때문이다. “앞으로 가면 갈수록 이러한 경향은 짙어질 것”이라고 추이는 말했다.

ciokr@idg.co.kr 
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